안녕하세요, 이번 글에서는 소셜 로그인이 적용된 웹사이트 성과를 정확하게 측정하기 위해 필요한 설정 방법을 알려드리겠습니다. 소셜 로그인은 고객이 아이디와 비밀번호를 입력하지 않아도 소셜 서비스에 가입되어 있다면 로그인을 간편하게 할 수 있게 도와주는 기능입니다. 많은 서비스에서 로그인 하단 영역에 해당 기능을 붙이고 있지요. 상품을 구매하는 과정에서 고객 데이터를 관찰해 보면 로그인 단계에서 많은 분들이 이탈을 합니다. 때문에 소셜 로그인은 이탈 고객의 비중을 줄이는데 효과적인 기능입니다.
여러분은 매체별 성과를 정확하게 파악하기 위해 구글 애널리틱스를 사용합니다. 때문에 추천 제외 목록에 PG사 도메인을 추가해야 된다고 말씀드렸는데요. 소셜 로그인이 적용되어 있다면 마찬가지로 GA 추천 제외 목록에 해당 도메인을 추가해야 합니다. 고객이 소셜 로그인을 하는 과정에서 이전에 찍혔던 레퍼러가 바뀌기 때문입니다. 시간이 되신다면 소셜 로그인이 적용된 웹사이트에서 네이버나 카카오 로그인을 한번 해보세요. 네이버의 경우 로그인 과정에서 ‘nid.naver.com’도메인을 반드시 거치게 되며, 카카오는 ‘kauth.kakao.com’도메인을 거쳐서 로그인을 완료하게 됩니다.
만약 네이버 오가닉을 통해 유입이 된 후 소셜 로그인을 통해 회원가입을 했다면 회원가입에 대한 성과는 네이버 오가닉에 부여되는 게 맞습니다. 하지만 소셜 로그인 과정에서 레퍼러가 바뀌기 때문에 GA는 회원가입의 성과를 아래처럼 소셜 로그인 도메인에 부여하게 됩니다. 전환 보고서에서 ‘다채널 유입경로 – 인기 전환 경로 보고서’를 확인해보세요. 만약 아래와 같이 데이터가 조회된다면 여러분이 하셔야 할 작업은 추천 제외 목록에 소셜 도메인을 추가하시면 됩니다.
그런데 페이스북 로그인의 경우 서브 도메인 형태가 네이버나 카카오처럼 구분되지 않습니다. 이런 경우 추천 제외 목록에 ‘facebook.com’을 등록하면 페이스북에서 유입된 모든 레퍼러 정보를 GA는 수집하지 않게 되므로 문제가 됩니다. 따라서 페이스북은 조금 다른 방법으로 레퍼러 제외 작업을 해줘야 합니다. 아래 그림을 보시면 회원가입 전환율이 비정상적으로 높은 트래픽의 경우 페이스북 소셜 로그인을 통해 가입된 것을 확인할 수 있습니다. ‘소스/매체’ 보고서에서 ‘전체 추천자’ 측정기준을 보조 측정기준으로 적용해보세요. 분명 페이스북 레퍼러를 거치기 전에 다른 매체 혹은 오가닉을 통해 유입이 되었을 텐데, GA는 이전 레퍼러 정보를 ‘소스’ 값으로 보여주지 않고 있네요. 따라서 GA 트래킹 코드에 적절한 수정 작업을 해줘야 합니다.
고객이 페이스북 소셜 로그인을 시도할 때 레퍼리 정보를 수집하지 않고, 이전 레퍼러 정보가 유지되게 작업해야 합니다. 이는 구글 애널리틱스 설정만으로는 불가합니다. 구글 태그 관리자에서 맞춤 HTML 태그를 통해 아래와 같은 형태로 프로그래밍을 해야 합니다.
페이스북 레퍼러 중 version 값이 바뀔 가능성이 있으므로 레퍼러의 공통 URL 패턴만 변수 형태로 받아서 처리해야 합니다. 아래 스크립트 조건을 만족시킬 때 구글 태그 관리자에서 페이지뷰 태그를 전송하면 페이스북 소셜 로그인을 해도 이전 레퍼러 정보가 유지됩니다. 개발 관련 내용이 많지만 원하는 데이터를 수집하려면 구글 태그 관리자에서 맞춤 HTML 태그를 활용한 개발 작업이 필수로 요구됩니다.
지금까지 소셜 로그인이 적용된 웹사이트에서 레퍼러 값을 추적하기 위해 어떤 작업이 필요한지 설명드렸습니다. 네이버 및 카카오 로그인의 경우 단순히 로그인 시 도메인을 GA 추천 제외 목록에 등록하면 되지만, 페이스북의 경우 로그인 도메인이 따로 존재하지 않으므로 구글 태그 관리자를 활용한 소스 작업을 통해 이전 레퍼러 값을 유지해줘야 합니다. 내부에 개발 지원이 없다면 페이스북 로그인 레퍼러 제외 작업은 아무래도 적용이 어렵지 않을까 생각됩니다.
저희 회사는 위와 같은 구글 태그 관리자를 활용한 태깅 대행 및 구글 애널리틱스 계정 운영 서비스를 제공하고 있습니다. 체계적이고 확실한 데이터 관리 서비스를 받고 싶으시다면 아래 홈페이지를 방문하여 인트렌치 컨설팅이 어떤 일을 하는지 확인해보세요. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
