관측일지 01. 왜 조회수만 보면 안 될까?

GA4를 공부하게 된 이유

솔직히 GA4라는 이름, 어디선가 한 번쯤을 들어보셨을 거예요. 구글에서 관련 자격증까지 만들었고, 서점에 가도 GA4를 다루는 책이 꽤 여러 권 꽂혀 있어요. 근데 막상 "그래서 이게 뭔데?"라고 물으면 딱 떨어지게 대답하기가 쉽지 않습니다. "그 외 그거 있잖아 이탈율" 이것 말고는 딱히 GA4를 표현할 말을 찾지 못했어요.

 

그래서 궁금해졌습니다. 이 GA4라는 건 대체 누구고, 왜 다들 공부하라고 하는걸까? 그리고 이걸 배우면 실질적으로 어떠한 것을 할 수 있을까? 이 질문에 답을 찾아가는 과정을 하나씩 기록해보려고 합니다. 

 

관측일지는 GA4에 대해서 알아본 뒤 애널리틱스 데모 계정을 통해 시도해보고, 미리 이 블로그에 심어둔 GA4를 분석하는 순서로 진행 될 예정입니다. 

 

 

 

GA4의 기본 개념과 이벤트 기반 구조

일단 GA4(Google Analytics 4)가 누구인지부터 알고 넘어가야겠어요. 한 줄로 정리하자면, 웹 사이트와 앱에서 사용자가 어떻게 행동하는지를 하나의 데이터 모델로 모아서 보여주는, 구글의 무료 분석 도구입니다. 

 

기존에는 UA(Universal Analytics)라는 서비스가 따로 있었는데, 2023년 7월에 서비스가 종료되면서 지금은 GA4만 남았습니다. Mixpanel이나 Amplitude처럼 GA4를 대신할 도구가 존재하긴 하지만 무료로 웹앱 기본 분석을 하고 싶다면 GA4가 유일한 선택지이긴 합니다. 

 

GA4를 공부하다 보면 계속 등장하는 용어가 5개 정도 있습니다. '측정기준을 추가하세요'라거나 '측정항목을 골라보세요' 같은 말이 화면 곳곳에 등장합니다. 그렇기에 이 용어들을 먼저 정리하고 가는 게 좋을 것 같아요.

 

 

이벤트(Event)  - 사용자가 한 행동

페이지를 보거나 버튼을 누르고, 스크롤을 내리고, 구매를 하는 등에 대한 것도 GA4에서는 전부 '이벤트'라는 하나의 개념으로 묶입니다. `page_view`, `click`, `scroll`, `purchase` 모두 다 이벤트죠. 페이지 하나 보는 것까지 이벤트라고 부르는 게 좀 낯설 수 있지만, 사용자가 어떠한 액션(action)을 취했다.싶으면 다 이벤트라고 생각하면 이해하기에 쉬울 것 같네요.

ex. `page_view`, `scroll`, `purchase`

 

 

매개변수(Parameter) - 이벤트에 딸려오는 부가정보

이벤트만으로는 부조간 정보를 옆에서 살짝 붙여주는 역할을 합니다. `page_view`라는 이벤트가 '페이지를 봤다'는 사실만 알려준다면, 매개변수를 통해서 어떤 페이지인지에 대한 부가정보를 볼 수 있어요. 페이지 제목이나 페이지 주소 등을 답해줘요. 이벤트가 무슨 일이 일어났는지를 설명한다면, 매개변수는 그 일이 어떤 조건에서 일어났는지를 채워주는 겁니다.

ex. `page_view`의 `page_title`, `page_location`

 

 

사용자 속성(User Property) - 사람 자체에 계속 붙는 정보

이벤트나 매개변수가 그 순간 한 번 일어난 행동에 대한 정보라면, 사용자 속성은 세션이 바뀌고 페이지를 몇 번을 옮겨 다녀도 그 사람한테 계속 붙어있는 정보를 말합니다. 예를 들어 누군가 '프리미엄 회원'이 됐다면, 그건 한 번의 클릭으로 갑자기 생긴 게 아니라 여러 번의 구매와 활동이 쌓여서 만들어진 상태죠. 이렇게 한 사람을 계속 따라다니는 정보다 싶으면 사용자 속성으로 봐야 해요.

