GA4 주요 변화 및 기능

UA와의 차이점, 개선점과 한계, 그리고 대안 툴 비교

Apr 27. 2025

Google Analytics 4 (GA4)는 2012년부터 사용되어 온 Universal Analytics (UA)를 대체하는 차세대 웹·앱 분석 도구입니다. GA4는 UA와는 전혀 다른 철학과 구조로 설계되었는데, 이는 단순 업그레이드가 아니라 근본적인 변화에 가깝습니다. UA 대비 GA4의 핵심 변화들을 살펴보고, GA4가 사용자 행동 분석 측면에서 도입한 개선점과 여전히 남은 한계점을 짚어보겠습니다. 또한 Amplitude, Mixpanel 등의 제품 분석(Product Analytics) 도구와 기능적으로 비교하여, 언제 GA4를 쓰는 것이 적합하고 언제 대안 툴이 더 나을지를 분석합니다.

UA에서 GA4로: 이벤트 기반 모델과 사용자 중심 측정으로 전환

GA4

가. 세션 기반 → 이벤트 기반 데이터 모델

UA에서는 사용자의 활동을 세션(session) 단위로 묶어 페이지뷰, 이벤트 등의 히트(hit)를 그 세션에 연결하여 분석했습니다. 반면 GA4에서는 이러한 세션 개념을 없애고 모든 상호작용을 이벤트(event)로 수집합니다. 즉, 페이지 조회, 클릭, 거래 등 사용자 행동은 모두 동등한 이벤트로 간주되고, 별도의 세션 계층 없이 사용자(user)에 직접 연결됩니다. 이러한 이벤트 기반 모델로의 전환은 데이터 스키마의 일관성을 가져왔습니다. UA에서는 사용자 범위, 세션 범위, 히트 범위처럼 지표마다 적용 범위(scope)가 달라 일부 지표들을 함께 사용하기 어려웠지만, GA4에서는 모든 지표와 차원이 이벤트를 중심으로 동일한 범위에서 결합될 수 있습니다. 이는 분석 보고서의 유연성을 높여주며, 보다 정확한 사용자 여정 분석을 가능케 합니다.

나. 사용자 중심 측정과 cross-platform 통합

GA4는 웹과 앱 데이터를 동일한 사용자 중심으로 통합하는 데 주안점을 두었습니다. UA에서는 웹사이트와 모바일 앱을 별도 속성으로 관리했지만, GA4에서는 하나의 속성(Property)에 웹과 앱 데이터를 통합하여 수집할 수 있습니다. 예를 들어, Firebase SDK로 수집한 앱 이벤트와 웹의 GA 스크립트 데이터를 한 군데 모아 크로스플랫폼 사용자 경로를 추적하게 해주죠. 이를 통해 동일 사용자의 웹→앱 이동이나 디바이스 간 전환을 하나의 연속된 여정으로 파악할 수 있습니다. 또한 GA4는 사용자ID(User ID)를 지원하고, Google Signals 등을 활용해 로그인 여부와 관계없이 기기 간 사용자 식별을 강화했습니다. 결과적으로 한 명의 사용자를 중심으로 전체 고객 경험을 추적하여, 어떤 경로로 유입되어 어떤 과정을 거쳐 전환이나 이탈에 이르는지 전체 사용자 여정을 분석하기 용이 해졌습니다.

다. 개인정보 보호 강화

UA 시대와 달리 GA4에서는 프라이버시 보호와 데이터 규제 준수가 핵심 원칙으로 자리잡았습니다. 예를 들어 GA4는 기본적으로 IP 주소를 수집하지 않도록 설계되어 있습니다. UA에서 개인정보 보호를 위해 IP 익명화 등을 옵션으로 취했어야 했던 것과 대조적입니다. 또한 GDPR 등 강화된 개인정보 보호법에 대응하여, 데이터 보관 기간을 기본 2개월(최대 14개월까지 연장 가능)로 짧게 설정하고, 사용자 동의 모드(Consent Mode)를 통해 쿠키 비허용 시에도 모델링된 데이터로 추정치를 제공하는 등, 서드파티 쿠키 의존 감소와 익명화된 측정을 구현했습니다. 이러한 변화는 사용자의 동의를 중시하고, 익명ID 기반으로 분석하여도 마케팅 인사이트를 얻을 수 있도록 한 것입니다. 요약하면 GA4는 “개인정보 보호 중심의 설계”를 지향하며, 법적 준수를 위해 UA 대비 여러 제약과 조정을 가했습니다.

