구글 애널리틱스 4(GA4)는 마케터가 데이터에 기반한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지속적으로 발전하고 있습니다.
최근 발표된 주요 업데이트는 데이터의 완전성과 정확성을 높이고, 복잡한 데이터 속에서 유의미한 정보를 더 쉽게 발견하며, 팀과의 협업을 강화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
이번 컨텐츠에서는 이러한 GA4의 신규 기능들이 어떻게 마케팅 전략을 강화하고 깊이 있는 통찰력을 제공하는지, 구체적인 활용 예시와 팁, 주의사항과 함께 상세히 살펴보겠습니다.
1. 데이터 완전성 및 정확성 강화를 통한 신뢰도 높은 분석 기반 마련
정확한 마케팅 성과 분석과 최적화를 위해서는 고객 여정 전반에 걸친 데이터의 완전성과 정확성이 필수적입니다.
GA4는 이러한 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 기능을 강화했습니다.
가. 집계 식별자 (Aggregated Identifiers) 및 스마트 대체 메커니즘 (Smart Fallback Mechanisms)
사용자 동의 설정 변화(예: iOS 업데이트)나 기술적 제약으로 인해 기존 식별자(예: GCLID) 사용이 제한되는 상황에서 데이터 공백을 최소화하는 것이 중요해졌습니다.
집계 식별자 (Aggregated Identifiers): Google Ads 캠페인에서 GCLID(Google 클릭 ID)를 사용할 수 없어 캠페인 정보를 자동으로 가져오지 못하는 경우에도 보고 정확성을 유지하기 위해 도입되었습니다.
활용 예시 (Before & After):
Before: iOS 사용자의 GCLID 수집 제한으로 Google Ads 캠페인 성과가 실제보다 낮게 측정되거나, 일부 기여가 ‘자연 유입(Organic Search)’으로 잘못 잡혀 광고 예산 배분에 어려움을 겪었습니다.
After: 집계 식별자 적용 후, GCLID가 없는 상황에서도 Google Ads 캠페인의 기여도를 더 정확하게 추정하여 ROAS(광고수익률) 분석의 신뢰도가 높아지고, 효율적인 예산 분배 및 캠페인 최적화가 가능해졌습니다.
GCLID: Google 클릭 ID는 광고 클릭과 광고 기여를 위해 광고와 연결된 클릭의 캠페인 및 기타 속성을 식별하기 위해 광고 클릭과 함께 URL에 전달되는 매개변수입니다. Google Ads에서 자동 태그 추가 설정을 사용하면 이 기능을 사용할 수 있습니다.
스마트 대체 메커니즘 (Smart Fallback Mechanisms): 데이터 추적의 연속성을 보장하기 위한 다층적 접근 방식입니다.
1단계 (GCLID): 기본적으로 GCLID를 통해 광고 클릭 정보를 식별합니다.
2단계 (집계 식별자): GCLID 사용이 불가능할 경우(개인 정보 설정, 기술적 문제 등), 집계 식별자를 보조 옵션으로 활용합니다.
3단계 (수동 UTM 태그): 위 두 가지 식별자를 모두 사용할 수 없는 시나리오에서는 수동으로 추가한 UTM 매개변수(특히 utm_campaign)가 캠페인 기여도 분석의 정확성을 보장하는 최종 대체 수단으로 작용합니다. 이를 통해 트래픽이 ‘자연 유입(organic)’ 등으로 잘못 분류되는 경우를 최소화하고, 다양한 캠페인의 성과를 놓치지 않고 추적할 수 있도록 돕습니다.
기능 활용 팁:Google Ads 계정과 GA4를 반드시 연결하고, Google Ads 설정에서 ‘자동 태그 추가(Auto-tagging)’ 기능이 활성화되어 있는지 확인하세요. 이것이 집계 식별자와 GCLID 활용의 기본 전제 조건입니다.
주의사항:- 집계 식별자와 스마트 대체 메커니즘은 데이터 공백을 줄이는 데 크게 기여하지만, 모든 상황에서 100% 완벽하게 데이터를 복원하거나 모든 기여를 정확히 잡아낼 수는 없습니다. 데이터 해석 시 이러한 한계점을 인지하는 것이 중요합니다.
나. 새로운 데이터 라벨 도입으로 명확한 데이터 이해: (data not available) vs. (not set)
보고서 내 데이터 라벨의 의미를 명확히 하여 사용자의 혼란을 줄이고 정확한 데이터 해석을 지원합니다.
