GA4에서 이전 검색어(Oquery) 추적하기
우리 홈페이지 방문자는 원래 무엇을 검색하고 있었을까?
"왜 우리 홈페이지까지 흘러왔을까?"
마케터는 기본적으로 관음증 환자(?)와 같은 사고를 품고 살아가는 직업입니다. 우리 브랜드에 유의미한 유저가 어디에 모여 있을지, 유저는 어떤 경로를 통해 우리 홈페이지까지 들어왔는지, 들어와서 무엇을 하는지, 하나부터 열까지 모든 걸 다 궁금해하죠. 심지어 가상의 인물(Persona)을 만들어, 그 인물을 대상으로 마케팅 전략을 펼치기도 합니다.
때문에 사용자의 가장 많은 욕망이 담긴 '키워드'에 가장 예민하고, 이를 파헤치고 싶어 하는 마음은 너무나 자연스러운 현상입니다. 그런데 우리 홈페이지에 들어오기 전, 원래 검색하던 키워드를 알 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이러한 고민을 해결해 주는 사용자의 직전 검색어 'Oquery'와 GA4에서 이를 추적하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Oquery가 뭘까?
GTM에서 Oquery 태그 설정하는 방법
GA4에서 Oquery 출력하는 방법
Oqeury : 유저가 원래 찾던 정보
많은 마케터가 키워드를 분석하기 위해 다양한 솔루션을 사용하고 있습니다. GA4에서 [트래픽 소스 - 수동 검색어] 항목을 통해 홈페이지에 유입된 키워드를 분석하거나 네이버 광고센터, 마피아넷 등 키워드의 검색량을 확인하기도 하죠. 또는 네이버 데이터랩 등 공공 데이터를 활용해 특정 키워드의 검색어 추이를 살펴보기도 합니다.
어센트코리아의 패스파인더 솔루션(출처 : 어센트코리아)단순히 '유저가 어떤 검색어로 들어왔는지'를 넘어, 사용자가 정보탐색과정에서 어떤 키워드를 검색하여 흘러 왔는지 파악하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 대표적으로 어센트코리아는 패스파인더라는 솔루션을 제공하여 유저의 정보탐색과정을 보여주고 있습니다. 다만, 가격이 녹록지 않아 중소규모의 조직에서 사용하기엔 부담스러운 것이 사실이죠.
사용자가 원래 무엇을 찾고 있었는지 저렴하게, 혹은 무료로 알 수 있는 방법은 없을까요? 만약 이러한 정보를 알 수 있다면 검색광고에 직접 활용하거나, 소구점으로 활용하여 배너광고를 만드는 등 정말 다양하게 활용할 수 있을 텐데요.
예를 들어 볼까요? 네이버에 '남자 신발 추천'이라고 검색한 뒤, 주소창을 살펴보면 query=남자+신발+추천이라는 값을 확인할 수 있습니다. 제가 검색한 키워드가 'query'라는 변수로 나타나있네요. 만약 이 화면에서 어떤 홈페이지로 접속한다면, 해당 홈페이지에서는 "이 사용자의 (수동) 검색어는 남자 신발 추천이군!"이라고 생각할 겁니다.
사용자의 검색어는 'query' 값으로 남아있습니다.그런데 밑으로 스크롤을 조금 내려보니, 어떤 인플루언서가 p6000이라는 제품을 소개해주고 있네요. 얼핏 보기에 마음에 드는 디자인 같습니다. 검색창에 있는 '남자 신발 추천'을 지우고 '나이키 p6000'을 검색해 볼까요?
만약 오른쪽 화면에서 나이키 홈페이지에 접속한다면, 나이키는 "이 유저의 검색어는 나이키 p6000이군!"이라고 생각할 겁니다. 그런데 주소창을 자세히 살펴보면 재미있는 사실을 발견할 수 있습니다. 아까 검색했던 '남자 신발 추천'이라는 키워드가 그대로 남아 있다는 점이죠.
아까 검색했던 '남자 신발 추천'이라는 키워드는 'oquery='라는 형태로 남아있습니다.우리는 사용자가 창을 닫지 않고 연속해서 검색할 경우, 지금 검색한 키워드와 이전에 검색한 키워드가 모두 남는다는 사실을 확인하였습니다. 즉, 아래와 같은 매개변수로 사용자의 키워드를 측정할 수 있겠네요.
홈페이지에 유입된 키워드 = Query
사용자가 이전에 검색한 키워드 = Oquery
GTM으로 Oquery 수집하기
Oquery를 수집하기 위해서는 GTM에서 맞춤 변수 설정과 태그를 설정해야 합니다. (1) GTM에서 Oquery를 인식하고 수집할 수 있도록 HTTP 리퍼러 변수를 설정하고, (2) 수집한 Oquery 변수를 GA4로 전송하도록 태그 설정을 진행하겠습니다. 본 게시물에서 GTM과 GA4 설치 방법은 다루지 않겠습니다.
(1) GTM 변수 설정하기
먼저 변수를 설정해 볼까요? GTM에서 유형은 비슷한데, 결과물이 다른 데이터는 모두 변수로 등록하여 한 번에 관리할 수 있습니다. 이커머스에서 사용자에 따라 데이터를 수집하기 위해, 주문번호(transaction_id)나 구매금액(value)을 변수로 설정하는 것도 같은 맥락입니다.
