1. [기본] GA4의 탄생 비화
안녕하세요, 이번 포스팅에서는 성큼 다가온 GA4의 탄생 비화에 대해서 알아보고자 합니다.
오늘 블로그 게시글이 퍼블리시 된 3/29 (수) 기준, Univeral Analytics 데이터 집계 종료일인 2023년 7월 1일 까지는 딱 3개월 정도만이 남아있습니다.
GA4의 등장은 발표 시점의 갑작스러움과 함께 놀라울 정도로 기본적인 기능만 갖추었던 당시 상태로 모두에게 놀라움을 자아냈는데요, 끊임없는 업데이트로 최근에는 완성도 높은 분석 툴로서 각광을 받고 있습니다.
잘 나가고 있던 UA를 뒤로 하고 다소 갑작스럽게 새로운 툴인 GA4가 세상에 나와야 했던 이유에 대해 함께 알아보시죠.
📖 목차
Ⅰ. 들어가기 전에 - GA란 무엇인가요 ?
Ⅱ. UA와 GA4의 등장
- Google Analytics의 역사, 그리고 GA4의 출현
- 구글은 왜 UA를 버리고 GA4로 넘어가려고 할까?
Ⅰ. 들어가기 전에 - GA 란 무엇인가요?
GA란 ?
GA는 “Google Analytics(이하 GA)”의 약자입니다. GA는 구글이 지원하는 웹 마케팅 성과 분석 서비스 플랫폼으로, 유/무료 버전을 모두 제공합니다. 익히 알고 계시는 UA(Universal Analytics)와 GA4는 GA가 제공하는 무료 버전의 툴이며, 유료 버전은 GA360으로 제공하는 기능 또는 활용 가능한 데이터 사이즈 등에서 무료 버전과 다른 부분이 있습니다.
GA는 그 자체로 강력한 분석 툴이지만, 가장 유명한 툴이 된 이유는 아무래도 가장 강력한 ‘무료 툴’ 이라는 점이 주요하게 작용하기도 합니다.
Google Analytics Google Analytics lets you measure your advertising ROI as well as track your Flash, video, and social networking sites and applications. 구글 애널리틱스를 사용하면 광고 ROI 를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 플래시, 동영상 및 소셜 네트워크 사이트와 애플리케이션을 추적할 수 있습니다. - Google Analytics 공식 도움말 |
GA를 사용하는 이유
궁극적으로 GA를 사용하는 것은 ‘성과 지표를 개선하기 위함’에 있습니다. 조금 더 디테일하게 말하자면 아래와 같습니다
💡 GA를 사용하는 이유
- 웹사이트에서 발생하는 사용자의 상호작용을 이해하고
- 상호작용과 마케팅 성과 지표 간 “기준”을 부여하여 성과를 분석하고
- 궁극적으로 성과 지표를 개선하기 위하여
위의 목적을 달성하기 위해, GA는 데이터를 수집 - 저장 - 분석하는 기능을 수행합니다.
UTM 이란 ?
다들 한번씩은 들어보시고, 또 실무에서 자주 사용하고 계시는 ‘UTM’은 무슨 뜻일까요 ? UTM은 “Urchin Tracking Module”의 줄임말로, 구글이 2000년대 초 인수한 트래킹 분석 툴 회사 ‘Urchin’에서 유래했습니다. 현재 마케팅 업계에서 UTM은 ‘기여 트래킹 모듈’ 일반을 대표하는 말로 자주 쓰이지만, 본래 UTM은 구글이 제공하는 GA 프로덕트에서만 활용할 수 있는 도구임을 알고 사용하시다면 더욱 좋을 것 같습니다.
Ⅱ. UA와 GA4의 등장
UA(Universal Analytics) : GA 3세대. 사실상 GA. 2023.07.01.기점 종료 예정
GA4 : 2020년 10월 중순 런칭. 사용자 대상으로 QA(?)를 거듭 진행하며 꾸준히 발전 중
1. Google Analytics의 역사, 그리고 GA4의 출현
가장 강력한 웹 사이트 트래픽 추적 및 성과 분석 툴 중 하나인 Google Analytics(이하 GA)는 구글 마케팅 플랫폼 브랜드 내부의 플랫폼입니다. GA의 역사는 2005년 4월 ‘Urchin’을 인수하면서 시작됩니다. 기존에 유료였던 Urchin의 서비스는 구글에 인수되면서 무료로 서비스되기 시작하였으며, 명칭 또한 “Urchin from Google”으로 공개되었습니다. 같은 해 11월 ‘Urchin from Google’은 ‘Google Analytic’s로 리브랜딩 되면서 본격적으로 GA의 역사가 시작되었습니다.
이후 2007년 구글은 기존의 urchin 페이지 태그(urchin.js)가 아닌 새로운 ga.js 페이지 태그를 도입하면서 Classic Google Analytics(GA2)의 시대가 시작됩니다. 2000년대 중반부터 E-commerce가 활성화되면서, 이에 발맞춰 전자상거래를 추적하는 등 새로운 추적 기능을 제공했습니다.
2012년 10월 베타 버전으로 세상에 나온 Universal Analytics(이하 UA)는 2013년 일반 대중에 공개되었습니다. 이후 10년이 넘는 세월 동안 많은 마케팅 담당자들에게 사랑 받는 가장 강력한 웹 분석 툴로 자리매김하였으며, 현재까지도 널리 사용되고 있습니다.
그러던 2020년 10월, 구글은 다소 갑작스럽게 GA4를 공개하며 2023년 7월부터 UA의 데이터 수집을 종료한다고 발표합니다. 가장 강력한 웹 분석 툴 중 하나라고 평가를 받는 UA를 두고 구글이 GA4를 만들었던 이유, 혹은 만들어야만 했던 이유는 무엇이었을까요 ?
