GA4/GA4 기초 지식

완전 달라진 GA4, 기존 GA와 어떤 점이 바뀌었는지 자세하게!

Keymaeleon 2023. 1. 30. 17:18

 

GA4 ↔ GA, 어떤 점이 바뀌었을까? 기존 UA에서 GA4로 바뀌면서 정말 많은 점들이 변경되었다. 활용하는 방식은 비슷하나, 다른 툴이라고 말할 수 있을 정도로 시각적으로도 기능적으로 변경점이 많으니 충분히 숙지를 해야하는 부분이다. 솔직히, 기존 UA가 꽤나 오래된 툴이기도 하고, 지금의 GA4 정도가 비로소 활용하기 적합하게 (드디어) 변경이 되었다고 생각한다. GA4에 익숙해진다면, UA의 인터페이스가 얼마나 ..구...렸는지 새삼 느껴지기도 하고... 큰 틀에서 어떤 부분이 바뀌었는지, 세부적으로는 어떤 부분이 바뀌었는지 알아보자!

 

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[ 큰 틀에서의 변경점 ]

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1. 데이터 모델이 전부 이벤트 기반으로 변경

 

GA : 기존에는 조회(Hit)라는 이름 하에 페이지뷰, 이벤트, 거래와 같은 유형으로 데이터가 수집되었다. 이벤트 안에 카테고리, 액션, 라벨, 값이 존재했으며, 이를 기반으로 데이터를 분류해서 보았다.

 

GA4 : 모든 데이터가 이벤트로 정의된다. 페이지뷰, 전환 등등 모든 것들이 하나의 이벤트로 측정된다. 그리고 이 이벤트 안에 파라미터라는 변수를 50개까지 수집할 수 있다.

    • 모든 데이터가 이벤트로 정의됨으로써, 이전보다 정확하게 전환을 트래킹 가능하다. 또한, 웹과 앱 데이터를 통합 수집할 수 있게 되었다. 이는 고객 여정에 따른 성과 추적을 이전 대비 정확하게 하겠다는 의도로 보인다.

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2. 사용자 데이터 수집 방식

 

GA : 실제 사용자는 1명이지만 사용자가 여러 명으로 측정되었다. 브라우저마다 쿠키 값이 달랐기에 이를 다 다른 사용자로 인식했었다. 이것은 분석의 결과를 흐리는 주요 원인이 되기도 했다.

 

GA4 : 사용자를 통합해서 보여주기 위해 브라우저 쿠키, 로그인 ID, 구글 시그널 기능을 활용한다. 이 변화는 상당히 중요한 차이점이다. 전과 다르게 뚜렷한 분석 결과를 내기도 하지만, 정확해진 정보를 토대로 활용성 높은 잠재고객 그룹을 자체적으로 생성해주기도 한다.

​구글 시그널 데이터? : 구글 계정에 로그인한 사용자가 개인 계정 설정에 관심사 기반의 광고 최적화에 동의한 경우

    • 특정 웹이나 앱에 접속했을 때의 데이터를 의미한다. 이 기능을 활성화하면 브라우저 쿠키 및 로그인 ID 데이터를 참고해서 특정 방문자가 어떤 사람인지 정확하게 측정 가능하다.

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3. 활용의 편리성

GA 360에서만 제공되던 분석 기능 : funnel, path analytics 등을 GA4에서는 누구나 사용할 수 있음.

 

별도로 수집해야 했던 스크롤, 외부 링크 클릭 등은 향상된 측정 기능을 활성화하면 자동으로 이벤트가 수집하며,  샘플링 이슈도 쿼리당 1,000만개 이상의 이벤트를 조회하지 않는 이상 데이터 샘플링에 걸리지 않게 되었다. 또한, 데이터 분석적인 측면에서 정확하고 유연한 분석이 가능하게 되었다.

 

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[ 세부적인 요소의 변경점 ]

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1. 세션과 더불어 사용자 관점에서 전환 성과 측정

 

GA : 방문자 성과를 측정하기 위해 ‘세션’이라는 지표를 활용하였다. 즉, '세션 = 방문'이었으며, 특정 광고 캠페인을 분석하거나 랜딩 페이지의 최적화 여부를 판단할 때 ‘세션’을 중심으로 데이터 측정하였다. 이러다 보니, 다양한 상황과 조건에 따라 세션이 카운팅되었다.

