메트릭 설명: 유니버설 애널리틱스와 Google 애널리틱스 4 디코딩

유니버설 애널리틱스와 Google 애널리틱스 4에서 데이터 수집의 차이점

GA3라고도 하는 Universal Analytics는 주로 자사 쿠키를 사용하여 웹사이트를 방문하는 사람, 웹사이트에 도달한 경로, 방문했을 때 수행하는 작업에 대해 자세히 알아봅니다.

그러나 쿠키는 소비자(및 정부)가 개인 정보 보호에 더 중점을 두게 되면서 비공식적인 인물이 되었습니다. 대부분의 웹 브라우저는 타사 쿠키를 단계적으로 제거했으며 Google은 2024년에 이를 수행할 계획입니다. Apple iOS 14는 사용자가 추적을 선택 해제할 수 있는 앱 추적 투명성(ATT)을 도입했습니다. 이로 인해 iPhone 및 iPad 사용자의 60%가 활동 모니터링을 통해 "아니요, 감사합니다"라고 말했습니다. 따라서 GA4는 여전히 자사 쿠키를 사용하여 웹 데이터를 수집하지만 기계 학습을 적용하여 격차를 채우고 보다 강력한 데이터 수집 및 모델링을 제공합니다.

앱 데이터를 추적하기 위해 GA4는 앱 인스턴스 식별자를 사용합니다.

UA와 GA4의 측정 모델

Google은 웹사이트 데이터만 추적하기 위해 유니버설 애널리틱스를 만들었습니다. 그러나 디지털 환경이 바뀌었습니다. 마케터, 웹 관리자 및 디지털 팀은 옴니채널 존재에 대한 통찰력이 필요합니다. GA4를 통해 이러한 이해 관계자는 이제 앱과 웹 사이트가 하나의 속성에서 어떻게 작동하는지 확인할 수 있습니다. 인터페이스에서 두 데이터에 대한 데이터를 결합함으로써 Google Analytics 4는 웹사이트 전용 UA에서는 불가능했던 디지털 자산에 대한 보다 심층적인 분석을 가능하게 합니다.

이 데이터를 캡처하기 위해 GA4는 속성으로 결합된 데이터 스트림에 의존합니다. 속성당 3개의 데이터 스트림만 사용하는 것이 좋습니다. 하나는 웹사이트용, 하나는 Android 앱용, 하나는 iphone 앱용입니다. 여러 브랜드가 있는 경우 각 브랜드에 대한 속성을 만드는 것이 좋습니다.

유니버설 애널리틱스 세션 기반 데이터 모델

유니버설 애널리틱스는 사용자 브라우저에 쿠키를 추가하기 위해 GA가 필요한 세션 기반 모델 에 의존합니다. 세션 기반 모델에서 사용자 작업은 함께 그룹화됩니다. 세션에는 페이지뷰, 특정 목표 또는 구매가 포함될 수 있으며 모두 '조회'로 간주됩니다. 세션은 30분 동안 활동이 없으면 종료됩니다.

Google Analytics 4 이벤트 기반 데이터 모델 및 AI

GA4는 여전히 쿠키를 사용하지만 사용자 ID, Google 신호 데이터 및/또는 기기 ID1를 통합하여 기기 간 및 플랫폼 간 추적을 허용하는 이벤트 기반 모델 을 사용합니다. 이벤트 기반 추적을 사용하면 각 작업이 자체적으로 추적됩니다.

이벤트 기반 모델링을 사용하면 사용자가 사이트와 상호 작용하는 방식에 대한 보다 심층적인 정보를 수집할 수 있습니다. 그러나 세션 데이터는 계속 볼 수 있습니다. GA4에는 또한 쿠키가 채울 수 없는 공백을 채우는 데 도움이 되는 AI 모델링이 포함되어 있습니다. 더 많은 사용자가 추적을 선택 해제하고 개인 정보 보호에 더 집중함에 따라 이는 점점 더 중요해집니다.

Google은 이벤트 기반 모델을 통해 사용자가 웹사이트와 앱의 효율성을 측정하는 데 필요한 더 많은 데이터를 맞춤설정하고 캡처할 수 있다고 믿습니다.

UA 대 GA4: 아이덴티티 공간

ID 공간은 Google이 추적하는 식별자(사용자 ID, Google 신호 데이터, 기기 ID 및 모델링)에 사용하는 이름입니다.

UA는 주로 기기 ID를 사용하여 사용자를 추적하지만 Google 계정에 로그인한 개인의 Google 신호를 사용할 수도 있습니다. UA를 사용하면 사이트에서 자체 사용자 ID를 추적할 수 있지만 데이터는 통합되지 않으며 별도로 보고 분석해야 합니다. 이러한 데이터 분리는 또한 교차 장치 추적을 심각하게 제한합니다.

반면에 GA4는 사용자 ID, Google 신호 데이터 및 기기 ID에서 수집한 데이터를 통합하여 웹사이트와 앱에서 일어나는 일을 보다 명확하게 보여줍니다. ID 공간의 통합은 GA4 사용자가 데이터 중복을 보다 쉽게 ​​제거하고 Google 애널리틱스 속성 전반에 걸친 고객 여정에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있음을 의미합니다.

