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김 더하기 씨는 꿈에 그리던 치킨집을 막 창업하여 홍보하느라 정신없이 바쁘다.

홍보를 시작하니 손님들이 조금씩 늘어나기 시작한다. 손님은 늘어나지만 홍보비도 계속해서 나가고 있다. 

김 더하기 씨는 여러 가지 홍보 중에 손님들이 무엇을 보고 왔는지 어떤 광고를 본 손님들이 주문을 많이 하는지 궁금해졌다.

"전단지도 돌리고, 현수막도 걸었는데 어떤 광고를 보고 치킨을 주문했을까?"

"어떤 광고를 보고 치킨을 주문한 사람들이 주문을 많이 할까?"

"전단지와 현수막 광고를 모두 본 사람은 어떤 광고를 봤기 때문에 실제로 치킨을 주문했을까?"

"어떤 광고를 보고 치킨을 주문한 사람들의 평균 구매액이 높을까?"

김 더하기씨가 이렇게 고민을 하는 사이, 온라인 쇼핑몰 회사 마케터인 김 빼기 씨도 비슷한 고민을 하고 있다.

"페이스북 광고도 하고, GDN 광고도 했는데 어떤 광고를 통해서 유입된 후 우리 제품을 구매했을까?"

"어떤 광고를 통해 유입된 고객의 구매 전환률이 높을까?"
"페이스북 광고와 GDN 광고를 둘다 클릭한 고객은 어떤 광고를 통해 구매를 결정한 것일까?"

"어떤 광고를 통해 유입된 고객의 평균 구매액이 높을까?"

우리는 오늘 김 빼기씨의 고민을 해결해보고자 한다.

그 첫번째가 바로 GA UTM 코드로 맞춤 캠페인을 만들어 어떤 채널에서 어떤 광고를 통해 우리 웹사이트 유입되었는지를 파악하는 것이다.

GA UTM 코드란?

GA UTM 코드는 웹사이트 주소 뒤에 꼬리표처럼 붙어 우리 웹사이트에 유입되기 전 어디서 유입되었는지 링크 정보를 전달하는 역할을 수행한다. 

http://www.my-site.co.kr/?utm_source=facebook&utm_medium=ad&utm_campaign=2020ss&utm_content=BB

랜딩페이지 : http://www.my-site.co.kr

UTM 코드 :? utm_source=facebook&utm_medium=ad&utm_campaign=2020 ss&utm_content=BB_Video1

이처럼 UTM 코드를 광고나 유입이 예상되는 링크에 추가하여 맞춤 캠페인을 생성해두면 유입경로를 명확하게 파악할 수 있다.

URL에 붙는 'UTM 파라미터' 값 각각에 대한 내용을 알아보자.

그렇다면 위에서 임의로 만든 UTM코드를 한번 해석해보자.

utm_source=facebook : 페이스북 매체

utm_medium=ad : 광고

utm campaign=2020ss :  2020년 봄여름 시즌

utm content=BB_Video1 : BB크림 영상

UTM코드를 통해 맞춤 캠페인을 생성하였기 때문에 '페이스북 2020년 봄여름 시즌 BB크림 영상을 통해 유입된 고객'을 정확하게 구분하여 분석할 수 있게 되었다.

그렇다면 맞춤 캠페인 생성을 위해선 매번 url을 직접 세팅해야 할까?

그렇지 않다.

구글에서 제공하는 campaign url builder를 통해 쉽게 맞춤 캠페인 url을 생성할 수 있다.

이제 utm 코드를 활용하여 맞춤캠페인 URL을 만드는 방법은 알게 되었다.

그렇다면 GA에서 어떻게 확인할 수 있을까?

맞춤 캠페인으로 유입경로 확인

우선 우리가 추적하고 싶은 맞춤캠페인 URL을 생성했다면 실시간 보고서를 활용하여 잘 작동하는지 확인해볼 수 있다.

Campaign url builder를 통해 테스트용 맞춤캠페인 url을 생성하였다. 

https://everyplus.tistory.com/?utm_source=utm_test&utm_medium=gaplus

실시간 보고서

위 링크를 통해 접속한 후 '매일 더하기'와 연동되어 있는 GA계정 [실시간 보고서] - [트래픽 소스]를 확인 하자.

