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데뚱연후 — Fri, 9 May 2025 21:34:45 +0900

[GA] 비상호작용(Non-Interaction) 활용

데뚱연후 — Thu, 30 Jul 2020 16:10:10 +0900

사용자는 온라인 서비스에서 다양한 상호작용(scroll, event, etc)을 하게 됩니다.

이러한 상호작용 중에 실제로 관심이 없거나 의미있는 상호작용이 아니라고 판단되는 경우 이를 비상호작용(Non-Interaction)으로 적용할 수 있습니다.

지표에 대한 영향

1. 이탈률(Bounce Rate), 세션시간(Sesstion Duration)

이탈률(Bounce Rate) 측정 항목을 계산할 때 비상호작용(Non-Interaction) 이벤트는 고려되지 않습니다.

이는 방문자가 단일 페이지를보고 비상호작용(Non-Interaction) 이벤트를 발생시키는 경우 세션은 여전히 이탈로 간주되며 세션 시간은 0 분입니다.

사용자가 단일 페이지를 보지만 상호작용(Interaction) 이벤트가 발생하면 세션은 더 이상 이탈로 간주되지 않으며 세션 기간은 페이지 뷰와 이벤트 사이의 시간입니다.

Google 애널리틱스 (GA)가 이탈 및 세션 시간을 계산할 때 비상호작용(Non-Interaction) 이벤트는 고려되지 않습니다. 반대로 클릭 유도 문안 클릭과 같은 상호 작용 이벤트는 이탈률 및 세션 기간 측정 항목에 포함되므로 GA에 어떤 유형의 이벤트를 전송할지 설계하는 것은 매우 중요합니다.

2. 실시간 보고서(Realtime) > 활성사용자(Active Users)

상호작용(Interation) event로 설정한 경우 실시간보고서 > 활성사용자에 표시되지만

비상호작용(Non-Interaction) event로 설정한 경우 실시간보고서 > 활성사용자에 이벤트명이 표시되지 않습니다.

analytics.js

ga('send', 'event', 'category', 'action', 'label', 'value', {'nonInteraction': 1})

gtag.js

gtag('event', 'video_auto_play_start', {
'event_label': 'My promotional video',
'event_category': 'video_auto_play',
'non_interaction': true
});

Google Tag Manager

출처 :

https://www.bounteous.com/canada/node/64546/?lang=en-ca

https://support.google.com/analytics/answer/1033068?hl=ko#NonInteractionEvents

[GA] Measurement Protocol 활용하기

데뚱연후 — Wed, 29 Jul 2020 16:37:53 +0900

Measurement Protocol은 Google Universal Analytics란 명칭처럼 ‘만물분석’을 가능하게 하는 핵심 프로토콜입니다. 기존의 추적코드를 HTML 코드에 삽입하지 않고도, 단순하게 URL을 쏘는 방식으로 Google analytics에 로그데이터를 전송할 수 있습니다.

간단하게 예를 들면, https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=XXXXX&tid=UA-XXXXXXXX-X&cid=XXXXX를 클릭했을 때, Google analytics 추적 ID(tid에 해당하는 값)으로 Hit Type이 전송됩니다. 이는 키오스크나 POS같이 GA 추적 코드나 SDK를 실행할 수 없는 환경에서 어떻게든 HTTP 통신만 일어나게되면 로그데이터가 전송된다는 의미입니다. 보통 Measurement Protocol은 특수한 경우에만 사용되지만, 중요한 것은 이러한 방식이 존재한다는 것을 아는 것이며, 활용하기에 따라 혁신적인 접근을 가능하게 합니다.

Measurement Protocol을 사용하기 위해서는 데이터를 Google Analytics 서버로 보내기 전에 데이터의 형식을 지정해야 합니다. 이 형식은 다음의 필수 매개 변수가 포함되어야 합니다.

v = 1 :: 측정 프로토콜 버전
tid = UA-XXXXXX-X :: 추적 ID 또는 GA 속성 ID
cid = XXXXX :: 특정 사용자의 고유한 Client ID (uid가 지정되지 않은 경우 필요합니다.)
uid = XXXXX :: 특정 사용자의 User ID (cid가 지정되지 않은 경우 필요합니다.)
t=XXXX :: 수집된 상호 작용 유형 (hit type = event / pageview)

[Measurement Protocol 구현 예시]

본문에서는 Measurement Protocol을 적용하여 이메일 오픈 데이터를 수집 예시를 소개합니다.

