구글 애널리틱스란 무엇일까?
구글 애널리틱스(Google Analytics, 이하 GA)는 구글에서 무료로 제공하고 있는 웹,앱분석 툴입니다. GA를 사용하면 앱 혹은 웹에서 발생하는 방문자의 행동 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 다양한 광고 캠페인에 대한 성과를 측정할 수 있고 분석을 통해 얻은 인사이트로 잠재고객을 생성하여 리마케팅 광고에 활용할 수 있습니다.
요즘에는 다양한 웹,앱,소비자 분석 툴들이 많이 출시되고 수준도 매우 높지만 설치 및 이용에는 대부분이 비용이 비싸며 다른 툴을 이용하는 기업들도 GA를 같이 이용하는 이유는 구글의 광고시스템을 이용하기 위함이 가장 큰 이유입니다. 소비자 전환(ex 구매,장바구니담기,회원가입)의 횟수와 개념을 광고시스템인 구글애즈로 전달하여 광고의 효율을 올리기 위해서는 필수로 GA를 운영해야 합니다.
Google Analytics의 역사
1. 초기 단계 (Urchin에서 출발, 2005년 이전)
GA의 뿌리는 1998년에 설립된 Urchin Software Corporation이라는 회사에서 시작됩니다. 이 회사는 웹사이트 로그를 분석하는 Urchin이라는 소프트웨어를 개발했으며, 당시 기업들은 서버 로그를 바탕으로 웹사이트 방문자 데이터를 분석하는 방식이었습니다.
2. 구글 인수 및 Google Analytics 1.0 출시 (2005년)
• 2005년 3월: 구글이 Urchin Software를 인수
• 2005년 11월: Google Analytics (GA 1.0) 정식 출시
• 웹사이트 데이터를 JavaScript 기반 트래킹 코드로 수집하는 방식으로 개선
• 당시 엄청난 인기로 인해 서버 부하가 커졌고, 가입 후 사용 승인까지 몇 달이 걸리는 경우도 발생
3. Google Analytics 2.0 (2007년) - 더 쉬운 인터페이스
• 2007년: 새로운 버전 Google Analytics 2.0 출시
• UI 개선 및 데이터 시각화 기능 추가
• 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 대시보드 개편
4. Google Analytics Universal (UA) - 2012년
• 2012년: Google Analytics Universal (UA, Universal Analytics) 발표
• 웹사이트뿐만 아니라 다양한 디지털 기기(모바일 앱, 태블릿 등)에서 사용자 행동을 추적 가능
• 쿠키가 아닌 User ID 기반 추적 도입으로 멀티 디바이스 분석 강화
• 맞춤 보고서(Custom Reports), 이벤트 트래킹 등의 기능 추가
5. Google Analytics 360 (2016년) - 엔터프라이즈 시장 공략
• 2016년: 기업용 분석 도구 Google Analytics 360 Suite 출시
• BigQuery, Data Studio, Optimize 등의 구글 마케팅 도구와 통합
• 머신러닝을 활용한 자동 인사이트 제공
6. Google Analytics 4 (GA4) - 2020년 이후
• 2020년 10월: Google Analytics 4 (GA4) 정식 출시
• 기존 UA와 차별화된 이벤트 기반 데이터 모델 도입
• 쿠키 기반 분석에서 벗어나 AI 및 머신러닝 기반 예측 분석 강화
• 모바일 앱과 웹사이트 데이터를 통합하여 분석하는 Cross-Platform Tracking 지원
• 2023년 7월 1일: 기존 Universal Analytics(UA) 서비스 종료
7. 현재와 미래 (GA4 시대)
• GA4는 개인정보 보호 강화 및 AI 분석 중심으로 변화
• 서드파티 쿠키 감소에 따른 Cookieless Tracking 기능 제공
• GA4의 이벤트 기반 분석 방식으로 광고 최적화, 유저 행동 분석 강화
GA는 2005년 이후 웹 트래픽 분석의 표준이 되었으며, 현재 GA4는 더욱 지능적인 데이터 분석과 개인정보 보호 중심으로 발전하고 있습니다. 앞으로 머신러닝과 AI를 활용한 자동 분석 및 예측 기능이 더욱 강화될 것으로 보입니다. 🚀
GA3와 GA4의 이벤트구조 차이
GA3와 GA4의 가장 큰 차이는 이벤트입니다.