아래 실시간 보고서를 확인해보면 매체/소스에 맞춤 캠페인 URL로 세팅한 값이 표시되고 있다.

소스는 utm_source에 세팅한 'utm_test'

매체는 utm_medium에 세팅한 'gaplus'

어떤 소스/매체에서 유입되었는지 실시간으로 확인이 가능하며 맞춤캠페인 url이 정상적으로 작동하는 걸 확인할 수 있다.

소스/매체 보고서

웹사이트 유입경로 분석을 위해 가장 많이 활용하는 보고서는 '소스/매체'이다.

[획득]-[전체 트래픽]-[소스/매체] 보고서에서 다양한 맞춤 캠페인을 세팅하여 운영하더라도 각 캠페인별 데이터를 한 눈에 확인할 수 있다.

[소스/매체 보고서 간단 활용 Tip]

• 광고 채널별 성과 분석
• 페이스북, 인스타그램, 블로그 등 자사에서 운영하는 Owned media에서 유입되는 유저 분석
• 광고, 홍보 채널 콘텐츠별 A/B 테스트 성과 분석

#'보조 측정기준'을 활용하여 UTM 코드로 세팅한 맞춤 캠페인 URL 하위 단계(캠페인, 콘텐츠)까지 분석

GA에 수많은 분석 기능이 있지만 맞춤캠페인을 생성하여 소스/매체를 분석할 수 있을 정도라면 나도 GA 할 줄 알아요!라고 얘기할 수 있다. 광고 성과, 소재 AB테스트, 운영 채널별 성과 등 다양한 방식으로 활용하여 우리가 운영하는 광고와 채널, 콘텐츠의 성과를 높일 수 있도록 하자.

GA 보고서 이해하기

GA 계정에 로그인하고 메인 화면 왼쪽을 보면 보고서 항목들이 보인다.

이제 어떤 보고서를 통해 우리가 원하는 데이터를 확인할 수 있는지 각 보고서를 파악해보자.

1. 실시간 보고서

실시간 보고서는 지금 우리 웹사이트에서 어떤 일들이 일어나고 있는지 실시간 데이터를 확인할 수 있는 보고서이다.

[실시간 보고서-개요]를 보면 현재 실시간 접속자 수, 유저들이 방문하고 있는 페이지, 어떤 지역에서 접속하고 있는지 등의 데이터를 실시간으로 볼 수 있다.

실시간 보고서에는 개요뿐만 아니라 위치, 트래픽 소스, 콘텐츠, 이벤트, 전환수 등의 하위 보고서들이 있다.

위치 보고서는 위치 정보를 상세하게 안내해주는 보고서이다.

트래픽 소스 보고서는 어떤 채널에서 현재 유입된 유저들인가를 파악할 수 있는 보고서이다. 추후에 배우겠지만 UTM Parameter를 통해 채널별로 트래킹 URL을 생성하여 다수 채널에 홍보를 진행하였다면, 현재 어떤 채널에서 유입이 되고 있는지를 실시간으로 확인할 수 있다.

콘텐츠 보고서는 현재 어떤 페이지에 몇 명의 사용자가 접속해 있는지를 확인할 수 있으며, 이벤트 보고서는 우리 웹사이트에서 어떤 이벤트들이 발생하고 있는지 볼 수 있다.

마지막으로 전환수 보고서는 우리가 세팅해놓은 '목표'들이 실시간으로 얼마나 달성되고 있는지를 확인할 수 있다.

2. 잠재고객 보고서

잠재고객 보고서는 우리 웹사이트에 들어온 유저가 어떤 특성을 가지고 있는지 파악하는 보고서이다. 하위 보고서에는 대표적으로 인구통계, 관심분야, 지역, 행동, 기술, 모바일 등이 있으며 각 보고서를 확인하며 우리 웹사이트가 어떤 타겟에게 집중해야 하는지, 새롭게 확장할 수 있는 타겟이 누구인지 등을 파악할 수 있다. 예를 들어 여성 향수 브랜드 웹사이트에서 기존 주요 타겟은 2030 여성이었는데 의외로 20대 남성 전환율이 높았다. 이런 경우 20대 남성이 여자 친구에게 향수를 선물하기 위해 많이 유입되어 전환되는 경우라고 판단할 수 있으며 이를 통해 20대 남성을 타겟으로 채널을 확장하고 콘텐츠를 만들어 캠페인을 운영할 수도 있다.