UA에서 GA4로 전환할 때 사용자가 적은 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 추가 연구에 따르면 GA4의 교차 장치 추적이 통합 추적 덕분에 더 정확한 데이터를 제공하고 있음을 알 수 있습니다.

UA 대 GA4: 측정항목

Google 애널리틱스 4는 그 자체로 괴물이지만 UA와 어떻게 관련되는지 확인하면 다양한 측정항목을 이해하는 데 필요한 컨텍스트를 제공하여 워크플로에 더 쉽게 통합할 수 있습니다. 다음은 GA4의 중요한 측정항목과 UA에서 사용되는 측정항목과의 관계입니다.

Google 애널리틱스의 사용자 측정항목

UA에는 총 사용자 및 신규 사용자가 포함되지만 GA4는 총 사용자, 신규 사용자 및 활성 사용자 를 추적합니다.

UA에서 신규 사용자 는 이전에 귀하의 웹사이트와 상호작용한 적이 없는 사용자로 정의됩니다. GA4에서 신규 사용자 는 이전에 귀하의 웹사이트와 상호작용한 적이 없는 활성 사용자 입니다.

활성 사용자 는 first_visit 이벤트 또는 Engagement_time_msec 매개변수를 트리거했거나 참여 세션이 있는 사용자입니다.

UA의 기본 사용자 측정항목은 총 사용자이고 활성 사용자는 GA4의 기본 사용자 측정항목입니다. 즉, GA4에서 보고서를 볼 때 '사용자'는 총 사용자가 아니라 활성 사용자를 나타냅니다.

GA4 보고서에서 '사용자' 옆에 화살표가 표시되면 화살표를 클릭하여 사용자 측정항목 간에 전환할 수 있습니다.

페이지뷰 대 조회수

UA에는 페이지 뷰 와 순 페이지 뷰라는 두 가지 페이지뷰 측정항목이 있지만 GA4는 페이지뷰 에만 중점을 둡니다.

페이지뷰는 말그대로입니다. 사이트 방문자가 귀하의 페이지 중 하나를 볼 때 Google Analytics는 이를 고유한 페이지뷰로 계산합니다. 페이지뷰 측정항목('조회수'로 표시됨)은 두 플랫폼에서 유사합니다. 그러나 GA4 속성에 앱을 포함하면 화면 조회수 도 포함됩니다.

동일한 페이지의 반복 조회 수를 계산하지 않는 고유한 페이지뷰 측정항목은 GA4에서 사용할 수 없습니다.

이탈률 – 세션 – 참여 세션

UA에서 이탈률은 방문자가 페이지에 방문한 다음 추가 조치를 취하지 않고 나가는 세션의 비율입니다. 페이지에서 벗어나기 전에 잠시 동안 페이지에 머물 수 있지만 활동이 없으면 유니버설 애널리틱스에서 이탈로 간주합니다.

GA4에서 이탈률은 참여 세션이 아닌 세션의 비율입니다. 이 측정항목은 보고되지 않지만 100에서 참여 세션 비율을 빼면 비율을 확인할 수 있습니다.

참여 세션 은 사이트 방문자가 페이지에 10초 이상 머무르고 최소 하나의 전환 이벤트 또는 둘 이상의 페이지 보기 이벤트를 트리거하는 세션입니다. 이러한 요구 사항을 충족하지 않는 세션은 이탈률 측정항목에서 계산됩니다.

유니버설 애널리틱스의 이탈률은 Google 애널리틱스 4의 이탈률과 같지 않을 수 있습니다. 스크롤은 참여 이벤트로 측정되기 때문에, 예를 들어 사용자가 전체 블로그 게시물을 읽고 스크롤한 후 클릭하면 다음으로 계산됩니다. 참여 세션. 유니버설 애널리틱스에서는 이와 동일한 이벤트가 이탈로 계산됩니다.

이탈률 측정항목에 대한 이번 업데이트를 통해 사용자는 사이트 방문자가 페이지와 상호작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 클릭이 없는 페이지 보기가 여전히 가치를 제공한다는 것을 보여줍니다. 사실, GA4에 명확하게 나와 있지 않은 이탈률에 초점을 맞추기보다는 시선을 전환하여 사용자의 참여를 유도하고 콘텐츠가 방문자의 관심을 사로잡고 있는지 확인하십시오.

UA 및 GA4의 세션

위에서 이미 참여 세션에 대해 언급했지만 유니버설 애널리틱스의 핵심 부분이기 때문에 좀 더 자세히 설명하고 싶습니다.

UA는 세션 기반 모델입니다. 모든 데이터는 세션으로 보고되며 많은 사람들이 웹사이트 트래픽의 척도로 세션을 사용했습니다. 이 플랫폼에서 세션은 사용자가 특정 시간 프레임 내에 웹사이트에서 취하는 일련의 작업( 조회수 )입니다.

