#08-3. GA 계정 설정과 관리
■ GA 트랙킹 코드 및 계정 설정
GA를 설정하기 위해서는 우선 구글 계정이나 구글 이메일 계정을 가지고 있어야 한다. 안드로이드 기반의 스마트폰에서 앱 마켓을 이용하기 위해서는 구글 계정이 필수적이기 때문에 대부분 이미 구글 계정을 가지고 있을 것이다. 그러나 개인용 계정과 업무용 계정을 분리하여 사용하는 것을 권장하며, 이를 위하여 새로 업무용 구글 계정을 만드는 것이 필요하다(https://support.google.com/accounts/answer/27441?hl=ko&ref_topic=3382296). 기업에서 개인 계정으로 운영할 경우 직원의 부서 이동이나 퇴사 등 사건이 발생 시, 소중한 데이터 관리에 큰 문제가 생기는 경우가 빈번하기 때문이다.
GA를 통하여 웹사이트에 대한 정보를 획득하기 위해서는 우선 트래킹 코드의 생성이 필요하다. [사용자 계정]을 만들기 위한 첫 단계로 GA 접속 후 톱니바퀴 모양의 '관리(admin)' 아이콘을 클릭하여 후 '관리자' 화면에 접속하여 '계정 만들기'를 클릭한다(관리 아이콘의 위치는 현재 GA버전에서는 웹페이지 왼쪽 최하단에 위치함). 계정 만들기에서는 계정 설정 → 측정대상 (웹) 설정 → 속성 설정이 차례로 진행된다. 우선 계정 설정에서는 관리 목적으로 구분하기 위한 적절한 계정 이름을 임의로 설정한다. 그 이후에는 측정하고자 하는 대상이 웹사이트 인지 혹은 앱 등 응용프로그램인지를 선택하여야 한다. GA는 웹사이트 방문자 정보뿐만 아니라 모바일기기에 설치되는 앱 사이트 이용 정보의 수집도 가능하다. 목적에 맞게 설정한 이후에는 구체적인 웹사이트의 속성 값을설정한다. 참고로 웹사이트 선택 시 pc기반의 인터넷은 물론이고 스마트폰이나 반응형 웹으로 이용하는 정보도 확인가능하므로, 스마트폰에서 웹사이트를 이용하는 경우도 웹사이트로 확인가능하다. 앱은 게임 앱, 증권 앱 등 설치되는 앱에 대한 이용만을 추적한다.
이렇게 설정된 속성값은 GA 서버와 웹사이트를 식별할 수 있도록 내 사이트의 URL 정보를 제공한다. 본 저자가 운영하는 정보 블로그 게시판(sooupforlee.tistory.com)이라면 아래와 같이 입력하고 적절한 업종과 국가, 시간대로 입력한다. 특히 기준 시간은 향후 광고 캠페인을 전개할 때 하루치 데이터를 파싱(parsing)하여 축적하는 기준 시간이 되기 때문에 반드시 대한민국이나 마케팅 대상이 되는 국가에 맞도록 조정하여야 한다. 이후 수정이 용이하지 않을 수 있으니, 초기 설정에 주의하자.
이런 과정을 완료하고 이후 GA 이용약관에 동의하면 GA는 추적 id와 더불어 html 코드로 작성된 트래킹 코드를 제공한다. 해당 트래킹 코드를 분석 대상 웹 페이지 html 프로그래밍의 <head> 태그 밑에 복사하여 붙여 넣거나, 혹은 추적 id를 입력하면 이후 모든 데이터는 GA 서버에 자동으로 전송하게 된다. 추적 id는 일부 블로그 서비스나 앱에서 GA를 간편한 플러그인 서비스로 제공할 경우에 단지 id를 입력하는 것만으로도 사용이 가능하다. 아래는 GA가 제공하는 일반적인 트래킹 코드이다.