3. 획득 보고서

마케터라면 GA에서 가장 많이 활용하는 보고서이다. 

어떤 채널에서 어떤 콘텐츠를 통해 우리 웹사이트로 유입되었고 얼마만큼 목표를 달성했는지 확인할 수 있다.

마케터라면 광고 캠페인을 운영하며 다양한 채널에 노출시킨 후 어떤 채널에서 유입되어서 목표로 전환되었는지 분석하여 최적의 매체를 찾아나가는 과정이 필요하기 때문에 획득 보고서를 잘 활용하는 게 무엇보다 중요하다.

특히 추후에 포스팅할 UTM Parameter를 통해 맞춤 캠페인 설정하는 방법을 통해 획득 보고서 활용도를 높여보자.

4. 행동 보고서

행동 보고서는 우리 웹사이트에 방문해 어떤 행동을 했는지 분석해주는 보고서이다. 어떤 페이지를 보고 갔는지, 무엇을 검색했는지, 어떤 이벤트를 하고 나갔는지 등 확인이 가능하다. 즉 앞서 획득 보고서에선 웹사이트에 오기 전 어디서 왔는지를 확인할 수 있으며, 행동 보고서는 유입된 후 어떤 행동들을 했는지 확인할 수 있다.

특히 행동 흐름 보고서를 통해 우리 웹사이트에 유입된 유저들이 어떤 페이지로 이동하며 어떤 행동들을 했는지 한눈에 파악할 수도 있다.

5. 전환 보고서

전환 보고서는 우리가 KPI로 생각하는 목표 달성에 관한 보고서이다. 웹사이트에 우리가 설정해놓은 각각의 목표들이 얼마나 달성되었는지에 대해 상세히 확인할 수 있다.

[전환 보고서-목표-유입경로 시각화]를 통해 웹사이트 내 목표 단계들인 퍼널을 분석할 수 있다. 예를 들어 온라인 쇼핑몰 사이트라면 [상세페이지-장바구니-결제페이지-구매완료] 이렇게 퍼널을 잡아볼 수 있다. 각 단계별로 이탈률을 파악하고 이탈률을 낮춰 최종 목표까지 전환율을 높일 수 있도록 분석 가능한 데이터를 볼 수 있다.

각 보고서는 자주 확인하다 보면 빠르게 익숙해져서 활용할 수 있다. 다만, 보고서에서 원하는 데이터를 쉽게 파악하기 위해선 '맞춤 캠페인 설정', '목표 설정', '세그먼트 설정' 등을 앞으로 배워보자.

GA 추적 코드도 설치하고 기본 보기 필터도 세팅을 완료하였다.

이제 GA 계정에 우리 사이트로 유입되는 트래픽이 보이기 시작했다.

하지만 세션, 이탈률, 사용자 등 용어들이 정확하게 무엇을 의미하는지도 도저히 모르겠다.

오늘은 GA 분석을 위한 본격적인 첫 단계 기초 용어를 함께 공부해보자.

GA 기초 용어

1. 세션

세션은 방문자가 웹사이트를 방문하면 발생한다. 즉, 사용자들이 우리 웹사이트를 몇 번이나 방문하였는지를 의미하는 지표이다.

세션은 1명의 사용자가 여러 번 우리 웹사이트를 방문한다면 여러 세션이 발생할 수 있다.

여기서 중요한 건 '발생할 수 있다'라는 점이다.

처음 세션을 공부할 때 가장 많이 헷갈릴 수 있는 부분이기 때문이다.

그렇기 때문에 세션이 종료되고 새로운 세션이 발생하는 기준을 정확히 알아야만 한다.

※새로운 세션이 카운팅 되는 경우

①30분 동안 아무런 이벤트(클릭, 페이지 이동 등)가 발생하지 않는 경우

예를 들어 A라는 사용자가 샴푸를 사기 위해 인터넷 쇼핑을 하며 여러 상품을 이동하며 보다가 B 샴푸 상세페이지를 보던 중 밥 먹을 시간이 되어 그대 켜놓고 밥을 먹은 뒤 31분 뒤에 들어와 B샴푸를 장바구니에 담고 결제를 했다.

이런 경우 A라는 사용자는 1명이지만 2개의 세션이 카운팅 되어진다.