<img src=

#https://www.google-analytics.com/collect?v=1&t=event&tid=UA-XXXXXX-X&cid=XXXXX&ec=email&ea=open>

이메일 마케팅에 활용할 HTML 코드 내 삽입함으로써 수신자가 메일오픈을 통해 HTML을 로드할 때, Measurement Protocol 코드가 함께 로드되는 구조입니다. 즉 HTTP연결을 통해 설정된 GA 속성 ID로, Event Category=email / Event Action=open이라는 Hit type=Event가 발생하는 것을 보실 수 있습니다.

[Measurement Protocol은…]

Measurement Protocol을 구현하고 잘 활용하기 위해서는 수집할 데이터의 테이블을 어떻게 구성할 것인지 대한 정의가 명확해야 합니다. 만일 누락된 정보가 있다면 데이터를 분석함에 있어서 유의미한 인사이트를 도출하기 어려울 것입니다.

따라서 원하는 데이터 테이블을 만들기 위해 추가될 수 있는 매개 변수를 아셔야 하며, 이에 대한 자세한 내용은 Google Analytics Measurement Protocol parameter reference 를 참고 하시기 바랍니다.

[GA]쿠키와 클라이언트 ID 이해하기

데뚱연후 — Wed, 29 Jul 2020 16:35:13 +0900

구글애널리틱스(GA)를 활용하면서 떠올리게 되는 가장 기초적인 질문 중 하나는 “어떻게 GA는 각각의 세션과 사용자를 구분해낼 수 있을까?” 라는 질문이다. 이에 답을 얻기 위해서는 먼저 쿠키와 클라인언트 ID의 개념의 이해해야 한다.

1. 쿠키(cookie)에 대한 이해

기본적으로 쿠키는 웹사이트에서 사용자의 정보를 기억할 수 있도록 하드디스크에 저장하는 정보라고 할 수 있다. 보다 구체적으로는 서버에 의해 클라이언트 측에 저장되는, 향후 사용을 위한 정보’라고 할 수 있다. 일반적으로 쿠키는 사용자의 기본 설정 등을 기록한다.

웹사이트에 삽입하는 구글애널리틱스 추적 스크립트(analytics.js) 도 유저에 대한 필요한 정보(cid, 브라우저, 기기 등)를 저장하고 식별하기 위해 _ga라는 이름의 쿠키를 사용자의 하드디스크에 저장하게 된다.

이러한 _ga 쿠키는 마지막 상호작용으로부터 기본적으로 2년간 저장되게 된다. 만약 사용자가 2년 내 사이트를 방문한다면 기존 만료 날짜에서 최신 날짜로 업데이트 되어 다시 2년을 카운팅 하게 된다.

구글애널리틱스와 같이 쿠키를 통한 유저 식별 방식은 한계도 가지고 있는데, 사용자가 언제든 쿠키를 지울 수 있다는 점이다. 사용자가 사이트를 방문하면 _ga 쿠키와 그 안에 임의의 고객 ID, 이른바 클라이언트 ID를 부여받게 되고 이를 토대로 상호작용 정보를 구글애널리틱스로 전송하게 되는데, 만약 이 쿠키를 삭제하고 사이트로 돌아오면 새로운 쿠키와 클라이언트 ID를 받게 된다. 당연히 처음 방문했을 때와 그 다음 방문 시에 클라이언트 ID가 달라 해당 사용자는 신규 사용자로 구분된다. 정리하면, 구글애널리틱스 보고서의 사용자(visitor)는 특정 개인을 나타내는 것이 아니라, 여러 가지 이유로 변경될 수 있는 특정 클라이언트 ID를 나타낸다는 점을 유념해 두어야 한다.

또한 _ga 쿠키와 클라이언트 ID는 브라우저마다 각각 생성되며, PC와 모바일 등 기기에 따라서도 별도로 생성된다. 특히 주의할 점은 카카오톡이나 네이버앱 등 모바일 앱은 별도의 브라우저로 고려되어 다른 클라이언트 ID를 부여받는 것을 알아야 한다. 즉, 같은 모바일이더라도 어떤 앱을 사용해서 사이트에 접근하느냐에 따라 클라이언트 ID가 달라질 수 있다. 이와 같이 브라우저나 장치가 다르면 쿠키와 그에 따른 클라이언트 ID가 달라지므로 다른 사용자가 된다.

2. 클라이언트 ID (cid)에 대한 이해

앞서 말한 _ga 쿠키는 그 내부에 유저마다 부여되는 임의의 클라이언트 ID를 저장한다. 사용자가 사이트에 도착하면 구글애널리틱스 추적 코드가 실행되어 _ga 쿠키가 이미 있는지 확인하게 된다. 만약 기존의 쿠키가 있다면 그 쿠키의 정보를 읽어오고, 그렇지 않은 경우 새 사용자에 대한 새로운 쿠키와 클라이언트 ID가 무작위로 생성된다.

