구글애널리틱스를 제대로 활용하기 위해서는 기본적으로 데이터 태깅(Data-Tag) 또는 데이터 매핑(Data-Mapping) 작업이 되어 있어야 합니다. 좀 더 쉽게 설명하자면 우리가 운영하는 ‘데이터 마켓’에서 꺼내 쓸 ‘상품명’을 지정해주는 작업이라고 보면 됩니다.
자 그러면 우리의 데이터 마켓에 ‘올바른 데이터’를 담기 위해서는 무엇이 준비되어야 할까요? 그것은 바로 ‘일관된 네이밍 규칙’ 입니다. 아니? 데이터 태깅에 대해 알려준다더니 왜 갑자기 네이밍 이야기지?
이름을 말하기 전에는 ‘데이터 쪼가리’일 뿐.
그렇습니다. 무수히 많은 데이터도 ‘이름’을 부르기 전에는 그저 ‘데이터 조각’에 불과합니다. 예를 들어 고객의 구매 주문 데이터와 연결된 수많은 로그 기록이 있다고 가정해보겠습니다. 이 때 우리는 고객의 주문 데이터에서 필요한 데이터들을 추려서 ‘묶고’, ‘이름 짓는’ 행위를 해주어야 합니다.
이 과정을 수월하게 도와주는 것이 바로 ‘태그 매니저’의 역할이죠.
태그매니저의 개념에 대해서는 아직 정확히 몰라도 괜찮습니다. 우리는 ‘분석 꿈나무’이지 ‘데이터 전문가’는 아직 아니니까요!
이름의 규칙성과 ‘이벤트’
GA4의 핵심 구성은 ‘이벤트’로 시작해서 ‘이벤트’로 끝납니다. 무슨 이야기냐?
페이지 뷰가 발생해도 이벤트 1.
클릭이 발생해도 이벤트 1.
세션이 시작되어도 이벤트 1.
이 카운트 됩니다.
자 눈치 빠르신분들이라면 이제 왜 ‘일관된 이름의 규칙성’을 언급했는지 이해가 되실겁니다. 우리가 만들어야 하는 것은 무수히 홍수처럼 발생할 데이터들 속에서 ‘필요한 데이터’를 찾을 수 있는 ‘거대한 서고’를 구축하는 것이죠.
현실적으로 데이터를 관리할 방법에는 구글 애널리틱스의 ‘이벤트’ 기능을 활용하는 것인데요. 구글애널리틱스에서는 기존 이벤트의 페이지 경로나 부가적인 내용들을 기준으로 새로운 이벤트를 관리하거나, 기존 이벤트를 수정하는 것이 가능합니다. 이를 위해서는 우리는 구조적으로 이벤트 안에 ‘다양한’ 파라미터가 있다는 사실을 인지해야 하죠.
이벤트 > 파라미터 > 데이터
이 모든 데이터들은 특이한 연결 구조를 가지고 있습니다. 바로 ‘파라미터 이름’ : ‘파라미터 값’으로 불리우는 key:value 체인인데요.
쉽게 얘기하면 쌍을 이루는 값이 존재한다는 겁니다. 예를 들어 우리가 pageView:1 인 걸 보면 무슨 생각이 드시나요? 네. 바로 pageView가 1회 발생했다는 의미겠죠.
그렇다면 pageView:1, pagePath:/post2217?ga4datastructure 을 보면 어떨까요?
각각 pageView가 1회 인데 경로는 현재 우리 아티클이라고 볼 수 있겠죠?
여기에서 한 단계를 더 나아가 ‘묶음’이 발생하면요?
eventname : session start, {pageView:1, pagePath:/post2217?ga4datastructure}
세션이 시작된 이벤트 안에 pageView, pagePath 파라미터가 있고 이게 결국 각 사용자별로 무수히 많이 쌓이는 겁니다. 이 구조를 이해하고 나면 네이밍 전략을 조금 더 구체적으로 세울 수 있게 되죠.
복잡한 이벤트 보단 단순한 이벤트부터.
GA4에서 선호되는 데이터 태깅 방식은 ‘복잡 > 단순’ 보다는 ‘단순’>’복잡’으로 넘어가는게 훨씬 수월하다는 점입니다. 이 말인 즉슨, 이벤트 데이터를 매핑하기 시작할 때 단순한 데이터 부터 정의해나가는 건데요. 이렇게 이벤트의 ‘단순’화의 단점은 ‘이벤트 발생 횟수’가 기하급수적으로 늘어나게 되는 단점이 있지만, 장점으로는 거대한 양의 데이터를 추후에 ‘BigQuery’등을 활용하면 쉽게 처리가 가능하다는 점입니다.
key:value로 된 값을 모든 상황에 대입해서 사용할 수 있는 것은 아니기 때문에 각각의 이벤트 별로 쓸 수 있는 파라미터는 무엇인지, 그리고 그 범위는 무엇인지는 지속적인 GA4업데이트 흐름에 따라 잘 인지하고 있어야 합니다.
