GA4 활용 전, 반드시 알아야 할 필수 용어 정리

사용자(user)

: 방문자를 의미하며 유저라고 부른다

• • 서비스가 활성화되려면 사용자 유입이 꾸준히 발생해야 한다.
    • DAU (daily active users), MAU (monthly active users)
  • 사용자는 신규 사용자와 기존 방문 경험 재방문 사용자로 구분 (기간을 전체로 두고 보면 하나의 사용자이지만)
    • 신규 사용자를 재방문시키기 위한 요소가 반드시 있어야 한다.
      • (극히 일부가 재방문하고, 그중 일부만이 충성고객이 될 수 있다.)

 

GA4에서 사용자 측정 방법

• • 브라우저 쿠키 ID
  • 기기 정보 기반
  • 구글 시그널 데이터 (구글 계정 가입 시 광고 최적화에 동의한 분들의 인구통계 및 관심분야 데이터)
  • 암호화된 로그인 ID
  • 추가적인 데이터를 결합해서 사용자를 통합고 매핑하는 데 활용한다.
    • ⇒ 즉, UA와 비교해서 사용자를 훨씬 정확하고 정교하게 측정한다.

 

획득(acquisition)

: 획득은 신규로 유입된 방문을 의미한다. → 광고, 기사, 컨텐츠, 특정 키워드 등등

• • 고객을 유입시키는 것보다 중요한 것은 그들의 경험을 긍정적으로 하도록 하는 것이 중요
    • 고객을 신규로 획득하는 것 보단, 유지하는 것이 훨씬 어렵고 힘들지만 효율적이다
  • 신규로 획득하는 것의 목적 : 적은 비용으로 많은 유저를 데려오는 일
    • 최근에는 구체적인 세팅보다는 큰 범주에서의 타겟만 설정하고 나머지는 타겟 최적화에 맡긴다
    • GA4에서는 구글의 머신러닝 기술을 활용한 ‘예측 잠재고객’을 생성해서 구글 광고 캠페인 모수로 활용

 

소스(source)

: 해당 트래픽이 어떤 경로를 통해 유입되었는지를 의미한다.

• • 신규 방문은 크게 2가지로 분류 가능 → 소스 or 매체
  • 소스의 예시
    • google.com = google
    • m.naver.com = naver
    • direct? → 직접 유입으로 해석하는데 상황마다 다르다
      • 방문자가 URL을 입력해서 유입
      • 브라우저에서 즐겨찾기를 통해 방문하는 경우
      • 앱을 통해 방문하는 경우
    • 출처가 불명확한(not set) 트래픽은 전부 direct로 분류
  • 트래픽의 유입경로는 구글 애널리틱스에서 정의된 캠페인(UTM) 파라미터를 활용해서 최대한 분류해야함

 

매체(medium)

: 트래픽이 어떠한 방법으로 유입되었는지를 의미한다.

• • organic = 링크로 유입된 순수 방문
    • 매체값은 소스와 짝꿍
  • UA : organic과 관련된 채널이 ‘organic search’ 밖에 없었는데
  • GA4 : organic search, shopping, social, video 등 채널의 종류를 이전보다 구체적으로 분류
  • 매체 값 예시 : CPC라면 → 광고를 통해 클릭당 비용이 발생하는 형태로 유입되었음
    • 이렇게 트래픽을 정의할 때 항상 ‘소스/매체’값이 따라붙는다.
    • 트래픽의 성과를 판별하는 데 중요한 역할을 한다.
    • 트래픽 성과 : 목표, 구매 완료
    • 보조지표 : 이탈률, 특정 액션 진행 여부

 

오가닉 트래픽(organic traffic)

: 가공되지 않은 순수한 트래픽. 오가닉 트래픽이 높다면 퀄리티가 훌륭하다고 말할 수 있다.

• • 요즘 SEO를 비롯한 인텐트 마케팅이 떠오르는 이유 → 한정된 마케팅 비용에서 양질의 트래픽을 유입시키기 위해
    • 오가닉 트래픽의 전환율은 일반 트래픽 대비 높다.
    • 서비스나 상품에 관심이 있는 사람들이 방문해서 체류시간도 높다.
      • 즉, 오가닉 트래픽 비중이 높아지면, 서비스의 지표 또한 우상향 할 수 있는 좋은 환경이 조성되었다고 할 수 있음.

 

광고 트래픽(paid traffic)

: 광고를 통해 유입된 트래픽.

• • 대부분의 기업 담당자들은 광고를 통한 유입을 선택한다. (오가닉 트래픽을 늘리기 위한 노력과 비용이 크니까…)
    • 오가닉 트래픽 대비 체류시간이나 전환율이 낮고, 비용이 천차만별이다.
  • 광고 집행을 고려한다면, 광고별 예산 외에도 특징, 전략 포인트 등을 먼저 설계하는 과정이 필요.
  • 광고에 대한 이해도, 설계, 운영 전체적으로 다 중요하다. 돈만 쓰면 되지 않나라는 생각은 금물

 

레퍼럴(referral)

: 웹사이트에 방문하기 전에 어떤 도메인 혹은 URL에서 유입되었는지 판단할 수 있는 데이터.

• • 소스와 의미가 유사하지만, 플랫폼별로 ‘레퍼러’ 쓰임의 차이가 있다.
    • EX) 페이지 URL : ‘facebook.com//11025462325’ → 레퍼러 값은 ‘facebook.com’
    • 페이지 경로를 제외하고 도메인만 보여준다.

