구글 애널리틱스 4 세션에 관한 정확한 진실
지표를 이해하면 데이터를 정확히 해석할 수 있어요 :)
세션과 더불어 사용자 관점에서 전환 성과 측정
기존 UA에서는 방문자의 성과를 측정하기 위해 세션이라는 지표를 활용했습니다. 특정 광고 캠페인을 분석하거나 랜딩 페이지의 최적화 여부를 판단할 때 항상 ‘세션’을 중심으로 데이터를 측정했는데요. 이를 통해 개선이 필요한 부분이 발견되면 사용자 경험을 개선하고 ‘세션’을 기준으로 지표가 어떻게 변화하는지 모니터링하는 경우가 많았습니다.
GA4에서는 성과 판단의 기준에 세션과 더불어 사용자가 추가되었습니다. 지표도 세션 관점의 지표와 사용자 관점의 지표로 나뉩니다. 이를테면, 사용자 기준의 전환율 지표가 생겼어요. 이는 데이터를 해석하는 관점에 많은 변화가 있음을 보여줍니다. 사용자는 여러번의 방문을 통해 구매를 하거나 가입을 할텐데 단순히 세션 기준으로만 본다면 사용자의 행동 중 일부만 보게 되는 것이겠죠. 때문에 데이터를 탐색할 때 세션을 보고 나아가 사용자 기준으로도 데이터를 탐색해야 합니다. 만약 이를 이해하지 못하고 사용자의 단편적인 부분만 살핀다면 데이터를 잘못 해석하게 되는 불상사가 발생하게 됩니다. 잘못된 데이터 해석은 잘못된 액션으로 이어질 가능성이 높겠죠. 따라서 마케터와 데이터 분석가들은 GA4에서 세션 지표가 어떻게 바뀌었는지 심도 있게 이해해야 합니다.
GA4의 골격은 사용자와 이벤트입니다 (출처 : Cardinal Path 웹사이트)GA4의 핵심은 사용자의 이벤트 설계하기
위 그림을 보시면 GA4 데이터 모델은 기존 UA와 조금 다르다는 것을 알 수 있습니다. UA에서는 사용자 하위에 세션이 있고, 세션 안에서 페이지뷰나 이벤트와 같은 여러 Hit 데이터가 수집되는 모델입니다. 하지만 GA4에서는 사용자가 여러 속성(User Property)를 갖고 있으며, 사용자가 어떤 액션을 하느냐에 따라 다양한 이벤트가 발생합니다. 그렇게 발생한 이벤트는 경우에 따라 매개변수(Parameter)를 같이 수집할 수도 있죠.
예를 들어 보겠습니다. 책을 판매하는 온라인 서점 서비스에서 홍길동이라는 사용자의 회원등급은 VIP 입니다. 그는 주말을 맞아 소설과 아이가 읽을 수 있는 동화책을 구매했습니다. 여기서 회원등급이 바로 사용자 속성이며, 사용자 DB 안에 그가 부모라는 정보를 갖고 있다면 해당 정보 또한 사용자 속성으로 수집할 수 있습니다. 다시 말해, 사용자 속성은 이 사람이 어떤 사용자라는 것을 특정할 수 있는 정보입니다.
홍길동은 책을 2권 구매했으므로 구매(purchase) 이벤트가 발생합니다. 구매 이벤트가 발생하면서 같이 수집되어야 하는 정보는 상품(items) 정보입니다. 해당 상품이 어떤 카테고리인지(e.g. 소설, 동화책)는 이벤트 매개변수로 같이 수집해야겠죠. 추가로 어떤 결제수단을 사용했는지도 매개변수로 수집하면 나중에 그가 한 액션을 분석하고 살펴보는데 도움이 되겠죠? 이렇게 사용자 속성과 이벤트 및 매개변수는 GA4에서 수집할 수 있는 모든 데이터라고 볼 수 있으며, 이를 체계적으로 설계하고 정확하게 수집하는지가 GA4 구축의 핵심이라고 볼 수 있습니다.