하지만, A라는 사용자가 밥을 30분 안에 먹고 왔다면? 그런 경우 세션은 1개로 카운팅이 된다.

②24시(자정)를 넘기는 경우

A라는 사람이 3월 19일 23시50분에 매일더하기 블로그에 들어와 포스팅을 보던 중 24시가 넘어 3월20일이 되었다. 그런 경우 3월19일에 세션이 1개 카운팅 되며, 3월 20일에도 세션이 1개 추가로 카운팅이 된다.

3월19일 = 세션 1

3월 20일 = 세션 1

A 사용자 = 총 세션 수 2

③브라우저가 바뀔 때(브라우저마다 별도 쿠키 생성)

브라우저가 바뀔 때도 세션이 각각 카운팅이 된다.

예를 들어 크롬 브라우저로 A라는 웹사이트로 들어가니 인터넷 익스플로러를 통해 접속을 권장한다는 메시지가 나온다. 이럴 때 인터넷 익스플로러로 다시 해당 사이트에 접속하게 되면 세션은 각각 따로 발생한다.

④캠페인이 변경될 때

캠페인이란 한 사용자가 웹사이트 유입 시 검색 키워드, 추천 사이트, 캠페인 태그가 추가된 URL을 달리하는 경우 새로운 세션이 카운팅 된다.

예를 들어 A 사용자가 'B'라는 키워드를 검색해서 상위 노출된 매일더하기 블로그를 통해 유입된 뒤 블로그를 나간 후 'C'라는 키워드를 검색했을 때 'C' 키워드는 '키워드 광고'로 매일더하기 블로그를 노출시키고 있으며 이를 통해 다시 유입이 된 경우 세션이 각각 잡힌다.

'B' 자연 검색 키워드 -> 블로그 유입 = 세션 1

'C' 광고 키워드 -> 블로그 유입 = 세션 1

A 사용자는 총 세션 수 2로 카운팅이 된다.

2. 사용자 수(UV : Unique Visitor)

사용자 수는 특정 기간(최대 90일)에 발생한 모든 세션을 포함한 순 방문자 수이다.

사용자 수 기준을 90일로 설정한 경우 A라는 사용자가 90일 동안 우리 웹사이트에 와서 수많은 세션을 만들어도 '사용자 수'는 1로 카운팅이 된다는 의미이다.

3. 페이지뷰

페이지가 조회된 수이다.

4. 순 페이지뷰

동일한 세션에서 동일한 사용자가 발생시킨 페이지뷰는 중복으로 집계하지 않은 순 페이지뷰 수이다.

예를 들어 A라는 사용자가 인터넷 쇼핑몰에 들어가 A라는 상품페이지를 본 뒤 C라는 상품페이지로 이동했다가 다시 A 상품페이지로 갔을 때 '순 페이지뷰 수'는 2로 카운팅이 된다.

A 상품페이지 -> B 상품페이지 -> A 상품페이지 = 순 페이지 뷰 수 2

A 상품페이지 -> B 상품페이지 -> C 상품페이지 = 순 페이지 뷰 수 3

5. 세션 당 페이지 수

세션당 발생한 평균 페이지 조회 수이다.

즉 1개 세션에서 몇 개의 페이지를 이동했는지를 분석할 수 있는 지표이다.

세션 당 페이지 수가 적다면 우리 웹사이트 내에 콘텐츠가 부족하다는 판단을 할 수 있으며 이에 대한 개선을 고민해볼 수 있다.

6. 평균 세션 시간

전체 시간(초)을 모든 세션 수로 나눈 값이다.

180초 동안 3개 세션이 발생했다면 평균 세션 시간은 60초이다. 

평균 세션 시간이 지나치게 낮다면 콘텐츠 질이 좋지 않아 오랜 시간 우리 웹사이트에 머무리지 않는 다는 의미라고 볼 수 있으며 컨텐츠 질 개선이 필요하다고 판단할 수 있다.

7. 이탈률(Bounce Rate)

사용자가 웹사이트에 접속하여 아무런 상호작용도 하지 않고 바로 페이지를 종료하는 비율이다.

흔히 볼 수 있는 경우로 인터넷 기사를 보던 중 실수로 광고 팝업을 클릭해서 사이트에 접속하게 되면 바로 종료를 해버릴 때 이탈률로 측정된다.

