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UA vs GA4 달라진 점 6가지

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Google Analytics(GA)는 앱이나 웹에서 발생하는 고객의 행동 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 도구입니다. 이 도구에 여러 버전이 있는데요. 2013년부터 서비스하던 Universal Analytics(UA)의 서비스 종료가 2023년 7월 1일자로 예정되어 있어요. UA 이후 버전인 Google Analytics 4(GA4)로 전환이 필요한 시점입니다.
이번 글에서는 UA에서 GA4로 전환을 고민하고 계시는 분들에게, GA4와 UA의 차이점에 대해서 알려드리려고 합니다.
 
간단히 요약해보면 GA4에서 달라진 점 6가지는 아래와 같습니다.
  1. 이제는 사용자의 모든 활동을 '이벤트'로 저장합니다. 페이지뷰, 이벤트, 소셜 등 여러 유형으로 구분되어있던 복잡한 데이터 모델은 안녕!
  1. 페이지 조회, 스크롤 등 6가지 이벤트를 자동으로 수집하는 향상된 측정 기능을 지원합니다.
  1. 웹, 앱 데이터를 통합해서 수집 및 분석이 가능합니다. 다양한 기기에서 일어나는 사용자들의 활동을 연결하여 분석해보세요.
  1. 세션 수 집계 방식이 변경되었습니다. GA4로 전환 후 세션 수 차이가 난다면 집계 방식 차이 때문일지도 몰라요.
  1. 유료 버전 GA 360에서 제공되던 ‘빅쿼리 raw 데이터 내보내기’ 기능을 무료로 지원합니다. GA로 수집한 데이터를 GA 콘솔에서 보는 것 뿐 아니라 Raw 레벨부터 가공하고 분석해보세요.
  1. 유료 버전 GA 360에서 제공되던 ‘탐색분석’ 기능을 무료로 지원합니다. UA에서는 정해진 보고서의 형태로 데이터를 볼 수 있었다면, GA4에서는 사용자가 직접 다양한 방법으로 분석할 수 있도록 분석의 자율성을 줬습니다.
 

GA의 역사 간단하게 둘러보기

짧게 GA의 역사를 둘러볼게요. 구글은 Urchin 이라는 웹 로그 분석 툴을 만드는 Urchin Software Corp를 2005년에 인수합니다. 아래 그림에서 보이는 Classic Analytics 라는 서비스는 Urchin 6 버전이었어요. 2013년에 Classic Analytic는 Universal Analytics(UA)로 재탄생합니다. 지금 대부분의 웹 로그 분석을 하시는 분들이 쓰고 있는 버전이 바로 UA죠.
모바일 시장이 점점 커지고, 중요해지면서 UA가 하던 웹 로그 수집 및 분석 역할을 해 줄 모바일 앱 용 솔루션이 필요해졌어요. 구글은 2014년에 Firebase 라는 모바일 앱을 위한 통합 백엔드 플랫폼을 만드는 회사를 인수했습니다. 그리고 2016년에 Google Analytics for Firebase 라는 모바일 앱 용 분석 서비스를 내놓습니다. 시간이 지나면서, 웹에서 발생하는 데이터와 앱에서 발생하는 데이터를 통합해서 분석해야 할 필요가 점차 많아졌고 2020년에 Google Analytics for Firebase 서비스를 발전시킨 Google Analytics 4가 출시되었습니다.
 
 

GA4에서 달라진 점 6가지

1. 이제는 사용자의 모든 활동을 '이벤트'로 저장합니다

UA에서 페이지뷰, 이벤트, 전자상거래 등 여러 유형으로 구분되어 있는 데이터 모델과 달리 GA4에서는 모든 사용자와의 상호작용을 이벤트로 수집합니다. 훨씬 간결해졌죠.
GA4의 이벤트는 단순하고, 유연한 구조를 가지고 있습니다. 이벤트 이름은 필수로 지정해주어야 하고, 이벤트와 관련된 추가 정보는 매개변수(parameter)에 저장합니다. 예를 들어, 사용자가 특정 페이지에 방문했을 때 발생하는 이벤트의 이름은 ‘page_view’이고, 이 이벤트는 page_title, page_location, page_referrer 등 추가 정보를 담고 있는 매개변수들과 함께 저장됩니다.
 
UA hit types
GA4
Page view
Event
Event
Event
Social
Event
Transaction/e-commerce
Event
User timing
Event
Exception
Event
App/screen view
Event
 
 

2. 페이지 조회, 스크롤 등 6가지 이벤트를 자동으로 수집하는 향상된 측정 기능을 지원합니다.

사용자가 이벤트를 직접 만들기도 하지만, ‘향상된 측정’이라는 기능을 이용하면 GA4 태그를 사이트에 설치만 하고도 페이지 조회, 스크롤, 이탈 클릭 등 총 6가지의 이벤트를 자동으로 수집할 수 있습니다.
 