 

GA4 : 성과 판단의 기준에 세션과 더불어 사용자가 추가되었다. 세션 관점의 지표와 사용자 관점의 지표를 같이 내포하면서 데이터 해석 관점에 많은 변화가 있을 것으로 보인다.

이를 자세하게 설명하자면

 

    • GA : 사용자 하위에 세션이 있고, 세션 안에서 페이지뷰 + 이벤트 (Hits) 데이터가 수집되는 모델이었지만
    • GA4 : 사용자 하위에 ‘이벤트’가 존재하고, 이벤트를 중심으로 사용자 속성 + 매개변수가 수집되는 모델이다. 또한, 세션 지표가 존재하지만, 세션 또한 ‘session_start’라는 이벤트로 수집

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2. 세션을 카운팅하는 기준

 

GA : 특정 세션이 카운팅되고, 다른 캠페인 URL을 만나면 새로운 세션이 카운팅되었다. 또한, 세션 안에서 발생한 마지막 조회 액션 이후 30분 이상 활동 없으면 세션은 종료되었다.

 

GA4 : 새로운 세션을 카운팅 하지 않는다. 세션 만료 최대 7시간 55분까지 수정 가능하며, 동일한 세션에서 기존과 다른 캠페인 매개변수를 만나면 새로운 세션 시작된다.

    • 예를 들어보자. 네이버 광고 → 웹사이트 접속 → 웹사이트가 열린 상태에서 → 다시 방문
      • GA : 세션을 2번 카운팅
      • GA4 : 세션을 1번 카운팅  
        • 세션이 시작되고 자정이 지나면?
          • GA : 새로운 세션이 카운팅
          • GA4 : 신규 세션이 카운팅 되지 않음
    • 이에 따라, GA4에서는 ‘session_start’ 이벤트 수치는 적게 조회될 가능성이 굉장히 높다. 또한, 일별 세션수의 합이 전체 조회 기간의 세션수와 일치하지 않을 가능성이 존재한다. 실제로 GA 대비 10~15% 낮게 측정되는 경향을 보이고 있다.

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3. 새로 생긴 개념 ‘engagement’ 이해하기

 

GA4에서는 user_engagement 라는 이벤트가 생겼다. 이 engagement는 뭘까?

  • 웹사이트나 앱에 접속한 지 10초가 지났거나
  • 페이지 조회수가 2회 이상이거나
  • 전환 이벤트가 1회 이상일 때
    • user_engagement가 새롭게 생김으로써 세션 측정이 훨씬 정교해졌다. 참고로, GA4는 전환 이벤트를 세팅하는 방법이 기존 GA와는 다르다. ‘목표=전환’ 기능이 별도로 존재하지 않는다. 기존에 수집된 이벤트 중 전환으로 관리하고 싶은 이벤트의 토글을 활성화해서 전환으로 관리해야한다. 이는 나중에 자세하게 설명하겠다.

 

4. 이탈(bounce)와 더불어 얼마나 참여(engaged)했는 지 측정

 

GA : 이탈한 세션의 개념이 ‘단일 조회 세션’ 이며, 세션 안에서 페이지 뷰 혹은 이벤트처럼 조회가 1번만 발생한 세션이다보니 일반적으로 이탈률이 높게 조회된다. 3분 동안 페이지에 머무른 상태에서 이탈해도, 이탈한 것으로 집계된다. 왜 이게 문제였나면, 특정 상품의 상세 페이지를 오랜 시간 조회해도, 별도의 다른 상호작용이 없었으면 이탈로 간주되었기 때문이다. 이를 위해 XX초 이상 머물면 강제로 이벤트를 발생시켜 이탈이 아닌 세션으로 인지시켰으며, 스크롤이 긴 페이지에서 강제로 스크롤 이벤트를 수집해서 이탈로 측정되지 않게 했었다. (매우 불편하다)

 

GA4 : 참여와 이탈은 정확히 반대되는 개념이다. engagement rate + bounce rate = 100% 즉, 비율로 바뀌면서 좀 더 정확하게 고객의 engaged 정도를 모니터링할 수 있게 되었다. 10초 이상 머무른 경우 engaged 되었다고 판단하며, 이는 관리자 화면에서 최대 60초까지 조정가능 하다. 콘텐츠가 고객에게 얼마나 어필되며, 흡입력 있는 지 체킹할 수 있게 되었다.

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5. GA4는 GA 대비 정확한 체류시간 측정이 가능하다.