ex. 로그인 여부, 선호 언어, 회원 등급

 

 

측정기준(Dimension) - 데이터를 무엇으로 쪼개볼지

같은 숫자라도 어떤 기준으로 쪼개보느냐에 따라 완전히 다른 이야기가 나옵니다. 방문자 수를 국가별로 쪼개보면 한국에서는 이만큼, 일본에서는 저만큼 오는지가 보이고, 기기별로 쪼개면 PC, 태블릿, 모바일 중 어디서 많이 들어오는지가 보입니다. 이렇게 기준을 나누는 이유는 결국 우선순위를 정하기 위해서예요. 모바일 사용자가 압도적으로 많다면, 반응형 작업도 모바일부터 신경 써야 한다는 뜻이 되니까요.

ex. 국가, 채널, 기기 카테고리 

 

 

측정 항목(Metric) - 실제 숫자값

측정기준이 '어떻게 쪼갤지'를 정하는 거라면, 측정항목은 그렇게 쪼개진 다음 실제로 보게 되는 숫자를 의미합니다. GA4에서 자주 보게 될 측정항목으로는 조회수, 활성 사용자 수, 참여율, 평균 참여 시간, 전환율 같은 게 있어요. 음.. 가장 많이 들어본 이탈률로 예시를 들어볼게요. '이탈률'이라는 측정항목을 보면 사용자가 언제쯤 사이트를 떠나는지를 수치로 확인할 수 있어요. 결국 측정기준으로 쪼개고, 측정항목으로 그 결과를 숫자로 확인하는 겁니다.

ex. 조회수, 활성 사용자 수, 전환율

 

 

정리를 한 번 해볼게요. 어떤 기준으로 쪼개서(측정 기준) 무슨 숫자를 볼지(측정항목)를 고른다고 생각하면 이 둘은 비교적 쉽게 이해할 수 있어요. 문제는 이벤트와 매개변수, 사용자 속성입니다. 이 셋은 공부하다보면 자꾸 헷갈려요. 그래서 코드로 어떻게 구분되는지 한 번 보도록 할게요. gtag가 정확히 뭔지는 나중에 다룰 예정이지만, 지금은 코드 모양만 봐주세요. 

 

gtag("event", "signup_complete", {
	signup_method: "email",
	page_location: "/signup",
	user_type: "new",
});

여기서 `signup_complete`가 이벤트이고, `signup_method`, `page_location`, `user_type`은 이 이벤트에 딸린 매개변수입니다. 그 행동(event)이 어떤 상황에서 일어났는지를 설명해주는 부가 정보이죠. 

 

gtag("set", "user_properties", {
	membership_level: "premium",
	is_subscribed: true,
})

반면 사용자 속성은 이벤트 하나에 딸려오는 게 아니라, 그 사람 자체에 계속 붙어다니는 정보입니다. 이렇게 회원 등급이나 구독 여부 같은 걸 이벤트와는 별도로 설정해요.

이벤트는 코드에 'event'라고 명시되니까 구분이 쉬운데, 매개변수와 사용자 속성은 어떻게 구분해야 할까요? 기준은 생각보다 간단합니다.

• 이 정보가 이번 행동 하나만 설명하는가?
  • Yes(파라미터),
  • No(사용자 속성)
• 여러 이벤트와 세션에 걸쳐 계속 유효한가?
  • Yes(사용자 속성)
  • No(파라미터)

이 질문에 따라서 `signup_method`는 이번에 어떤 방식으로 가입했는지이기 때문에 이번 행동 하나만 설명하므로 매개변수이고, `membership_level`은 어느 한순간 갑자기 프리미엄이 된 게 아니라 여러 이벤트가 쌓여서 만들어진 상태니까 사용자 속성인거죠.

