구글 애널리틱스 4, 뭐가 좋은 걸까
약간의 팩트체크 + 내가 GA4를 좋아하는 3가지 이유
GA4 도입 시 고민해야 할 점에 대해서는 아래의 글을 참고하세요.
얼마 전 Universal Analytics에 이은 새로운 구글 애널리틱스의 버전, GA4가 베타를 넘어 시장에 공개됐다. 시장의 반응은 뜨거웠다. 원래 GA360에만 가능했던 BigQuery connector가 무료로 제공된다는 것에 대해, 앱과 웹의 통합 분석이 가능하다는 점 등. 그동안 GA4가 베타일 때 (Google Analytics App + Web 빠빠이) UA와 parallel로 시작할 것을 추천해도 엉덩이를 달싹일 뿐 움직이지 않던 클라이언트들의 문의도 많이 늘었다. 한편 구글 파트너 포럼이나 이런 곳에서 반응은 최근 GTM 업데이트만 못한 느낌은 나만 느낀 걸까. 그래서 시장에 늘고 있는 환상을 지인들을 위해 조금 팩트체크하면 좋겠다는 생각이 들었다.
GA4는 다 무료다?
당연히 아니다. 앞서 언급한 GA360에 가능했던 기능들이 무료로 붙으면서 Freemium에 가까운 모양새가 된 것은 맞다. 하지만 BigQuery connector가 무료라고 해서 BigQuery가 무료는 아니다. BigQuery는 GCP, 즉 Google Cloud Platform 하에 있고 GCP의 과금 정책을 충실히 따르고 있다. 스토리지, 쿼리 모두 과금이 되기 때문에 일정의 비용이 정기적으로 발생하게 되어 있다. 정확히 말하면 Google의 C4M (Cloud For Marketing) 기조에 맞춰서 더 많은 사람들을 BigQuery와 GCP로 초대하고 있는 셈이다. Azure나 AWS에 비해 후발주자인 GCP가 이 C4M의 포지셔닝에 GA라는 글로벌 제품을 주로 놓는 느낌도 있다.
GA4는 샘플링이 없다?
이 또한 정확히는 아니다. GA는 샘플링이라고 하는 일정한 hit threshold를 가지고 있다. 대부분의 웹사이트는 문제가 없지만 월간 사용자가 수십만이 넘어가면 월 단위 또는 그 이상의 보고서가 샘플링이 되면서 정확힌 수치를 파악하기 어려운 점이 문제였다. GA4는 기본 리포트에서는 이를 샘플링하지 않는다. 그러나 샘플링은 여전히 소위 segment, secondary dimension으로 불렸던 comparison, audience 적용 시에 다시 적용될 예정이다. 쉽게 말해, 월간 사용자수를 파악하는 데는 샘플링이 발생하지 않을 수 있어도 A 제품을 구매하고 B 제품을 구매하지 않은 사용자와 B를 구매하고 A를 구매하지 않은 사용자 간의 단순 비교 분석이나 Funnel 분석에는 샘플링이 발생할 가능성이 높다는 이야기다. 사실 그래서 이 점은 UA와 크게 다르지 않다.
다만 BigQuery에서는 언제든 row 데이터에 대한 분석이 가능하기 때문에 샘플링을 피할 수 있다. 다만 다시 말하지만 무조건 무료가 아닐 뿐이다.
GA4는 웹과 앱의 분석이 통합된다?
음.. 이 역시 단언하기 어려운 부분이다. 그 이유는 UA도 User ID 기반의 웹과 앱의 통합 분석을 제공했기 때문이다. 다만 정확히 말하자면 GA4는 User ID 외에 옵션이 늘어나고 웹 기반의 데이터 구조에서 조금 더 앱에 친화적인 event 기반의 데이터 구조로 옮겨가는 것이 가장 큰 차이다. GA4에서는 우선 Device ID와 User ID 기반의 cross-device/platform measurement를 지원한다. 그리고 이 두 가지가 적용되기 어려울 때 다양한 구글의 생태계의 데이터를 기반으로 한 Google Signal를 적용한다.
하지만 Google Signal은 아직 갈 길이 멀고 험하다...라고 표현하고 싶다. Google Signal 자체가 GMP 안에서 광범위한 3rd party cookie를 기본으로 하고, ITP2.0 이상 적용되는 webkit 엔진을 쓰는 브라우저들에서 점차 무력화되고 있다 (나보다 Simo가 더 설명을 잘해놨다). Ads Hub가 그럼 기반이 될 것이냐고 본다면 GDPR의 Data processor 대상 규제 문제가 있을 것이고... 복잡하다. 따라서 3rd party 데이터보다는 결국 1st party 솔루션인 User ID나 Device ID 또는 새로운 identifier에 기반하는 것이 안정적이다. 그렇게 보면 더욱 UA와 차이점이 아주 큰 것 같지는 않다. 물론 1) 리포팅 관점에서 2) data activation 관점에서는 UA보다는 웹/앱의 통합이 가지는 장점을 많이 누리게 된다.