GA4의 사용자 행동 분석 측면 주요 개선점

GA4 도입으로 마케팅 담당자와 제품 팀이 얻을 수 있는 새로운 이점들도 많습니다. 이벤트 중심 구조를 바탕으로, GA4는 사용자 행동을 더욱 입체적으로 파악하고 분석 기능도 강화했습니다. 몇 가지 주요 개선점을 살펴보겠습니다.

가. GA4의 향상된 이벤트 측정

GA4는 페이지뷰(Pageview)뿐 아니라 스크롤, 사이트 검색, 파일 다운로드, 아웃바운드 클릭, 동영상 참여 등의 사용자 상호작용을 자동으로 포착하는 향상된 측정(Enhanced Measurement) 기능을 제공합니다. UA에서는 이러한 행동을 트래킹하려면 추가 태깅이나 설정이 필요했지만, GA4에서는 기본 설정만으로 다양한 참여 이벤트 데이터가 수집됩니다. 이를 통해 제품 내 사용자 참여도(engagement)를 세밀하게 측정할 수 있으며, UA 시절의 이탈률(Bounce Rate)은 이제 참여율(Engagement Rate)로 대체되어 적극적으로 상호작용한 사용자 비중에 초점을 맞춘 지표를 제공합니다. 즉, 사용자 행동의 질적 지표에 무게를 두는 방향으로 바뀐 것입니다.

나. 수명주기 보고서와 예측 분석

GA4에서는 사용자 라이프사이클에 따른 분석이 강화되었습니다. 획득-참여-수익-유지로 이어지는 Lifecycle 리포트를 제공하여, 사용자가 어떤 경로로 유입되고 초기 참여 후 얼마나 유지되는지 등을 한눈에 볼 수 있습니다. 예를 들어 퍼널 분석이나 경로 분석(Path Analysis) 기능을 활용하면 사용자의 이탈 지점을 시각적으로 파악할 수 있습니다. 또한 GA4는 머신러닝 기반의 예측 지표를 도입하여, 사용자 이탈 확률이나 구매 가능성, 평생 가치(LTV) 등을 예측하는 기능도 제공합니다. 이러한 예측 분석(Predictive Analytics)은 과거 이벤트 데이터로 앞으로의 행동을 전망함으로써, 이탈 위험이 높은 사용자를 미리 식별하거나 우수 고객을 타겟팅하는 데 활용할 수 있습니다.

다. 향상된 세그먼트 및 광고 연계

UA 대비 GA4에서 세그먼트 기능은 한층 강력해졌습니다. 이제 이벤트 횟수나 순서, 발생 시간 등을 조건으로 사용자를 세분화할 수 있어 더욱 정교한 세그먼트 생성이 가능합니다. 예를 들어 “지난 7일간 특정 기능을 3회 이상 사용하고 구매하지 않은 사용자”와 같은 세그먼트를 손쉽게 만들 수 있습니다. 이렇게 GA4에서 정의한 오디언스는 구글 애즈(Google Ads)와 자동 연동되어, 해당 세그먼트를 광고 캠페인 타겟으로 바로 활용할 수 있습니다. 이는 분석 결과를 마케팅 액션으로 즉시 연결하는 데 도움이 됩니다.