관리 > 해당 GA4 속성 선택 > 데이터 스트림 > 해당 데이터 스트림 선택
관리 > 해당 GA4 속성 선택 > 데이터 스트림 > 해당 데이터 스트림 선택
 
향상된 측정으로 수집하는 이벤트의 종류와 수집 조건은 아래와 같습니다. 더 자세한 내용을 알고싶으시면 [GA4] 향상된 이벤트 측정 문서를 참고해주세요.
 
이벤트
트리거
page_view (페이지 조회)
페이지가 로드되거나 활성 사이트에서 브라우저 기록 상태가 바뀔 때마다 이 이벤트가 자동 수집됩니다. 수집 기능은 사용 해제할 수 없습니다.
scroll (스크롤)
사용자가 각 페이지에서 처음 하단에 도달할 때(즉, 세로 기준으로 페이지의 90% 이상이 표시될 때) 수집됩니다.
click (이탈 클릭)
사용자가 현재 도메인에서 나가는 링크를 클릭할 때마다 수집됩니다. 기본적으로 외부 클릭 이벤트는 현재 도메인 외부로 연결되는 모든 링크에 대해 발생합니다. 교차 도메인 측정 용도로 구성된 도메인으로 연결되는 링크는 외부 연결 링크 클릭 이벤트를 트리거하지 않습니다.
view_search_results (사이트 검색)
사용자가 사이트 검색을 할 때마다(URL 쿼리 매개변수가 있을 경우 사이트 검색을 한 것으로 간주) 수집합니다. 기본적으로 URL에 5개 매개변수(q, s, search, query, keyword) 중 하나가 있으면 이 이벤트가 트리거됩니다. 필요한 경우 다른 매개변수에서 검색어를 찾도록 이 옵션을 구성할 수 있습니다.
video_start, video_progress, video_complete (동영상에 호응)
삽입된 동영상에서 JS API 지원이 사용 설정된 경우 다음 이벤트가 트리거됩니다. (video_start: 동영상 재생이 시작될 때 / video_progress: 동영상 재생 시간이 전체 시간의 10%, 25%, 50%, 75%를 넘을 때 / video_complete: 동영상이 끝날 때)
file_download (파일 다운로드)
사용자가 파일(일반 파일 확장자 포함)로 연결되는 링크를 클릭할 때 트리거됩니다. 다음 정규식과 일치하는 파일 확장자가 이벤트를 트리거합니다. pdf|xlsx?|docx?|txt|rtf|csv|exe|key|pp(s|t|tx)| 7z|pkg|rar|gz|zip|avi|mov|mp4|mpe?g|wmv|midi?|mp3|wav|wma
 
 

3. 웹, 앱 데이터를 통합해서 수집 및 분석이 가능합니다.

GA4에서는 보기(’View’)의 개념이 없어지고, 하나의 GA4 속성에서 웹, 앱 데이터를 통합하여 조회할 수 있습니다. 사용자가 로그인을 할 수 있는 서비스라면 User ID를 이용하여 개별 사용자가 다양한 기기 및 플랫폼에서 발생시키는 활동을 연결하여 분석할 수 있습니다.
 
 
 

4. 세션 수 집계 방식이 변경되었습니다.

세션이란 일정한 기간 내에 웹사이트에서 발생한 사용자 상호작용의 집합입니다. GA에서는 기본적으로 30분 동안 활동이 없으면 세션이 종료된 것으로 정의합니다. 예를 들어, 사용자가 이벤트를 발생시키고 30분 동안 다른 활동을 하지 않았다면 세션을 종료합니다. 그리고 사용자가 다시 활동을 시작했을 때 새로운 세션 Id를 발급합니다. UA와 GA4는 세션 집계 방식에도 차이가 있을 뿐 아니라 여러 다른 요인으로 세션 개수에 차이가 발생할 수 있습니다.
 

활성 사용자의 차이

GA4에서는 page_view 이벤트를 자동으로 수집하기 때문에 사용자 활동이 자동으로 감지되지만, UA는 그렇지 않습니다. 따라서 GA4의 활성 사용자 수가 더 많이 집계될 수 있습니다.
 

세션 수 집계 방식의 차이

GA4는 세션 중간에 캠페인 소스가 변경될 때 새 세션을 생성하지 않는데, UA에서는 이 경우 새 세션을 생성합니다. 또한 세션이 날짜를 통과하는 경우(예를 들어, 밤 11시 55분에 시작해서 자정 12시 5분에 종료됨) GA4는 세션을 1회로 계산하지만 UA는 자정에 새 세션을 시작합니다.
 

Late hits

즉시 전송되지 않은 이벤트(Late hits)의 경우 GA4에서는 최대 72시간 늦게 도착하는 이벤트까지 처리됩니다. GA4가 이런 이벤트를 처리하는 시간이 더 길기 때문에 UA보다 더 많은 세션을 생성하게 됩니다. 예를 들어, 사용자가 웹사이트를 탐색하는 중에 인터넷 연결이 끊겼다가 48시간 후에 다시 연결된다고 가정했을 때 GA4는 이 이벤트를 처리하는 반면 UA는 처리하지 않습니다.
 
