GA4 광고 보고서에 들어가면 '기여 분석'이 있다. '광고 보고서 - 기여 분석'을 단어 자체로 쉽게 풀어서 이야기 하자면, "전환 과정에서 채널 및 캠페인이 어디서 얼만큼 기여를 했는지"를 분석하는 보고서이다.
하지만 막상 해당 보고서를 활용하려고 하면, 물음표가 생기는 부분이 많을 것이다. 왜냐하면 생소한 단어들이 많이 보이기 때문이다.
GA4에서는 총 7가지 기여 분석 모델이 존재한다. 그전에 앞서 '기여 분석 모델'이라는 것에 대한 이해가 필요하다. 기여 분석 모델이란, 전환 경로에서 판매 및 전환에 대한 기여도를 '터치 포인트'에 어떻게 할당할지를 정하는 규칙이다.
예시)
난 그릇을 파는 '슈퍼그릇' 사장이다. 소비자 A 씨가 접시를 사기 위해 검색창에 '접시'를 치고, 내 홈페이지에 들어왔다. A 씨가 회원가입은 했지만 둘러보다가 나왔고, 나는 이런 사람들에게 재방문을 유도하기 위해 광고를 돌렸다. 구매를 하지 않은 A씨에게 다시 또 재방문을 유도하기 위해 이메일을 보냈다. 몇일 뒤, A 씨 뇌리에 우리 접시가 남았는지 검색창에 '슈퍼그릇'을 치고 들어와서 구매 전환을 일으켰다.
구매 전환을 일으키기까지 흐름을 살펴본다면 '검색 광고 > DA 광고 > 이메일 > Organic search'이다. 그렇다면 7가지 기여 분석 모델이 존재하는 이유에 대해 감이 올 것이다. 예전과 다르게 현재는 한 소비자가 어떤 물건을 구매하기까지는 정말 많은 과정을 거치게 된다. 즉, 전환에 이르기까지 여러 '터치 포인트'가 존재하게 되는데, GA4에서는 터치 포인트 지점을 직접 설정하고 그에 따른 기여도를 토대로 폭 넓게 분석할 수 있도록 하기 위해 7가지 기여 분석 모델을 설정해둔 것이다. (그래서 '교차 채널'이라고 앞에 해둔 것) 7가지 기여 분석 모델에 대해 간략하게 알아보자.
*참고 : 모든 기여 분석 모델에서는 '직접 방문 = direct'는 기여도가 부여되지 않는다.
( 모든 기여모델에서 direct가 기여 채널로 잡히는 유일한 경우는 'direct > 전환' or 'direct > direct .... > 전환' 일 때)
- 무슨 말이냐면, 정확한 측정 결과를 위해 '직접 방문' 트래픽은 무시하고, 전환 전 고객이 상호작용한 채널에 기여도를 준다는 것
1. 교차 채널 - 첫 번째 클릭
- 고객이 상호작용한 첫번째 채널이 전환에 100% 기여했다고 보는 방식
* 90일 전에 상호작용했던 채널에는 기여도가 부여되지 않는다.
2. 교차 채널 - 마지막 클릭
- 직접 트래픽을 무시하고, 전환 전에 고객의 클릭 연결이 발생한 마지막 채널에 전환 가치의 100% 부여
3. 교차 채널 - 위치 기반
- 첫 상호작용과 마지막 상호작용에 각 40%의 기여도를 부여
- 나머지 20%의 기여도를 중간 상호작용에 고르게 배분
4. 교차 채널 - 시간 가치 하락
- 전환에 근접한 시점에 발생한 터치포인트에 더 많은 기여도를 부여
- 반감기는 7일로, 7일 전에 발생한 터치의 기여도는 전환 발생 터치포인트의 절반
5. 교차 채널 - 선형
- 전환 전에 고객 클릭이 발생한 모든 채널에 균등하게 전환 기여도를 배분
6. 교차 채널 - 데이터 기반
- 머신러닝 알고리즘을 사용하여 전환을 유도할 가능성이 가장 큰 터치 포인트를 파악
- 가능성을 바탕으로 각 터치 포인트에 전환 기여도를 부여
7. 교차 채널 - Google Ads 우선 마지막 클릭
- 전환 전에 고객의 클릭 연결이 발생한 마지막 Google Ads 채널에 전환 가치 100% 부여
그렇다면, 이 모델들을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 들 것이다. 그것은 제품과 서비스의 속성에 따라 달라진다.