■ Tag Assistant를 통한 데이터 신뢰성 확인
통계 분석에서 자주 언급되는 이야기 중에 ‘쓰레기가 들어오면 나가는 것도 쓰레기(Garbag-in, Garbage-out)’이라는 표현이 있다. 축적된 분석 대상 데이터의 품질이 조악하다면, 그 어떤 전문가가 아무리 최고 수준의 통계분석을 진행하더라도 그 결과물을 신뢰할 수 없다는 의미이다. GA가 웹사이트나 앱으로부터 수집하는 데이터 역시 데이터 품질에 이상이 있다면 이에 기반한 의사결정의 신뢰성이 흔들리며, 분석 자체의 의의를 찾기가 어렵게 된다. 따라서 트랙킹 코드를 설치한 이후에는 유입되는 데이터의 신뢰성이나 정합성을 확인하여야만 한다. 특히 트랙킹 코드가 중복 삽입되는 경우 불필요한 데이터가 유입되거나, 데이터가 중복하여 축적되는 경우들이 발생할 수 있으며, GA 보고서 전반의 신뢰성을 현저하게 떨어뜨리게 된다.
데이터의 신뢰성을 확인하기 위하여 실시간 보고서 등을 보면서 점검할수도 있지만, 그보다는 GA의 확장 프로그램들을 사용하는 것이 효율적이다. 태그 어씨스턴트(Google Tag Assistant)는 GA의 생산성 확장을 위한 대표적인 프로그램이며, 설치 시 트래킹 코드와 관련하여 자동으로 데이터 검수를 진행해 준다. 해당 웹사이트(c11.kr/drs1)를 방문하여 설치를 진행하면 구글 크롬 브라우저 상단에 확장 기능과 관련된 별도의 썸네일 메뉴가 생성된다. 썸네일 메뉴의 설정(톱니모양 아이콘) 오른쪽에 있는 더보기 메뉴 → Auto Validation On을 차례로 선택하면 태그 어씨스턴트의 기능이 활성화되며, 이후부터는 본인이 운영하는 사이트를 포함하여 어떤 사이트에 접속하더라도 자동으로 태그 어씨스턴트가 실행된다. 만일 해당 사이트에 GA 트래킹 코드가 적절하게 삽입되어 있다면 청색의 태그 모양 아이콘과 GA 트랙킹 코드가 표시될 것이다. 사소한 오류가 있는 경우에는 초록색, 심각한 오류가 있는 경우에는 적색이 표시된다. 적색으로 오류가 발생되거나 중복된 GA 트랙킹 코드가 보일 경우에는 GA의 설정에서 중복 값을 점검해야 한다.
■ 계정, 속성, 보기의 이해
다시 구글 계정을 이용하여 GA에 로그인한 후 GA의 화면 왼쪽 아래의 관리 메뉴를 먼저 확인한다. 관리 메뉴는 GA에서 핵심적인 구실을 하는데, 관리에서 GA 분석에 필요한 설정값들을 수정하면, 이는 이후 보고서에 반영되어 분석에 사용된다. 관리 메뉴에 들어가 보면 GA의 관리 메뉴는 계정(account) → 속성(property) → 보기(view)의 순서로 수직적으로 연결된 3단계 트리(tree) 구조로 구성된 것을 볼 수 있다.
사례로 설명하면 계정으로는 기업명인 '삼성전자'나 프로젝트명으로 '삼성 마케팅스쿨'이라는 계정명을 가질 수 있다. 그 다음 단계로 삼성전자라는 하나의 계정은 PC용 웹페이지(예: www.samsung.com), 모바일용 웹페이지(예: m.samsung.com) 혹은 특정 브랜드를 위한 마이크로 사이트(예: www.galaxy11.co.kr) 등 한 개 이상의 속성을 가지고 있을 수 있다. 또한 www.samsung.com이라는 하나의 속성은 원본 데이터 세트, 백업용 데이터 세트, 모바일만 모은 데이터 세트, 소셜 미디어로 유입된 데이터 세트 등 다수의 보기를 가질 수 있다. 이처럼 Tree형 구조를 갖게되는 것은, 보통 한 기업의 다수의 웹사이트를 운영중이며, 각각 웹사이트 하나하나 마다 여러개의 데이터셋을 가질 수 있음을 고려한 조치이다. 인터넷 마케팅 증가에 따라 기업의 대표 홈페이지 이외에 이벤트 홈페이지, 브랜드 홈페이지 등으로 웹사이트가 분화되고 있으며, 하나의 웹사이트에 쌓인 정보도 분석 대상과 목적에 따라 원본 이외에 여러벌의 카피본이나 특수목적의 데이터셋이 필요해지고 있음을 생각하자.