이벤트는 웹사이트에서의 고유한 사용자 상호작용(interactions)을 말합니다.
다시 말해, 사용자가 웹사이트를 방문해서 행한 모든 행동을 의미합니다.
매우 중요한 데이터의 단위이며 해당 데이터를 얼만큼 정확하고 다양하게 수집하느냐가 중요하지만
GA3에서는 이벤트마다 규정하는 방법이 꽤나 번거롭고 사용자 속성도 포함하지 못했었습니다.
GA3에서는 이벤트를 카테고리, 액션, 라벨, 값이라는 4단계 계층 구조로 정의했습니다.
이벤트 구성 요소 (GA3)
• 카테고리 (Category): 이벤트 그룹을 정의 (예: “동영상”)
• 액션 (Action): 사용자의 행동 (예: “재생 클릭”)
• 라벨 (Label): 추가적인 설명 (예: “동영상 제목: Intro.mp4”)
• 값 (Value): 숫자 값 포함 가능 (예: “재생 시간 30초”)'
그러다보니 정해진 이벤트 형식이 유연성을 떨어트릴 뿐만 아니라 이벤트별 사용자속성도 포함하지 못하는 단점이 있었습니다. 하지만 GA4에서는 모든 상호작용을 "이벤트(event)"로 처리하며, 더 유연한 데이터 수집 방식이 가능합니다.
하지만 GA4에서는 모든 상호작용을 "이벤트(event)"로 처리하며, 더 유연한 데이터 수집 방식이 가능합니다.
이벤트 구성 요소 (GA4)
• 이벤트 이름 (Event Name): 사용자의 행동을 나타냄 (예: “video_play”)
• 매개변수 (Parameters): 추가 속성 데이터 (예: “video_title”, “duration”)
고정된 계층이 없다보니 더 유연한 데이터 모델이며 원하는 이벤트 자유롭게 정의 할수 있습니다. 또한 매개변수(parameter)를 무제한 추가 가능하기에 더 많은 세부 정보들을 커스터마이징해서 데이터수집이 가능합니다
스트림(Stream) - GA4의 새로운 기능
GA4에서는 “스트림(Stream)” 개념이 추가되어, 데이터 수집 방식이 이전 버전(Universal Analytics, UA)과 다르게 동작합니다. 데이터 스트림(Data Stream) 을 통해 웹사이트, Android 앱, iOS 앱에서 발생하는 사용자 데이터를 하나의 GA4 속성(Property)으로 통합하여 분석할 수 있습니다. 과거에도 Firebase를 통해 GA3에서 앱분석은 가능했지만 웹과 앱 사이의 소비자 상호작용을 명확하게 보기 어려웠으나 한개의 속성보기를 통해 볼 수 있는 GA4에서는 그러한 부분들이 많이 해소되었습니다.
GA4에서는 다음 세 가지 유형의 스트림을 지원합니다.
① 웹(Web) 스트림
• 웹사이트에서 데이터를 수집
• G-XXXXXXXXX 형식의 측정 ID 사용
• 페이지 뷰, 클릭, 스크롤, 다운로드 등 자동 측정 가능
② iOS 앱 스트림
• iOS 앱에서 데이터를 수집
• Firebase SDK와 통합하여 이벤트 기반 데이터 추적
• 앱 인스턴스 ID를 기반으로 사용자 행동 분석 가능
③ Android 앱 스트림
• Android 앱에서 데이터를 수집
• Firebase SDK 필요
• 앱 내 구매, 버튼 클릭 등 다양한 이벤트 추적 가능
이상 우리는 GA4가 가지고 있는 정의에 대해서 살펴보았습니다. 물론 실무적인 사용방법과 활용방법은 중요하지만 적어도 마케터라면 GA4가 어떠한 정의를 가지고 있는지를 알고 누군가가 물어본다면 설명을 해줄수 있어야한다고 생각합니다.