2. 구글은 왜 UA를 버리고 GA4로 넘어가려고 할까?
간단하게 결론부터 말하면 세상이 달라졌기 때문입니다.
먼저 유저들의 여정이 변했습니다. 변화의 주요한 배경은 ‘스마트폰’의 등장이 있습니다. 더 정확히는 ‘앱 생태계’가 부상하면서 웹과 앱을 아우르는 시너지 마케팅 전략이 중요해졌습니다.
다음으로는 유저들의 인식이 달라졌습니다. 개인의 프라이버시 보호가 점점 더 많은 사람들에게 중요하게 인식되면서 온라인 활동의 핵심이 되어가고 있습니다.
UA는 이런 변화가 나타나기 전에 만들어진 분석 툴이었기 때문에 변해버린 세상의 요구 조건을 만족하기는 다소 어렵게 되었습니다. 웹과 앱을 각각 분석하는 데에는 뛰어났지만 웹과 앱을 통합하여 데이터를 파악하는 데에는 한계가 있었습니다. 또한 UA의 유저 데이터 수집 프로세스는 최근의 프라이버시 기준(또는 제약)을 충족하기에는 부족한 부분이 있었습니다(실제로 구글은 몇몇 송사에 휘말리기도 했습니다).
위의 이유로 일잘하고 잘나가는 UA를 뒤로 하고 구글이 눈물을 머금고 GA4를 개발해야 했던 것으로 생각됩니다. 각각 항목에 대해서 아래 섹션에서 조금 더 자세하게 다루어 보겠습니다.
2-1 웹과 앱을 넘나드는 사용자 여정 분석의 필요
앞서 말씀 드린 것과 같이 GA4 개발의 가장 중요한 배경은 ‘앱’ 생태계가 중요해졌기 때문입니다. 2007년 아이폰 1세대 런칭 이후 앱 생태계는 비약적으로 발전했습니다. 모바일 시장이 점점 커지고 중요해지면서 유저들은 웹에만 머물지 않고 앱과 웹을 자유롭게 넘나들게 되었습니다. 또한 데스크톱과 스마트폰을 넘어 스마트워치, 태블릿 피시 등 한명의 유저가 보유하는 인터넷 기기수가 크게 증가하면서 다양한 채널을 통해 우리 비즈니스를 경험하는 여정도 고도화되었습니다. 그 결과 웹과 앱 채널을 넘나들며 다양한 방식으로 브랜드를 경험하고 상호작용하는 유저들의 여정을 분석하고 최종 전환을 유도하는 마케팅 전략이 중요해졌습니다.
출처 : CISCO 2020년 연례 인터넷 보고서
복잡화된 Customer Journey Touchpoint (그림 출처 : synegys )
UA와 GA4의 징검다리이자 GA4의 전신, 앱+웹 속성
시장의 변화와 니즈를 반영하여 2019년 구글은 베타 기능으로 ‘앱+웹 속성’을 선보인 적이 있습니다. 이때 추가된 ‘앱+웹 속성’은 아래와 같은 기존 UA 속성들과 다른 여러 특징을 가지고 있었습니다.
• ‘보기(View)’ 대신 ‘데이터스트림(Data stream)’ 존재(보기 자리에 ‘데이터 스트림’)
• ‘향상된 측정’이라는 새로운 측정 도구
• (현 GA4에서 찾아볼 수 있는) 탐색, 새로운 형태의 유저 여정 보고서, 퍼널 보고서 등
위의 특징들은 ‘앱+웹 속성’이 GA4의 전신이라고 이야기되는 이유이기도 합니다.
앱+웹 속성, 출처 : 구글 마케팅 플랫폼 (링크)
UA의 ‘앱+웹 속성’의 가장 큰 특징은 역시 이름에 나와있듯이 앱과 웹 복수의 운영체제의 데이터를 한번에 볼 수 있도록 만든 ‘크로스 플랫폼’ 이라는 점에 있습니다.
기존의 UA 사용자들은 웹 데이터를 분석하기 위해서는 ‘웹 속성’을, 앱 데이터를 분석하기 위해서는 ‘앱 속성’ 또는 ‘파이어베이스용 구글애널리틱스’를 사용했습니다. UA는 웹과 앱 각 플랫폼 별 데이터를 분석하는 데에는 문제가 없었지만 두 채널의 데이터를 통합해보기는 어려웠는데 ‘앱+웹 속성’을 통해 한 곳에서 데이터를 분석해볼 수 있었습니다.
또한 GA4의 전신 답게 이벤트 기준 데이터 측정 모델을 사용한다든지, 새로운 보고서 메뉴와 분석 방법을 제공한다는 특징이 있었습니다. 웹과 앱 데이터 통합 분석을 가능하게 하는 지점에서 기존 UA 속성이 가지고 있던 한계를 많이 보완하였습니다.
앱과 웹 통합을 시도했던 ‘앱+웹 속성(Beta)’, 출처 : 구글 마케팅 플랫폼 (링크)
다만 ‘앱+웹 속성’은 완전한 앱+웹 통합 분석이 가능하다고 보기는 어려웠습니다. 당시 베타 기능으로 출시 되었기 때문에 UA 대비 제한되는 기능들이 많이 있었고, 어느 정도의 크로스 디바이스 트래킹은 되었지만, 완전하지는 않은 제한적인 수준이었습니다. 또한 기술에 대한 지식이 많이 필요했는데, 특히 ‘파이어베이스 애널리틱스’에 대한 지식이 없으면 활용이 어려울 수 있었을 뿐만 아니라 ‘파이어베이스 애널리틱스’에서의 데이터 수집 설계가 잘 되어 있지 않으면 크로스 플랫폼 분석이 어려운 경우도 많았습니다. 마지막으로 Firebase에서 데이터 수집과 구성에 제한이 있었는데, 각 프로젝트 당 모든 이벤트에서 텍스트 10개와 숫자 파라미터 40개만을 보고 할 수 있었습니다. 이는 유저의 프로덕트가 복잡성(Complexity)을 띄는 경우, 실제 데이터 분석 작업을 하기에는 어려움이 있는 제한들이었습니다.
