Google Analytics 4에 대한 심층 분석: 새로운 기능, 이점 및 단점

약 1년 전 Google 팀은 웹사이트와 모바일 애플리케이션의 데이터를 하나의 Google 애널리틱스 리소스에 결합할 수 있는 앱 + 웹 기능을 선보였습니다. 그 이후로 Google은 이 새로운 유형의 리소스를 테스트하고, 변경하고, 완성하고, 다른 이름으로 베타 버전을 출시했습니다. 구글 애널리틱스를 만나보세요 4.

이 기사에서는 Google 애널리틱스 4가 무엇인지, 유니버설 애널리틱스와 어떻게 다른지, 비즈니스에 어떤 가치를 제공하며, 이를 통해 해결할 수 있는 문제에 대해 설명합니다. 또한 Google Analytics 4를 즉시 사용하기 시작해야 하는 회사를 분석합니다.

Google Analytics 4는 Google Analytics의 새로운 리소스 유형입니다. UA(유니버설 애널리틱스) 리소스와 모양이 약간 다르며 구성이 더 쉽고 빠릅니다. 프레젠테이션에서 Google 팀은 다음을 인용하면서 이 새로운 유형의 리소스를 분석의 미래라고 반복해서 말했습니다.

1. 이벤트를 중심으로 구축된 확장 가능한 크로스 플랫폼 분석
2. 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP) 기능은 모든 Google 애널리틱스 사용자가 사용할 수 있습니다.
3. 개인 정보를 유지하고 쿠키를 설정할 필요가 없도록 하는 것이 우선입니다.
4. 모든 Google 제품과의 원활한 통합
5. 장치와 플랫폼에 걸쳐 사용자의 전체 경로를 볼 수 있도록 교차 플랫폼 사용자 식별

이러한 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

이벤트 기반 접근 방식을 사용하면 여러 장치와 플랫폼에서 안정적이고 일관된 데이터를 수집할 수 있습니다.

Google Analytics의 표준 웹 버전에서는 모든 것이 사용자 세션을 중심으로 구축되고 Firebase에서는 모든 것이 이벤트를 중심으로 구축됩니다. 따라서 사용자 행동에 대한 보편적인 측정이 없기 때문에 플랫폼 간 사용자의 전환을 분석하기가 어렵습니다. 원시 데이터라도 고품질의 사용자 흐름을 구축하려면 많은 노력이 필요합니다.

Google Analytics 4는 이벤트와 관련된 모든 분석을 결합합니다. 이를 통해 모든 장치 및 플랫폼에 대해 동일한 표준화된 데이터를 수집하여 데이터 품질을 개선하고 사용자 경로 전반에 걸쳐 단일 보고서를 제공할 수 있습니다.

Google Analytics 4의 주요 장점 중 하나는 기계 학습 및 자연어 처리(NLP) 기능으로 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 전환 확률을 예측하고 해당 확률을 기반으로 Google Ads에 대한 잠재고객 예측을 생성합니다.
• 데이터의 중요한 추세에 대해 경고합니다(예: 변화하는 사용자 요구로 인해 수요가 있는 제품).
• 보고서에서 이상 찾기
• 고객 이탈 가능성을 예측하여 고객 유지에 효과적으로 투자할 수 있습니다.

Google 팀은 이러한 방향으로 계속 발전하고 ARPU와 같은 새로운 예측을 추가하여 모든 Google Analytics 4 사용자가 기계 학습 통찰력을 사용하여 마케팅 전략을 조정하고 ROI를 높일 수 있도록 할 계획입니다.

1. Google Analytics 4는 개인 정보에 중점을 두고 gtag를 사용합니다. 쿠키 없이 작동하는 js 라이브러리. 따라서 가까운 장래에 Google이 클라이언트 ID를 포기하고 내부 장치 및 브라우저 식별자와 CRM에서 생성된 플랫폼 간 사용자 ID 식별자에만 의존할 것으로 예상할 수 있습니다.
2. Google 애널리틱스 4의 IP 익명화는 기본적으로 구성되어 있으며 변경할 수 없습니다.

지금까지 가장 발전된 통합은 YouTube입니다. Google은 YouTube 캠페인의 평가 품질을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다(예: 조회 후 전환 추적 가능). 이렇게 하면 다음과 같은 종류의 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.

