GA4

GA4(Google Analytics 4)는 2020년 정식 출시되어 2023년 7월 1일에 이전 버전인 Universal Analytics(UA)를 완전히 대체한 분석 도구입니다. 가장 큰 변화는 데이터 수집 모델 자체가 바뀌었다는 점입니다. UA가 'session(세션)' 단위로 데이터를 묶어 페이지뷰·이벤트·트랜잭션을 한 묶음으로 처리했다면, GA4는 모든 행동을 '이벤트(event)'로 평탄화합니다. 페이지 조회, 스크롤, 클릭, 영상 재생, 결제까지 전부 같은 이벤트 구조 안에서 처리되기 때문에, 웹과 앱의 데이터를 한 화면에서 볼 수 있는 첫 무료 도구가 됐습니다.

마케터 입장에서 GA4의 진짜 강점은 세 가지입니다. 첫째, 무료로 BigQuery에 raw 이벤트 데이터를 익스포트할 수 있어서 SQL로 직접 분석이 가능합니다. UA 시절엔 GA360(연 1억 5천만 원대) 유료 버전에서만 됐던 기능입니다. 둘째, Google Ads와의 통합이 더 매끄러워서 어트리뷰션 모델링과 입찰 자동화가 강화됐습니다. 셋째, 사용자가 명시적으로 동의하지 않아도 ML 기반 conversion modelling으로 '관측되지 않은 전환'을 보정해줍니다. 다만 이 보정 때문에 GA4 숫자가 광고 플랫폼 숫자와 1:1로 맞지 않는 경우가 생깁니다.

현장에서 GA4를 처음 도입할 때 자주 부딪히는 함정이 몇 개 있습니다. (1) UA의 reporting view 개념이 사라져서 데이터 분리가 까다로워짐, (2) 사용자 정의 차원·이벤트 매개변수의 한도가 있고 한번 정의하면 변경이 제한적임, (3) UI가 UA와 완전히 달라서 마케터·데이터 분석가 모두 학습 곡선이 가파름. 한국에서는 GA4 전환 시기에 'GA4가 UA보다 트래픽이 적게 잡힌다'는 불만이 많았는데, 대부분 UA의 'unique pageview'와 GA4의 'event count' 정의 차이를 혼동하는 경우였습니다.

AI 검색 시대에 GA4의 한계가 점점 더 도드라지고 있습니다. ChatGPT·Perplexity 같은 AI 표면에서 우리 브랜드가 인용돼도 그건 'organic search' 또는 'direct'로 잡히고, 진짜 출발점인 AI referral은 별도 트래킹이 없으면 보이지 않습니다. 일부 팀은 GA4의 채널 그룹을 커스터마이즈해 'chatgpt.com', 'perplexity.ai', 'claude.ai' 등을 별도 채널로 분리하지만, 사용자가 AI 답변을 보고 며칠 뒤 직접 검색으로 들어오는 경우는 여전히 잡히지 않습니다. 이 한계를 메우려고 MMM, 인크리멘털 테스트, 고객 인터뷰의 첫 인지 채널 질문이 함께 쓰이는 흐름이 빨라지고 있습니다.

GA4를 더 잘 쓰려면 두 가지 작업을 추천합니다. 첫째, 도입 초기에 BigQuery 익스포트를 무조건 켜두는 것. 데이터는 enable 시점부터만 쌓이기 때문에, 1년 뒤에 분석이 필요해서 켜면 그 1년치는 영원히 잃어버립니다. 둘째, GA4의 기본 dashboard에 의존하지 말고 Looker Studio(구 Google Data Studio)나 BigQuery + Tableau 조합으로 자기 회사 KPI에 맞춘 리포트를 만드는 것. GA4 기본 UI는 일반 분석에 맞춰져 있어서 SaaS·이커머스 같은 특정 모델에는 맞지 않는 경우가 많습니다.