이와 같은 이유로 ‘웹+앱 속성’에서 완전한 통합 데이터 분석이 된다고 느끼지 못했던 유저들의 평이 많았습니다.
하지만 구글은 해당 베타 서비스에서 얻은 여러 통찰들과 피드백들을 반영하여 GA4를 런칭하였고, 이후 꾸준한 업데이트를 통해 UA의 특장점들도 추가하면서 GA4는 점차 완성되어가고 있습니다.
2-2. 개인 정보 보호 정책 강화
개인 보호 정책이 강화되면서 웹 사이트를 방문한 ‘사용자’의 개인 정보가 담긴 ‘쿠키’를 더 이상 적극적으로 사용하기 어렵게 된 점도 GA4가 나온 원인 중 하나입니다.
GA는 사용자 데이터를 추적하기 위해 사용자의 PC에 쿠키를 저장하는데요, 이는 EU의 쿠키 관련 법률 ‘ePrivacy Directive(EPD)’(속칭 ’EU Cookies Directive’라는 이름으로도 알려짐)의 개인 정보 보호 정책의 요구조건들과 충돌하는 부분이 있습니다. 또한 EU의 GDPR 또한 쿠키를 통해 사용 데이터를 수집할 때 개인 정보 보호 정책을 요구하고 있습니다.
이와 같은 생태계의 변화와 함께 Google은 사용자 개인 정보 보호와 관련하여 몇 가지 난관에 봉착하게 되었고, 가장 최근에는 GA를 사용하여 미국과 EU 국경을 넘어 불법적으로 개인 데이터를 전송했다는 건을 비롯, 실제 여러 관련 소송의 대상이 되기도 했습니다.
이런 사실들을 고려했을 때 GA4의 출시 배경 중 하나를 유럽의 개인 보호 정책 강화, 그리고 유럽을 넘어 전 세계적인 개인 정보 보호 정책 강화가 GA4 런칭의 배경이라고 보는 시각도 있습니다. 기존의 UA 분석 프로세스로는 더이상 글로벌 개인 정보 보호 정책을 준수하기 어렵다는 판단이 기저에 있지 않았느냐는 시각도 있습니다.
실제로 GA4는 데이터 개인정보 보호에 중점을 두고 있음을 표방하고 있으며, 구글의 공식 보도자료(링크)에서도 이러한 내용을 중점적으로 다뤘습니다.
And though Universal Analytics offers a variety of privacy controls, Google Analytics 4 is designed with privacy at its core to provide a better experience for both our customers and their users. It helps businesses meet evolving needs and user expectations, with more comprehensive and granular controls for data collection and usage. 유니버설 애널리틱스 역시 다양한 개인 정보 보호 제어 기능을 제공하긴 하지만, 구글 애널리틱스 4는 고객과 사용자 모두에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 개인 정보 보호를 핵심으로 설계되었습니다. 이는 기업이 데이터 수집 및 사용에 대한 보다 포괄적이고 세분화된 제어를 통해 진화하는 요구와 사용자 기대를 충족하는 데 도움이 됩니다.
And though Universal Analytics offers a variety of privacy controls, Google Analytics 4 is designed with privacy at its core to provide a better experience for both our customers and their users. It helps businesses meet evolving needs and user expectations, with more comprehensive and granular controls for data collection and usage.
유니버설 애널리틱스 역시 다양한 개인 정보 보호 제어 기능을 제공하긴 하지만, 구글 애널리틱스 4는 고객과 사용자 모두에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 개인 정보 보호를 핵심으로 설계되었습니다. 이는 기업이 데이터 수집 및 사용에 대한 보다 포괄적이고 세분화된 제어를 통해 진화하는 요구와 사용자 기대를 충족하는 데 도움이 됩니다. |
실질적으로 GA4는 사용자가 대부분의 개인정보 보호법을 쉽게 준수할 수 있도록 하는 업그레이드 된 개인정보 보호 기능이 탑재되어 있습니다. GA4에서 업데이트된 프라이버시 기능들은 아래와 같습니다. 더 알아보고 싶은 내용이 있으시다면 아래 내용을 확인하세요.
[GA4에서 업데이트 된 프라이버시 관련 기능]
개인 식별 정보(PII : Personally Identifiable Information) 사용자가 최신 개인정보 보호법을 준수할 수 있도록 Google은 사용자가 GA4에서 개인 식별 정보(PII)를 수집하는 것을 허용하지 않습니다. 더 구체적으로 말하자면, GA4에서 PII를 캡처하는 것은 Google의 서비스 약관 위반으로 간주되며 Google은 PII가 발견된 모든 GA4 속성의 모든 데이터를 삭제할 수 있습니다. - PII에는 이메일 주소 , 식별 번호, 전화번호 등과 같은 정보가 포함됩니다 .
PII를 Google 애널리틱스로 전송하지 않는 방법에 대한 자세한 안내는 Google에서 발행한 권장 사항(링크)을 확인하세요. IP 익명화 이전 버전의 구글 애널리틱스(유니버설 애널리틱스)에서는 기본적으로 IP 주소를 수집했고, IP 익명화 기능은 사용자가 수동으로 활성화해야 했습니다. 이것은 IP 주소가 GDPR에 따라 " 온라인 식별자 "로 간주되어 개인 식별 정보(PII)를 구성할 수 있기 때문에 문제가 되었습니다. 그러나 GA4에서는 IP 익명화 기능이 기본적으로 활성화되어 있으며 사용자가 조정할 수 없습니다. 기본적으로 기본 IP 익명화 기능은 GA4가 사용자의 IP 주소를 저장하지 않음을 의미합니다 . EU 개인 정보 보호 관점에서 이것은 데이터 개인 정보 보호를 촉진하고 사용자가 GDPR을 준수하도록 돕는 GA4의 가장 영향력 있는 기능으로 간주됩니다. - 데이터 저장 기간 : Big Query 무료 연동과 관련?