구글 애널리틱스란 무엇일까?
구글 애널리틱스(Google Analytics, 이하 GA)는 구글에서 무료로 제공하고 있는 웹,앱분석 툴입니다. GA를 사용하면 앱 혹은 웹에서 발생하는 방문자의 행동 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 다양한 광고 캠페인에 대한 성과를 측정할 수 있고 분석을 통해 얻은 인사이트로 잠재고객을 생성하여 리마케팅 광고에 활용할 수 있습니다.
요즘에는 다양한 웹,앱,소비자 분석 툴들이 많이 출시되고 수준도 매우 높지만 설치 및 이용에는 대부분이 비용이 비싸며 다른 툴을 이용하는 기업들도 GA를 같이 이용하는 이유는 구글의 광고시스템을 이용하기 위함이 가장 큰 이유입니다. 소비자 전환(ex 구매,장바구니담기,회원가입)의 횟수와 개념을 광고시스템인 구글애즈로 전달하여 광고의 효율을 올리기 위해서는 필수로 GA를 운영해야 합니다.
Google Analytics의 역사
1. 초기 단계 (Urchin에서 출발, 2005년 이전)
GA의 뿌리는 1998년에 설립된 Urchin Software Corporation이라는 회사에서 시작됩니다. 이 회사는 웹사이트 로그를 분석하는 Urchin이라는 소프트웨어를 개발했으며, 당시 기업들은 서버 로그를 바탕으로 웹사이트 방문자 데이터를 분석하는 방식이었습니다.
2. 구글 인수 및 Google Analytics 1.0 출시 (2005년)
• 2005년 3월: 구글이 Urchin Software를 인수
• 2005년 11월: Google Analytics (GA 1.0) 정식 출시
• 웹사이트 데이터를 JavaScript 기반 트래킹 코드로 수집하는 방식으로 개선
• 당시 엄청난 인기로 인해 서버 부하가 커졌고, 가입 후 사용 승인까지 몇 달이 걸리는 경우도 발생
3. Google Analytics 2.0 (2007년) - 더 쉬운 인터페이스
• 2007년: 새로운 버전 Google Analytics 2.0 출시
• UI 개선 및 데이터 시각화 기능 추가
• 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 대시보드 개편
4. Google Analytics Universal (UA) - 2012년
• 2012년: Google Analytics Universal (UA, Universal Analytics) 발표
• 웹사이트뿐만 아니라 다양한 디지털 기기(모바일 앱, 태블릿 등)에서 사용자 행동을 추적 가능
• 쿠키가 아닌 User ID 기반 추적 도입으로 멀티 디바이스 분석 강화
• 맞춤 보고서(Custom Reports), 이벤트 트래킹 등의 기능 추가
5. Google Analytics 360 (2016년) - 엔터프라이즈 시장 공략
• 2016년: 기업용 분석 도구 Google Analytics 360 Suite 출시
• BigQuery, Data Studio, Optimize 등의 구글 마케팅 도구와 통합
• 머신러닝을 활용한 자동 인사이트 제공
6. Google Analytics 4 (GA4) - 2020년 이후
• 2020년 10월: Google Analytics 4 (GA4) 정식 출시
• 기존 UA와 차별화된 이벤트 기반 데이터 모델 도입
• 쿠키 기반 분석에서 벗어나 AI 및 머신러닝 기반 예측 분석 강화
• 모바일 앱과 웹사이트 데이터를 통합하여 분석하는 Cross-Platform Tracking 지원
• 2023년 7월 1일: 기존 Universal Analytics(UA) 서비스 종료
7. 현재와 미래 (GA4 시대)
• GA4는 개인정보 보호 강화 및 AI 분석 중심으로 변화
• 서드파티 쿠키 감소에 따른 Cookieless Tracking 기능 제공
• GA4의 이벤트 기반 분석 방식으로 광고 최적화, 유저 행동 분석 강화
GA는 2005년 이후 웹 트래픽 분석의 표준이 되었으며, 현재 GA4는 더욱 지능적인 데이터 분석과 개인정보 보호 중심으로 발전하고 있습니다. 앞으로 머신러닝과 AI를 활용한 자동 분석 및 예측 기능이 더욱 강화될 것으로 보입니다. 🚀
GA3와 GA4의 이벤트구조 차이
GA3와 GA4의 가장 큰 차이는 이벤트입니다.