(data not available) (데이터 없음): 트래픽 소스 관련 필드(예: 소스, 매체)에서 이 라벨은 GA4가 해당 정보를 수신하지 못했거나 아직 처리하지 못한 경우(주로 데이터 처리 지연으로 인해 발생)에 나타납니다. 이는 사용자가 직접 해결할 수 있는 문제와 시스템 처리 지연으로 인한 경우를 구분하는 데 도움을 줍니다.
해석 예시: 특정 기간 동안 특정 보고서에서 (data not available)이 갑자기 증가했다면, GA4 시스템의 일시적인 데이터 처리 지연일 가능성을 염두에 두고, 몇 시간 또는 하루 뒤에 다시 데이터를 확인해보는 것이 좋습니다.
(not set) (설정되지 않음): 특정 측정기준에 대한 정보를 GA4가 수신하지 못한 경우 표시되는 자리 표시자입니다. 이는 추적 코드 구현 오류, 사용자 개인 정보 보호 설정, 데이터 처리 지연, 필수 매개변수 누락 등 다양한 원인으로 발생할 수 있습니다.
(not set) 해결 과정 예시:
문제 발견: ‘세션 획득 보고서’에서 세션 소스/매체 측정기준에 (not set) 비율이 높게 나타남.
원인 진단: Google Ads 계정 연결 상태 점검, 자동 태그 추가 기능 활성화 여부 확인, 마케팅 캠페인에 사용된 URL의 UTM 태그 누락 또는 오류 여부 검토.
조치: UTM 태그가 누락된 이메일 마케팅 링크 발견, 표준 UTM 파라미터를 적용하여 수정.
결과: (not set) 비율이 감소하고, 해당 이메일 캠페인의 성과가 정확하게 보고서에 반영됨.
- 기능 활용 팁:
(not set) 값을 줄이기 위해, 광고나 마케팅 캠페인 URL에 UTM 파라미터(utm_source, utm_medium, utm_campaign 등)를 일관성 있고 정확하게 사용하는 것이 매우 중요합니다. Google의 ‘캠페인 URL 빌더’와 같은 도구를 활용하세요.
- 주의사항:
일부 (not set) 값은 GA4가 합법적으로 수집할 수 없는 정보(예: 특정 개인 정보 보호 설정으로 인한 제한)로 인해 발생할 수 있으며, 이 경우 사용자가 직접 해결하기 어려울 수 있습니다.
다. 선제적인 데이터 품질 관리 기능 (Proactive Data Quality Indicators)
부정확하거나 불완전한 데이터는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.
GA4는 데이터 품질에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 문제를 사전에 감지하고 해결할 수 있도록 지원합니다.
사전 예방적 데이터 품질 표시기: 보고서 상단 메뉴를 통해 접근 가능한 이 기능은 데이터 품질에 대한 조기 경보 시스템 역할을 합니다.
활용 예시: session_start 이벤트 누락 비율이 높다는 데이터 품질 표시기 알림을 확인 → GA4 태그 또는 태그 관리자 설정 오류를 의심하고 점검 → 초기 페이지뷰에서 session_start 이벤트가 정상적으로 트리거되지 않는 문제 발견 및 수정 → 이후 정확한 세션 데이터 수집 및 이탈률 등 관련 지표의 신뢰도 향상.
이는 사용자가 데이터 수집 설정 오류를 신속하게 식별하고 수정하여 데이터 정확성을 높이는 데 도움을 줍니다. 향후 잘못된 사용자 ID 구현 감지 등 기능이 지속적으로 추가될 예정입니다.
- 기능 활용 팁:
GA4 보고서 상단에 데이터 품질 관련 아이콘이 나타나면 반드시 클릭하여 어떤 문제가 감지되었는지, 권장 조치는 무엇인지 확인하는 습관을 들이세요.
- 주의사항:
데이터 품질 표시기는 모든 잠재적 문제를 감지하지는 못할 수 있습니다. 따라서 이 기능에만 의존하기보다는, 정기적으로 주요 데이터의 일관성과 정확성을 직접 검토하는 것이 좋습니다.
2. 분석 효율성 증대 및 실행 가능한 인사이트 도출
데이터의 가치는 그것을 얼마나 잘 이해하고 신속하게 활용할 수 있느냐에 달려있습니다.
GA4는 사용자가 데이터를 더 쉽게 해석하고 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 다음과 같은 기능을 제공합니다.
가. 생성된 유용한 정보 (Generated Insights) – AI 기반 자동 데이터 분석
데이터 분석은 단순한 수치 확인을 넘어, 그 숫자가 ‘왜’ 그렇게 나왔는지를 파악하는 것이 핵심입니다.
특정 리포트 내에서 갑작스러운 수치 변화가 감지되면, GA4의 AI가 그 원인을 자동으로 분석하여 ‘인사이트 카드’ 형태로 요약 제공합니다.