클라이언트 ID는 아래와 같이 구성된다.

GA1.2.12349876.1500644855

– GA1 : 사용중인 쿠키의 버전을 나타낸다.

– 2 : 쿠키가 설정된 위치에 따라 다르다. 쿠키가 설정된 도메인 이름의 점(.)의 갯수이다.

(ex datalicious.com = 1, www.datalicious.com = 2).

– 12349876 : 사용자를 식별하기 위해 무작위로 생성된 값이다. 흔히 이 부분은 cid라 부름

– 1500644855 : 사용자가 처음 사이트를 방문한 타임 스탬프이다.

구글애널리틱스에서는 보통 세 번째와 네 번째 숫자 세트를 사용하여 사용자를 고유하게 식별하는데 사용하게 된다. 페이지 뷰, 이벤트, 거래 등 사용자의 상호작용은 각각 이러한 cid를 포함하여 구글애널리틱스로 보내지게 된다. 때문에 cid별 사용자 기록을 정리할 수 있게 되는 것이다.

클라이언트 ID, cid는 유저 레벨의 분석 뿐만 아니라 CRM 데이터와의 연동에서 유용하게 쓰인다. 보통 클라이언트 ID를 _ga쿠키로부터 읽어서 이를 GA에 맞춤 측정기준으로 기록하면서 동시에 CRM에도 함께 기록하게 된다. 이렇게 되면 GA데이터를 CRM에 접목할 때, 혹은 반대로 CRM 데이터의 특정 데이터를 GA에 업로드할 때 cid를 기준으로 해당 데이터들을 붙여 넣을 수 있게 된다. 게다가 클라이언트 ID를 키값으로 사용하게 되면 이전에 인증되지 않았던 세션에 대해서도 CRM 데이터와 연계할 수 있는 장점을 얻을 수 있다.

이러한 클라이언트 ID를 활용한 데이터 연계 방법은 다른 칼럼에서 자세히 소개하도록 하겠다.

출처 : http://www.mightyhive.co.kr/ga360/ga_client_id/

[GA] 이탈률 VS 종료율

데뚱연후 — Wed, 29 Jul 2020 16:33:58 +0900

이탈률 vs 종료율

Google Analytics 리포트를 보다보면 측정 항목(Metric)에 이탈률(Bounce Rate), 종료율(Exit Rate)을 볼 수 있습니다. 이탈률과 종료율은 비슷하여 헷갈리는 개념인건 사실입니다.
둘의 정확한 차이를 알고, GA 리포트를 보신다면 잘 활용할 수 있습니다.

이탈률

이탈률과 종료율의 가장 큰 차이는 세션의 차이입니다. 이탈은 단일 세션에서만 일어나지만, 종료는 세션마다 일어나기 때문에 다른 정보를 제공해줍니다.
그러므로 이탈률은 말 그대로 방문자가 사이트에 방문해서 바로 나가는 것을 말하는 것으로, 사이트 안에서 오직 한 페이지만 조회했을 때 발생하게 됩니다. 다른 페이지의 조회도 없었고, 페이지 안에서 어떠한 상호작용이 없었다는 것을 의미하는 측정항목(metric)입니다.

종료율

종료율은 사이트의 특정 페이지에서 얼마나 많은 사람들이 떠났는지 정보를 제공해주는 지표입니다. 사이트 내에서 어떠한 페이지에서 가장 많이 종료했는지 비율을 확인을 함으로써, 사이트 내에 문제점을 파악하고 개선할 수 있도록 도울 수 있는 지표이다. GA > 행동 > 사이트콘텐츠 > 종료페이지 리포트를 보면, 종료된 페이지 리스트와 종료율을 확인할 수 있습니다.

이렇게 두가지의 차이를 개념으로 설명하고 예시를 통해 이탈률과 종료율의 차이를 다시 한번 더 확인해보겠습니다.

4개의 세션에서 다양한 페이지뷰가 발생되고 있습니다. 먼저, 각 페이지별 이탈률을 파악해보겠습니다.

Page A: 이탈률 50% (Page A로 시작한 단일세션중에 한번 이탈했기 때문에 이탈률은 50%입니다.)
Page B: 이탈률 0% (Page B로 시작한 단일 세션 중에 이탈하지 않았기 때문에 이탈률은 0%입니다.)
Page C: 이탈률 0% (Page C도 시작한 단일 세션 중에 이탈하지 상호작용을 이어나갔기 때문에 이탈률은 0%입니다.)

