사용자 ID와 구글 신호 데이터로 기기 넘나드는 사용자 잇기
GA4 보고 ID는 같은 사람을 무엇으로 알아볼지 정하는 설정이고, 무엇을 고르느냐에 따라 보고서의 사용자 수가 달라집니다.
사용자 ID와 구글 신호 데이터로 기기 넘나드는 사용자 잇기, 무엇을 배우는지
휴대전화로 상품을 보고 컴퓨터로 결제하는 사람은 한 명입니다. 그런데 GA4가 브라우저에 심은 표시만 보고 센다면 두 명이 됩니다. 사용자 수가 실제보다 부풀고, 방문당 전환율도 낮게 나옵니다. 보고 ID는 이 문제를 다루는 설정인데, 바꾸면 숫자가 줄어들어 데이터가 사라진 것처럼 보이기도 합니다. 준이아빠블로그가 만든 GA4와 같은 모양의 관리 화면에서 직접 바꿔 보고 그 숫자를 어떻게 읽어야 하는지 정리합니다.
보고 ID
보고 ID는 보고서에서 같은 사람을 무엇으로 알아볼지 정한 설정입니다. 사용자 ID와 기기 혼합, 관찰된 데이터, 기기 기반 세 가지가 있습니다. 데이터를 다시 수집하는 것이 아니라 이미 쌓인 데이터를 세는 방법만 바꾸므로, 언제 바꿔도 지난 데이터가 사라지지 않습니다.
사용자 ID
사용자 ID는 로그인한 사람에게 우리 서비스가 붙이는 고유 값입니다. 이 값을 GA4로 함께 보내면 기기가 달라도 같은 사람으로 이어집니다. 회원 번호처럼 사람을 특정할 수 있는 값을 그대로 보내면 안 되고, 사람을 알아볼 수 없는 형태로 바꿔 보냅니다.
구글 신호 데이터
구글 신호 데이터는 광고 개인 최적화에 동의한 구글 계정 사용자의 정보를 활용해 기기를 잇는 기능입니다. 사용 설정하면 로그인하지 않은 사람도 어느 정도 이어지고 인구통계 보고서가 채워집니다. 다만 사용자 수가 적은 조건에서는 데이터 기준 적용이 걸려 값이 가려지기도 합니다.
STEPS
관리 > 보고 ID 화면에서 따라 하는 순서
실습에서 진행하는 순서를 글로 옮기면 아래와 같습니다. 실제 GA4 속성에서도 같은 순서로 하면 됩니다. 단계를 누르면 그 단계의 화면을 크게 볼 수 있습니다.
왼쪽 아이콘 줄 맨 아래 톱니를 누르고 속성 묶음에서 보고 ID를 누릅니다. 방식 세 가지가 카드로 나열되고, 지금 고른 것에 표시가 붙어 있습니다.
지금은 기기 기반입니다. 브라우저에 심은 표시만 쓰기 때문에 같은 사람이 휴대전화와 컴퓨터로 들어오면 두 사람으로 셉니다. 이 방식의 지난 28일 사용자는 12,480명입니다.
사용자 ID와 기기 혼합을 고르면 사용자 수가 9,180명으로 줄어듭니다. 3,300명이 사라진 것이 아니라, 여러 기기로 들어온 같은 사람을 한 명으로 묶은 결과입니다. 이 방식이 실제 사람 수에 가장 가깝습니다.
FAQ
자주 묻는 질문
실습을 마친 뒤 자주 나오는 질문을 정리했습니다. 질문을 누르면 답이 열립니다.
사라지지 않습니다. 보고 ID는 이미 쌓인 데이터를 세는 방법만 바꾸는 설정이라, 언제 바꿔도 원본 데이터는 그대로입니다. 다시 되돌리면 숫자도 원래대로 돌아옵니다. 이 점이 데이터 필터나 향상된 측정과 다릅니다. 그쪽은 수집 단계를 변경하기 때문에 해제해 둔 기간의 데이터가 아예 없습니다. 그래서 보고 ID는 부담 없이 바꿔 가며 비교해 볼 수 있습니다. 다만 팀에서 함께 보는 숫자라면 언제 무엇으로 바꿨는지 공유해야 합니다. 어제 보고한 사용자 수와 오늘 화면의 값이 다르면 설정 변경을 의심하기 어렵기 때문입니다.
로그인한 사람에게 붙일 값을 정하고 그것을 GA4로 함께 보내야 합니다. 태그에서 user_id 항목에 그 값을 넣으면 됩니다. 여기서 조심할 것이 있습니다. 사람을 특정할 수 있는 값을 그대로 보내면 안 됩니다. 이메일이나 전화번호는 물론이고, 사이트에서 그대로 조회할 수 있는 회원 번호도 위험합니다. 사람을 알아볼 수 없는 형태로 바꿔 보내는 것이 원칙입니다. 또 하나는 값의 일관성입니다. 같은 사람이 로그인할 때마다 다른 값이 붙으면 잇는 의미가 없습니다. 로그인 방식이 여럿이면 어느 경로로 들어와도 같은 값이 나오는지 확인합니다.
좋아지는 것은 두 가지입니다. 로그인하지 않은 사람도 기기 간에 어느 정도 이어지고, 인구통계와 관심분야 보고서가 채워집니다. 걸리는 것도 두 가지입니다. 사용자 수가 적은 조건에서는 데이터 기준 적용이 붙어 값이 가려질 수 있고, 개인정보 처리 관점에서 고지와 동의를 함께 챙겨야 합니다. 판단은 무엇을 보려는지로 합니다. 광고 리마케팅이나 인구통계 분석이 필요하면 사용 설정하는 쪽이 낫고, 정확한 사용자 수와 상세한 조건 분석이 더 중요하면 데이터 기준 적용이 덜 걸리는 쪽을 고릅니다.
그것도 한 원인입니다. GA4의 사용자 수는 보고 ID에 따라 달라지고, 광고 매체는 각자의 방식으로 사람을 셉니다. 여기에 더해 세는 대상 자체가 다릅니다. 광고 매체는 광고를 본 사람을 세고 GA4는 사이트에 들어온 사람을 셉니다. 그래서 두 숫자를 맞추려 들기보다 각각 어떤 질문에 답하는지 나눠 두는 편이 낫습니다. 사이트 안에서 사람이 어떻게 움직였는지는 GA4로 보고, 광고가 얼마나 노출되고 클릭됐는지는 매체 보고서로 봅니다. 보고할 때 어느 도구의 숫자인지와 보고 ID를 함께 적어 두면 나중에 설명이 쉬워집니다.
3줄 요약
- 보고 ID는 세는 방법만 바꿉니다. 바꿔도 지난 데이터는 그대로 있고 되돌리면 숫자도 돌아옵니다.
- 혼합 방식에서 사용자 수가 줄어드는 것은 손실이 아니라 같은 사람을 겹쳐 세지 않게 된 결과입니다.
- 사용자 ID로 보낼 값은 사람을 알아볼 수 없는 형태여야 하고, 로그인 경로가 달라도 같은 값이 나와야 합니다.
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