GA4에서 제공하는 또 다른 두드러진 기능은 약관에 명시된 엄격한 데이터 저장 기간입니다(링크). 유니버설 애널리틱스와 달리 GA4는 사용자가 선택할 수 있는 두 가지의 저장기간 옵션을 제공합니다. 2개월 또는 14개월 동안 데이터를 보존하도록 선택할 수 있으며, 기본 세팅은 2개월로 설정되어 있으니 최초 GA4 세팅 시 이 저장기간을 14개월로 늘려두는 옵션 채택이 필요합니다. 특히, 이 기능은 사용자가 GDPR의 저장 제한 원칙을 준수하도록 돕기 위한 의도적인 시도로 보여집니다. GDPR의 저장 제한 원칙은 데이터를 수집하는 동안 합의된 목적에 절대적으로 필요한 기간 동안만 데이터를 보관해야 한다고 명시하고 있습니다. 다만 14개월 데이터 보존 기간이 비즈니스에서 수행하는 처리 활동 유형에 비해 너무 짧은 경우 BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터를 장기간 저장할 수 있습니다. 참고로 UA에서 BigQuery 활용은 유료 기능이었으나 GA4에서는 무료로 연동하여 활용이 가능합니다. 이 부분 또한 UA와 GA4의 차이점 중 하나인데요, GDPR의 원칙을 준수하면서도 유저들의 데이터 저장을 조금은 용이하게 해주려는 구글의 시도가 아닐지 살짝 추측해봅니다. 동의 모드 (Consent Mode) 2020년에 공식적으로 도입된 동의 모드는 사용자의 동의 선택에 따라 웹사이트에서 Google 태그의 동작을 수정할 수 있는 개인 정보 보호 기능입니다. 새 GA4 구현을 시작할 때 추적이 사용자의 동의 기본 설정에 적절하게 응답하도록 동의 모드를 사용하여 GA4 태그를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 구글의 “웹사이트 및 모바일 앱의 동의 모드(링크)” 고객센터 도움을 참조하세요. 서버 위치 Google Analytics를 통한 EU-US 데이터 전송이 GDPR의 데이터 전송 요구 사항을 위반하는 것으로 최근 확인되었습니다 . 대부분의 GA4 서버는 미국에서 호스팅되며 Universal Analytics와 마찬가지로 GA4는 사용자가 데이터를 저장할 위치를 선택할 수 있는 기능을 제공하지 않습니다. 따라서 웹 사이트가 EU에 기반을 두거나 EU 거주자를 대상으로 하는 경우 GDPR의 데이터 전송 요구 사항에 맞게 데이터 개인 정보 보호 전략을 조정하기 위한 추가 조치를 취해야 합니다. GA4에서는 Google과 데이터 처리 계약을 체결하고 서명된 계약의 사본을 보관해야 할 수 있음을 의미합니다. 중요한 것은 귀하의 웹사이트의 개인정보 보호정책은 또한 국제 데이터 전송이 발생할 것임을 눈에 띄게 공개해야 한다는 것입니다. 사용자 데이터 삭제 GA4 뿐만 아니라 UA에서도 어떠한 이유로든 애널리틱스 서버에서 데이터를 삭제해야 하는 경우 데이터 삭제가 가능하지만, GA4에서는 이 작업이 더 쉬워졌습니다. GA4는 웹사이트 소유자 또는 운영자가 사용자를 구분하고 필요한 경우 GA4에서 사용자 데이터를 삭제할 수 있는 사용자 탐색기 보고서를 제공합니다. 대부분의 개인 정보 보호법(예: GDPR)은 소비자에게 웹 사이트 서버에서 자신의 데이터를 삭제하도록 요청할 권리를 부여하고 있는데, 이에 부합하는 GA4의 기능으로 보이며, 또한 고정된 시간 범위 내에서만 데이터를 삭제할 수 있는 Universal Analytics의 또 다른 개인 정보 보호 업그레이드로 간주됩니다. 자세한 내용은 아래 링크를 함께 참조하세요. - UA 데이터 삭제 요청 링크
- GA4 데이터 삭제 요청 링크
- 사용자 개별화 분석 - 사용자 데이터 삭제 링크
다른 Google 제품과 데이터 공유 Google은 사용자에게 Google 신호 데이터 및 Google Ads와 같은 다른 Google 제품과 GA4 데이터를 공유할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이는 비즈니스의 추적 노력에 도움이 되는 특정 이점을 제공할 수 있지만 적절하게 관리하지 않으면 개인 정보 보호법을 위반할 위험이 증가할 수도 있습니다. 따라서 다른 Google 제품과 데이터를 공유하기로 선택하기 전에 어떤 개인정보 보호법이 적용되는지 먼저 고려하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어 GDPR에 따라 데이터를 Google 신호 데이터 및 광고 개인화와 같은 도구와 교차 연결하기 전에 소비자로부터 명시적인 옵트인 동의를 얻어야 합니다 . 이는 그러한 데이터가 사용자를 추적하기 위한 광고 프로필을 구축하는 데 사용될 수 있기 때문에 필요합니다. 또한 웹사이트의 개인정보취급방침은 사용자 데이터가 다른 Google 제품과 공유될 수 있음을 명시적으로 공개해야 합니다.
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이번 포스팅에서는 간략한 GA의 역사와 GA4가 개발 배경에 대해서 간략하게 구글의 이야기, 그리고 세간의 이야기를 바탕으로 추측해보았습니다.