이탈률의 경우, 사이트 방문자가 처음 방문한 페이지에서 상호작용이 없기 때문에 이러한 이탈률 측정항목을 확인하실 수 있습니다.
그러면 이어서 종료율 측정지표를 파악해보겠습니다.

Page A: 종료율 33% (3번의 세션 중 1번 page A에서 종료했기 때문에 종료율은 50%입니다.)
Page B: 종료율 33% (Page B도 마찬가지로 3번의 세션 중 1번 page B애서 종료했기 때문에, 33%입니다.)
Page C: 종료율 66% (3번의 세션 중 2번 page C에서 종료가 일어났기 때문에 종류율은 66%입니다.)

GA에사 자주 헷갈리는 이탈률, 종료율 두 가지 측정항목의 차이점에 알아보았습니다.
각 사이트 목적에 맞게 이탈률과 종료율 분석하신다면, 사이트 내에서 발생하는 분석하여 문제점을 파악할 수 있는 토대를 만드실 수 있을겁니다.

[GA] 입문자를 위한 GA 기본 지표 파헤치기

데뚱연후 — Wed, 29 Jul 2020 16:31:48 +0900

회사에서 디지털 마케팅을 담당해 본 사람이라면 Google Analytics(이하 GA)가 무엇인지 잘 알 것입니다. 우리 회사의 온라인 데이터를 수집하여 보기 좋게 보고서 형태로 제공하는 GA는 어느새 필수 툴로 자리 잡았습니다. 마케팅 부서는 물론이고 기획/영업팀까지, GA를 활용하는 직무와 부서 범위는 점차 넓어지고 있습니다.

하지만 ‘사용자’, ‘세션’, ‘페이지뷰 수’ 등의 GA 기본 지표를 이해하지 않고, GA를 업무에 활용하는 사람이 늘어난 것도 사실입니다. 데이터를 왜곡해 받아들이는 것을 방지하기 위해 GA 기본 지표를 이해하는 것은 반드시 필요합니다. 이해 과정을 거치고 나면 보고서를 이해하는 깊이와 도출되는 인사이트의 질이 달라질 겁니다. 그럼 함께 살펴보실까요?

1. 기본 지표의 개념

페이지뷰 수 (PageViews)

웹사이트에서 GA 추적 코드에 의해 추적되는 페이지 조회 수치를 말합니다. 페이지가 열릴 때마다 카운트되겠죠? 새로고침을 누르거나 같은 페이지로 다시 돌아온 경우에도 추가로 카운트됩니다. 이와 같은 중복된 페이지 조회 처리 방식 때문에 수치가 부풀려지는 경향이 있다는 것을 기억해야 합니다.

세션 (Sessions)

GA 데이터의 가장 기본이 되는 지표로, 웹사이트/앱의 방문 단위 수치를 말합니다. 세션은 일정 기간 내에 웹사이트, 앱에서 발생한 상호작용의 집합이라고 표현되기도 합니다. 쉽게 예를 들면, 특정 사용자가 방문하여 발생시키는 활동(여러 건의 페이지 조회, 이벤트, 소셜 상호작용 등)을 모두 묶어 ‘세션 1회가 발생했다’고 표현합니다.

단 세션이 종료되는 조건이 3가지 있습니다.

1) 사용자 활동이 없는 30분 후: 사용자 상호작용(페이지 조회, 이벤트, 소셜 상호작용, 맞춤 변수 및 전자상거래)이 없이 30분이 지나면 해당 세션은 종료됩니다.

2) 자정: 상호작용(페이지 조회, 이벤트, 소셜 상호작용, 맞춤 변수 및 전자상거래)이 진행되고 있어도 24시가 지나면 해당 세션은 종료되고, 새 세션이 시작한 것으로 간주합니다.

3) 특정 캠페인을 통해 방문 후 다른 캠페인을 통해 다시 방문한 경우: 즐겨찾기를 통해 특정 웹사이트에 접속했다 떠난 뒤, 다른 광고(ex. 애드워즈)를 클릭하여 같은 웹사이트로 접속하면 새 세션이 시작한 것으로 간주합니다. 캠페인 소스가 변경되었기 때문입니다.

사용자 (Users)

선택된 기간 내에 적어도 한 번 이상의 세션을 발생시킨 순 사용자의 수치를 말합니다.

