Analysis/GA

GA4의 등장 배경

h_sseul 2023. 7. 27. 15:04

본 게시글은 아래의 글을 바탕으로 작성되었습니다.

 

야, 너도 GA 할 수 있어 ⑨: GA4를 알아두면 쓸데 있는 이유 | 요즘IT

우리가 다뤄온 GA는 버전 3.0에 해당됩니다. 정식 명칭은 Universal Analytics이고, 이를 줄여 UA라고 많이 칭하며, 3번째로 나온 것이기 때문에 GA3라고 부르기도 합니다. 그런데 2020년 GA의 최신 버전인

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구글 애널리틱스 4 세션에 관한 정확한 진실

지표를 이해하면 데이터를 정확히 해석할 수 있다 | 세션과 더불어 사용자 관점에서 전환 성과 측정 기존 UA에서는 방문자의 성과를 측정하기 위해 세션이라는 지표를 활용했습니다. 특정 광고

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Universial Analytics(UA)

지금까지 자주 다뤄온 GA는 버전 3.0에 해당하고, UA 또는 GA3라고 부르기도 한다.

그런데 2020년 GA4가 새롭게 등장하게 된다.

GA4

배경 1. APP의 등장

GA3가 등장한 2013년은 웹의 전성시대

PC 기반으로 폭발적으로 성장하던 웹 시장은 스마트폰의 등장과 더불어 모바일 웹으로 영역이 확장되며, 앱은 웹의 강력한 경쟁자로 부상하게 된다.

 

과거에는 브라우저를 통해 인터넷에 접속해 웹사이트를 오가는 것이 인터넷의 가장 주요한 쓰임새였지만,

요즘은 메이저 도구인 스마트폰 사용으로 대부분의 시간을 앱이 차지하고 있다.

이처럼, 과거의 웹 분석만큼이나 앱 분석이 중요해졌다.

 

그런데 문제는 기존의 웹 분석 도구만으로는 앱 사용자의 행동을 분석하기 어렵다는 것이다.

웹과 앱 분석의 대상이 달랐기 때문에 이 두 가지를 모두 커버하기 어려웠다.

 

웹의 경우, 페이지라는 단위를 통해 페이지 뷰(PV)가 모든 분석의 최소 단위. 추가로 정의된 이벤트를 합쳐 히트 단위가 만들어지고, 히트의 집합인 세션을 기본으로 분석이 이뤄진다.

앱의 경우, 페이지가 아닌 화면 단위로 이루어져 있어 웹 분석 도구로 분석이 어려워졌다.

 

배경 2. 앱 설치 측정 불가

기본적으로 GA는 UTM을 활용해 고객의 유입 경로를 추적한다. UTM은 URL 단위로 부여하고, 중간 과정에서 유실되면 안 된다는 한계

앱 설치 시 보통 마켓 스토어를 거치게 되는데, 그 과정에서 UTM이 유실될 수밖에 없다.

'앱 설치'는 앱 분석 시 중요한 이벤트 중 하나인데, GA를 통한 앱 설치 추적은 문제점이 많았다.

 

배경 3. 신뢰를 잃어버린 쿠키

GA는 쿠키 기반의 분석 도구인데, 쿠키 자체에 대한 신뢰도나 활용도가 지속적으로 낮아지고 있다.

쿠키를 기반으로 하고 있기 때문에 GA의 정확도는 80% 내외라고 말하는 것

 

쿠키의 단점

  • 사용자가 쿠키를 지우면 인식이 어렵다.
  • 기기는 물론 브라우저만 달라져도 쿠키는 다른 사람으로 인식한다. 즉, 브라우저별로 따로 쌓인다.
  • 개인정보보호에 대한 경각심으로 인해 쿠키 데이터 제공을 거부하는 사용자도 많다.
  • 기기에 따라, 같은 기기라도 사용하는 브라우저에 따라 다르게 쌓이기 때문에 데이터의 신뢰도가 떨어진다.

 

더불어 개인정보보호에 대한 경각심이 높아지면서 쿠키를 지속적으로 지우는 사람들이 늘어나고 있다.

또, 사람들이 평균적으로 사용하는 기기 수나 브라우저 수도 계속 증가세라는 것은 쿠키의 신뢰도 하락에 큰 영향.

 

그나마 북미나 유럽에 비해 우리나라는 쿠키를 삭제하는 비중이 높지 않지만, 아예 쿠키 데이터 자체가 규제의 대상이 됨에 따라 활용폭이 줄어들고 있다. 대표적으로 구글 "크롬에서 쿠키 데이터를 더 이상 제공하지 않겠다."

 

 

UA가 ‘세션 기반’의 로그데이터 수집 형태였다면,
GA4는 ‘이벤트 기반’의 로그데이터 수집 형태

(UA) 히트와 히트가 결합된 세션을 통한 데이터 수집 -> 복잡한 데이터 간의 위계, 사용자 행동 측정에 많은 제약

(GA4) 이벤트로 최소 단위를 통일하고 데이터 수집 -> 더 다양한 종류와 높아진 정확도

 

GA4의 핵심

유입 및 전환의 기준을 세션에서 사용자로 변경하고, 웹과 앱 데이터를 통합 수집해 고객 여정에 따른 성과 추적을 이전 대비 명확하게 하겠다는 의도 / 세션 기반으로 데이터들이 묶여 있다가 이벤트 단위로 쪼개서 데이터를 보다 보니 유연성&자유도가 높아진다.

출처 : Cardinal Path 웹사이트

UA

사용자 하위에 세션 존재. 세션 안에 페이지뷰나 이벤트 같은 여러 히트 데이터 수집되는 구조

 

GA4

사용자 하위에 이벤트가 있고, 이벤트를 중심으로 사용자 속성과 매개변수가 수집되는 구조 (페이지뷰도 하나의 이벤트로 측정된다.)

UA와 마찬가지로 세션이라는 지표는 존재하지만, 이벤트 관점으로 세션 발생 시 'session_start' 라는 이벤트로 카운팅 된다.

 

더불어, 빅쿼리와 연동이 무료로 가능해졌다. (기존엔 유료 버전인 GA360에서만 빅쿼리 연동이 가능했음)

 

 

구글 시그널(Google Signal)

구글 계정에 로그인한 사용자가 개인 계정 설정에서 관심사 기반의 광고 최적화에 동의할 경우 특정 웹이나 앱에 접속했을 때의 데이터

GA4는 구글 시그널을 활용해 사용자 식별

 

  • 기존 GA3 : CID, Cookie ID로 사용자 구분 -> 부정확하고 오차가 크다.
  • GA4 : 쿠키는 물론, *광고 ID 적극 활용, 구글 시그널, 유저 ID로 사용자 구분

*광고 ID : 안드로이드의 ADID, iOS의 IDFA처럼 기기에 부여되는 고유한 식별 값

 

문제는 쿠키는 물론, 광고 ID도 개인정보보호를 위한 자발적인 규제 강화로 활용도가 줄어들고 있다.

 

구글은 세계 최대의 검색엔진, 가장 높은 점유율을 자랑하는 스마트폰 운영체제인 안드로이드, 유튜브 등의 생태계를 거느리고 있는만큼,

구글 시그널을 활용해 동의한 사용자에 한하여 개인을 식별할 수 있게 해준다. 이를 통해 특정 방문자가 어떤 사람인지 이전보다 정확하게 측정 가능해진다.