라. BigQuery 연동과 무료 고급분석 기능

GA4는 BigQuery 데이터웨어하우스와의 원클릭 통합을 지원합니다. 과거 UA의 경우 Google Analytics 360 (유료)에서만 제공되던 BigQuery 익스포트가 GA4에서는 모든 사용자에게 무료로 열렸습니다. 이를 통해 원시 이벤트 데이터(raw data)를 손쉽게 BigQuery로 내보내 저장하고, SQL로 심층 분석하거나 다른 데이터와 결합할 수 있습니다. 또한 GA4 인터페이스 내에서도 UA 대비 풍부한 분석기능을 제공합니다. UA에서는 고급 분석(예: 맞춤 퍼널, 세션별 경로분석)이 제한적이었으나, GA4의 탐색(Explorations) 기능에서는 자유형 분석, 세션별 경로, 퍼널, cohort 분석 등의 템플릿이 제공되어 다양한 관점의 분석이 가능합니다. 과거 UA에서 360 상품으로만 가능하던 것들이 GA4에서는 기본 제공됨으로써, 데이터 분석 역량의 진입장벽을 낮췄습니다.

빅쿼리 데이터 내보내기

이상과 같이 GA4는 크로스플랫폼 사용자 중심 데이터, 자동 이벤트 포착 및 참여도 지표, 머신러닝 인사이트, 강화된 세그먼트와 연동, 고급분석 기능 개방 등을 통해 제품 및 마케팅 분석 역량을 크게 향상시켰습니다.

GA4의 한계와 단점

여러 개선점에도 불구하고, GA4 도입자들이 지적하는 불편함이나 한계점도 존재합니다. UA에 익숙한 사용자일수록 변화폭이 크기에 느끼는 불만도 있는데, 대표적인 한계들을 정리하면 다음과 같습니다.

가. 기존 UA 데이터 이관 불가

가장 큰 문제 중 하나는 UA의 과거 데이터와 GA4의 데이터가 단절된다는 점입니다. GA4는 UA의 데이터를 이어받지 못하기 때문에, 2023년 7월 UA 종료 이후에도 과거 추이를 보려면 UA 데이터와 GA4 데이터를 별도로 조회해야 합니다. 과거 UA 누적 데이터와 새로운 GA4 데이터를 한 화면에서 연속 분석할 수 없다는 것은, 장기간 추세 분석이나 과거 비교에 제약을 줍니다. 따라서 주요 지표의 역사적 비교를 위해서는 UA 데이터를 별도 저장 및 추출하여 GA4 데이터와 외부에서 연동 분석해야 하는 불편이 있습니다.

나. 새로운 UI와 시각화 제한

GA4의 인터페이스는 UA 대비 크게 변경되었습니다. 모바일 친화적인 새 레이아웃으로 개편되면서, 사용자 정의 가능한 뷰(View) 개념이 사라지고, 컬럼 너비 조절 등 세부 기능도 일부 없어졌습니다.

UA에서 여러 개의 View를 만들어 서로 다른 필터나 설정으로 데이터를 나눠보던 사용자들은 GA4에서 동일한 작업을 하려면 데이터 필터를 속성 단위로 적용하거나, BigQuery로 내보낸 후 별도 처리해야 합니다. 예컨대 내부 트래픽을 제외하거나 특정 도메인만 분리하는 등의 작업이 번거로워진 것이죠.

또한 GA4는 맞춤 보고서를 직접 만들어 써야 하는 부분이 많고, 기본 제공 시각화가 단순화되어 있습니다. 기존 UA의 다양한 표와 그래프 템플릿을 기대했던 입장에선 GA4의 제한된 기본 리포트에 아쉬움을 느낄 수 있습니다.

GA를 활용한 차트 생성

Google은 오히려 Looker Studio(Data Studio) 같은 외부 BI 도구와의 연계를 권장하지만, 추가 학습과 설정이 필요해 즉각적인 시각화에는 다소 불편함이 있습니다.

이러한 변화는 궁극적으로 사용자 정의에 대한 유연성을 높이려는 의도이지만, 직관적인 대시보드 활용 측면에서는 아직 UA보다 적응이 필요하다는 평가가 있습니다.