실제로 GA 데모 계정의 경우에는 계정명은 'Demo account', 속성 명은 'Google merchadise store(shop.googlemerchandisestore.com), 보기는 Master view, Test View, Raw Data View의 3개를 가지고 있다. 속성을 복수로 지정할 경우 다수의 웹이나 앱을 처리할 수 있다. 또한, 보기를 여러 데이터 세트로 구분함으로써 GA의 운영 혹은 다양한 실험의 진행 과정에서 데이터 원본이 손상되거나 변조될 가능성에 대비할 수 있게 하는 것이 목적이다. 이들 각각은 세부적인 설정이 가능하다.
1) 계정: 기업 전체 또는 프로젝트 단위로서 분석 관리를 하기 위한 최상위 단위 그룹이며, 다른 사용자들에게 GA 사용 권한을 부여하거나 사이트가 속한 동일 업종 내 평균과 벤치마킹 비교를 할지 여부 등을 선택할 수 있다. 권한은 계정뿐만 아니라 속성이나 보기에서도 각각 부여할 수 있는데, 상위 단계에서 부여한 속성은 그 권한이 하위 단계에서도 상속된다. 즉, 계정에서 부여받은 권한은 속성이나 보기에서도 그대로 적용되지만, 반대로 보기에서 부여받은 권한은 그 윗 단계인 속성이나 계정에는 적용되지 않는다.
2) 속성: 데이터 분석의 실제 대상이 되는 웹이나 모바일 앱 단위별로 추가하거나 설정하는 정보 그룹이다. 속성 단위에서 타인에 대한 사용 권한 부여나 세션(session) 시간에 대한 기준 설정도 가능하다. 특히 속성 설정에서는 광고 기능 중 '인구통계 및 관심 분야 보고서 사용' 메뉴를 활성화하고 해당 메뉴의 활성화 기능이 포함된 새로운 html 형식의 추가된 트랙킹 코드(예: ga('require', 'displayfeatures');)를 받아서 웹사이트의 <head>에 삽입할 필요가 있다. 이 메뉴를 활성화하면 구글은 기업의 웹사이트를 방문한 방문객의 PC에 자동으로 쿠키(cookie) 파일을 설치하게 되고, 이를 이용하여 나이, 성별, 관심 분야 등 고객이 회원 가입 시 제공하지 않은 개인적인 인적 정보도 추정함으로써 더욱 세부적인 분석이 가능해진다.
3) 보기(view): 웹이나 앱 단위의 정보 그룹이 산출한 실제 데이터가 축적된 데이터베이스 단위이다. 보기 이름, 웹사이트 URL 주소를 변경할 수 있고 보기 단위에서 타인에 대한 사용 권한을 설정할 수 있다. 보기는 기본 값으로 '모든 데이터 보기'가 하나 생성되지만, 훈련 중인 신입 사원이나 외부 광고대행사 등 특정인에게 제한된 데이터 세트에만 접근 권한을 주거나 중국과 한국 등 지역적으로 나누어서 개별적으로 캠페인을 전개하는 등 보기를 분리할 필요가 다수 생길 수 있다. 이처럼 발생할 필요 목적에 따라 전체 데이터의 복사본을 추가적인 보기(view)로 만들거나 제한된 데이터 보기(view)를 만듦으로써 GA 운영의 효율성과 원본 데이터의 보호가 가능하다. 이러한 목적을 가진 다양한 데이터를 보유한 보기는 보고 시간대를 달리하거나, 필터(filter)를 적용함으로써 만들 수 있다.
다만 새로 생성된 보기(view)의 데이터 축적은 보기를 만드는 시점을 시작으로 이루어지며, 그 이전의 과거 데이터는 축적되지 않는다. 또한 보기는 보고서를 볼 때 적용함으로써 작동한다. 보기 생성 기능은 원본 데이터베이스를 가공해야만 생성되기 때문에 불특정 다수가 동시에 이용하는 GA 데모 버전에서는 정책상 허용하지 않고 있으므로 자신의 사이트에 GA를 설정한 이후에여 비로서 활성화되는 것을 볼 수 있다. 그 이외에 기준 시간대(국가), 기준 통화 등에 대한 정보를 수정하거나 더는 필요가 없는 보기는 삭제할 수 있다.