뭔가 쓰다 보니 GA4가 가지는 장점들...이라 알려진 것들을 약화시킨 느낌인데, 한국 사람의 특징은 역시 말은 끝까지 들어봐야 한다는 거겠지. GA4는 이런 것이 좋다.
1. Advanced analysis를 위한 효과적인 데이터 모델
session은 GA의 분석에 있어 꽤 중요한 부분을 차지한다. campaign performance에는 goal과 session이 중요할 수밖에 없고 모든 session scoped dimension/metric들이 이 괘를 같이 한다. 때문에 많은 사람들이 헷갈려했다. 클라이언트들이 scope이 맞지 않는 dimension과 metric들을 섞어서 쓰는 것은 꽤 자주 볼 수 있는 일이었다. (다들 job title은 analyst인데 말이다)
GA4는 이보다는 flat 한 데이터 모델을 가지고 있다. 쉽게 말해 다 event다. pageview도 event이고 first visit도 event이다. 따라서 session은 없다. User가 가지는 event들이 있을 뿐이다. session이 user와 hit 사이에 놓여 있어서 다소 복잡도를 더했던 이전 데이터 모델에 비해 굉장히 심플한 구조이기 때문에 머신러닝을 적용하기도 훨씬 쉬워졌다. (BigQuery로 Goal conversion rate를 얻기 위해 쿼리를 날려본 사람은 무슨 말인지 알 것이다)
2. Automatic Event Collection
GA의 가장 큰 장점은 사용자의 행동을 분석할 수 있다는 것인데, 이 분석을 위해서는 tagging이 늘 일이다. 마케터를 위해 만들었다고 하는 GTM (Google Tag Manager)은 도대체 어떻게 쓰라는 건지. 그런 마케터들을 위해 Google은 GA4 config tag만 GTM에서 하나 설치하면 아래의 기본적인 event들을 자동으로 tracking 해 준다. 얼마나 멋진 일인가?
Pageview (페이지뷰)
Scroll (스크롤)
Clickouts to external sites (다른 웹사이트로 이동)
File downloads (파일 다운로드)
First visit (첫 방문)
Video play (비디오 재생)
View search result page (검색 결과 페이지 보기)
더 많은 auto-event들은 여기에서 볼 수 있다. 물론, GA4 config tag만 설치하는 것이 best practice는 아니다. Event Category-Action-Label의 hierarchy가 GA4에서는 없기 때문에 auto-event, enhanced events, custom events 사이에서 어떤 사용자의 행동을 이해하고 싶은 지 전략적인 판단이 필요하다. 아마 여기에 대해서는 다음 글에서 소개할 기회가 있을 것 같다.
3. Pathing Analysis (사용자의 여정 분석)
사실 내가 개인적으로 가장 기대하는 것은 GA4의 Pathing analysis이다. UA의 Behaviour/User flow에 대한 끔찍한 기억 때문에 별로 기대하지 않았지만, Google의 PM이었던 Krista의 글처럼 이번 Pathing analysis는 몇 가지 새로운 점을 가지고 있다.
유저 중심의 분석 가능 - 쉽게 말해 첫 방문 이후 다음 방문에 어떤 event로 시작되었는지 알 수 있음
Filter와 Segment를 분석하고 싶은 사용자의 여정에 적용할 수 있는 것
사용자의 여정 중 아무 touchpoint로 시작할 수 있는 것 - event도 가능
이를 통해 사용자의 top path는 무엇인지, 가장 frustrated point는 무엇인지 등 다양하게 활용할 수 있다. 그리고 현재까지 알려진 것이 맞다면 GA4의 샘플링 정책이 여기에도 적용되지 않을까...라는 기대 점도 있다. 최소한 Behaviour/User flow처럼 무지막지하진 않겠지...라는 생각. 아마 웹과 앱의 통합 데이터가 가장 흥미 있는 보고서 중에 하나가 될 것이다.
그래서 대부분 라이센스만 파는 회사들은 조금 고민이 있을 수 있지만, 우리처럼 컨설팅과 retainer 베이스로 움직이는 회사들은 그동안의 GA4의 베타 시절의 업 앤 다운에 이제 좀 한숨을 돌리는 분위기랄까. 다시 이야기 하지만 클라이언트가 성장해야 우리가 성장하고, 조금 더 재미있는 걸 할 수 있으니까. 그런 면에서 GA4는 우리에게 귀찮았던 일들을 줄여주고 흥미로운 기회들을 주고 있다.
*이 글은 제 개인적인 의견을 밝힌 글로 MightyHive Inc.의 입장과 다를 수 있습니다.