다. 실시간 분석 및 데이터 처리 제한

GA4의 실시간 보고서는 현재 30분 이내의 사용자 활동을 보여주지만, 제공 지표가 기본적인 수준에 그칩니다. 방문자 수나 현재 활성 페이지 등은 볼 수 있지만, 세부 이벤트 흐름이나 사용자별 실시간 행동 경로 등은 제한적입니다. 또한 일각에서는 GA4의 실시간 집계가 불안정하거나 지연되는 경우도 있다고 지적합니다 (예: 갑자기 방문자 수가 튀는 현상 등).

데이터 정확도(정밀도) 측면에서는 GA4가 일부 데이터 모델링을 사용한다는 점도 고려해야 합니다. 사용자 동의 거부나 쿠키 미수락 상황에서 GA4는 불완전한 데이터를 모델로 보완하여 보고하기 때문에, 100% 실제 수치보다는 추정치가 섞일 수 있습니다. 게다가 BigQuery로의 스트리밍도 실시간이 아니라 일정 주기(일반적으로 하루 한두 번)로 이루어져, 그 데이터를 활용한 실시간 대시보드는 어렵습니다.

요컨대 초단위의 실시간 대응이나 정교한 실시간 개인화 등에는 GA4 단독으로 한계가 있으며, 이런 용도에는 별도의 이벤트 스트리밍 파이프라인이 필요할 수 있습니다.

라. 기타 제한 사항

이 밖에도 GA4 무료 버전에서는 맞춤 측정기준 및 지표의 개수 제한(커스텀 이벤트 파라미터를 정의할 수 있는 슬롯 제한)이 있어, 이벤트 정의를 무분별하게 늘릴 수 없습니다.

그리고 UA에 있던 다양한 기여 분석 모델(예: 처음 클릭, 선형 기여 등)을 손쉽게 바꿔보는 기능이 사라지고 기본 데이터 기반 기여(Data-driven Attribution)로 통일된 점도 일부 마케터들에게는 불편한 변화입니다.

마지막으로 예약된 이메일 보고서 기능이 GA4에는 없어서, 정기 리포트를 자동 배포하려면 BigQuery와 연계한 Cloud 함수나 기타 솔루션을 써야 합니다. 이러한 요소들 때문에 GA4로 전환한 초기 단계에서 학습 곡선이 높고, 조직 내 데이터 활용 워크플로우에 조정이 필요한 경우가 많습니다.

GA4 vs. Amplitude vs. Mixpanel – 어떤 툴을 언제 써야 할까?

Google Analytics 4는 웹사이트 트래픽 및 사용자 참여를 폭넓게 다루는 반면, Amplitude나 Mixpanel은 제품 내 사용자 행동을 심층적으로 분석하는 데 특화된 도구입니다. 각 도구의 강점을 파악하여 상황에 맞는 선택을 하는 것이 중요합니다. 주요 기능별로 GA4와 Amplitude/Mixpanel을 비교해 보겠습니다.

- 데이터 수집 방식 및 이벤트 구성 난이도: 세 가지 모두 이벤트 기반으로 동작하지만, GA4는 웹 이용자 유입경로부터 전환까지 마케팅 퍼널을 포괄하는 반면, Amplitude/Mixpanel은 제품 내부에서 어떤 기능을 얼마나 사용하는지 등의 제품 분석 질문에 최적화되어 있습니다. GA4의 경우 페이지뷰 같은 웹 로그 데이터를 자동 수집하면서 추가로 커스텀 이벤트를 보내는 방식이고, Amplitude나 Mixpanel은 일반적으로 SDK를 통해 커스텀 이벤트를 정의해야 합니다. 이벤트 정의의 유연성은 Amplitude/Mixpanel이 더 높다고 평가되는데, 예컨대 이벤트당 속성 개수 제한이 적고 자유롭게 스키마를 설계할 수 있습니다. GA4도 이벤트 파라미터를 커스텀으로 사용 가능하지만 사전에 등록해야 하는 측정 기준이 정해져 있고 한 속성(Property)당 커스텀 차원 50개 등 한계가 존재합니다. 따라서 복잡한 사용자 행동을 모두 세분화해 추적하려면 Amplitude/Mixpanel쪽이 구현 유연성이 높을 수 있습니다.