• 내 YouTube 광고 캠페인은 특정 잠재고객 참여 지표에 어떤 영향을 줍니까?
• 내 YouTube 캠페인은 이탈률, 내 웹사이트의 이벤트(반드시 전환이 아님) 등에 어떤 영향을 줍니까?

Google Ads와의 긴밀한 통합을 통해 잠재고객을 만들고 사용하는 기기에 관계없이 관련성 있고 유용한 제안으로 신규 고객을 유치하는 캠페인을 실행할 수 있습니다.

또한 유니버설 애널리틱스에서는 BigQuery 내보내기 기능이 유료 버전 사용자만 사용할 수 있지만 Google 애널리틱스 4에서는 이 기능이 모든 사용자에게 무료입니다. Google 애널리틱스 4 리소스 설정에서 BigQuery 클라우드 스토리지의 데이터 수집을 활성화할 수 있습니다.

Google 애널리틱스 4는 사용하는 기기와 브라우저가 아니라 회사와 상호작용하는 개별 사용자를 고려합니다.

다음과 같은 세 가지 식별 수준을 사용하여 이 작업을 수행합니다.

• 사용자 ID
• Google 신호 데이터
• 장치 아이디

이벤트 기반 분석을 구현하여 Google Analytics 4를 사용하면 첫 번째 터치에서 전환 및 재주문까지의 사용자 경로를 더 잘 추적할 수 있습니다. 또한 사용자가 다른 장치를 사용하여 동일한 이벤트를 두 번 이상 완료하면 이 이벤트에 대한 데이터가 단일 터치포인트로 병합됩니다. 예를 들어 고객이 스마트폰에서 장바구니에 상품을 넣은 다음 노트북에서 장바구니에 담는 경우 "장바구니에 추가" 이벤트는 한 번만 계산됩니다.

유니버설 애널리틱스와 Google 애널리틱스 4의 주요 추적 개념을 비교해 보겠습니다.

구글 애널리틱스 4

• 분석은 세션이 아닌 이벤트를 중심으로 구축됩니다. 세션은 인공적인 개념이므로 Google은 세션을 포기할 것을 제안합니다. 세션 데이터가 필요한 경우 Google BigQuery에서 원시 데이터로 작업하여 직접 빌드할 수 있습니다.
• 전체 웹사이트에 대한 고급 데이터 수집 설정과 이벤트마다 변경되는 설정이 있습니다.
• 내장된 종단 간 user_id 보고서를 사용하면 user_id를 사용하기 위해 별도의 보기를 만들 필요가 없습니다.

Google 애널리틱스 4에는 Firebase에 있는 것처럼 세 가지 유형의 이벤트와 해당 매개변수가 있습니다.

• 자동으로 수집 됨 — 예: page_view, session_start, view_search_results, scroll, file_download(전체 이벤트 목록은 설명서를 참조하십시오.)
• 추천 이벤트 는 소매 및 전자 상거래, 여행, 게임과 같은 비즈니스 영역으로 그룹화됩니다(여기에서 전체 목록 참조).
• 사용자 정의 — 구현 및 모니터링하려는 기타 모든 이벤트(Google Analytics 4로 제한됨)

추천 및 사용자 지정 이벤트는 독립적으로 구현됩니다.

맞춤 정의는 대부분의 보고서에 대해 엔드 투 엔드이며 Google 애널리틱스 4 한도 내에서 유지하는 데 도움이 되는 측정기준 및 측정항목입니다.

Google 애널리틱스 4에는 카테고리, 작업 및 이벤트 바로 가기와 같은 개념이 없습니다.

기존 설정 및 수집된 데이터의 경우 이러한 속성은 이벤트 설정에 매핑됩니다. Google 애널리틱스 4 보고서에서 속성을 보려면 속성을 등록해야 합니다.

이러한 이벤트는 "config" gtag.js 조각이 구현된 경우 자동으로 수집됩니다.

page_view 이벤트에는 다음과 같은 사전 설정 매개변수가 있습니다.

• page_location
• page_path
• page_title
• page_referrer

Google 애널리틱스 4 보고서에는 세션이 있지만 유니버설 애널리틱스와 다르게 간주됩니다.