8. 종료율(Exit Rate)

특정 페이지에서 세션이 종료되는 비율이다.

인터넷 언론사에서 A기사를 보고, B기사를 보고, C기사를 본 뒤  브라우저를 종료하였을 때 C기사 페이지 종료율로 잡히게 된다. 종료율이 타 페이지에 비해 높다면 해당 페이지의 UI/UX나 콘텐츠 퀄리티 질이 낮은지 고민해볼 필요가 있다.

※이탈률과 종료율 차이 비교

사용자 A : A페이지 클릭 후 상호작용 없이 인터넷 창 종료

사용자 B : B페이지 -> A페이지 콘텐츠 읽은 후 인터넷 창 종료

A페이지 이탈률 : 50%

A페이지 종료율 : 100%

A페이지 유입은 2번 있었지만 상호작용 없이 바로 이탈한 건 1번으로 이탈률은 50%이다.

반면에, A페이지에 유입은 2번 되었지만 2번 모두 A페이지에서 종료되었기 때문에 종료율은 100%이다.

지난 포스팅에선 GA를 시작하기 위해 GA 계정 생성과 추적 코드 삽입 방법을 알아보았다.

https://everyplus.tistory.com/7

이제 GA를 활용할 수 있는 준비가 되었으니 가장 기본인 GA 계정 구조를 살펴보자!

 GA 계정 구조 

GA 계정 구조는 아래 이미지와 같이 계정-속성-보기 3가지 계층으로 구성되어 있다.

1. 계정

계정은 GA에서 가장 상위에 있는 구성 요소이다. 계정은 일반적으로 1 기업 1 계정을 운영한다.

계정 단계에서는 계정 이름, 국가 등의 계정 설정이나 필터 관리, 사용자 관리를 할 수 있다.

그중 가장 활발하게 사용하는 기능은 권한을 부여할 수 있는 [계정 사용자 관리]이다. 

예를 들어, 에이전시 담당자에게 GA 권한을 줘야 하는 경우 아래와 같은 방법으로 가능하다.

계정- [계정 사용자 관리]를 클릭한 후 나오면 화면에서 오른쪽 상단 +버튼을 누른다.

아래 이미지처럼 권한을 부여받을 이메일 주소를 입력하고, 아래에서 권한 범위를 설정해주면 된다.

다만, 주의해야 할 점은 '수정' 권한은 해당 GA 계정의 모든 기능을 관리자와 동일하게 활용 및 수정할 수 있어 적합한 사용자인지 판단 후 권한을 부여하여야 한다.

또한, 하위 구조인 '속성'과 '보기' 단위에서도 권한을 부여할 수 있으니 참고 바란다.

마지막으로 구글 계정 당 GA 계정은 최대 100개까지 생성이 가능하며, 다수 계정의 권한을 부여받아 운영이 가능하다.

2. 속성

속성은 이전 포스팅에서 삽입한 추적 코드가 생성되는 단위이다.

이 추적 코드가 실행되며 방문자 데이터가 수집된다.

그렇기 때문에 일반적으로 1개 웹사이트에 1개 추적 코드를 심어 운영한다.

속성은 최대 50개까지 만들 수 있다.

예를 들어 '아모레퍼시픽'에는 '이니스프리', '에뛰드하우스', '라네즈' 등의 브랜드가 있으며 각각 웹사이트가 있다. 이때 [계정]은 동일하지만 [속성] 단위에서 각 브랜드별로 추적 코드를 발급받아 각 웹사이트에 심어 운영할 수도 있다.

즉, 1개 계정에서 3개 속성을 설정하여 운영할 수 있다.

3. 보기

보기란 데이터를 어떻게 나누고 어떤 데이터를 집중적으로 분석할지 설정하는 역할을 하며 최대 25개까지 생성이 가능하다.

보기 단위에서 '목표 설정', '필터' 등을 세팅할 수 있다. 

'목표 설정'은 이후에 자세히 다룰 예정임으로 넘어가도록 하겠다.

기본적으로 보기는

1) 원본 보기(raw data view) 

- 가공되지 않은 순수 데이터

2) 메인 보기(main data view)

- 테스트 후 정확하게 수집된 데이터

3) 테스트 보기(test view)

- 여러 가지 데이터 필터링을 테스트하기 위한 보기

3가지는 대부분 필수로 세팅해주며,

추가로 PC/Mobile 각각 트래픽 분석이 세밀하게 필요한 경우

4) 모바일 보기(Mobile View)  5) PC 보기(PC View) 

나누어준다.