■ 사이트검색 기능의 추가 설정
보기 설정중 눈여겨볼 것은 하위 메뉴 중 '사이트 검색(site search) 추적'이다. 이 기능을 활성화할 경우에는 일단 사이트에 유입된 방문객이 사이트 내에서 어떤 내용을 검색하는지 내부 검색어를 추가로 추적할 수 있다. 검색어는 네이버나 구글과 같은 외부 검색엔진을 통하여 들어오는 외부 검색어와 더불러, 도착한 사이트 내의 자체적인 검색 기능을 이용한 내부 검색으로 나누어질 수 있다.
이를 이용하기 위해서는 사이트 내부에서 검색 시 이용하는 검색어 매개변수(query parameter)를 확인하여야 한다. 검색어 매개변수는 검색어를 검색창에 입력하였을 때 웹브라우저의 주소창에서 확인할 수 있다. 보통 URL 주소 내 검색어 앞에 매개변수 구분자가 표시된다. 일례로 청주대학교(www.cju.ac.kr)의 검색 창에서 '마케팅'이라는 단어를 검색하면 url은 아래처럼 변경된다. 즉 'query=마케팅'이라는 부분을 확인할 수 있는데, 이 query가 매개 변수 검색구분자이다.
이제 확인한 매개변수(query)를 입력하면 이제 부터 방문객이 우리 사이트 내에서 어떤 정보를 주로 검색하고 이용하는지 내부 검색 키워드에 대한 추적과 검색이 가능하다.
■ GA 보고서상의 NP(not provided)의 확인
GA의 유입 보고서나 키워드 보고서 등을 살펴볼 때 상당한 비율의 정보가 제공되지 않음, 즉 Not provided (NP) 형태로 제시되고 있다. 현재 본 저자가 운영하는 사이트의 경우에도 최근 70%에 육박하는 자연어 키워드가 NP 형태로 보고되고 있다. 이처럼 NP로 보고되는 경우에는 GA를 적용하더라도 사용자에 대한 정보를 확인할 수 없다. 이는 일반적으로 사이트의 방문자가 구글 검색 등 SSL 연결상태에서 검색하였을 때 발생한다. SSL 상태로 방문한 경우 보통 URL 주소창이 자물쇠 모양의 잠금 표시와 더불어 보편적인 http:// 가 아니라 https://로 시작되는 경우들이다. 이는 2011년 부터 구글이 적용한 개인정보보호 정책의 일환으로서, SSL인증서가 적용된 상태에서의 검색 등 이용 기록을 더 이상 공개하지 않기로한 정책의 결과이다. 그러나, NP의 증가는 어낼리틱스 분석자가 정확한 정보에 접근할 수 없는 장애요인이 되고 있다.
이를 완전히 해결하기는 어렵지만, 보고서의 필터(filter) 기능을 통하여 우회적인 방법으로 NP에 대한 정보를 모을 수 있다. 필터 기능을 통하여 새로운 필터를 만든 이후, 필터의 맞춤 설정 고급기능을 이용하여 캠페인 용어, 페이지 제목등을 셋팅해주자. 이 필터 셋팅은 여전히 사용자가 어떤 키워드로 검색하고 들어왔는지 등 NP에 대하여 완전한 해결책은 아니지만, 자신이 관리하는 웹 서비스에서 어떤 포스팅을 통하여 검색하여 왔는지에 대한 정보는 추가 제공해준다. 이를 통하여 NP 정보에 대한 부분적 이해가 가능하다.
: 이 원준 (meetme77@naver.com)
'해보자! 퍼포먼스 디지털마케팅 > 8. 애널리틱스의 이해' 카테고리의 다른 글
| [Chapter 08-2] 애널리틱스 분석과 캠페인 관리 : GA의 이해와 보고서_revised (9) | 2019.12.27 |
|---|---|
| [Chapter 08-1] 애널리틱스 분석과 캠페인 관리 : 데이타 기반의 마케팅 관리 (8) | 2019.10.09 |