1. 세션은 자동으로 수집된 session_start 이벤트에 의해 트리거됩니다.
2. 세션 기간은 첫 번째 이벤트와 마지막 이벤트 사이의 간격입니다.
3. 상호 작용은 자동으로 인식됩니다(상호 작용 이벤트를 전달할 필요가 없음).
4. 늦은 케이스 처리 제한 시간은 72시간입니다(UA 속성의 경우 4시간). Google 애널리틱스 4 보고서와 유니버설 애널리틱스 보고서의 세션 수를 비교하면 세션이 완료된 후 전송된 조회수가 72시간 이내에 올바른 세션에 할당될 수 있기 때문에 전자의 세션 수가 더 적을 수 있습니다. 따라서 세션 보고서는 더 오랜 기간 동안 발행됩니다.
5. 현재 Google 애널리틱스 4에서 세션 시간을 구성할 수 없습니다.

맞춤 측정기준 및 측정항목이 Google 애널리틱스 4 보고서에 포함되려면 Google 규칙에 따라 새 리소스로 이전되어야 합니다. 조회 수준 및 사용자 수준 매개변수는 Google 애널리틱스 4에서 유사하지만 세션 수준 매개변수에는 동등한 것이 없습니다. 또는 적중 수준에서 정의할 수 있습니다.

사용자 정의 제품 수준 정의를 사용하려면 별도로 추가해야 합니다. 기능이 아직 개발 중이고 사용자 정의 제품 수준 정의가 포함된 전자 상거래에 대한 보고서가 없기 때문에 이것이 어떻게 작동하는지 아직 명확하지 않습니다.

Google 애널리틱스 4에는 새로운 사용자 속성 기능이 도입되었습니다.

사용자 속성은 성별, 도시, 신규 또는 재방문 고객, 영구 고객 등 특정 대상/사용자에 해당하는 정의입니다.

특정 사용자에게 영향을 미치는 속성은 모든 행동으로 확장됩니다. 사용자 속성을 기반으로 Google 애널리틱스 4는 광고 개인화를 위한 잠재고객을 형성합니다.

다음과 같은 경우 이미 Google 애널리틱스 4를 구현해야 합니다.

• 데이터 영역 및 Google 태그 관리자를 통해 웹사이트에서 데이터를 수집합니다.
• 태그를 거의 사용하지 않음(최소 조정을 의미함)
• YouTube 광고 및 사용자 ID 기반 리마케팅을 적극적으로 사용하고 있습니다.
• Firebase를 적극적으로 사용하고 있으며 팀이 Firebase 데이터 수집 로직과 BigQuery의 내보내기 테이블에 대한 앱 + 웹(Firebase) 데이터 스키마에 익숙합니다.

Google 애널리틱스 4로 더 빠르게 이동할수록 과거 데이터 수집을 더 빨리 시작할 수 있고 의사 결정을 위해 더 많은 정보를 얻을 수 있으며 머신 러닝 인사이트에서 더 빨리 가치를 얻을 수 있습니다. 이미 보았듯이 Google 애널리틱스 4와 유니버설 애널리틱스는 데이터 구조와 데이터 수집 논리가 크게 다릅니다. 따라서 이 두 리소스의 데이터를 결합하는 것은 문제가 될 것입니다.

다음과 같은 경우 Google 애널리틱스 4를 구현하는 데 문제가 발생할 수 있습니다.

• 코드는 웹사이트의 주요 추적 방법입니다.
• Google 태그 관리자를 기본 추적 방법으로 사용하고 컨테이너에 많은 태그가 있습니다(특히 태그가 자동 이벤트에 바인딩된 경우)
• 각각 별도로 추적하는 여러 하위 도메인이 있는 대규모 웹사이트가 있습니다.
• 이벤트 및 해당 매개변수에 대한 메트릭 시스템(통합된 이름 및 값)은 물론 이벤트 계층에 대한 통합된 접근 방식이 없습니다(이 경우 추가해야 하는 이벤트가 더 중요한지 명확하지 않습니다. 먼저 GA 인터페이스와 연기하는 것이 좋습니다.)
• 공통 이벤트 계층 구조가 없는 웹사이트와 애플리케이션이 있습니다.
• 귀하의 팀은 아직 BigQuery의 원시 데이터로 작업하지 않았으며 Firebase Analytics/App + Web의 원칙과 업로드 체계에 익숙하지 않습니다.

이러한 진술이 귀하에게 적용된다면 먼저 일반 데이터 수집 로직을 구축한 다음 Google 애널리틱스 4를 구현하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 사용자 매개변수를 위한 여유 공간이 없는 자신을 빠르게 찾을 수 있습니다.