이외에 UA와 GA4 사이에 세션 수의 차이가 발생할 수 있는 더 많은 요인을 알고싶다면 [UA→GA4] 유니버설 애널리틱스와 Google 애널리틱스 4 데이터 비교를 참고해주세요.
 
 

5. 빅쿼리 raw 데이터 내보내기 기능을 무료로 지원합니다.

BigQuery는 구글의 클라우드 데이터베이스 서비스 입니다. 유료 버전인 GA360에서만 제공되던 BigQuery 연동 기능을 GA4에서는 누구나 무료로 사용할 수 있게 되었습니다. BigQuery에서는 집계된 데이터가 아닌, 이벤트 단위의 데이터를 SQL이라는 언어를 이용해 직접 분석할 수 있습니다. 또한 BigQuery에 다른 서비스 데이터를 저장하고 있다면 그 데이터들과 GA4에서 수집한 사용자 행동 데이터를 연결하여 분석하는 것도 가능합니다.
 
관리 > 해당 GA4 속성 선택 > BigQuery 링크
관리 > 해당 GA4 속성 선택 > BigQuery 링크
 
GA4 데이터를 BigQuery로 내보내는 방법에 대해서 더 궁금하시다면 BigQuery (1) 빅쿼리에 데이터를 연결하는 3가지 방법를 참고해주세요. GA4 데이터 분석 캠프를 수강하고 계신다면 6주차 수업에서 이 내용을 다루게 됩니다.
 
빅쿼리를 이용해 조회한 GA4 이벤트 데이터
빅쿼리를 이용해 조회한 GA4 이벤트 데이터
 

6. 탐색분석 기능을 무료로 지원합니다.

유료 버전인 GA360에서만 제공되던 분석 허브 기능을 GA4의 탐색 탭에서 이용하실 수 있습니다. UA와 비교해서 GA4는 기본으로 제공되는 보고서의 수가 많이 줄었는데요. 보고서의 갯수가 줄어든 가장 큰 이유는 아무래도 ‘탐색 분석' 기능이 추가되었기 때문일 것 같습니다. 탐색 탭을 클릭하면, 여러 분석 템플릿을 볼 수 있습니다. 이 템플릿들을 이용해서 다양한 분석을 할 수 있습니다.
 
GA4 탐색 분석 기능
GA4 탐색 분석 기능
 
UA에서는 정해진 보고서의 형태로 데이터를 볼 수 있었다면, GA4에서는 사용자가 직접 다양한 방법으로 분석할 수 있도록 분석의 자율성을 줬습니다. 사용자 개인의 역량이 더 필요해졌다고도 볼 수 있을 것 같습니다. 데이터 분석가의 입장에서는 굉장히 반가운 기능입니다. GA4 데이터 분석 캠프를 수강하신다면 2주차부터 5주차에 걸쳐 탐색 분석 기능을 활용해 퍼널 분석, 리텐션 분석, 매출 분석을 하는 방법을 배우게 되실겁니다.
 
 

마무리

UA에서 GA4로의 이전은 단순히 보고서 인터페이스만 바뀌는게 아닙니다. 데이터 모델부터 새로운 추가 기능들까지 학습을 해야하는 것은 물론이고, UA에서 잘 쓰고 있던 보고서들을 더 이상 쓸 수 없다는 점이 답답하신 분들도 있을 것 같습니다. 그러나 세션 중심의 분석 사고에서 벗어나 사용자 중심의 분석을 하고, 여러 플랫폼의 데이터를 통합 분석하는 것은 거스를 수 없는 시대의 흐름인 것 같습니다. GA4의 데이터 모델과 세션 정의 방식이 UA보다 세련된 방식이라는 것도 반박할 수 없는 사실입니다. 이외에 탐색 분석, BigQuery 등 사용자에게 분석의 자율성을 준 부분도 직접 사용해보니 매우 유용합니다.
또, GA4 속성을 만든다고 해서 기존의 UA 속성이 사라지는 것은 아니고 2023년 7월 1일까지는 계속 사용을 할 수 있습니다. 어차피 겪어야 할 시행착오라면 하루라도 빨리 겪어봐야 더 빠르게 정확한 분석을 할 수 있지 않을까요? GA4 도입을 고민하고 계시는 분들이라면 웹사이트에 GA4 연결하기 (1) GA4를 웹사이트와 연결하는 세 가지 방법를 읽어보시기를 권합니다.
 
 
 

참고 자료

윤선미데이터 분석가

어느새 7년차 데이터 분석가이고, 4년째 데이터 분석 교육을 하고 있습니다. 데이터리안 멤버들과 함께 일하면서 데이터의 힘을 더 믿게 되었습니다.

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