속성 당 보기를 3가지로 세팅한다면 아모레퍼시픽 계정의 구조는 위 이미지와 같다.

보기 세팅

1. 보기 추가

[관리]-[보기]-[+보기 만들기]

보기 만들기 화면에서 웹사이트 클릭, 보기 이름, 보고 시간대를 정해준다.

첫 번째 새로 만드는 보기는 이후에 테스트를 마치고 필터를 적용 할 보기인 '메인 보기'를 만들어보았다.

기존에 기본으로 세팅되어 있던 [전체 웹사이트 보기]는 [보기 설정]에서 [원본 보기]로 수정해준다.

위와 같이 쉽게 보기를 만들고 설정 할 수 있다.

이제 보기별로 필터를 적용하는 방법을 알아보자!

2. 기본 필터 세팅

1) 내부 트래픽 제외 필터

IP주소를 통제하여 회사 내부 직원이 접속한 트래픽을 제외하는 세팅이다. 웹사이트로 유입되는 실제 유저들과 내부 직원과는 행동 패턴이 다르기 때문에 정확한 분석을 위해 내부 트래픽을 제외해주는게 정확한 분석에 도움이 된다.

우선 IP 주소를 확인해야 한다. IP 주소는 네이버, 구글 검색 엔진 어디든 'IP 주소'라고 검색 시 확인할 수 있는 사이트들이 노출된다.

그리고 GA 사이트로 이동해 필터 세팅을 아래 순서로 진행해주면 된다.

[설정]-[보기]-[필터]-[필터추가]

필터 추가에서 아래 순서로 세팅을 해주면 위 이미지와 동일하게 세팅이 되어 내부 IP가 제외된다.

①필터 이름 작성

②필터유형 - 사전 정의됨

③사전 정의됨 - 제외 - 해당 UP주소에서 유입된 트래픽 - 일치

④IP 주소 입력

2)PC/Mobile 유입 구분 기기 필터

보기 필터를 통해 PC와 Mobile 유입을 나누어 볼 수도 있다. 

예시로 모바일 유입만 볼 수 있는 보기 필터를 만들어보자.

①필터 이름 작성

②필터유형 - 맞춤

③맞춤 - 제외 - 기기카테고리 - 데스크톱

이렇게 세팅을 해주면 '데스크톱' 즉 PC로 유입되는 트래픽이 제외되어진다.

PC 트래픽만 필터 적용을 하고 싶다면 반대로 '휴대기기'만 제외하면 된다.

다만, '태블릿' 트래픽도 제외를 원한다면 맞춤 필터 설정을 '제외'가 아닌 '포함'으로 변경하고 '데스크톱'으로 세팅해주면 된다.

이제 보기 필터 설정으로 필요한 데이터만 선별해서 분석하자!

GA(Google Analytics)로 웹분석을 시작하려면 GA 계정을 생성하고 웹사이트에 GA 추적 코드 설치가 필요하다.

웹사이트 내 모든 페이지에 적용될 수 있도록 Head 영역에 추가만 하면 쉽게 설치할 수 있다.

개발을 몰라도 10분이면 쉽게 설치 가능하다.

단, 웹사이트 개발 솔루션별로 방식이 다르니 티스토리는 직접 '매일더하기' 블로그에 추적 코드를 심는 방법을 차례대로 보여줄 예정이며, 나머지 플랫폼은 잘 정리된 아이보스 게시글이 있어 참고 링크를 남기겠다.

1. 계정 생성하기

GA(Google Analytics) 사이트(https://analytics.google.com)로 방문한다.

측정 시작 버튼을 클릭한다.

계정 설정 화면이 나오면 계정 이름을 입력한다.

그리고 하단에 Google 제품 및 서비스/벤치마킹/기술 지원/계정 전문가 체크박스가 다 체크되어 있을 건데 그냥 '다음'을 눌러 진행하면 된다.

측정하려는 대상 화면에서는 '웹'을 선택하면 된다.

속성 설정에서는 차례대로 1)웹사이트 이름  2) 웹사이트 URL  3) 업종 카테고리  4) 보고 시간대를 입력 혹은 선택해주면 된다. 처음에 보고 시간대는 '미국' 시간대로 설정되어 있으니 '대한민국'으로 변경해주면 된다.