웹사이트에 삽입하는 GA 추적 스크립트(analytics.js)는 _ga 쿠키와 클라이언트 ID를 사용자에게 부여하는데, 한 번 이상의 세션이 있어야만 부여과정을 진행합니다. 이 클라이언트 ID를 가진 사용자 수를 ‘사용자(UV)’ 지표로 나타냅니다. (쿠키와 클라이언트 ID의 자세한 사항은 이전 포스팅 ‘쿠키와 클라이언트 ID 이해하기’에서 확인할 수 있습니다.)

‘사용자(UV)’ 지표를 확인할 때에는 기간을 유념하며 확인해야 합니다. 한번 부여된 _ga 쿠키/클라이언트 ID가 유지된다면 1년 이후에 접속해도 여전히 같은 한 사람으로 GA는 인식합니다. 즉 기간을 1년으로 잡아 보고서를 확인하면 사용자가 아무리 여러 번 접속했어도 사용자 지표는 ‘1’로 표기됩니다.

2. 예시로 살펴보는 지표 변화

사용자 흐름을 보고 페이지뷰 수 (PageViews), 세션 (Sessions), 사용자 (Users) 지표 도출하기

이 활동만으로 파악되는 누적 페이지뷰 수, 세션, 사용자 지표를 살펴보면 다음과 같습니다.

A Page 접속 후	B Page 접속 후	C Page 접속 후
페이지뷰 수	1	2	3
세션	1	1 (*세션 추가 X)	2 (*세션 추가 O)
사용자	1	1 (*동일 사용자)	1 (*동일 사용자)

왜 그런지 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

사용자가 처음 A Page에 접속하면 A Page에 삽입된 GA 추적 코드에 의해 _ga쿠키/클라이언트 ID가 부여되어 ‘1명의 사용자’로 인식하고, 첫 방문으로 ‘1번의 세션’으로 확인합니다. 5분간 A Page를 조회하며 ‘1번의 페이지뷰 상호작용’을 일으켰다고 GA가 인식합니다.

사용자가 B Page에 접속하면 B Page의 GA 추적 코드로 또 다른 ‘1번의 페이지뷰 상호작용’을 확인합니다. A Page 접속 당시 심어진 _ga쿠키와 클라이언트 ID를 통해 동일한 ‘1명의 사용자’로 계속 인식합니다. GA는 세션 종료 조건이 발생하지 않으면 첫 세션이 발생한 페이지에서만 세션을 카운트한다는 규칙이 있습니다. 세션 종료 조건이 없었으므로 A Page와 동일한 세션 내 접속된 B Page에서 세션은 추가 카운트되지 않습니다.

사용자가 상호작용 없이 30분 후 C Page에 방문하며 ‘1개의 새로운 세션’이 카운트됩니다. C Page의 GA 추적 코드로 새로운 ‘1번의 페이지뷰 상호작용’을 확인합니다. B Page와 마찬가지로 A Page 접속 당시 심어진 _ga쿠키/클라이언트 ID를 통해 동일한 ‘1명의 사용자’로 계속 인식합니다.

타임테이블을 보고, 페이지뷰 수 (PageViews), 세션 (Sessions), 사용자 (Users) 지표 도출하기

총 2일 기준, 기본 지표는 아래와 같습니다.

페이지뷰 수 (PageViews) : 6
세션 (Sessions) : 4
사용자 (Users) : 3

타임 테이블도 자세히 살펴봅시다.

09:00~09:20, A라는 새로운 사용자(사용자 1 카운트)가 웹사이트에 처음 방문(세션 1 카운트)하여 방문 페이지를 봅니다(페이지뷰 1 카운트).

10:00~10:35, 쿠키를 삭제하는 바람에 A가 또 다른 새로운 사용자(사용자 1 카운트)로 인식됩니다. 새 방문(세션 1 카운트)에선 방문 페이지, 새 페이지 2건을 조회(페이지뷰 3 카운트)합니다.

23:59~00:01, 새로운 사용자(사용자 1 카운트) B가 웹사이트에 처음 방문(세션 1, 페이지뷰 1 카운트)합니다. 자정이 넘어 새로운 세션으로 간주하고(세션 1, 페이지뷰 1 추가 카운트) 접속이 종료됩니다.

3. 결론

탄탄한 기본이 뒷받침될 때, 위대한 발견을 할 수 있습니다. GA를 도입하자마자 복잡한 분석에 매몰되기보다 GA의 기본 지표와 작동 원리를 이해하는 시간을 꼭 가져보세요. 회사 데이터에 대한 이해가 깊어질 것이라고 확신합니다. 기본 중 기본인 페이지뷰 수, 세션, 사용자 지표부터 정복하고, 분석 지표로 사용해 보세요!

출처 : http://www.mightyhive.co.kr/ga360/metrics_in_ga/

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