기여 분석 (3) GA4 기여 분석 모델 지원 중단 (feat. 쿠키리스)
GA4에서 일부 기여 분석 모델이 지원 중단 되었습니다
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얼마 전, GA4에서 꽤 큰 업데이트가 있었어요. 기여 분석 모델 중에서 ‘첫 번째 클릭’, ‘선형’, ‘시간 가치 하락’, ‘위치 기반’ 모델이 지원 중단된 것인데요. 기존에 서비스하고 있던 기여 분석 모델 중 상당수가 사라지게 되었습니다. 2023년 11월부터는 ‘마지막 클릭’ 또는 ‘데이터 기반’ 모델만 사용할 수 있어요.
그런데 왜?
이번 업데이트는 마케팅 업계를 흔들고 있는 ‘쿠키리스’와도 관련이 있습니다. ‘쿠키리스’를 설명하려면 ‘쿠키’가 무엇인지부터 살펴봐야겠네요.
쿠키 Cookie
사용자가 웹사이트에 재방문했을 때 웹사이트를 빠르고 편리하게 사용할 수 있도록 저장하는 작은 데이터 조각
e.g. 검색어 정보, 방문한 웹사이트 정보, 로그인 정보, 장바구니에 담아놓은 상품 정보 등
‘겨울 코트'를 한번 검색했다가 인스타그램을 하고 있는데 겨울 코트 광고가 줄줄이 뜨고, 장바구니에 담아놨던 운동화가 블로그 배너 광고에 떠서 ‘뭐야, 내 마음을 읽었나’ 했던 적 한번쯤 있으시죠? 쿠키를 활용한 개인 맞춤형 타겟 광고를 보신 거예요. 이렇게 개인의 온라인 활동 내역을 마케팅 활동에 활발하게 사용하게 되면서, 몇 년 전부터는 개인정보 노출에 대한 우려가 높아지고 개인정보 보호 정책이 강화되기 시작했습니다. 개인정보 보호 정책이 강화되면서 마케팅에 데이터 활용이 어려워졌어요.
데이터의 종류
퍼스트 파티 데이터(First-Party Data): 회사가 내 고객에게 수집한 데이터
세컨드 파티 데이터(Second-Party Data): 다른 회사의 퍼스트 파티 데이터
서드 파티 데이터(Third-Party Data): 메타와 구글 같은 제 3자를 통해 얻을 수 있는 데이터
가장 크게 이슈가 되고 있는 부분은 서드 파티 데이터 활용이 불가능해졌다는 점인데요. 메타와 구글 같은 광고 플랫폼에서 제공해주던 개인의 온라인 활동 기록 데이터를 더 이상 제공해주지 않고, 따라서 기업들은 개인의 활동 내역에 따른 맞춤형 광고를 보여주기 어려워졌습니다. 
퍼스트 파티 데이터의 경우에도 데이터를 활용하기 어려운 방향으로 바뀌고 있어요. 브라우저의 쿠키 저장 기간이 더 짧아졌기 때문이에요. 사파리의 경우 7일, 크롬이나 파이어폭스는 30일로요. 기여 분석에서는 이 퍼스트 파티 데이터가 중요한 역할을 합니다.
 