왜 GA4가 세상에 나왔는지에 대한 논의가 있었다면, 그 다음으로는 본격적으로 GA4에서는 어떤 것이, 어떻게, 왜 달라졌는지 확인해볼 차례입니다. 다음 포스팅에서는 “GA4, 무엇이, 어떻게, 왜 달라졌을까?”에 대해서 말씀 나누어 보겠습니다.
원문 바로가기
다음 글 바로가기"2. [기본] UA vs GA4 : GA4 무엇이, 어떻게, 왜 달라졌을까"
1. [기본] GA4의 탄생 비화
안녕하세요, 이번 포스팅에서는 성큼 다가온 GA4의 탄생 비화에 대해서 알아보고자 합니다.
오늘 블로그 게시글이 퍼블리시 된 3/29 (수) 기준, Univeral Analytics 데이터 집계 종료일인 2023년 7월 1일 까지는 딱 3개월 정도만이 남아있습니다.
GA4의 등장은 발표 시점의 갑작스러움과 함께 놀라울 정도로 기본적인 기능만 갖추었던 당시 상태로 모두에게 놀라움을 자아냈는데요, 끊임없는 업데이트로 최근에는 완성도 높은 분석 툴로서 각광을 받고 있습니다.
잘 나가고 있던 UA를 뒤로 하고 다소 갑작스럽게 새로운 툴인 GA4가 세상에 나와야 했던 이유에 대해 함께 알아보시죠.
📖 목차
Ⅰ. 들어가기 전에 - GA란 무엇인가요 ?
Ⅱ. UA와 GA4의 등장
Ⅰ. 들어가기 전에 - GA 란 무엇인가요?
GA란 ?
GA는 “Google Analytics(이하 GA)”의 약자입니다. GA는 구글이 지원하는 웹 마케팅 성과 분석 서비스 플랫폼으로, 유/무료 버전을 모두 제공합니다. 익히 알고 계시는 UA(Universal Analytics)와 GA4는 GA가 제공하는 무료 버전의 툴이며, 유료 버전은 GA360으로 제공하는 기능 또는 활용 가능한 데이터 사이즈 등에서 무료 버전과 다른 부분이 있습니다.
GA는 그 자체로 강력한 분석 툴이지만, 가장 유명한 툴이 된 이유는 아무래도 가장 강력한 ‘무료 툴’ 이라는 점이 주요하게 작용하기도 합니다.
Google Analytics
Google Analytics lets you measure your advertising ROI as well as track your Flash, video, and social networking sites and applications. 구글 애널리틱스를 사용하면 광고 ROI 를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 플래시, 동영상 및 소셜 네트워크 사이트와 애플리케이션을 추적할 수 있습니다. - Google Analytics 공식 도움말
GA를 사용하는 이유
궁극적으로 GA를 사용하는 것은 ‘성과 지표를 개선하기 위함’에 있습니다. 조금 더 디테일하게 말하자면 아래와 같습니다
💡 GA를 사용하는 이유
위의 목적을 달성하기 위해, GA는 데이터를 수집 - 저장 - 분석하는 기능을 수행합니다.
UTM 이란 ?
다들 한번씩은 들어보시고, 또 실무에서 자주 사용하고 계시는 ‘UTM’은 무슨 뜻일까요 ? UTM은 “Urchin Tracking Module”의 줄임말로, 구글이 2000년대 초 인수한 트래킹 분석 툴 회사 ‘Urchin’에서 유래했습니다. 현재 마케팅 업계에서 UTM은 ‘기여 트래킹 모듈’ 일반을 대표하는 말로 자주 쓰이지만, 본래 UTM은 구글이 제공하는 GA 프로덕트에서만 활용할 수 있는 도구임을 알고 사용하시다면 더욱 좋을 것 같습니다.
Ⅱ. UA와 GA4의 등장
UA(Universal Analytics) : GA 3세대. 사실상 GA. 2023.07.01.기점 종료 예정
GA4 : 2020년 10월 중순 런칭. 사용자 대상으로 QA(?)를 거듭 진행하며 꾸준히 발전 중
1. Google Analytics의 역사, 그리고 GA4의 출현
가장 강력한 웹 사이트 트래픽 추적 및 성과 분석 툴 중 하나인 Google Analytics(이하 GA)는 구글 마케팅 플랫폼 브랜드 내부의 플랫폼입니다. GA의 역사는 2005년 4월 ‘Urchin’을 인수하면서 시작됩니다. 기존에 유료였던 Urchin의 서비스는 구글에 인수되면서 무료로 서비스되기 시작하였으며, 명칭 또한 “Urchin from Google”으로 공개되었습니다. 같은 해 11월 ‘Urchin from Google’은 ‘Google Analytic’s로 리브랜딩 되면서 본격적으로 GA의 역사가 시작되었습니다.
이후 2007년 구글은 기존의 urchin 페이지 태그(urchin.js)가 아닌 새로운 ga.js 페이지 태그를 도입하면서 Classic Google Analytics(GA2)의 시대가 시작됩니다. 2000년대 중반부터 E-commerce가 활성화되면서, 이에 발맞춰 전자상거래를 추적하는 등 새로운 추적 기능을 제공했습니다.
2012년 10월 베타 버전으로 세상에 나온 Universal Analytics(이하 UA)는 2013년 일반 대중에 공개되었습니다. 이후 10년이 넘는 세월 동안 많은 마케팅 담당자들에게 사랑 받는 가장 강력한 웹 분석 툴로 자리매김하였으며, 현재까지도 널리 사용되고 있습니다.
그러던 2020년 10월, 구글은 다소 갑작스럽게 GA4를 공개하며 2023년 7월부터 UA의 데이터 수집을 종료한다고 발표합니다. 가장 강력한 웹 분석 툴 중 하나라고 평가를 받는 UA를 두고 구글이 GA4를 만들었던 이유, 혹은 만들어야만 했던 이유는 무엇이었을까요 ?