자동차라고 예시를 들어보자. 자동차 같이 고관여 제품의 경우 소비자가 구매하는 데 있어서 많은 고민과 고민을 할 것이다. 그렇다면 이 때에는 어떤 기여 분석 모델을 쓰는 것이 좋을까? 균등하게 전환 기여도를 배분하는 '선형'은 딱히지 않겠는가? 전환에 근접한 시점에 발생한 터치포인트에 많은 기여도를 부여하는 '시간 가치 하락' 모델이 더 유용할 것이다.
닭가슴살을 예시로 들어보자. 상황에 따라 '마지막 클릭'을 활용할 수도 있고, 구글 광고를 돌렸다면 'Google Ads 우선 마지막 클릭'을 활용할 수 도 있다. 혹은 '선형'을 혹은 '첫 번째 클릭'을 사용할 수도 있다. 또한, '기여 분석 - 모델 비교'를 통해 각 기여 분석 모델들을 비교해보면서 비즈니스에 맞는 보고서를 찾아가도록 하자!
엥...? 장난하세요?
제품 및 서비스의 속성에 따라 달라지기도 하지만, 어떤 매체 및 채널을 활용해서 광고를 진행하는 지에 따라서도 활용도가 달라진다. 직접 다양한 모델들을 활용해보면서 비즈니스에 가장 적합한 모델을 찾아야한다. 명확하게 특정 기여 모델을 활용할 수 있는 상황이라면 문제 없지만, 대체로 많은 중소 브랜드에서 특정 기여 모델을 활용할 상황이.. 얼마나 될까 생각은 된다. 그럴 땐 어떻게 해야할까?
'교차 채널 - 데이터 기반'은 다른 모델보다는 좀 특이하다. 쉽게 말해 '구글 알고리즘 믿고 따라와'. 어떤 모델을 활용할 지 어렵다면, 알아서 잘 떠먹여줄 수 있는 '교차 채널 - 데이터 기반'를 활용하자. 실제로 해당 모델로 기본 세팅이 되어있을 것이다. 그렇다면 이것을 어떻게 활용하는지를 이어서 알아보자.
[ 기여 분석 - 모델 비교 ]
해당 보고서는 각 기여 분석 모델이 마케팅 채널의 평가에 미치는 영향을 비교할 수 있는 보고서이다.
첫번째로 해야할 일은 (전환 설정을 잘 해두었다는 전제 하에 : 이 부분은 전 글에서 언급) 좌측 상단에 '12/12개의 전환 이벤트'를 죄다 보고서에 넣어둘 것이 아니라, 확인하고 싶은 전환 이벤트 '1개'를 설정해야한다. 전환 이벤트로 '구매, 회원가입, 장바구니' 등등 설정해두었다고 예를 들어보자. '장바구니' 이벤트의 터치포인트도 다르고, '회원가입'의 터치포인트도 다르고, '구매'의 터치포인트도 다를 것인데 이를 한 보고서 내에 넣는다면, 정확한 기여도 분석을 하기에 어려움이 있을 것이다. 물론, '회원가입 - 장바구니 - 구입' 으로 바로 이어질 수도 있지만, 정확한 분석을 위해 전환 이벤트는 1개를 설정하자.
측정 기준은 기본적으로 '기본 채널 그룹'으로 되어있으며, 상황에 맞게 변경하도록 하자.
그 다음에 두 개의 다른 기여 모델을 설정하여 전환 및 수익을 비교할 수 있다. 우측에는 변동률 즉, 비교값이 나온다. 그러면 우리는 이 데이터를 보고 무엇을 판단할 수 있을까? '저예산 Organic Social을 첫번째 터치포인트로 잡는다.', 'Organic Search의 마지막 클릭 모델에서 높은 전환율을 보임으로, 검색 후 첫 홈 화면에 혜택 배너를 추가한다' ... 라는 판단을 가볍게 내려선 안 된다. 왜일까?