정리하면 GA4에서는 '세션'이라는 지표가 존재하지만 좀 더 사용자 관점에서 데이터를 바라볼 수 있게 바뀌었고, 사용자는 각각의 사용자를 특정할 수 있는 사용자 속성이 존재하며, 사용자가 발생시키는 모든 액션은 이벤트 및 매개변수로 수집됩니다.
세션을 카운팅하는 기준이 UA와 조금 달라졌어요
UA에서는 특정 세션이 카운팅되고 나서 다른 캠페인 URL을 만나면 새로운 세션이 카운팅되지만 GA4는 그렇지 않습니다. 예를 들어, 네이버 광고를 통해 특정 웹사이트에 접속한 상태에서 동일한 브라우저로 이메일 열람 후, 메일 본문에 있는 UTM 매개변수가 달린 캠페인 링크를 클릭해 해당 웹사이트에 다시 방문했다면 UA에서는 세션이 2번 카운팅되지만, GA4에서는 1번만 카운팅됩니다. UTM 매개변수는 사용자가 웹사이트에 방문할 때 어디서 어떻게 어떤 캠페인으로 유입되는지를 알게 해주는 정보라고 생각하시면 됩니다.
GA4에서는 밤 11시 50분에 세션이 시작되고 자정이 지나면 기존 UA는 새로운 세션이 카운팅되지만, GA4에서는 신규 세션이 카운팅되지 않습니다. 때문에 GA4에서 session_start 이벤트 수치는 UA의 세션 수치와 비교했을 때 적게 조회될 가능성이 굉장히 높습니다. 실제로 다수의 GA4 속성에서 발생한 세션수를 조회해보면 UA 대비 약 7~10% 정도 낮게 측정되는 경향을 보입니다.
Acquisition(획득) > Traffic acquisition 보고서참여(Engagement)라는 개념을 이해하셔야 합니다
GA4에서는 user_engagement라는 이벤트가 생겼습니다. 고객이 방문 후 참여했다고 판별하는 기준을 3가지로 말씀드렸습니다. 참여(Engagement) 이벤트는 웹사이트나 앱에 접속한 지 10초가 지났거나 페이지 조회수가 2회 이상이거나 전환 이벤트가 1회 이상일 때 이벤트가 카운팅됩니다. GA4에서는 전환 이벤트를 세팅하는 방법이 UA와 조금 다릅니다. GA4는 ‘목표(전환)’ 기능이 별도로 존재하지 않기 때문에, 기존에 수집된 이벤트 중 전환(Conversion)으로 관리하고 싶은 이벤트의 토글을 활성화해서 전환으로 관리합니다. 이를테면 add_to_cart 이벤트를 전환으로 측정하고 싶으면 Mark as conversion 탭에서 토글을 파란색으로 활성화시키면 됩니다.
GA4에서는 목표를 따로 설정할 필요가 없어요 :)이탈(Bounce)과 더불어 얼마나 관여(Engage)했는지 측정
콘텐츠 중심의 서비스를 운영하는 경우 UA에서는 일반적으로 이탈률이 높게 조회됩니다. 방문자들이 특정 콘텐츠만 보고 이탈하는 경우가 많기 때문인데요. 기존에는 특정 콘텐츠를 열람하고 3분 동안 페이지에 머무른 상태에서 이탈해도 이탈한 것으로 집계가 되었지만, GA4에서는 10초 이상 머무른 경우 engaged관여 되었다고 판단합니다. 그리고 engagement의 기준이 되는 조건은 기본 10초로 설정되어 있지만, 관리자 화면에서 최대 60초까지 조정 가능합니다. 만약 10초가 너무 짧다고 생각되시면 더 길게 조정하셔도 됩니다. 콘텐츠나 기사 중심의 서비스를 운영한다면 사용자 입맛에 맞는 추천 콘텐츠를 노출시켜서 다른 콘텐츠를 클릭하게 만든 다음 체류시간을 늘리는 게 굉장히 중요합니다.