그리고 약관이 나오면 모두 동의해주면 된다.

약관 동의를 하자마자 추적코드 페이지가 나온다.

GA 계정은 상위 계층에서 하위 계층 3단계로 계정-속성-보기로 나누어져 있다.

'속성' 계층에서 추적 코드를 확인할 수 있다.

(계정 구조에 관한 내용은 추적 코드 삽입 이후 포스팅에서 자세히 다루겠다.

추적 코드 탭에서 범용 사이트 태그(gtag.js)가 바로 분석하려는 웹사이트 head 영역에 심어야 하는 GA 추적 코드이다.

매일더하기 티스토리 블로그에 심을 GA 추적 코드이다.

<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics --> <script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-155292147-1"></script> <script> window.dataLayer = window.dataLayer || []; function gtag(){dataLayer.push(arguments);} gtag('js', new Date()); gtag('config', 'UA-155292147-1'); </script>

자 그러면 이제 티스토리 블로그 관리로 들어와서 꾸미기-스킨 편집을 클린 한다.

스킨 편집창에서 html 편집을 클릭하고

<head>와 </head> 사이 영역 중 원하는 영역에 구글 애널리틱스 사이트에서 발급받은 추적 코드를 그대로 삽입한다.

이렇게 추적코드를 삽입하면 유저가 웹사이트에 방문할 때마다 추적 코드가 실행되어 방문 유저 데이터를 수집하여 GA 서버로 보내준다. 추적 코드는 태그라고도 불리니 참고해두기 바란다.

지금까지 티스토리 블로그에 GA 추적코드 심는 법을 차례대로 보았다. 

하지만 티스토리가 아닌 워드프레스, 카페 24, 고도몰, 메이크샵 등 다른 솔루션에서는 삽입 방법이 조금씩 다르다.

그렇다고 해도 모두 원리가 동일하니 딱 한 가지만 기억하자.

발급받은 추적 코드를 html 내 <head>와 </head> 사이에 심기!

워드프레스, 카페24, 고도몰, 메이크샵 솔루션에서 ga 추적 코드 심는 법은 아래 링크에서 참고하기 바란다.

https://www.i-boss.co.kr/ab-3208-119

2. GA 추적 코드 작동 확인

마지막으로 GA 추적 코드를 심었다면 정상적으로 작동하는지 확인을 해보자.

크롬을 열고 '크롬 웹스토어'로 접속한다.

https://chrome.google.com/webstore/category/extensions?hl=ko

웹스토어에서 'tag assistant'를 검색한 후 'chrome에 추가'한다.

추가하면 크롬 브라우저 오른쪽 상단에 위와 같은 아이콘이 생긴다.

이제 GA로 분석할 웹사이트로 이동해서 오른쪽 상단 tag assistant 아이콘을 클릭한 뒤 Done을 누른다.

다음 화면에서 Enable을 클릭한 후 '새로고침'을 해준다.

아래와 같이 파란색 아이콘이 보이면 정상적으로 GA 추적 코드가 삽입된 것이다.

만약 파란색 아이콘이 아닌 노란색이나 빨간색이 나오는 경우 오류 설명을 확인하여 해결해주어야 한다.

이렇게 ga 추적코드 심는 방법을 한번 쭉 살펴보았다.

다음 시간부터는 본격적으로 GA 기능과 용어에 대해서 함께 공부하도록 하겠다!

'화장품 회사 마케터 김 더하기 씨. 기존 온오프라인 유통에만 집중했지만 대표님이 올해부터는 자사 온라인몰 매출 상승을 높여보자며 김 더하기 씨에게 디지털 마케팅 총괄을 맡겼다. 김 더하기 씨는 바로 디지털 마케팅 전문 에이전시에게 운영을 맡겼다. 에이전시는 먼저 온라인몰에 구글 계정을 만들고 GA 계정을 생성해서 스크립트를 심으라 한다. 어찌어찌 개발자를 통해서 스크립트를 심고 에이전시 담당자에게 관리 권한도 넘겼다. 본격적으로 디지털 마케팅이 시작되고 에이전시가 매일 리포트를 보내준다. 페이스북, GDN, 네이버 광고, 블로그 등 각 마케팅 채널별로 몇 명이 유입되었고 장바구니엔 몇 명이 담았는지, 구매는 얼마나 일어났는지가 리포트에 담겨있다. 하지만 회의 때마다 대표님의 질문이 세세한 질문에 식은땀이 난다. "페이스북에 요즘 A 영상으로 광고하는데 전환율이 몇% 인가요?", "인스타그램, GDN 광고 남녀 전환비율이 각각 어떻게 되나요?", "어떤 채널, 어떤 광고 소재 성과가 가장 높나요?" 김 더하기 씨는 결심했다. GA를 배워야겠다고. 그런데 어디서?