Oquery는 웹 브라우저에서 하이퍼링크를 클릭했을 때, 해당 사이트에서 Referral을 수집하는 형태이므로 'HTTP 리퍼러' 변수를 사용해야 합니다. [GTM - 작업 컨테이너 - 변수] 항목에 들어가면 '기본 제공 변수'와 '사용자 정의 변수'가 있는데, HTTP 리퍼러 변수를 설정하기 위해 하단의 사용자 정의 변수에서 새로 만들기를 눌러줍니다.
변수 구성 방법은 매우 심플합니다. 변수 유형으로 HTTP 리퍼러를 선택하고, 검색어 키에 'oquery'를 입력하여 URL(referral)에서 oquery 값을 측정하도록 설정해 줍니다. 하단의 '형식 값' 항목은 아무것도 체크하지 않고 넘어갑니다.
변수 유형 : HTTP 리퍼러
구성요소 유형 : 검색어
검색어 키 : oquery
(2) GTM 태그 등록하기
변수를 설정했으니, 해당 변수를 수집하고 GA4에서 집계하기 위해 태그를 설정합니다. 태그는 GA4 이벤트로 설정한 뒤, 측정 ID(GA4 고유번호)를 입력하고 이벤트 이름은 간략히 oquery로 설정하겠습니다.
아까 나이키 예시에서 url이 '...oquery=남자+신발+추천'으로 남아있었죠? 하단의 매개변수 설정 항목에서 이벤트 매개변수가 'oquery='에 해당하는 부분이고, 값이 '남자+신발+추천'에 해당하는 항목입니다. 어떤 키워드를 검색하더라도 'oquery='라는 referral은 변하지 않기 때문에 고정 값으로 입력하고, '남자+신발+추천'이라는 키워드는 검색어에 따라 달라지기 때문에 변수(값)로 등록합니다.
트리거는 별도의 설정을 거치지 않고 All pages(페이지뷰)로 설정합니다. 어느 페이지든지 간에, page view 이벤트가 발생하면 HTTP 리퍼러를 수집해야 하기 때문입니다.
GA4에서 oquery 출력하기
GTM의 맞춤 변수와 태그 설정을 통해 oquery를 수집하는 환경을 만들었습니다. 그러나 GTM은 측정하려는 항목을 등록하는 컨테이너 역할이므로, 이를 수집하기 위해서는 GA4를 이용해야 하는데요. GTM에서 전송한 데이터를 GA4에서 출력하기 위한 방법을 알아보겠습니다.
(1) GA4 맞춤정의
GA4는 인구통계정보, 유입 소스, 체류시간 등 몇 가지 기본 데이터를 수집 및 제공하고 있습니다. 그러나 우리가 수집하려는 oquery는 GA4의 기본 제공 항목이 아니므로, 별도의 맞춤 정의를 설정해야 합니다.
GA4의 좌측 하단 톱니바퀴(설정)를 클릭하고, [속성 설정 - 데이터 표시 - 맞춤 정의 - 맞춤 측정기준 - 맞춤 측정기준 만들기]로 들어갑니다. 측정 기준 이름은 oquery로 입력하고, 범위는 이벤트로 설정해 주세요. 설명은 관리자끼리 해당 맞춤정의가 무엇인지 설명하는 항목이므로, 자유롭게 작성해도 괜찮습니다.
이벤트 매개변수의 드롭박스를 클릭하면 oquery라는 항목이 없어서 당황하실 텐데, 그냥 텍스트로 'oquery'를 입력하시면 됩니다.
측정기준 이름 : oquery
범위 : 이벤트
설명 : 이전검색어
이벤트 매개변수 : oquery
(2) GA4 탐색 보고서
oquery는 GA4의 기본 측정 항목이 아니기 때문에, 우리가 흔히 사용하는 보고서 탭에서 데이터를 확인하기 어려운 구조를 가지고 있습니다. 정확한 쿼리량과 키워드 관계를 확인하기 위해서는 '탐색' 탭의 '자유형식'을 이용해야 합니다.
좌측의 '측정 기준' 항목에서 + 버튼을 클릭한 뒤, '사용자 설정' 항목에 들어가 보면 GTM에서 설정했던 oquery가 등록되어 있는 것을 확인할 수 있습니다. 사용자의 직접 검색어인 query도 oquery와 동일한 방법으로 등록할 수 있으며, GTM에서 맞춤변수와 태그를 설정하고 난 뒤 일정 기간이 지나고 데이터가 축적되었을 때부터 활성화됩니다.
자유 형식 보고서에서 행, 또는 열에 oquery 측정기준을 올려놓고, 값에는 '총 사용자' 혹은 '활성 사용자'를 올려두면 전체 데이터를 확인할 수 있습니다. 다만, 스크린샷에 보이는 것과 같이 not set과 공백이 다소 많은 비중을 차지할 텐데요. 데이터를 더욱 쉽게 확인하기 위해 csv나 스프레드시트로 다운로드한 뒤, oquery 열에 유효 데이터만 남기고 분석하는 방법을 추천합니다. 혹은 query를 올려두지 않고, oquery 데이터만 확인하는 방법도 있습니다.
마치며
oquery는 굉장한 혁신처럼 느껴질 수 있지만, (1) 키워드를 연속해서 검색했을 때만 수집되는 점 (2) 허수 데이터가 많은 점 등 여러 가지 제약사항을 가지고 있습니다. 그러나 사용자가 우리 서비스를 접하기 전에 어떤 경로를 거쳤는지 안다는 것은 때때로 마케터에게 큰 무기가 될 수 있으니, 우선 수집해 두시는 것을 추천드리고 싶어요(세팅이 오래 걸리지도 않아요). 항상 느끼는 거지만, 데이터는 부지런히 쌓아놔야 정말 필요할 때 활용할 수 있습니다.