Google Analytics 4는 세션을 약간 다르게 보고 UA처럼 눈에 띄게 표시하지 않습니다. GA4에서 세션은 동일한 사용자에 대해 기록된 이벤트 그룹입니다.

나는 이러한 정의가 매우 유사하게 들린다는 것을 알고 있습니다. 그러나 GA4의 이벤트는 UA의 조회수와 동일하지 않으므로 이 두 측정항목은 플랫폼마다 다릅니다. 그것들이 서로 어떻게 관련되어 있는지 찾으려고 하는 것보다 GA4가 이벤트를 표시하고 분석을 위한 새로운 벤치마크를 만드는 방법을 개념화하기 시작하는 것이 가장 좋습니다.

이벤트 수 – 전환 – 목표

새로운 Google Analytics의 가장 큰 차이점 중 하나는 이벤트 기반 모델로의 전환입니다. 이는 이벤트 및 전환을 볼 때 가장 분명합니다.

유니버설 애널리틱스 사용자는 GA 목표 에 익숙할 것입니다. 이러한 목표를 설정하면 사용자가 양식 채우기, 다운로드 및 구매와 같은 특정 사용자 작업 및 전환을 추적할 수 있습니다.

GA4에서 이벤트는 플랫폼의 기반입니다. 사용자 상호작용은 이벤트 로 측정되며 Google 애널리틱스 목표는 없습니다. 대신 사용자는 Google 태그 관리자 또는 Google 태그를 사용하여 전환 이벤트 를 설정해야 합니다. 비즈니스에 가장 중요한 이벤트를 추적합니다.

UA도 이벤트를 사용하지만 UA 이벤트에는 적중 유형 외에도 범주, 작업 및 레이블이 있습니다. 예를 들어 페이지뷰는 조회 유형입니다. GA4에서는 이러한 모든 조회 유형이 이벤트에 불과합니다.

자동 이벤트 수집

GA4가 설치되면 자동으로 이벤트를 수집합니다. 원하는 이벤트가 이 자동 생성 이벤트 목록에 없으면 다음 단계에 따라 생성할 수 있습니다.

이러한 이벤트에는 관련 수익이 없으며 전환으로 간주되지 않습니다. 전환 및 전자상거래 추적을 시작하려면 특정 이벤트를 전환 이벤트로 표시합니다.

또한 향상된 측정을 켜서 동영상 참여 및 파일 다운로드와 같은 사이트의 다양한 참여 측정항목을 추적할 수 있습니다.

이벤트 및 전환 이벤트를 올바르게 설정하는 것은 정확한 추적을 위해 매우 중요합니다. 데이터 분석 팀과 요구 사항을 논의하여 필요한 이벤트 및 전환 목록을 설정하십시오. 그런 다음 귀하의 목록을 Google의 자동 생성 이벤트 목록과 비교하십시오.

이벤트를 추가해야 한다고 생각되면 혼동을 피하기 위해 Google의 명명 규칙과 다른 명명 규칙을 만드세요. 가장 중요한 매개변수를 정확히 찾아내고 이벤트가 원하는 것을 정확하게 측정하는지 확인하십시오.

이벤트를 전환 이벤트로 전환한 후에만 전환이 계산되기 때문에 GA4를 구현한 후에는 전환 데이터가 없습니다. 기록 분석을 위해 이 데이터 수집을 시작하려면 가능한 한 빨리 전환을 설정하세요.

팁: 데이터를 보호하려면 GA4에 변경 사항을 적용하기 전에 먼저 샌드박스 환경에서 실험하는 것이 좋습니다.

GA4의 이벤트 매개변수

이벤트 매개변수는 Google에 수집을 요청할 수 있는 메타데이터입니다.

각 이벤트는 이미 특정 매개변수를 수집하지만 최대 25개의 매개변수를 추가하거나 수정하여 해당 이벤트를 편집할 수 있습니다.

이러한 방식으로 이벤트 매개변수를 사용하면 특정 이벤트에 대해 수집되는 데이터를 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어 Google에서 페이지 스크롤 이벤트에 대한 작성자 데이터를 수집하여 특정 작성자의 게시물이 더 많이 참여하는지 여부를 결정할 수 있습니다.

Google은 이벤트 매개변수를 추가하는 세 가지 방법을 제공합니다. 매개변수 추가가 데이터 수집에 영향을 미치지 않도록 하려면 수정하려는 이벤트의 복사본을 만들거나 원하는 추가 정보만 캡처하도록 사용자 지정 이벤트를 보내는 것이 좋습니다. 그렇게 하면 원래 이벤트가 의도한 대로 데이터를 계속 수집하고 오류 가능성을 줄일 수 있습니다.

맞춤 측정기준

이벤트를 수정하는 경우 맞춤 측정기준과 맞춤 측정항목도 생성해야 합니다.

맞춤 측정기준에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 이벤트 범위 — 특정 이벤트에 대한 정보를 추적합니다.
2. 사용자 범위 — 사용자에 대한 정보를 추적합니다.

여기에서 맞춤 측정기준 및 측정항목을 만드는 방법을 배울 수 있습니다.

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