기본 제공 데이터 수집 체계가 없는 경우 BigQuery에서 불필요한 이벤트를 수집하고 누구에게도 유용하지 않은 가비지 데이터(예: 스크롤 이벤트 및 배너 조회수).

Google Analytics 4의 주요 단점은 이벤트 및 사용자의 주요 매개변수가 중첩 필드에 저장되는 Google BigQuery로 데이터를 내보내는 방식입니다. 즉, Google Analytics 4 테이블에서 필요한 정보를 얻으려면 표준 Google Analytics 360에서 OWOX BI 데이터 스트리밍 또는 BigQuery 내보내기에 비해 더 많은 데이터를 처리해야 합니다.

다음과 같은 경우 Google 애널리틱스 4가 적합하지 않을 수 있습니다.

• Google 애널리틱스 4에는 현재 보기가 없고 액세스 관리가 아직 구현되지 않았기 때문에 여러 명령이 동시에 새 리소스를 사용해야 합니다.
• 새 리소스에서는 아직 데이터를 가져올 수 없으므로 Google 이외의 캠페인에 대한 비용 및 ROAS를 분석하려는 경우
• 다른 Google 제품과의 통합이 아직 완전히 작동하지 않기 때문에 전환을 Search Ads 360 및 Display & Video 360으로 내보내려고 합니다.

지금까지 Google 및 OWOX 분석가는 두 버전의 Google Analytics 리소스를 모두 사용할 것을 권장합니다. 이를 위해 다음을 수행해야 합니다.

1. 새 Google Analytics 4 리소스 생성 및 구성
2. 수동으로 또는 GTM을 통해 추적 코드를 추가합니다(더 빠르고 편리하기 때문에 태그 관리자를 사용하는 것이 좋습니다.)
3. 새 리소스 유형으로 수집하려는 이벤트 및 설정을 고려합니다.
4. 두 리소스 유형을 동시에 사용하여 데이터 수집 방법 비교
5. 참고:
   1. 단일 Google 애널리틱스 4 리소스에 Firebase 프로젝트를 하나만 추가할 수 있습니다.
   2. 그러나 서로 다른 애플리케이션의 여러 데이터 스트림을 단일 Google 애널리틱스 4 리소스로 구성할 수 있습니다.

1. Google Analytics 4는 Google Analytics 로직에 대한 가장 심오한 업데이트입니다. 이제 모든 것이 이전과 같은 세션이 아닌 이벤트, 이벤트 매개변수 및 사용자를 중심으로 구축됩니다.
2. 웹사이트와 애플리케이션 간의 크로스 플랫폼 분석은 기본적으로 제공되는 Google Analytics 4의 주요 기능 및 동인 중 하나입니다.
3. gtag를 통해 이미 구성된 Google 애널리틱스 리소스를 사용할 수 있습니다. js 또는 GTM을 사용하여 새 Google 애널리틱스 4 리소스를 구성합니다.
4. Google Analytics 4를 설정하면 자동으로 새로운 WP 리소스가 생성되며, 설정한 시점부터 데이터가 수집됩니다. 이전 WP에서 데이터가 마이그레이션되지 않습니다.
5. Google 팀은 모든 사람이 기존 Google 애널리틱스를 버리고 새 애널리틱스로 전환할 것을 촉구하지 않습니다. 새로운 Google 애널리틱스 4를 Google 애널리틱스와 병렬로 실행하고 데이터 수집을 시작하는 것이 좋습니다. 과거 데이터의 소스는 표준 Google Analytics로 유지됩니다.
6. 새로운 Google Analytics 4에는 결함이 있고 아직 모든 기능을 사용할 수 있는 것은 아니지만 개발자는 점진적으로 기능을 출시하고 있습니다.
7. Google 이외의 소스에서 Google Analytics 4로 비용을 가져올 수 있는 방법은 없습니다. 데이터 가져오기는 로드맵에 있지만 세부 사항은 아직 알려지지 않았습니다.
8. Google Analytics 4에서 Google BigQuery로 데이터를 무료로 업로드하도록 설정할 수 있습니다. 내보내기 체계는 Firebase와 동일합니다.
9. 이미 Google 애널리틱스 4 리소스를 구성하고 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 리소스를 빨리 구성할수록 더 많은 기록 데이터가 수집됩니다.