- 보고서 템플릿 및 시각화의 직관성: GA4는 기본 제공 보고서가 최소화되어 있고, 원하는 분석은 탐색(Explore)에서 수동으로 구성해야 합니다. 초보자나 비분석가에게는 GA4 UI가 다소 난해할 수 있으며, Looker Studio 등을 별도로 활용해야 하는 경우도 많습니다. 반면 Amplitude는 공유 가능한 대시보드와 Notebook 기능 등을 통해 스토리텔링식 데이터 보고서 작성이 비교적 쉽고, 여러 템플릿(활성화, 참여, 유지 등 KPI별)이 제공되어 초기 활용 장벽이 낮습니다. Mixpanel도 대시보드에서 이벤트를 클릭하여 바로 차트를 생성하는 등 인터페이스의 즉시성이 뛰어나며, 실시간 업데이트로 탐색이 빠릅니다. 시각적 완성도 면에서는 전반적으로 Amplitude/Mixpanel 쪽이 직관적 UI를 제공하여 팀원들이 쉽게 self-service 분석을 할 수 있다는 평가입니다.

Amplitude의 다양한 기본 차트 제공

- 퍼널 및 코호트 분석: 제품 퍼널 분석은 Amplitude와 Mixpanel의 강점으로 꼽힙니다. Mixpanel의 경우 단계 수에 제한 없는 퍼널을 설정하고 세분화할 수 있지만, GA4는 퍼널 단계가 최대 10개로 제한되고 기능도 기본적인 수준에 그칩니다. 예컨대 복잡한 onboarding 과정을 10단계 이상 세부 단계로 쪼개 추적하려면 GA4에서는 어렵고 Mixpanel에서는 가능합니다. 또한 잔존율(리텐션) 분석에서도 Mixpanel은 N일차, 주차, 월차 잔존율이나 리텐션 곡선 등을 세밀하게 볼 수 있지만, GA4의 잔존 분석은 기본 지표 (예: X일 이후 활성 사용자 비율) 위주로 비교적 단순합니다. Amplitude도 코호트 분석과 사용자 경로 분석에 강점이 있어, 특정 행동을 기준으로 유사 사용자 그룹의 향후 행동을 추적하는 데 용이합니다. 요약하면, 사용자 행동 흐름을 깊이 파고들어 보고자 할 때는 Amplitude/Mixpanel이 더 풍부한 기능을 제공합니다.

매우 직관적인 믹스패널 퍼널 차트 구성

- 마케팅 캠페인 및 광고 통합: 반대로, GA4는 마케팅 채널 성과 측정과 광고 플랫폼 연동에 있어서 우위에 있습니다. 구글 애즈와 자연스럽게 연결되어 유입 경로별 전환, 광고 클릭부터 구매까지의 Attribution 데이터를 직접 확인하고 최적화할 수 있습니다. 반면 Mixpanel이나 Amplitude는 첫 유입 경로나 외부 트래픽 소스 분석에는 약하고, 주로 사이트/App 내부 이벤트에 집중합니다. 따라서 광고 ROI 분석이나 채널별 리포트는 GA4의 전문 분야이고, Amplitude/Mixpanel은 이런 부분을 제공하더라도 GA4+Google Ads 조합만큼 풍부하지는 않습니다. 식별 측면에서는 Amplitude가 로그인 기반 사용자 추적에 강해, 쿠키 리셋 등에도 동일 사용자를 인식하여 유저단위 퍼널 정확도가 높다는 장점이 있지만, 광고 캠페인 성과 전체를 볼 때는 GA4의 범용성이 더 나을 수 있습니다.