 

그럼 `user_type: "new"`는 여기서 뭘까요? 이건 좀 애매합니다. '가입하는 시점의 상태'만 보고 싶다면 매개변수로 충분하지만, 이 사람이 나중에도 계속 신규/기존 여부에 따라 행동이 달라지는지 추적하고 싶다면 사용자 속성으로 따로 등록하는 게 맞죠.

 

그럼 용어 정리가 끝났으니 이벤트의 종류를 나눠보도록 할게요. 이걸 구분하지 못하면 '내가 직접 이벤트를 만들어야 하나, 아니면 있는 걸 써도 되나'하는 물음표가 계속 돌아다니게 됩니다.

• 자동 수집: 태그만 심으면 설정 없이 자동으로 잡힘 ex. `session_start`, `first_visit`
• 향상된 측정: 관리 탭에서 스위치만 켜먼 자동으로 잡힘 ex. `scroll`, `outpound_click`, `page_view`
• 추천 이벤트: 구글이 이름과 규격을 미리 정해둔 걸 직접 코드에 심음 ex. `add_to_cart`, `purchase`
• 맞춤 이벤트: 내 서비스에만 필요한 걸 완전히 자유롭게 이름 붙여서 만듦 ex. `floaty_click`

 

 

 

조회수 외에 확인할 수 있는 데이터

그럼 GA4로 대체 어디서부터 어디까지 볼 수 있을까요? 같은 GA4라고 해도 개인 블로그에서 쓸 때랑 넷플릭스급 서비스에서 쓸 때는 완전히 다르겠죠. 그래서 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 한 번 나열해봤어요.

 

• 티스토리 글 하나에 '몇 명이 봤는지' 조회수 확인하기
• 어떤 시리즈 글이 재방문을 부르는지, 어느 SNS 링크가 효자인지 채널별로 쪼개보기
• 커스텀 이벤트로 '글을 끝까지 읽었는지'까지 정의해서 전환으로 등록하고 BigQuery로 원본 데이터를 SQL로 직접 조회하기
• 수백만 사용자의 실시간 행동 데이터를 기반으로 추천 알고리즘이나 A/B 테스트, 개인화 전략을 실시간으로 조정하기

저는 일단 가장 사소한 것부터 시작해서 할 수 있는 만큼 큰 것까지 시도해보려고 합니다. 방금 언급한 BigQuery 외에도 Looker Studio라는 도구가 하나 더 있습니다. 세트 메뉴처럼 같이 등장하는 녀석들이니  이 셋의 관계를 정리해볼게요. 

• GA4: 데이터 수집 + 기본적인 보고서 / 탐색 분석
• Looker Studio: GA4 데이터를 예븐 대시보드로 시각화
• BigQuery: GA4의 가공되지 않은 원본 이벤트 데이터를 SQL로 직접 조회

 

 

 

티스토리 데이터로 알아보고 싶은 질문

개념은 어느 정도 잡혔으니, 이제 이 블로그 데이터로 뭘 확인해보고 싶은지 적어볼게요. 

• 조회수는 높은데, 실제로 끝까지 읽은 사람은 얼마나 될까?
• 시리즈물로 쓴 글, 첫 편을 본 사람 중 마지막 편까지 따라오는 사람은 몇 명이나 될까?
• 어떤 채널로 들어온 사람이 다시 찾아올 확률이 높을까? (검색 vs. SNS)
• 카테고리별로 글 하나당 평균적으로 얼마나 머무를까? 편수가 많다고 꼭 오래 읽는 건 아닐 것 같은데

 

 

이 질문들에 대한 답은 나중에 실제 데이터를 열어보면서 하나씩 확인해볼 생각이에요. 다음 편에서는 이 개념들을 들고 GA4 화면 구조부터 하나씩 뜯어볼게요.