2. 구글은 왜 UA를 버리고 GA4로 넘어가려고 할까?
간단하게 결론부터 말하면 세상이 달라졌기 때문입니다.
먼저 유저들의 여정이 변했습니다. 변화의 주요한 배경은 ‘스마트폰’의 등장이 있습니다. 더 정확히는 ‘앱 생태계’가 부상하면서 웹과 앱을 아우르는 시너지 마케팅 전략이 중요해졌습니다.
다음으로는 유저들의 인식이 달라졌습니다. 개인의 프라이버시 보호가 점점 더 많은 사람들에게 중요하게 인식되면서 온라인 활동의 핵심이 되어가고 있습니다.
UA는 이런 변화가 나타나기 전에 만들어진 분석 툴이었기 때문에 변해버린 세상의 요구 조건을 만족하기는 다소 어렵게 되었습니다. 웹과 앱을 각각 분석하는 데에는 뛰어났지만 웹과 앱을 통합하여 데이터를 파악하는 데에는 한계가 있었습니다. 또한 UA의 유저 데이터 수집 프로세스는 최근의 프라이버시 기준(또는 제약)을 충족하기에는 부족한 부분이 있었습니다(실제로 구글은 몇몇 송사에 휘말리기도 했습니다).
위의 이유로 일잘하고 잘나가는 UA를 뒤로 하고 구글이 눈물을 머금고 GA4를 개발해야 했던 것으로 생각됩니다. 각각 항목에 대해서 아래 섹션에서 조금 더 자세하게 다루어 보겠습니다.
2-1 웹과 앱을 넘나드는 사용자 여정 분석의 필요
앞서 말씀 드린 것과 같이 GA4 개발의 가장 중요한 배경은 ‘앱’ 생태계가 중요해졌기 때문입니다. 2007년 아이폰 1세대 런칭 이후 앱 생태계는 비약적으로 발전했습니다. 모바일 시장이 점점 커지고 중요해지면서 유저들은 웹에만 머물지 않고 앱과 웹을 자유롭게 넘나들게 되었습니다. 또한 데스크톱과 스마트폰을 넘어 스마트워치, 태블릿 피시 등 한명의 유저가 보유하는 인터넷 기기수가 크게 증가하면서 다양한 채널을 통해 우리 비즈니스를 경험하는 여정도 고도화되었습니다. 그 결과 웹과 앱 채널을 넘나들며 다양한 방식으로 브랜드를 경험하고 상호작용하는 유저들의 여정을 분석하고 최종 전환을 유도하는 마케팅 전략이 중요해졌습니다.
출처 : CISCO 2020년 연례 인터넷 보고서
UA와 GA4의 징검다리이자 GA4의 전신, 앱+웹 속성
시장의 변화와 니즈를 반영하여 2019년 구글은 베타 기능으로 ‘앱+웹 속성’을 선보인 적이 있습니다. 이때 추가된 ‘앱+웹 속성’은 아래와 같은 기존 UA 속성들과 다른 여러 특징을 가지고 있었습니다.
• ‘보기(View)’ 대신 ‘데이터스트림(Data stream)’ 존재(보기 자리에 ‘데이터 스트림’)
• ‘향상된 측정’이라는 새로운 측정 도구
• (현 GA4에서 찾아볼 수 있는) 탐색, 새로운 형태의 유저 여정 보고서, 퍼널 보고서 등
위의 특징들은 ‘앱+웹 속성’이 GA4의 전신이라고 이야기되는 이유이기도 합니다.
앱+웹 속성, 출처 : 구글 마케팅 플랫폼 (링크)
UA의 ‘앱+웹 속성’의 가장 큰 특징은 역시 이름에 나와있듯이 앱과 웹 복수의 운영체제의 데이터를 한번에 볼 수 있도록 만든 ‘크로스 플랫폼’ 이라는 점에 있습니다.
기존의 UA 사용자들은 웹 데이터를 분석하기 위해서는 ‘웹 속성’을, 앱 데이터를 분석하기 위해서는 ‘앱 속성’ 또는 ‘파이어베이스용 구글애널리틱스’를 사용했습니다. UA는 웹과 앱 각 플랫폼 별 데이터를 분석하는 데에는 문제가 없었지만 두 채널의 데이터를 통합해보기는 어려웠는데 ‘앱+웹 속성’을 통해 한 곳에서 데이터를 분석해볼 수 있었습니다.
또한 GA4의 전신 답게 이벤트 기준 데이터 측정 모델을 사용한다든지, 새로운 보고서 메뉴와 분석 방법을 제공한다는 특징이 있었습니다. 웹과 앱 데이터 통합 분석을 가능하게 하는 지점에서 기존 UA 속성이 가지고 있던 한계를 많이 보완하였습니다.
앱과 웹 통합을 시도했던 ‘앱+웹 속성(Beta)’, 출처 : 구글 마케팅 플랫폼 (링크)
다만 ‘앱+웹 속성’은 완전한 앱+웹 통합 분석이 가능하다고 보기는 어려웠습니다. 당시 베타 기능으로 출시 되었기 때문에 UA 대비 제한되는 기능들이 많이 있었고, 어느 정도의 크로스 디바이스 트래킹은 되었지만, 완전하지는 않은 제한적인 수준이었습니다. 또한 기술에 대한 지식이 많이 필요했는데, 특히 ‘파이어베이스 애널리틱스’에 대한 지식이 없으면 활용이 어려울 수 있었을 뿐만 아니라 ‘파이어베이스 애널리틱스’에서의 데이터 수집 설계가 잘 되어 있지 않으면 크로스 플랫폼 분석이 어려운 경우도 많았습니다. 마지막으로 Firebase에서 데이터 수집과 구성에 제한이 있었는데, 각 프로젝트 당 모든 이벤트에서 텍스트 10개와 숫자 파라미터 40개만을 보고 할 수 있었습니다. 이는 유저의 프로덕트가 복잡성(Complexity)을 띄는 경우, 실제 데이터 분석 작업을 하기에는 어려움이 있는 제한들이었습니다.