이제 온라인 사업을 하는 회사 마케터라면 GA 기본 지식 정도는 필수인 시대가 되었다.

디지털 마케팅을 공부하며 처음 접한 툴이 바로 Google Analytics 즉 GA였다.

이전에 브랜딩, 카피라이팅, 4P, 포지셔닝, STP 등 크리에이티브나 실행에 초점을 맞춘 마케팅만 접하다 보니 GA는 정말 신기한 툴이었다. 

2005년 구글에서 출시하여 e-nor.com에 따르면 2014년 기준 포춘 500대 기업 웹사이트의 67%가 활용하고 있다고 하니 현재는 더 늘어났을 것으로 예상된다.

국내에서도 내가 패스트캠퍼스 마케팅 스쿨 과정 진행 중이던 2016년 전후로 퍼포먼스 마케팅에 대한 관심이 크게 증가하며 웹사이트를 운영하는 기업들이 분석 툴로 도입하기 시작하였다.

현재는 웹사이트를 운영하며 특히 자사몰을 통해 온라인 판매 비즈니스를 하고 있다면 GA 전자상거래 기능까지 활발하게 활용하는 기업들이 빠르게 증가하고 있다.

자 그럼 본격적으로 GA란 무엇인지 알아보자!

GA란 무엇인가?

“우리가 원하는 목표를 달성하는 고객의 특성, 유입경로, 사이트 내 행동을 분석하는 도구”라고 정의하고 싶다.

간단하게 정리하자면 3가지 정도이다.

1. 우리 웹사이트에 들어온 사람은 누구지?

2. 어디서 왔지?

3. 우리 웹사이트에서 뭘 했지?

상세하게 나열하자면 예를 들면 아래 내용들도 GA를 통해 모두 가능하다.

- '페이스북 광고'를 통해 들어온 유저가 구매 경로(메인 페이지 - 제품 상세페이지 - 장바구니 - 결제 페이지 - 결제 완료 페이지) 중 어디에서 가장 이탈을 많이 했는가?

- '인스타그램 광고'와 '유튜브 광고'를 통해 들어온 유저 중 연령별/성별로 가장 구매 전환율이 높았던 세그먼트는 무엇인가?

- 네이버 블로그 체험단 포스팅을 진행하고 1개월 간 100명 이상 유입된 블로그 중 어떤 포스팅이 가장 구매 전환율이 높았나?

- 구글 검색 광고를 통해 유입된 유저들은 어떤 요일과 시간대에 전환률이 높았나?

- 각 채널별 방문자들의 연령, 성별, 거주 지역은?

복잡해 보이는가?

사실 GA 설치 및 UTM 파라미터, 보고서의 기본적인 이해만 된다면 위와 같은 내용들은 어렵지 않게 확인할 수 있다. 다만, 어떤 정보를 수집하고 가공해서 유의미한 인사이트를 도출해서 마케팅에 적용할지는 마케터의 경험과 능력에 달렸다.

그렇기 때문에 우선은 GA의 기본이라도 차근차근 함께 공부하고자 한다.

앞으로 [GA Plus]는 GA 스크립트 설치법, GA 계정 구조, 필터 적용, GA 보고서 이해, UTM 파라미터, 세그먼트 나누기 등 최선을 다해 정리하고 공유해서 나도 우리 모두 함께 성장하면 좋겠다.

바로 다음 강의 '[GA Plus]10분 만에 끝내는 GA 추적 코드 삽입'으로 GA기본 스터디를 본격적으로 시작해보자!

[GA PLUS]02_10분 만에 끝내는 GA 추적코드 설치법(티스토리, 워드프레스, 카페24, 고도몰, 메이크샵)