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GTM과 GA4가 익숙해지면 맞춤형 측정기준과 측정항목을 세팅할 수 있다.
단순히 회원가입, 장바구니, 구매완료와 같은 전환 뿐만 아니라, 특정 페이지를 방문한 유저, 특정 게시글을 본 유저, 특정 페이지를 경유한 유저 등 다양하고 심도 깊게 분석할 수 있게 된다.
그렇다면 우선 측정 기준(dimension)과 측정 항목(metrics)에 대해 알아보자.
▶︎ 측정기준(dimension) : 데이터의 속성 ex) 연령대, 성별, 소스, 매체, 캠페인명 등
▶︎ 측정항목(metrics) : 정량적 측정 요소 ex) 연령대별 인원수, (소스/매체/캠페인별) 유입자수 등
아래 이미지에서 빨간색 박스는 측정기준이고, 파란색 박스는 측정 항목이다.
그리고 측정 기준이나 측정 항목은 계속해서 추가로 확장할 수 있다.
다만 측정 기준이 과도하게 확장할 경우, 데이터를 분류하는데 시간도 오래걸리기도 하고, 오차범위가 발생할 수 있다.
예들 들면, 측정기준을 1) 세션 기본 채널그룹, 2) 성별, 3) 연령대 로 구분한다고 해보자.
그럼 organic search 1개만 하더라도 성별 2개(남녀), 연령대(약 6개, 10대~60대이상)로 구분된다고 본다면?
총 12개의 기준이 생겨나는 것이다.
그런데 문제는, 알 수 없는 경우는? 분류를 모두 만족하는 경우에만 보여주기 때문에 알 수 없는 데이터의 경우 보여주지 않는다.
즉, organic search 유입자가 1만명이고, 남자 3000명, 여자 3000명이고, 성별을 알 수 없는 경우가 4000명이다.
그렇다면 6000명을 기준으로 연령대를 나누게 된다.
그런데 연령대를 알 수 있는 사람이 1000명 밖에 없다?
결과적으로 1000명을 기준으로 12개의 기준에 맞춰 데이터를 보여주는 것이다.
그렇기 때문에 GA4의 전환수가 적어 보이는 이유도, 측정 기준을 알 수 없는 경우에 해당될 수 있다.
물론 궁극적으론 모델링된 전환 때문이긴 한데, 쉽게 보면 측정 기준 때문이라고 보면 편하다.
모델링된 전환이란?
웹 쿠키, 앱의 광고 ID 같은 개인을 식별하는 개별 식별자 사용이 어려운 경우, 여러 기기를 사용한 경우에는 전환에 기여한 채널들의 데이터를 정확히 확인 할 수 없음. 그래서 구글에서 추적할 수 있는 데이터를 가지고 각 채널의 전환 효율을 추정할 수 있는 기술을 개발했는데, 이것이 바로 모델링된 전환임.
[모델링된 전환에 활용되는 정보]
Device Type : PC, MO, 태블릿, 스마트TV 등
Conversion Type : 회원가입, 장바구니담기, 구매완료 등 전환
Country : 사용자가 유입된 국가 (한국, 미국, 중국 등)
Browser Type : 크롬, IE엣지, 사파리 등
[아래 단계를 거침]
1. 개별 식별자 사용이 가능해 정확하게 관찰 가능한 데이터 찾음
2. 모든 관찰 가능한 데이터가 아닌, 일부 데이터만을 분류해 놓음
3. 분류해 놓은 일부 데이터에 모델링 알고리즘을 적용함.
4. 분류해 놓은 일부 데이터에서 발생한 실제 전환 데이터와 모델링 알고리즘을 적용한 데이터에서 예측한 전환데이터를 비교, 알고리즘을 조정함.
아무튼 이 측정기준과 측정항목은 기본적으로 제공되는 것과 맞춤형으로 만드는 것으로 나뉘어진다.
맞춤형으로 한다면, 메인 롤링 배너의 클릭률을 자동으로 볼 수 있게 해줄 수 있다.
맞춤형으로 메인롤링 배너의 클릭수, 노출수를 지정해놓고(이벤트 발생시 1 이벤트 발생 카운트),
[클릭수/노출수]로 추가해놓는다면 클릭률도 맞춤형으로 만들 수 있게 된다.
※ 만드는 방법은 다음 포스팅에서 설명하도록 하겠다.
그리고 아래 맞춤형보고서에서도 측정기준과 측정항목(기본, 맞춤형)을 넣어 원하는 데이터를 바로 확인할 수 있다.
기본적으로 제공되는 측정기준과 측정항목은 아래 url에서 확인하자.
https://support.google.com/analytics/answer/13947485?hl=ko&ref_topic=11151952
측정기준 및 측정항목 소개 - 애널리틱스 고객센터
도움이 되었나요? 어떻게 하면 개선할 수 있을까요? 예아니요
support.google.com
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