기능: 기존 GA4 홈 화면의 ‘유용한 정보’ 기능이 보고서 전반으로 확대 적용된 것입니다.
활용 예시:
상황: 특정 프로모션 기간 동안 온라인 쇼핑몰의 구매 전환수가 이전 대비 눈에 띄게 증가했습니다.
AI 인사이트 확인: GA4 ‘전환 보고서’ 상단에 “5월 10일, ‘여름맞이 특별 할인’ 캠페인 시작 후, 25-34세 여성 사용자의 모바일(Android) 기기를 통한 ‘purchase’ 이벤트 수가 전주 대비 150% 증가했습니다. 주요 유입 채널은 ‘이메일 마케팅’입니다.”라는 인사이트 카드가 생성됨.
후속 조치: 해당 인사이트를 바탕으로, 25-34세 여성 안드로이드 사용자 대상 리타겟팅 광고 소재를 강화하고, 유사 잠재고객을 타겟으로 하는 이메일 마케팅 캠페인을 추가로 기획하여 성과를 극대화.
- 기능 활용 팁:
‘생성된 유용한 정보’는 GA4 좌측 메뉴 → 보고서 → 참여도, 수익 창출, 사용자 인구통계 등 다양한 보고서에서 발견될 수 있으니, 보고서 확인 시 상단에 새로운 인사이트 카드가 있는지 살펴보세요.
인사이트 카드에 제공되는 ‘관련 보고서로 이동’ 버튼을 클릭하면 더 상세한 데이터를 즉시 확인할 수 있습니다.
- 주의사항:
AI가 제공하는 ‘생성된 유용한 정보’는 매우 유용하지만, 항상 완벽한 원인 분석을 제공하는 것은 아닙니다. 제공된 정보는 중요한 ‘힌트’ 또는 ‘참고 자료’로 활용하되, 반드시 마케터 또는 분석가의 추가적인 검토와 맥락적 이해를 바탕으로 최종 의사결정을 내리는 것이 중요합니다
나. 직관적인 도움말 및 설명 통합
보고서 내 특정 데이터 항목 위에 마우스를 올리면 해당 라벨이나 데이터 상태의 의미를 설명하는 유용한 도움말이 표시됩니다.
- 이를 통해 데이터의 의미를 명확히 파악하고 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 특히 GA4를 처음 사용하거나 익숙하지 않은 지표를 볼 때 유용합니다.
3. 주석 기능 (Annotations) – 데이터 맥락 공유 및 협업 강화
여러 실무자가 하나의 데이터를 함께 보고 해석할 때, 당시의 상황(캠페인 진행, 외부 요인 등)에 대한 정보 공유는 매우 중요합니다.
GA4의 주석 기능은 이러한 데이터 이면의 맥락을 기록하고 팀과 공유하여 분석의 효율성과 협업의 일관성을 높입니다.
과거 유니버설 애널리틱스(UA)에서도 주석 기능은 지표 변화의 원인을 기록하고 공유하는 데 유용하게 활용되었습니다.
GA4에서도 이 기능이 강화되어 돌아왔습니다.
주요 용도 및 활용 예시:
캠페인 추적: “5/1~5/15: 가정의 달 맞이 전 품목 20% 할인 프로모션 진행”과 같이 주요 마케팅 캠페인 기간과 내용을 기록하여, 해당 기간의 트래픽 및 전환율 변화를 캠페인 효과와 직접 연결하여 해석.
웹사이트 변경사항 기록: “5/20: 메인 페이지 UI 개편 완료”, “5/25: 서버 점검으로 인한 2시간 서비스 중단” 등 웹사이트에 큰 변화가 있었던 시점을 기록하여 데이터 변동의 원인을 명확히 파악.
A/B 테스트 관리: “6/1~6/7: 상품 상세 페이지 CTA 버튼 색상 A/B 테스트 (A안: 파란색, B안: 녹색)”와 같이 테스트 기간과 내용을 주석으로 남겨, 각 버전의 성과를 데이터와 함께 비교 분석하고 의사결정에 활용.
외부 요인 기록: “경쟁사 대규모 할인 행사 시작일”, “공휴일로 인한 트래픽 증가 예상” 등 데이터에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 기록.
팀 간 협업 강화: 마케팅팀이 신규 캠페인 시작일을 주석으로 남김 → 데이터 분석팀이 해당 기간의 트래픽 증가를 캠페인 효과로 즉시 인지 → 개발팀이 웹사이트 주요 업데이트 일정을 주석으로 공유 → 일시적인 데이터 변동의 원인 파악 용이.
주석 만들기 및 관리:
생성: GA4 보고서 내 선 그래프의 특정 데이터 지점에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 쉽게 추가할 수 있습니다. 제목(최대 60자), 설명(최대 150자), 날짜(특정일 또는 기간), 색상 등을 지정합니다.