 

GA : 마지막 페이지에서 머무른 시간은 세션 시간에 포함하지 않아 체류시간 해석이 애매했었다. 페이지에 머문 평균 시간 & 평균 세션 시간이 정확하지 않았는데, 마지막 페이지에서 머문 시간은 포함되지 않기 때문이다. 예를 들어보겠다.

  • 특정 방문자의 평균 세션 시간이 3분 : A 페이지 → B 페이지 → C 페이지(종료)의 상황이라면, A,B 페이지 세션 시간만 포함한다. 세션의 마지막 상호작용과 세션의 첫 번째 상호작용 사이의 평균 시간이며, 이탈한 세션은 포함되지 않는다.

 

GA4 : 사용자가 세션을 종료하기 직전 페이지 또는 앱 화면에 체류하는 동안에도 user_engagement 이벤트가 체류한 시간을 수집한다. 체류 시간을 이전 대비 정확하게 측정할 수 있게 되었다. 해당 데이터는 획득 보고서에서 ‘average engagement time per session’이라는 지표를 통해 확인 가능하다. 해당 지표는 앱이 실행된 상태에서 평균 시간 & 웹사이트가 브라우저에 표시되어 있었던 평균 시간을 의미하며, 세션이 종료된 페이지에 머문 시간, 이탈한 세션의 시간도 평균 참여 시간에 포함된다.

 

  • ‘그렇다면 세션 타임아웃에도 영향을 주는 것이 아닌가?’
    • GA4에서는 세션이 카운팅되고 추가 이벤트가 발생하지 않은 지 30분이 지나면 세션이 종료된다. 고객의 이탈 또한 GA 대비 정확하게 측정할 수 있게 개선되었다.
  • 결과적으로, 앞으로는 GA 평균 세션 시간 > GA4 세션당 평균 참여 시간이 될 가능성이 높다.
    • GA : 세션의 마지막 페이지에 머문 시간이 세션 시간을 계산할 때 포함되지 않음 + 마지막 페이지에 머문 시간이 포함되지 않았지만
    • GA4 : 세션의 마지막 페이지가 참여 시간에 포함되기 때문이다.
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6. 전환수는 GA4가 UA보다 높게 집계될 수 있다.

 

GA : 전환은 목표라는 이름으로 세팅하고 관리할 수 있었다. 보기 설정에서 목표에 대한 유형을 선택 → 각 유형에 맞는 목표 조건 값을 넣는다 → 설정 이후 데이터가 쌓인다

 

GA4 : 목표라는 단어는 사라졌고, 오직 ‘전환’만 보고서에 존재한다. 별도의 세팅이 필요한 게 아니라, 이미 수집된 이벤트에서 전환 토글만 활성화하면 전환 데이터가 카운팅된다.

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이게 무슨 차이일까?

    • GA 에서는 하나의 세션에서 동일한 목표가 두 번 전환되어도 전환수는 1로 집계되었었다.
    • 하지만, GA4 에서는 양식 제출 이벤트를 전환 이벤트로 지정하면 양식을 제출할 때마다 전환수가 카운팅된다. 즉, 동일 세션에서 전환으로 설정한 이벤트가 5회 발생 → GA : 1회 / GA4 : 5회

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7. GA4 지표를 정확하게 이해해야 정확한 데이터 분석이 가능하다.

 

데이터가 수집되는 메커니즘이 바뀌게 되면서 그에 따른 지표들도 전부 바뀌게 되었다. 몇 가지 예시를 들어보겠다.

  • engaged sessions per user : 특정 사용자당 참여된 세션이 평균적으로 몇 개 인가?
  • GA에도 ‘number of sessions per user’ 지표가 있었긴 했지만, 이탈된 사용자도 포함이 되어 정확한 데이터가 아니다.
  • GA4에서는 engagement라는 개념이 생기면서 이탈된 세션은 ‘engaged sessions per user’에 포함되지 않게 되었다.

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막상 GA4를 활용하게 된다면 익숙하지 않은 인터페이스에 당황할 분도 계실 것이다. 근데 크게 별거 없다. 거창하게 바뀐 듯 하나, 기존에 UA를 활용했던 분들이라면 금세 적응할 수 있는 부분이다. 가장 핵심은 수집 방식이 '이벤트'로 변경되었다는 점. 그 뜻은 즉슨? 자유도가 높아졌다. 자유도가 높아진 만큼 난이도도 높아진 것도 사실이다. 즉, 당신이 어떤 시각으로 데이터를 바라보는 지에 따라 GA4 활용 역량을 크게 좌우하게 될 것이다.