예를 들어볼게요. 쿠키 저장 기간이 30일이라고 할 때, 인스타그램 광고를 보고 상품 구매까지 10일 걸린 사용자가 있다고 해볼게요. 쿠키 저장 기간이 30일이라는 건 상품 구매 이전 30일 동안 이 사용자가 어떤 채널을 거쳐왔는지 모든 데이터를 저장하고 있다는 뜻이 됩니다. 그럼 이 사용자가 인스타그램 광고를 본 데이터를 우리가 가지고 있겠죠. 그럼 인스타그램 광고에 전환 기여도를 할당해줄 수 있습니다.
자, 이제 쿠키 저장 기간이 7일로 짧아진 상황을 가정해볼게요. 그렇다면 똑같이 10일 전에 인스타그램 광고를 보고 온 사용자가 있다고 해볼게요. 우리는 이 사용자가 상품 구매를 하기 7일 전까지의 데이터만 확인할 수 있기 때문에 이 사용자가 인스타그램 광고를 봤다는 정보를 알 수 없습니다. 이 상품 구매, 전환 건에 대한 기여도를 제대로 배분해줄 수 없게 된 거죠.
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이렇게 우리 웹사이트에 방문한 사용자의 유입 경로를 쿠키에서 계속 저장하고 있어야 나중에 전환이 되었을 때 기여 분석을 통해 각 채널의 기여도가 얼마나 되는지 계산을 할 수 있는데요. 이제 쿠키를 저장하는 기간이 짧아졌기 때문에 전환에 오랜 시간이 걸리는 경우 앞단에서 어떤 채널을 통해 접속했는지 알기 어려워진 것이죠.
쿠키리스 시대를 맞아 기존 규칙 기반 모델들이 마주한 문제
기여 분석 모델을 크게 나눠보면, 규칙에 기반해 기여도를 배분하는 규칙 기반 모델과 데이터 기반 알고리즘에 의해 기여도를 배분하는 데이터 기반 모델이 있습니다. 규칙 기반 모델에는 마지막 클릭, 첫 번째 클릭, 선형, 위치 기반, 시간 가치 하락 모델이 있어요. (규칙 기반 모델에 대해 자세한 내용이 궁금하시다면 기여 분석 (2) GA4에서 기여 분석 시작하기 글을 참고해주세요.) 규칙 기반 모델 중 마지막 클릭 모델을 제외한 모든 모델이 이번 업데이트로 사라지게 되었습니다.
규칙 기반 모델은 각각의 전환에 영향을 준 채널들의 기여도를 계산합니다. 그런데 사용자가 전환까지 거쳐온 전체 경로를 알기 어려워졌기 때문에 기여도를 제대로 배분하기 어려워졌어요.
데이터 기반 모델의 경우 각 채널과의 상호작용 여부와 시점이 사용자의 전환 가능성에 미치는 영향을 파악합니다. 개별 전환의 기여도를 할당하는 것이 아니라 전환에 미치는 각 채널의 영향력을 파악해 특정 상황에서의 전환 가능성을 계산하게 됩니다. 각 전환의 개별 경로를 모두 알지 못해도 됩니다.
이런 상황으로 인해 머신러닝 기반의 데이터 기반 모델이 규칙 기반 모델을 대체하게 되었습니다. GA4에서도 이번 업데이트에서 마지막 클릭 모델을 제외한 규칙 기반 모델을 모두 버렸고요. 다른 플랫폼에서도 규칙 기반 모델은 결국 없어지게 될 거예요.
그럼에도 불구하고 규칙 기반 모델을 알아야 하는 이유
규칙 기반 모델에 대해 열심히 공부했는데 이제 규칙 기반 모델이 다 사라진다니 혹시 좌절하신 분 계신가요? 그럴 필요 없습니다. 마케팅 성과를 복합적으로 이해하려면 규칙 기반 모델에 대해서도 이해하고 있어야 합니다. 다양한 마케팅 채널들이 전환에 어떻게 영향을 주는지 이해할 수 있는 사고의 틀을 제공해줄 수 있어요. 마케팅 성과를 복합적으로 이해하는 방법에 대해서 더 자세한 이야기가 궁금하시다면 “마케팅 성과 분석의 모든 것 (feat. GA4)” 세미나에서 만나요!
마케팅 성과 분석의 모든 것 (feat. GA4)


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마케팅 채널의 성과를 어떻게 판단할 수 있을까요? 

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어떤 모델을 선택해야 되는지 정답은 없습니다. 하지만 우리 서비스의 특성을 잘 알아야 적절한 기여 분석 모델을 선택할 수 있습니다.

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