GA4에서는 Engagement rate 지표를 통해 고객의 engaged(관여) 정도를 좀 더 정확하게 모니터링하면서 콘텐츠가 고객에게 얼마나 어필되며 흡입력이 있는지를 체크할 수 있습니다. 참여율(Engagement rate) 지표는 이탈률(Bounce Rate) 지표와 정반대의 개념이라 할 수 있습니다. 예를 들어 Engagement rate가 30%라면, Bounce Rate는 100%에서 30%를 뺀 70%입니다.
Acquisition(획득) > Traffic acquisition 보고서GA4는 UA 대비 정확한 체류시간 측정이 가능해져
체류 시간에도 변화가 생겼습니다. UA에서는 마지막 페이지에서 머무른 시간은 세션 시간에 포함하지 않아 체류시간을 있는 그대로 해석하기 애매했습니다. GA4에서는 사용자가 세션을 종료하기 직전 페이지 또는 앱 화면에 체류하는 동안에도 user_engagement 이벤트가 체류한 시간을 수집합니다. 만약 사용자가 브라우저 탭을 여러 개 띄워놓고, 다른 탭을 클릭해서 활동하는 동안에는 체류 시간에 포함하지 않아요. 따라서 체류 시간을 이전 대비 정확하게 측정할 수 있고, 해당 데이터는 획득보고서에서 Average engagement time per session이라는 지표를 통해 확인할 수 있습니다.
눈치가 빠르신 분들은 ‘아, 그렇다면 세션 타임아웃세션이 종료되는 타이밍에도 영향을 주는 게 아닌가?’라는 생각을 하셨을 텐데요. GA4에서는 세션이 카운팅되고 추가 이벤트가 발생하지 않은 지 30분이 지나면 UA와 마찬가지로 세션이 종료됩니다. GA4에서 체류시간을 이전 대비 정확하게 측정하게 되었으니 당연히 세션 타임아웃도 그에 발맞춰 발동하겠죠. 쉽게 말해, 고객의 이탈 또한 UA 대비 정확하게 측정할 수 있게 개선되었다고 이해하시면 됩니다.
Acquisition(획득) > Traffic acquisition 보고서지표를 정확히 이해해야 사용자 분석도 가능
이처럼 데이터가 수집되는 메커니즘이 바뀌게 되면 그에 따른 지표들도 전부 바뀌게 됩니다. Engaged sessions per user 지표는 특정 사용자당 관여된 세션이 평균적으로 몇 개인가로 해석할 수 있습니다. UA에는 없는 지표입니다. UA에서는 Engagement라는 개념이 적용되지 않았으니까요. 때문에 Number of Sessions per User 지표로 사용자당 얼마나 많은 방문이 발생했는지를 판단했습니다. 해당 세션이 이탈했더라도 지표를 계산하는 데 포함되다 보니 사실 사용자를 정확하게 해석한다고 볼 수 없었어요.
GA4에서는 참여Engagement라는 개념이 생기면서 관여하지 않은 세션은 Engaged sessions per user에 포함되지 않게 되었습니다. 지표를 하나씩 보니 어떠한 변화가 생겼는지 조금씩 이해가 되시나요?
새롭게 바뀐 ‘구글 애널리틱스 4’를 한 번에 이해하는 건 어렵습니다. 하지만 하나씩 깊게 파고들면 지표들이 서로 연결되어 있기 때문에 공부하는 재미(?)를 느낄 수 있으실 겁니다. 고객의 행동을 이전보다 훨씬 유연하게 세분화해서 분석할 수 있도록 개선되었기 때문에 그에 따른 잠재고객과 타겟팅도 정교하게 집행할 수 있습니다.
앞으로는 퍼스트 파티(1st Party) 데이터를 체계적으로 설계하고 관리하는 게 매우 중요해졌습니다. 브라우저 쿠키는 점점 활용 범위가 줄어들 것이고 다양한 기기에서 발생하는 데이터를 연결하고 각 고객의 상황에 따라 어떻게 하면 상품을 매력적으로 제안할 것인지가 중요해질 겁니다.
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