신규 사용자와 재사용자 구분해서 보기

GA4가 브라우저에 저장된 식별자로 같은 사람을 알아보기 때문입니다. 그 식별자가 사라지면 같은 사람이라도 신규로 다시 셉니다. 쿠키를 지웠거나, 시크릿 모드로 들어왔거나, 사파리에서 저장 기한이 지났거나, 휴대전화로 보다가 노트북으로 옮겼을 때가 그렇습니다. 여기에 동의 배너에서 측정을 거절한 방문자도 더해집니다. 그래서 GA4의 재사용자 수는 실제보다 낮게 나오는 값이라고 보고 읽습니다. 회원 로그인이 있는 사이트라면 사용자 ID를 붙여 기기가 달라도 같은 사람으로 이을 수 있습니다.

먼저 언제부터 커졌는지 봅니다. 기간을 90일로 늘리고 흐름을 확인하면 어느 시점부터 늘었는지 드러납니다. 그 시점에 동의 배너를 붙였거나 측정 코드를 바꿨거나 도메인을 옮겼다면 그것이 원인입니다. 측정을 처음 붙인 직후에도 크게 나옵니다. 그 전부터 있던 방문자는 첫 방문 기록이 없기 때문입니다. 이때는 몇 주 지나면 저절로 줄어듭니다. 원인을 찾을 때까지는 두 유형의 값을 절대 수치가 아니라 흐름으로만 읽습니다.

재사용자가 함께 늘고 있을 때만 그렇습니다. 신규만 늘고 재사용자가 그대로면 광고로 유입을 계속 사고 있을 뿐, 온 사람이 다시 오지는 않는다는 뜻입니다. 광고를 멈추는 순간 유입이 함께 멈춥니다. 두 값을 함께 볼 때는 신규 대비 재사용자의 비율을 달마다 적어 두고 그 비율이 오르는지 봅니다. 값 자체보다 방향이 판단 근거가 됩니다. 재사용자 비율이 떨어지고 있으면 새 유입을 늘리기 전에 다시 오게 만드는 쪽을 먼저 봅니다.

유지 보고서는 지금 기간의 신규와 재사용자를 나눠 보여 줍니다. 누가 얼마나 있는지를 보는 화면입니다. 동질 집단 보고서는 같은 주에 처음 온 사람들을 한 묶음으로 놓고, 그 묶음이 다음 주에 몇 퍼센트 남았는지를 주 단위로 따라갑니다. 언제 들어온 사람이 얼마나 오래 남는지를 보는 화면입니다. 무엇을 고쳤을 때 사람이 더 오래 남는지 확인하려면 동질 집단 쪽을 봐야 합니다. 이 내용은 동질 집단 탐색 분석을 다루는 편에서 이어집니다.

같은 속성에 앱과 웹을 함께 담으면 두 곳의 방문자가 서로 다른 사람으로 잡힙니다. 웹은 브라우저 식별자를 쓰고 앱은 기기 식별자를 쓰기 때문입니다. 웹에서 보던 사람이 앱을 새로 깔면 앱에서는 신규로 셉니다. 두 곳을 오가는 방문자가 많은 서비스라면 사용자 ID를 붙여야 같은 사람으로 이어집니다. 로그인이 없다면 앱과 웹을 나눠 보고, 합친 값은 흐름을 보는 데만 씁니다.