이와 같은 이유로 ‘웹+앱 속성’에서 완전한 통합 데이터 분석이 된다고 느끼지 못했던 유저들의 평이 많았습니다.
하지만 구글은 해당 베타 서비스에서 얻은 여러 통찰들과 피드백들을 반영하여 GA4를 런칭하였고, 이후 꾸준한 업데이트를 통해 UA의 특장점들도 추가하면서 GA4는 점차 완성되어가고 있습니다.
2-2. 개인 정보 보호 정책 강화
개인 보호 정책이 강화되면서 웹 사이트를 방문한 ‘사용자’의 개인 정보가 담긴 ‘쿠키’를 더 이상 적극적으로 사용하기 어렵게 된 점도 GA4가 나온 원인 중 하나입니다.
GA는 사용자 데이터를 추적하기 위해 사용자의 PC에 쿠키를 저장하는데요, 이는 EU의 쿠키 관련 법률 ‘ePrivacy Directive(EPD)’(속칭 ’EU Cookies Directive’라는 이름으로도 알려짐)의 개인 정보 보호 정책의 요구조건들과 충돌하는 부분이 있습니다. 또한 EU의 GDPR 또한 쿠키를 통해 사용 데이터를 수집할 때 개인 정보 보호 정책을 요구하고 있습니다.
이와 같은 생태계의 변화와 함께 Google은 사용자 개인 정보 보호와 관련하여 몇 가지 난관에 봉착하게 되었고, 가장 최근에는 GA를 사용하여 미국과 EU 국경을 넘어 불법적으로 개인 데이터를 전송했다는 건을 비롯, 실제 여러 관련 소송의 대상이 되기도 했습니다.
이런 사실들을 고려했을 때 GA4의 출시 배경 중 하나를 유럽의 개인 보호 정책 강화, 그리고 유럽을 넘어 전 세계적인 개인 정보 보호 정책 강화가 GA4 런칭의 배경이라고 보는 시각도 있습니다. 기존의 UA 분석 프로세스로는 더이상 글로벌 개인 정보 보호 정책을 준수하기 어렵다는 판단이 기저에 있지 않았느냐는 시각도 있습니다.
실제로 GA4는 데이터 개인정보 보호에 중점을 두고 있음을 표방하고 있으며, 구글의 공식 보도자료(링크)에서도 이러한 내용을 중점적으로 다뤘습니다.
And though Universal Analytics offers a variety of privacy controls, Google Analytics 4 is designed with privacy at its core to provide a better experience for both our customers and their users. It helps businesses meet evolving needs and user expectations, with more comprehensive and granular controls for data collection and usage. 유니버설 애널리틱스 역시 다양한 개인 정보 보호 제어 기능을 제공하긴 하지만, 구글 애널리틱스 4는 고객과 사용자 모두에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 개인 정보 보호를 핵심으로 설계되었습니다. 이는 기업이 데이터 수집 및 사용에 대한 보다 포괄적이고 세분화된 제어를 통해 진화하는 요구와 사용자 기대를 충족하는 데 도움이 됩니다.
유니버설 애널리틱스 역시 다양한 개인 정보 보호 제어 기능을 제공하긴 하지만, 구글 애널리틱스 4는 고객과 사용자 모두에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 개인 정보 보호를 핵심으로 설계되었습니다. 이는 기업이 데이터 수집 및 사용에 대한 보다 포괄적이고 세분화된 제어를 통해 진화하는 요구와 사용자 기대를 충족하는 데 도움이 됩니다.
실질적으로 GA4는 사용자가 대부분의 개인정보 보호법을 쉽게 준수할 수 있도록 하는 업그레이드 된 개인정보 보호 기능이 탑재되어 있습니다. GA4에서 업데이트된 프라이버시 기능들은 아래와 같습니다. 더 알아보고 싶은 내용이 있으시다면 아래 내용을 확인하세요.
[GA4에서 업데이트 된 프라이버시 관련 기능]
개인 식별 정보(PII : Personally Identifiable Information)
사용자가 최신 개인정보 보호법을 준수할 수 있도록 Google은 사용자가 GA4에서 개인 식별 정보(PII)를 수집하는 것을 허용하지 않습니다.
더 구체적으로 말하자면, GA4에서 PII를 캡처하는 것은 Google의 서비스 약관 위반으로 간주되며 Google은 PII가 발견된 모든 GA4 속성의 모든 데이터를 삭제할 수 있습니다.
PII를 Google 애널리틱스로 전송하지 않는 방법에 대한 자세한 안내는 Google에서 발행한 권장 사항(링크)을 확인하세요.
IP 익명화
이전 버전의 구글 애널리틱스(유니버설 애널리틱스)에서는 기본적으로 IP 주소를 수집했고, IP 익명화 기능은 사용자가 수동으로 활성화해야 했습니다. 이것은 IP 주소가 GDPR에 따라 " 온라인 식별자 "로 간주되어 개인 식별 정보(PII)를 구성할 수 있기 때문에 문제가 되었습니다.
그러나 GA4에서는 IP 익명화 기능이 기본적으로 활성화되어 있으며 사용자가 조정할 수 없습니다. 기본적으로 기본 IP 익명화 기능은 GA4가 사용자의 IP 주소를 저장하지 않음을 의미합니다 .
EU 개인 정보 보호 관점에서 이것은 데이터 개인 정보 보호를 촉진하고 사용자가 GDPR을 준수하도록 돕는 GA4의 가장 영향력 있는 기능으로 간주됩니다.