- 데이터 보관 및 스케일: GA4는 완전 무료로 대용량 데이터를 처리할 수 있지만, 데이터 보존 기간이 기본 2개월(최대 14개월)인 점을 감안해야 합니다. 그 이후의 원시 데이터는 GA4 인터페이스에서 자동으로 삭제되므로, 장기간 분석은 BigQuery 등에 내보내 두어야 합니다. 반면 Mixpanel은 유료 플랜에서 최대 5년 이상의 데이터를 보존해 주어, 히스토리컬한 분석을 내부에서 바로 할 수 있습니다. 또한 GA4는 앞서 언급했듯 일부 대용량 쿼리에 샘플링을 적용하기 때문에 (특히 탐색 분석에서 이벤트 수가 1천만 건을 넘으면 표본 추출), 100% 정밀 데이터가 필요할 경우엔 한계가 있습니다. Amplitude/Mixpanel은 유료 이용 시 이벤트 데이터 전량을 보존하면서도 실시간 처리를 지향하기 때문에, 스케일이 큰 서비스도 지표 신뢰성을 담보하기 쉽습니다. 다만 이들 서비스는 무료 요금제에도 이벤트 수나 사용자 수 제한이 존재하며, 일정 규모 이상이면 비용이 발생합니다. GA4는 완전 무료로 사용 가능한 반면, Amplitude/Mixpanel은 프리미엄 툴에 가깝다는 점도 고려해야겠습니다.

정리: 웹 트래픽과 마케팅 성과를 통합적으로 보고 싶다면 GA4, 제품 내 사용자 행동과 기능 활용도를 깊이 있게 알고 싶다면 Amplitude/Mixpanel이 더 적합합니다. GA4는 폭넓은 범용 분석과 광고 연동에 강하고, Amplitude/Mixpanel은 특정 제품의 사용자 경험 최적화에 초점을 맞춘 도구라 볼 수 있습니다. 조직의 목적에 따라 두 가지를 병행 활용하는 경우도 많습니다. 실제로 GA4의 이벤트 데이터를 Amplitude로 연동하거나, GA4로 일차 분석 + Mixpanel로 심층 분석처럼 상호보완적으로 쓰이기도 합니다. 중요한 것은 각 툴의 장단점을 이해하고 필요한 지표에 맞게 선택하는 일입니다.

노코드 기반 대안 접근의 부상 (Alignix 등)

얼라이닉스의 직관적인 그룹 선택 기능

마지막으로, 노코드(No-code) 방식의 사용자 행동 분석 도구들도 주목받고 있습니다. 전통적인 GA4나 Amplitude는 트래킹 코드 구현이나 데이터 스키마 설계 등의 작업이 선행되어야 하지만, 최근 등장한 일부 솔루션들은 코드 작성 없이도 사용자 데이터를 수집·분석할 수 있도록 해줍니다. 예를 들어 Alignix 같은 플랫폼은 개발 리소스 없이도 정교한 사용자 이벤트 데이터를 자동으로 수집하고, UI 상에서 빠르게 인사이트를 도출할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다. 이러한 노코드 분석 도구는 제품 팀이나 PM이 데이터팀 도움 없이도 즉각적으로 유저 행동을 탐색하고 가설을 검증하는 데 유용합니다.

이상, GA4로의 전환이 가져온 변화와 영향에 대해 살펴보았습니다. 데이터 프라이버시 환경 변화 속에서 GA4는 이벤트 중심의 유연한 플랫폼으로 거듭났지만, 동시에 새로운 러닝 커브와 일부 기능 제한을 가져왔습니다. Amplitude, Mixpanel 등의 전문 툴과 비교해 적재적소에 활용하며, 나아가 얼라이닉스와 같은 노코드 분석 등의 신기술도 고려한다면, 데이터 드리븐한 인사이트 도출에 더욱 효과적으로 다가설 수 있을 것입니다. 각 도구의 장점을 잘 활용하여 제품 성장과 사용자 경험 개선에 기여하는 전략을 마련하시기 바랍니다.