구글 애널리틱스 GA4 도입 배경 및 소개

 

1. 구글 애널리틱스4 (GA4) 도입 배경 : 데이터 연결성과 개인정보 보호 흐름

구글 애널리틱스 UA는 웹사이트 트래킹에 최적화된 툴입니다. 출시된 시기도 굉장히 오래되었습니다. 시간이 지나면서 앱 환경이 구축되면서 구글에서는 앱 트래킹 최적화 툴인 파이어베이스를 출시합니다. 그렇지만 파이어베이스 툴은 기존 GA 툴과 상반된 툴이었고, 두 플랫폼 간의 통합이 쉽지만은 않았습니다.

 

또한, 한 사용자가 하나의 디바이스만 사용하는 게 아니라 PC/모바일/태블릿 등을 자유자재로 바꿔가며 이용합니다. 기존에는 브라우저에 저장된 쿠키 혹은 기기 ID를 기반으로 동일 사용자임을 인식해왔습니다. 다양한 플랫폼을 오고 가며 방문하는 비중이 점점 높아지면서 동일 사용자를 식별하는 건 매우 어려운 과제가 되었습니다.  

 

아울러, 기존의 UA는 쿠키를 기반으로 행동 데이터를 분석하기 때문에 개인정보 보호의 흐름에 따라갈 수가 없었습니다. 이미 UA는 3rd Party 쿠키로부터 추정하는 사용자 정보는 유명 무실해진 상황입니다. 구글은 3rd party 쿠키 의존도를 최소화하고 1st party 쿠키와 구글의 머신러닝으로 모델링된 데이터 확대  사용으로 대처하고자 하였습니다. 보통 사이트 내 설치한 GA4 태그는 1st Party 쿠키이기 때문에 데이터 전송 자체에는 문제가 되지 않습니다.

2. 구글 애널리틱스4 (GA4) 분석 툴의 강력한 장점 소개

 

1) 웹 + 앱 교차 플랫폼 분석이 가능

UA는 같은 계정 내 웹(Web) 속성과 앱(App) 속성 간에도 데이터 통합이 불가능했습니다. 웹은 웹 속성에서, 앱은 앱 속성에서 따로 데이터를 봐야 했습니다. 같은 사용자도 웹에서 앱으로, 앱에서 웹으로 다양한 행동 패턴들이 발견되고 있습니다. 이러한 데이터를 통합해서 보는 건 마케팅에 있어서 매우 중요한 요소가 되었습니다. 데이터가 통합이 되지 않는다는 건 UA의 굉장히 큰 한계점으로 다가왔습니다. 

 

GA4는 같은 속성 내 웹 데이터 스트림 (Data Stream)과 앱 데이터 스트림 기능을 통해 앱과 웹 데이터 통합이 가능해졌습니다. UA 속성 아래 존재하던 보기 개념은 사라졌단 사실을 알고 계시나요? 보기라는 개념 외에 데이터 스트림이라는 새로운 항목이 위치하게 됩니다. UA 에서는 속성 단위에서 웹 속성인지, 앱 속성인지 결정되었는데 GA4에서는 속성 아래 데이터 스트림이 결정하게 됩니다. 즉, 하나의 단일 속성에서 앱과 웹 트래킹이 가능합니다. 

 

UA & GA4 계정 구조 차이

 

2) 측정 기준 통합

UA는 세션(Session)을 기반으로 데이터를 측정했습니다. 이는 웹에서는 유효했지만 앱에서는 한계가 많습니다. 반대로 GA4는 이벤트 중심의 데이터 측정 방식입니다. 앱과 웹을 동시 분석하는데 용이합니다. GA4 이벤트는 사용자의 상호작용 (Hit, 히트) 개념과 이벤트 개념이 통합되었다고 봐도 무방합니다. 예를 들면, 페이지뷰 히트가 GA4에서는 페이지뷰 이벤트가 됩니다. 스크롤 다운은 UA에서는 이벤트 히트로 추적했다고 한다면, GA4에서는 스크롤이라는 이벤트가 되었습니다. 

 

GA4는 이벤트 중심의 데이터 측정 방식입니다.

 

3) 사용자 추적 기능

같은 사용자를 어떻게 통합해서 볼 수 있을지에 대한 고민은 이제 거스를 수 없는 아젠다입니다. UA는 Client ID (무작위로 생성된 문자열로 브라우저 상의 GA 쿠키에 저장) 웹 기반이 사용자 추적 기능과 Device ID를 기반으로 하는 앱 기반의 사용자 추적 기능이 따로 기능하고 있었습니다. User ID 기능도 있었으나 이 또한 별개로 작동했습니다. 구글 신호 데이터 기능을 통해 보완하려고 하였으나 충분하진 않았습니다. 이러한 사용자를 구분하는 기준을 통합할 수 없던 게 UA 한계로 작용했습니다

그렇다면 GA4는 무엇을 기준으로 분석을 할까요? GA4는 기기 ID, 유저 ID, 구글 신호 데이터라는 세 가지 조합을 통해 한 사용자의 행동을 보다 폭넓게 추적할 수 있다고 합니다.