해당 비교는 'purchase' 전환 이벤트로 놓았을 때의 데이터이다. 어떤 매체는 구매 전환이 아닌 트래픽을 확보하는데 높은 수치를 보일 수도 있다. 또한, 데이터를 수집하는 데 있어서도 제한적인 면이 있음으로 '모델 비교'를 의사 결정의 수단이 아닌 전체적인 추세 파악용으로 활용하길 바란다.
[ 기여 분석 - 전환 경로 ]
해당 보고서를 활용하기 위해서는 어떤 기여 분석 모델을 설정할 지를 먼저 정해야한다. 기여 분석 모델에 따라 전환 기여도가 달라지기 때문이다.
보시다시피 기여 분석 모델 - 첫 번째 클릭의 경우 첫 번째 매체에 100% 기여도를 부여하기 때문에 초반 터치 포인트에 100%가 부여된다. 설명을 위해 GA4가 떠먹여주는 교차 채널 - 데이터 기반 모델을 예시로 해당 보고서를 설명하겠다.
세세한 설명을 위해 측정 기준을 '기존 채널 그룹'에서 '캠페인'으로 변경하였다. 캠페인을 분석하기 쉽게 분류하여 UTM을 설정해두었다면, 더욱 세세한 측정이 가능하다. 채널 및 매체는 보다 큰 묶음이기 때문이다.
조금 다른 점은 '전환까지의 소요 일수'와 '전환까지의 터치포인트 수'가 존재한다는 점. 말 그대로 전환으로 기록되는 데에 평균 몇 일 정도 걸렸는지, 그 과정에서 얼만큼의 터치포인트가 있었는지를 나타내고 있다.
이를 통해 어떤 캠페인에서 얼만큼의 전환이 일어났고, 전환까지 몇 일이 소요됐는 지를 파악할 수 있다. 또한, 직접 유입을 제외하고 Organic (자연 검색) 11번을 통해 들어온 사용자들의 구매 수익이 가장 높음을 파악할 수 있다.
이번에는 측정 기준을 '기존 채널 그룹'으로 놓고 보면, 자연 검색(Organic Search) 3번을 통해 들어온 사람들의 전환 수가 가장 많음을 알 수 있다.
자, 그러면 '기여 분석' 보고서를 통해 알 수 있는 것은 무엇일가?
1. 매체 및 광고가 전환에 미친 영향력 파악
2. 관심을 보인 고객이 전환까지 이르기까지의 일수 및 터치포인트 파악
3. 전환에 있어서 일반적인 경로 파악
그럼에도 계속 말씀드리는 부분은 의사결정의 도구로 활용하는 보고서가 아니다. 의사결정에 하나의 근거로 사용되는 보고서 정도로 활용하자. 대략적인 추세가 어떤지, 현재 진행하는 마케팅 활용의 총체적인 흐름 및 추세 파악으로 써야한다. 그 이유로는
1. 고객의 모든 상호작용이 기록되지 않는다 (그렇게 할 수도 없고)
2. 직접 유입(Direct) 비중이 상당히 높음으로 (수집 방식이 그러함으로)
3. 기여 분석 모델마다, 측정 기준마다, 전환 이벤트마다 다양한 추론을 할 수 있음으로
아직까지는 그렇게 활용도가 높지는 않은 부분이다. 활용하기에 어려운 부분도 있고, 솔직히... 국내에 관련 내용이 너무 부재하다. 해외의 활용 사례를 긁어 모을 정도로... 암튼, 사용자의 행동 패턴이 다양해지면서 해당 보고서의 활용도는 정말 매력적이고 더욱 높아질 것으로 예상한다. 당장 크게 써먹을 일이 없더라도, 미리 알아두어서 적시적소에 활용하기를 바라며 광고 보고서 파트는 마무리하겠다.
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