정선셋의 블로그

오랜만에 유니버셜 애널리틱스 글으로 찾아왔습니다. 요즘에는 모두 유니버셜 애널리틱스보다는 GA4 도입을 고려하고 계실 것 같은데요, 그래도 기초를 튼튼하게 다지고(?) 혹시나 유니버셜 속성으로 GA를 새로 사용해보시는 분들을 위해 UA 내 보고서를 활용하기 위한 기본 개념을 알아보도록 하겠습니다. 구글 애널리틱스 인터페이스(보고서) 구성 그럼 GA 인터페이스를 먼저 살펴보겠습니다. (참고로 오늘 볼 UA 속성 및 보고서들은 구글 애널리틱스에서 제공하는 데모 계정을 활용할 예정입니다. 데모 계정 엑세스가 필요하신 분들은 링크를 클릭해주세요!) GA의 보고서는 Acquisition, Behaviors, Conversions, 즉 획득, 행동, 전환 보고서 순서대로 구성되어 있습니다. 기억하기 쉽게 ABC 순..

GTM을 사용하기 위해 코드 설치를 완료했다면, GA를 사용하기 위해 GTM으로 GA 태그를 배포/설치해봅시다! 구글 애널리틱스 설정 변수 만들기 먼저 GTM에서 구글 애널리틱스 설정 변수를 만들어보도록 하겠습니다. GTM [변수 > 새로 만들기]를 클릭한 후, 변수 유형은 'Google 애널리틱스 설정'을 선택하고, 추적ID에는 추적을 원하는 유니버셜 애널리틱스의 추적ID를 복사하여 붙여 넣습니다. 변수 이름은 원하시는 대로 등록해주시면 되는데요, 저는 추후 알아보기 쉽도록 추적 ID 값을 그대로 사용했습니다. 나머지 값은 기본으로 두고 저장을 눌러 변수를 저장해줍니다. 이 과정은 필수적인 부분은 아니지만, 변수를 한번 설정해놓으면 계속 추적 ID를 복사할 필요 없이 변수를 빠르게 재사용할 수 있기 때..

지난 글에서 UA와 GA4의 차이점이자 장점인 '데이터 집계 방식'과 '교차 기기/플랫폼'에 대해 알아보았습니다. GA4, 유니버셜 애널리틱스(UA)와 뭐가 다를까? GA4의 장점은? - 1편 올해 3월, 구글에서 유니버셜 애널리틱스의 종료를 발표했습니다. 유니버셜 애널리틱스 속성에서는 2023년 7월부터, GA360에서는 2023년 10월부터 더 이상 신규 데이터를 수집하지 않을 예정입니다. jeongsunset.tistory.com 이번에는 GA4의 장점인 강화된 머신러닝 기능과 유튜브 동영상 트래킹 기능 및 빅쿼리 연동에 대해 알아보겠습니다. 강화된 머신러닝 GA4에서는 UA에 비해 머신러닝 기능이 훨씬 강화되었습니다. 강화된 머신러닝을 뒷받침하는 예시로는 GA4의 기여 분석 모델과 예측 모델을 들..

올해 3월, 구글에서 유니버셜 애널리틱스의 종료를 발표했습니다. 유니버셜 애널리틱스 속성에서는 2023년 7월부터, GA360에서는 2023년 10월부터 더 이상 신규 데이터를 수집하지 않을 예정입니다. 다들 아시겠지만, 구글 애널리틱스는 데이터 이관은 물론 소급 적용도 되지 않기 때문에 구글 애널리틱스를 계속 사용하고자 한다면 지금부터 GA4를 병행 사용하며 데이터를 쌓아 UA 종료에 대비해야 합니다. 그렇다면 앞으로 반드시 사용해야 할 GA4는 기존의 UA와 무엇이 다를까요? 데이터 집계 방식의 차이 가장 큰 차이점은 데이터 처리 및 측정 방식입니다. UA는 여러 상호작용(Hit)을 세션 단위로 그룹화해 데이터를 집계했습니다. 하지만 GA4는 모든 사용자의 상호작용(Hit)을 독립된 이벤트로 처리하여..