GA4 주요 용어와 개념 설명
GA4에서 꼭 알아야 할 주요 용어와 개념 설명
GA4를 처음 사용하다 보면 다양한 용어와 개념들이 낯설 수 있습니다. GA4는 Universal Analytics(UA)와 달리 이벤트 기반으로 데이터를 수집하기 때문에, 새로운 방식의 분석 모델을 이해해야 합니다.
1. 이벤트(Event)
GA4에서 '이벤트'는 사용자가 웹사이트나 앱에서 수행하는 모든 상호작용을 의미합니다. 예를 들어 페이지뷰, 클릭, 스크롤, 전환 등 모든 활동이 이벤트로 기록됩니다. UA에서는 페이지뷰, 세션, 사용자 중심의 분석이었지만, GA4에서는 모든 것을 이벤트로 정의해 더 세밀한 분석이 가능합니다.
2. 사용자(User)
GA4에서 '사용자'는 웹사이트 또는 앱을 사용하는 사람을 의미합니다. GA4는 여러 기기와 플랫폼에서 하나의 사용자 행동을 통합 추적할 수 있도록 설계되어, 사용자 경로를 더욱 정확하게 분석할 수 있습니다.
3. 세션(Session)
세션은 사용자가 웹사이트에 방문해 상호작용을 하는 일정 기간을 의미합니다. UA에서의 세션과 유사한 개념이지만, GA4에서는 세션이 이벤트 기반으로 측정되며, 한 세션 내에 발생한 다양한 이벤트가 기록됩니다.
4. 전환(Conversion)
전환은 사용자가 목표한 행동을 완료했을 때 기록됩니다. 전환은 GA4에서 중요한 이벤트로 설정되며, 전환 이벤트는 관리자 설정에서 직접 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 구매나 문의 양식 제출 등이 전환 이벤트로 설정될 수 있습니다.
5. 페이지뷰(Page View)
페이지뷰는 사용자가 웹사이트의 페이지를 열었을 때 발생하는 이벤트입니다. UA에서는 페이지뷰가 주요 측정 항목이었지만, GA4에서는 페이지뷰도 하나의 이벤트로 처리됩니다.
6. 사용자 속성(User Property)
사용자 속성은 사용자의 특성이나 속성 정보를 나타냅니다. 예를 들어, 사용자의 연령, 성별, 지역, 관심사 등을 기반으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 사용자 속성은 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 요소로 작용합니다.
UA와 GA4의 주요 차이점
GA4와 UA의 차이점은 크게 다섯 가지로 요약할 수 있습니다.
1. 데이터 수집 방식
UA는 주로 세션을 기준으로 데이터를 수집했습니다. 사용자가 웹사이트에 방문하면 일정 시간 동안의 활동을 세션으로 보고, 이를 바탕으로 페이지뷰, 전환율 등을 분석했습니다. 반면, GA4는 이벤트 기반 모델을 도입해 사용자의 모든 상호작용을 개별 이벤트로 처리합니다. 페이지 뷰도 이벤트 중 하나로 간주되며, 전환도 같은 방식으로 추적됩니다.
2. 사용자 중심 분석
UA는 세션 중심으로 데이터를 분석했지만, GA4는 사용자 중심으로 데이터를 분석합니다. 이는 장기적인 사용자 경로 추적과 더 정밀한 사용자 행동 분석이 가능하게 합니다. 사용자가 여러 기기를 사용하거나, 웹과 앱을 넘나드는 상황에서도 이를 통합적으로 추적할 수 있습니다.
3. 보고서 구조
UA는 여러 정해진 보고서를 제공했지만, GA4는 더 많은 커스터마이징 옵션을 제공합니다. 사용자는 자신만의 맞춤 보고서를 쉽게 만들 수 있고, 각 데이터에 맞춘 필터와 세그먼트를 설정할 수 있습니다. 또한, GA4에서는 실시간 보고서가 더욱 강력해져 실시간으로 데이터를 분석하고 반응할 수 있는 환경을 제공합니다.
4. 프라이버시와 쿠키 문제 대응
GA4는 점점 더 강화되는 데이터 프라이버시 법규에 대응하기 위한 기능들을 갖추고 있습니다. UA는 쿠키 기반으로 데이터를 수집했지만, GA4는 쿠키 없이도 사용자를 추적할 수 있는 다양한 기법을 지원합니다. 또한 데이터 보존 기간을 설정할 수 있는 기능도 강화되었습니다.
5. 예측 기능
GA4는 머신 러닝 기반의 예측 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자의 미래 행동을 예측하거나, 특정 이벤트가 발생할 가능성을 미리 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 구매 이탈 가능성이 높은 사용자 그룹을 식별하고, 이들을 대상으로 특정 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.
GA4에서의 분석은 UA와는 다른 방식으로 진행되기 때문에, 각 용어와 개념을 제대로 이해하는 것이 중요합니다. 이벤트 기반 분석을 이해하고, 사용자 중심 데이터를 활용하면 보다 정밀한 분석이 가능합니다.