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구글 애널리틱스 v4는 그 직전 버전인

유니버설 애널리틱스와 구조적으로 많이 다릅니다.

 

구글에서 일하는 개발자들에게도

서비스의 구조 변화는 달갑지 않은 도전이겠지만

 

구글이 Urchin을 인수한 후에도 계속하여 개선했지만

현재의 인터넷 사용 방식과 기술은 많이 달라졌기 때문에

인터넷 세계에서 큰 영향력을 행사하는 구글도

기반 구조를 변경할 수 밖에 없었을 것 같습니다.

 

그런데

대폭적인 변화 시기에도 유지되는 요소가 있습니다.

 

바로 이벤트 추적 모델입니다.

 

구글 애널리틱스의 버전과 무관하게

이 모델을 이해하셔야 다양한 데이터를

정확하게 이해하고 시사점을 판단하실 수 있습니다.

 

1. 이벤트의 정의부터!

 

구글 애널리틱스에서 이벤트는

방문자가 웹 페이지 상에서 행하는 여러가지 행위 중에서

페이지뷰를 발생시키지 않는 행위를 의미합니다.

 

이 문장이 다소 혼란스럽게 느껴지시면

아래의 페이지를 살펴보시고

페이지뷰(=페이지 전환)라는 행위의 의미를

좀 더 깊게 이해하셔야 합니다.

 

http://singleview.co.kr/blog/18843

 

기술적으로도 과거와 달리

Ajax와 같은 비동기 백그라운드 통신 기술이

웹페이지에서도 매우 자주 적용되기 때문에

페이지뷰를 발생시키지 않지만 

매우 중요한 사용자 행위의 비중은 계속 증가합니다.

 

예를 들어,

유튜브 홈페이지에서 어떤 영상을 보다

광고 건너뛰기 버튼을 누르는 행위의 발생 빈도는

유튜브 운영진에게 매우 중요한 의미일 수 있습니다.

 

유튜브_열람_행위.png

 

구글 애널리틱스 초기 버전에서는

사용자가 발생시키는 이벤트를

페이지뷰에 적재하여 전송했습니다.

 

임시 방편으로 개발자의 업무 강도를 줄였지만

두 가지 심각한 문제가 악화되서 

독립적인 이벤트 추적 모델을 개발했습니다.

 

*.

페이지뷰가 심각하게 과대 평가되는 문제

 

*.

페이지뷰가 아닌 이벤트를 따로 살펴볼 수 없는 문제

 

구글 애널리틱스 개발팀은

이 두 가지 문제에서 완전히 해방되고 싶었기 때문에

이벤트 추적 데이터를 방문자 데이터와 분리시켜 버렸습니다.

 

그 결과,

구글 애널리틱스의 데이터 요소는

아래와 같은 형태로 설명할 수 있습니다.

 

방문자(=Visitors)

방문(=Visits)

페이지 조회(=Pageviews)

행위(=Events)

 

더하여,

사용자가 이벤트를 발생시킬 때마다

구글 애널리틱스는 횟수를 기록합니다.

 

그래서 이벤트 보고서에서

기간 별 총 발행 횟수 정보를

쉽게 확인할 수 있습니다.

 

2. 이벤트를 측정하려는 이유가 가장 중요합니다.

 

결론부터 말씀드리면

여러분이 운영 목적을 모른다면

구글 애널리틱스의 이벤트 추적을

지시하는 것도 불가능에 가깝습니다.

 

그 이유를 살펴보시면

이벤트 추적의 의미를 더 깊게 검토하실 수 있습니다.

 

대부부의 사용자가

구글 애널리틱스와 같은 도구를 사용하려는 이유는

운영하는 웹 사이트의 성과나 효율 등을

사용자 경험이라는 복잡한 과정을 기준으로

분석하려는 것이기 때문입니다.

 

예를 들어,

 

"웹 사이트의 자체 검색 기능을 사용하는 사람은

검색 기능을 사용하지 않는 사람과 어떻게 같고 다른가?"

 

와 같은 복잡하게 연계되는 질문에서

구글 애널리틱스와 같은 도구를

사용해야 하는 필요성이 시작됩니다.

 

위와 같이 예를 든 질문조차도

당시에 웹 사이트에서 제공하는 검색 기능에 관한

어떤 종류의 고민에서 발생할 수 밖에 없습니다.

 

구글 애널리틱스는

이러한 질문에 답을 찾는 과정에서

방대한 데이터 수집과 정제와 관련된 복잡성을

상당히 대신해 주는 역할일 뿐입니다.