 

랜딩 페이지에서 레퍼러 값을 조회했는데 레퍼러 값이 없거나 셀프 도메인으로 조회되는 경우?

• • 랜딩 과정에서 리디렉션이 발생해서 이전 페이지 경로에 해당하는 레퍼러 값이 남지 않는 케이스
  • 이때는 개발팀에 이전 페이지의 도메인 값이 레퍼러 값으로 조회될 수 있도록 작업 요청 필요
  • GA 추적 코드는 고객의 모든 여정을 추적하지 않음으로, 웹사이트 방문 전 어디서 유입된 지 알 수 없음

 

쿠키(cookie)

: 방문자의 브라우저에 담긴 작은 파일

• • 어떤 브라우저 접속? 어떤 기기로 접속? 어떤 페이지를 통해 유입?
  • 제도 상의 제약으로 인해 쿠키의 활용도는 점점 떨어지고 있음 → 데이터의 무분별한 수집 때문에
  • 애플 ‘사피리 브라우저’ : 써드 파티 쿠키를 지원하지 않음
  • 구글 ‘크롬 브라우저’ : 2024년까지 써드 파티 쿠키를 지원

 

참여(engagement)

: 고객이 방문해서 얼마나 참여했는지를 측정하는 지표.

• • 기존 UA에서는 없었으나 GA4에서 신규로 생긴 개념
    • 이 지표를 통해 이탈률(bounce rate), 참여율(engagement rate) 체킹 가능

 

GA4에서 고객이 참여했다고 판별하는 기준

• • ‘랜딩 페이지에서 10초 이상 체류’ (설정에서 시간 변경 가능)
  • 랜딩 페이지에서 다른 페이지로 이동한 경우
  • 랜딩 페이지에서 전환 이벤트가 발생한 경우
  • 기존 GA에는 랜딩 페이지에서 아무리 오래 머물러도 창을 닫으면 → 이탈했네요? 였었음
    • 이 변경으로 인해 고객의 행동을 좀 더 정확하고 자세히 관찰할 수 있음
    • GA4에서는 마지막 페이지에서 체류한 시간도 ‘참여 시간’이라는 이름으로 계산 → 정확한 측정이 가능

 

이벤트(event)

: 방문자가 접속해서 발생하는 일련의 상호작용을 의미한다.

• • GA4에서는 고객의 모든 행동을 이벤트로 수집하며, 보다 더 유연한 분석이 가능함
    • 서비스에 새로운 방문자가 들어온다 : 페이지뷰 → 첫 방문 → 세션 시작 이벤트가 발생
  • 자동으로 수집되는 이벤트가 있지만, 고객의 특정 행동을 데이터로 수집하려면 맞춤 이벤트를 별도로 수집해야 함
    • 이벤트를 수집하는 과정에서 GTM 활용을 적극 권장
    • 이벤트를 바로 세팅하는 것보다는 별도의 문서에 수집하려는 이벤트 및 파라미터를 정리한 뒤 진행

 

전환(conversion)

: 서비스에서 고객에게 기대하는 목표 액션이 달성되었는지를 의미.

• • 이커머스 → 회원가입 및 구매 전환 : 중요 이벤트이며 이를 전환으로 측정
  • GA4에서 전환 데이터는 ‘이벤트 메뉴’에서 이미 수집된 이벤트의 토글을 활성화할 경우 전환으로 변경
  • 이벤트 중에서 서비스 지표의 성장을 위해 반드시 관리되어야할 이벤트는 전환으로 활성화해서 모니터링 필요
  • 모든 전환을 동일한 가중치로 관리하는 것보다는 ‘MACRO’, ‘MICRO’ 전환으로 구분해서 중요도에 따라 분류
    • MACRO 전환 : 구매, 회원가입
    • MICRO 전환 : 이메일 등록, 로그인

 

퍼널(funnel)

: 고객의 여정을 주요 단계별 흐름에 따라 정량적으로 측정하고 관리하는 것을 의미한다.

• • 각각의 단계를 수치로 관리해서 어느 단계에서 이탈이 많이 발생했는지를 분석 가능.
    • 퍼널 분석은 서비스의 성장을 위해 반드시 필요.
    • 퍼널 분석 없이 고객의 행동을 체계적으로 분석하기는 어렵다.
    • 주요 퍼널의 흐름을 파악한 뒤 단계를 점차 늘려가면서 고객의 이탈 지점을 파악하기를 권장.

 

세그먼트(segment)

: 특정 성향을 가졌거나 동일한 액션을 한 방문자 또는 세션 그룹을 의미한다

• • 여성이면서 회원가입 이벤트를 통해 방문한 그룹을 별도로 분석하고 싶을 때
    • 이를 세그먼트라고 부른다
  • 데이터를 다양한 관점에서 나누고 분석해서 → 인사이트를 도출한다 >> 세그먼트 분류가 꼭 필요
  • GA4에서는 다양한 조건을 활용해서 세그먼트를 생성할 수 있다.
  • 생성된 세그먼트를 분석 보고서에 적용해서 다양한 형태로 데이터를 조회할 수 있다.
  • 세그먼트는 별도의 잠재고객으로 생성해서 GDN 모수로 활용하거나, G.O를 통해 A/B 테스트 실험 모수로 활용 가능