이벤트는 웹사이트에서의 고유한 사용자 상호작용(interactions)을 말합니다.
다시 말해, 사용자가 웹사이트를 방문해서 행한 모든 행동을 의미합니다.
매우 중요한 데이터의 단위이며 해당 데이터를 얼만큼 정확하고 다양하게 수집하느냐가 중요하지만
GA3에서는 이벤트마다 규정하는 방법이 꽤나 번거롭고 사용자 속성도 포함하지 못했었습니다.
GA3에서는 이벤트를 카테고리, 액션, 라벨, 값이라는 4단계 계층 구조로 정의했습니다.
이벤트 구성 요소 (GA3)
• 카테고리 (Category): 이벤트 그룹을 정의 (예: “동영상”)
• 액션 (Action): 사용자의 행동 (예: “재생 클릭”)
• 라벨 (Label): 추가적인 설명 (예: “동영상 제목: Intro.mp4”)
• 값 (Value): 숫자 값 포함 가능 (예: “재생 시간 30초”)'
그러다보니 정해진 이벤트 형식이 유연성을 떨어트릴 뿐만 아니라 이벤트별 사용자속성도 포함하지 못하는 단점이 있었습니다. 하지만 GA4에서는 모든 상호작용을 "이벤트(event)"로 처리하며, 더 유연한 데이터 수집 방식이 가능합니다.
하지만 GA4에서는 모든 상호작용을 "이벤트(event)"로 처리하며, 더 유연한 데이터 수집 방식이 가능합니다.
이벤트 구성 요소 (GA4)
• 이벤트 이름 (Event Name): 사용자의 행동을 나타냄 (예: “video_play”)
• 매개변수 (Parameters): 추가 속성 데이터 (예: “video_title”, “duration”)
고정된 계층이 없다보니 더 유연한 데이터 모델이며 원하는 이벤트 자유롭게 정의 할수 있습니다. 또한 매개변수(parameter)를 무제한 추가 가능하기에 더 많은 세부 정보들을 커스터마이징해서 데이터수집이 가능합니다
스트림(Stream) - GA4의 새로운 기능
GA4에서는 “스트림(Stream)” 개념이 추가되어, 데이터 수집 방식이 이전 버전(Universal Analytics, UA)과 다르게 동작합니다. 데이터 스트림(Data Stream) 을 통해 웹사이트, Android 앱, iOS 앱에서 발생하는 사용자 데이터를 하나의 GA4 속성(Property)으로 통합하여 분석할 수 있습니다. 과거에도 Firebase를 통해 GA3에서 앱분석은 가능했지만 웹과 앱 사이의 소비자 상호작용을 명확하게 보기 어려웠으나 한개의 속성보기를 통해 볼 수 있는 GA4에서는 그러한 부분들이 많이 해소되었습니다.
GA4에서는 다음 세 가지 유형의 스트림을 지원합니다.
① 웹(Web) 스트림
• 웹사이트에서 데이터를 수집
• G-XXXXXXXXX 형식의 측정 ID 사용
• 페이지 뷰, 클릭, 스크롤, 다운로드 등 자동 측정 가능
② iOS 앱 스트림
• iOS 앱에서 데이터를 수집
• Firebase SDK와 통합하여 이벤트 기반 데이터 추적
• 앱 인스턴스 ID를 기반으로 사용자 행동 분석 가능
③ Android 앱 스트림
• Android 앱에서 데이터를 수집
• Firebase SDK 필요
• 앱 내 구매, 버튼 클릭 등 다양한 이벤트 추적 가능
이상 우리는 GA4가 가지고 있는 정의에 대해서 살펴보았습니다. 물론 실무적인 사용방법과 활용방법은 중요하지만 적어도 마케터라면 GA4가 어떠한 정의를 가지고 있는지를 알고 누군가가 물어본다면 설명을 해줄수 있어야한다고 생각합니다.