 

하지만

이벤트 추적과 관한 설정은

구글 애널리틱스에 위임할 수 없습니다.

 

왜냐하면

구글 애널리틱스는 당신이 웹사이트를 운영하는

목표를 지극히 당연히도 모르기 때문입니다.

 

예를 들어,

당신의 웹사이트를 방문한 잠재 고객이

검색 기능을 이용하면 기대할 수 있는 재무 가치를

당신은 짐작이라도 하지만 구글 애널리틱스는 당연히 모릅니다.

 

그래서

당신이 짐작하는 검색 행동의 재무 가치가 타당한지

구글 애널리틱스가 이해할 수 있도록

이벤트 추적과 관련된 여러가지 정보를 일려주는 것입니다.

 

좀 더 쉽게 말하면,

이벤트 추적을 설정하는 것입니다.

 

한번 더 강조하는 핵심은

이벤트 추적 설정 과정보다 중요한 것은

정확한 질문이라는 점입니다.

 

3. 이벤트와 관련된 데이터 모델을 이해하셔야 합니다.

 

구글 애널리틱스의 이벤트 모델은 5요소와

매우 간략한 설명은 아래와 같습니다.

 

Objects

DOM이라는 또 다른 방대한 구조를 공부하기 싫다면 무시하세요.

 

Category

추적하려는 이벤트의 대분류를 표시하는 태그입니다.

 

Actions

'click' 과 같은 일반적인 사용자 행위로 이해할 수 있습니다.

 

Labels

일반적인 사용자 행위를 식별하는 태그입니다.

 

Values

action과 label로 식별한 Event에 할당할 어림짐작의 재무 가치입니다.

 

좀 더 자세히 알아볼까요?

 

Objects

 

사이트 내 검색 텍스트 입력란과 같은 

HTML 페이지의 구성 요소입니다.

 

Java Script와 같은 snippet code를 직접 다루지 않으신다면

구글 애널리틱스 보고서에는 표시되지 않기 때문에

이해가 어려우셔도 일단 넘어가셔야 하는 요소입니다.

 

Category

 

실제의 구글 애널리틱스 보고서를 보시면 직관적입니다.

 

이벤트_추적_카테고리.jpg

 

보고서 위쪽의 빨간 테두리를 보시면

아래와 같이 계층화된 세 가지 디멘젼으로 

구분하는 것을 쉽게 이해하실 수 있습니다.

 

Event Category

Event Action

Event Label 

 

저희가 현명한 분석을 위해서는

반드시 데이터 모델을 이해하셔야 한다고

권유하는 이유를 좀 더 공감하셨을 것 같습니다.

 

정확한 분석을 하려면

수집 데이터가 충분하고 정확해야 하고

 

수집 데이터가 충분하고 정확하려면

이벤트 추적 설정을 정확하게 해야 합니다.

 

결국 이 모든 과정과 결과는

데이터 모델을 정확히 이해하시는 것으로만

시작하실 수 있습니다.

 

Actions

구글_애널리틱스_action.jpg

두번째 데이터 모델 요소인 action을 매우 간단히 살펴보면

사이트 방문자 행위 그 자체입니다.

 

사이트 내 검색 텍스트 입력란을 click하여 focus on하거나

검색어를 key in하는 것과 같이

object와 연결되어 발생할 수 있는 사용자 행위입니다.

 

Java Script를 조금이라도 다뤄보셨다면

위의 문장에서 굳이 영문으로 표시한 단어를

좀 더 쉽게 공감하실 수 있습니다.

 

저희가 예를 들고 있는 가상의 질문인

"웹 사이트의 자체 검색 기능을 사용하는 사람은

검색 기능을 사용하지 않는 사람과 어떻게 같고 다른가?"

의 사례를 좀 더 확장해 보면

최소한 세 가지 경우로 분리할 수 있습니다.

 

*. 검색을 아예 하지 않은 사람

*. 검색을 하려다 포기한 사람

*. 최종 검색한 사람들

 

구글 애널리틱스가 세 가지 경우를 식별할 수 있도록

이벤트 추적 설정을 하려면 운영자가

이 세 가지 경우를 직접 구상할 수 있어야 합니다.

 

이벤트 추적 목표가 명확하면

추적 기술과 관련된 문제는 외부 전문가가 해결할 수 있습니다.

 

Labels

 

'click' 과 같은 일반적인 사용자 행위를

식별하는 태그라는 설명이 매우 난해하다면

아래의 실제 보고서를 보시면 완전히 이해하실 수 있습니다.