GA4에서 제공하는 또 다른 두드러진 기능은 약관에 명시된 엄격한 데이터 저장 기간입니다(링크).
유니버설 애널리틱스와 달리 GA4는 사용자가 선택할 수 있는 두 가지의 저장기간 옵션을 제공합니다. 2개월 또는 14개월 동안 데이터를 보존하도록 선택할 수 있으며, 기본 세팅은 2개월로 설정되어 있으니 최초 GA4 세팅 시 이 저장기간을 14개월로 늘려두는 옵션 채택이 필요합니다.
특히, 이 기능은 사용자가 GDPR의 저장 제한 원칙을 준수하도록 돕기 위한 의도적인 시도로 보여집니다. GDPR의 저장 제한 원칙은 데이터를 수집하는 동안 합의된 목적에 절대적으로 필요한 기간 동안만 데이터를 보관해야 한다고 명시하고 있습니다.
다만 14개월 데이터 보존 기간이 비즈니스에서 수행하는 처리 활동 유형에 비해 너무 짧은 경우 BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스를 사용하여 데이터를 장기간 저장할 수 있습니다. 참고로 UA에서 BigQuery 활용은 유료 기능이었으나 GA4에서는 무료로 연동하여 활용이 가능합니다. 이 부분 또한 UA와 GA4의 차이점 중 하나인데요, GDPR의 원칙을 준수하면서도 유저들의 데이터 저장을 조금은 용이하게 해주려는 구글의 시도가 아닐지 살짝 추측해봅니다.
동의 모드 (Consent Mode)
2020년에 공식적으로 도입된 동의 모드는 사용자의 동의 선택에 따라 웹사이트에서 Google 태그의 동작을 수정할 수 있는 개인 정보 보호 기능입니다.
새 GA4 구현을 시작할 때 추적이 사용자의 동의 기본 설정에 적절하게 응답하도록 동의 모드를 사용하여 GA4 태그를 구성할 수 있습니다.
자세한 내용은 구글의 “웹사이트 및 모바일 앱의 동의 모드(링크)” 고객센터 도움을 참조하세요.
서버 위치
Google Analytics를 통한 EU-US 데이터 전송이 GDPR의 데이터 전송 요구 사항을 위반하는 것으로 최근 확인되었습니다 .
대부분의 GA4 서버는 미국에서 호스팅되며 Universal Analytics와 마찬가지로 GA4는 사용자가 데이터를 저장할 위치를 선택할 수 있는 기능을 제공하지 않습니다.
따라서 웹 사이트가 EU에 기반을 두거나 EU 거주자를 대상으로 하는 경우 GDPR의 데이터 전송 요구 사항에 맞게 데이터 개인 정보 보호 전략을 조정하기 위한 추가 조치를 취해야 합니다.
GA4에서는 Google과 데이터 처리 계약을 체결하고 서명된 계약의 사본을 보관해야 할 수 있음을 의미합니다. 중요한 것은 귀하의 웹사이트의 개인정보 보호정책은 또한 국제 데이터 전송이 발생할 것임을 눈에 띄게 공개해야 한다는 것입니다.
사용자 데이터 삭제
GA4 뿐만 아니라 UA에서도 어떠한 이유로든 애널리틱스 서버에서 데이터를 삭제해야 하는 경우 데이터 삭제가 가능하지만, GA4에서는 이 작업이 더 쉬워졌습니다.
GA4는 웹사이트 소유자 또는 운영자가 사용자를 구분하고 필요한 경우 GA4에서 사용자 데이터를 삭제할 수 있는 사용자 탐색기 보고서를 제공합니다.
대부분의 개인 정보 보호법(예: GDPR)은 소비자에게 웹 사이트 서버에서 자신의 데이터를 삭제하도록 요청할 권리를 부여하고 있는데, 이에 부합하는 GA4의 기능으로 보이며, 또한 고정된 시간 범위 내에서만 데이터를 삭제할 수 있는 Universal Analytics의 또 다른 개인 정보 보호 업그레이드로 간주됩니다.
자세한 내용은 아래 링크를 함께 참조하세요.
다른 Google 제품과 데이터 공유
Google은 사용자에게 Google 신호 데이터 및 Google Ads와 같은 다른 Google 제품과 GA4 데이터를 공유할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이는 비즈니스의 추적 노력에 도움이 되는 특정 이점을 제공할 수 있지만 적절하게 관리하지 않으면 개인 정보 보호법을 위반할 위험이 증가할 수도 있습니다.
따라서 다른 Google 제품과 데이터를 공유하기로 선택하기 전에 어떤 개인정보 보호법이 적용되는지 먼저 고려하는 것이 매우 중요합니다.
예를 들어 GDPR에 따라 데이터를 Google 신호 데이터 및 광고 개인화와 같은 도구와 교차 연결하기 전에 소비자로부터 명시적인 옵트인 동의를 얻어야 합니다 . 이는 그러한 데이터가 사용자를 추적하기 위한 광고 프로필을 구축하는 데 사용될 수 있기 때문에 필요합니다.
또한 웹사이트의 개인정보취급방침은 사용자 데이터가 다른 Google 제품과 공유될 수 있음을 명시적으로 공개해야 합니다.
이번 포스팅에서는 간략한 GA의 역사와 GA4가 개발 배경에 대해서 간략하게 구글의 이야기, 그리고 세간의 이야기를 바탕으로 추측해보았습니다.
왜 GA4가 세상에 나왔는지에 대한 논의가 있었다면, 그 다음으로는 본격적으로 GA4에서는 어떤 것이, 어떻게, 왜 달라졌는지 확인해볼 차례입니다. 다음 포스팅에서는 “GA4, 무엇이, 어떻게, 왜 달라졌을까?”에 대해서 말씀 나누어 보겠습니다.
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