확인: 생성된 주석은 그래프 아래 아이콘으로 표시되며, 마우스를 올리면 요약, 클릭 시 상세 내용을 볼 수 있는 ‘주석 뷰어’ 패널이 열립니다.
관리: GA4 좌측 메뉴 → 관리 → 데이터 표시 → 주석 경로에서 해당 속성의 모든 주석을 한눈에 보고, 권한(편집자 이상)에 따라 수정, 삭제, 내보내기가 가능합니다.(보기 권한 이상은 등록된 주석 확인 가능, 속성당 최대 1,000개) ‘주석 뷰어’ 하단에서 전체 주석 막대의 표시 여부도 모든 보고서에 공통으로 적용되도록 전환할 수 있습니다.
시스템 생성 주석 (System-Generated Annotations):
사용자가 직접 만드는 주석 외에도, GA4는 데이터에 영향을 줄 수 있는 중요한 시스템 변경사항(예: 시스템 업데이트, 데이터 수집 정책 변경)이나 감지된 특이사항에 대해 보고서 내에 자동으로 주석을 생성하여 알려줍니다.
이 시스템 주석은 사용자가 수정하거나 삭제할 수는 없지만, 데이터 변화를 이해하는 데 중요한 단서를 제공합니다.
- 기능 활용 팁:
팀 내에서 주석 작성 규칙(예: 제목에 [캠페인], [이슈], [업데이트] 등 말머리 사용, 담당자 이니셜 표기 등)을 정해두면 나중에 특정 유형의 주석을 검색하거나 필터링하여 확인하기에 매우 유용합니다.
주기적으로 중요한 내부/외부 이벤트를 주석으로 남기는 것을 팀 업무 프로세스에 포함시키는 것을 고려해보세요.
- 주의사항:
주석은 매우 유용한 기능이지만, 너무 많은 주석을 무분별하게 남기면 오히려 보고서를 어지럽힐 수 있습니다. 정말 중요하고 맥락 파악에 필요한 정보 위주로 기록하는 것이 좋습니다.
주석의 내용은 객관적인 사실을 기반으로 간결하고 명확하게 작성해야 합니다.
기능 간 시너지 효과를 통한 데이터 분석 역량 강화
GA4의 신규 기능들은 각각 독립적으로도 유용하지만, 함께 활용될 때 더욱 강력한 시너지를 낼 수 있습니다. 예를 들어,
사전 예방적 데이터 품질 표시기를 통해 데이터 수집 단계의 문제를 초기에 발견하고 수정합니다.
해당 문제의 발견 시점과 해결 과정을 주석 기능을 활용하여 상세히 기록해둡니다.
데이터 품질이 개선된 이후, 생성된 유용한 정보를 통해 데이터 패턴의 긍정적인 변화(예: 특정 지표의 안정화 또는 개선)를 확인하고, 그 원인에 대한 추가적인 AI 분석을 참고합니다.
이 모든 과정에서 집계 식별자와 명확해진 데이터 라벨은 분석의 기반이 되는 데이터 자체의 신뢰도를 높여줍니다.
이처럼 기능들을 유기적으로 연결하여 활용하면, 문제 해결부터 성과 분석, 인사이트 도출에 이르는 전 과정의 효율성과 정확성을 극대화할 수 있습니다.
결론: GA4 신규 기능으로 데이터 기반 의사결정 가속화
GA4는 실무자가 데이터를 더 빠르고 정확하게 이해하며, 그 맥락까지 효과적으로 공유할 수 있도록 지속적으로 기능을 확장하고 있습니다.
이번에 소개된 ‘집계 식별자’, ‘스마트 대체 메커니즘’, ‘새로운 데이터 라벨’, ‘선제적인 데이터 품질 표시기’, ‘생성된 유용한 정보’, 그리고 ‘주석’ 기능은 데이터 품질 향상, AI 기반 인사이트 제공, 분석 효율 증대, 맥락 기록 및 공유라는 중요한 역할을 수행합니다.
이러한 기능들을 적극적으로 활용한다면, 마케터는 반복적인 확인 작업을 줄이고, 데이터 변화에 대한 대응을 더욱 빠르고 정확하게 수행할 수 있을 것입니다.
궁극적으로 이는 실무자가 데이터를 ‘바로 이해하고, 바로 실행할 수 있는 환경’을 구축하여 더 나은 비즈니스 성과를 창출하는 데 기여할 것입니다.
GA4의 지속적인 업데이트에 관심을 가지고 적극적으로 학습하여 마케팅 역량을 강화해나가시길 바랍니다.