 

이벤트_추적_라벨.jpg

 

구글 애널리틱스는 추적한 이벤트를

카테고리 -> 액션 -> 라벨이라는 계층 구조로 분류합니다.

 

다양한 상황에서 발생한 이벤트를

정확하고 풍부한 관점으로 분석하기 위해서입니다.

구글 애널리틱스는 가능한 상세하게 구분하는

데이터 모델을 제공합니다.

 

저희가 수 년간 여러 프로젝트를 운영한 결과,

더 세분화되는 계층 구조는 실효성이 없다고 공감했습니다.

 

Values

 

구글 애널리틱스 이벤트 추적 데이터 모델의

가장 마지막 요소는 분류한 이벤트의 부여하고 싶은

어림짐작의 재무 가치입니다.

 

저희가 어림짐작이라고 표현하는 이유는

재무 가치를 명시하지 않아도 된다는 의미입니다.

 

현실적으로 결제 완료라는 이벤트의

재무 가치만 명확하게 확정할 수 있습니다.

 

예를 들어,

자사몰에서 판매가가 3만원인 제품의 상세 페이지를

유심히 살펴보는 이벤트의 재무가치는 얼마로 예상해야 할까요?

 

조금만 생각해도 이 이벤트 후

발생 가능한 이벤트는 아래와 같이 다양합니다.

 

*. 살펴봤지만 오늘 구매하지 않음.

*. 살펴봤지만 한 달뒤에 자사몰에서 구매함.

*. 살펴봤지만 자사몰에서 구매하지 않고 오픈마켓 최저가 구매함.

*. 살펴보고 2개 이상을 구매함.

*. 살펴보고 10개 구매했지만 바로 반품해 버림.

 

예상이 어렵기 때문에

그저 동일한 규칙으로 모든 이벤트에 재무 가치를 부여하면

비교하여 판단하는 과정에서 시사점을 발견할 수 있다는 점만

이해하시면 충분할 것 같습니다.

 

4. 구글 애널리틱스는 도구일 뿐입니다.

 

서로 다른 도구의 장단점을 비교하거나

단일 도구의 특성을 평가하는 노력이 무의미하진 않지만

 

근본적인 원리를 깊고 넓게 이해하면

어떤 도구이던 현명하게 활용할 수 있다는

당연한 진리가 더 의미가 있을 수도 있습니다.

 

그래서

이벤트 추적에 관해서

구글 애널리틱스를 보다 더 현명하게 활용하시려면

구글 애널리틱스의 한계도 명확히 이해하셔야 합니다.

 

예를 들어,

 

"특정 기간 방문수가 몇명인가?"

 

와 같은 단순하거나 단편적인 질문에서는

구글 애널리틱스와 같은 도구가

기대보다 유용하지 않거나 오히려 더

번거로울 수 있다는 점을 이해하셔야 합니다.

 
구글 애널리틱스가
네이버 프리미엄 로그 분석과 다를 게 없는데
화면만 복잡하다고 주장하시는 분들이
바로 단순하거나 단편적인 질문을 기준으로
웹 사이트를 운영하시는 경우입니다.
 

또한

유니버설 애널리틱스의 설계 철학은

아래와 같은 질문에 대한 답을 찾는 것이었습니다.

 

"운영하는 자사몰의 전월 매출액은 얼마인가?"

"검색 엔진에서 어떤 키워드를 검색하여 내 웹사이트에 방문하는가?"

 

참고로,

구글 애널리틱스 v4에서는 

이러한 질문에 대한 답을 찾는 노력을

포기하는 것이 더 현명합니다.

 

예전에도 무통장 입금과 같이

구글 애널리틱스로 확정 사건을 전송할 수 없는

결제 방식에서 오차가 발생했는데

 

최근에는

네이버페이와 같이 방문자를 자사몰에 돌려보내지 않는

결제 대행 서비스도 등장했기 때문입니다.

 

더하여,

최근 브라우저의 보안 정책이 계속 강화되면서

HTTP_REFERRER 헤더에서 확인할 수 있는

유용한 정보가 축소되기 시작했습니다.

 

이제 직전 페이지의 키워드 쿼리를 확인할

합법적인 방법이 사라졌다는 의미입니다.

 

*.

구글 애널리틱스의 이벤트 추적 기능과 관련된

데이터 모델을 지나치게 자세히 다뤘다고 생각하실 수도 있습니다.

 

하지만

다음 편에서 구글 애널리틱스의

이벤트 추적 코드 구현을 살펴보시면

당연히 알아야 하는 기본 지식이라는 점을

쉽게 동의하실 것 같습니다.

 

다음 편 보러 가기

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