구글 애널리틱스 보고서는 강력한 도구이지만, 생각만큼 정확하지 않을 수도 있습니다. 이러한 사실을 인지하지 못할 수도 있지만, 실제로 일부 수치는 부정확하고 오해의 소지가 있습니다.
구글 애널리틱스 보고서가 정확하지 않은 이유가 궁금하신가요?
오늘은 이 주제를 더 자세히 살펴보고 구글 애널리틱스 보고서의 정확성이 떨어지는 원인을 알아보겠습니다. 숨겨진 유용한 데이터를 찾아내어 더 나은 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 도와드리겠습니다. 자, 시작해 볼까요?
광고 차단 쿠키 또는 제3자 쿠키 거부
Google 애널리틱스는 체계적인 메커니즘을 기반으로 웹사이트 성능에 대한 정보를 수집합니다. Google은 웹페이지에 삽입되는 클래식 애널리틱스 코드(ga.js)와 유니버설 애널리틱스 코드를 사용하여 페이지에서 발생하는 특정 활동을 추적합니다. 이 코드는 정보를 Google 서버로 전송하고, Google은 이를 바탕으로 모든 데이터를 수집하여 Google 애널리틱스 보고서에 반영합니다.
이러한 코드가 차단 쿠키, 특히 광고 차단 쿠키를 만나면 어떻게 될까요? 이러한 차단 쿠키는 Google 애널리틱스 보고서의 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 아시다시피, 일부 브라우저는 설정에서 추적을 차단하는 기능을 제공합니다. 웹 사용자는 쿠키를 허용하지 않는 브라우저를 사용하거나, 방화벽을 사용하여 쿠키를 차단 또는 삭제하거나, 수동으로 쿠키를 삭제할 수 있습니다. 사용자가 설치할 수 있는 차단 쿠키는 마케팅 광고가 페이지를 도배하는 것을 막고 추적 프로세스를 중단시킵니다. 이러한 모든 조치는 Google 애널리틱스에서 제공하는 결과의 정확도를 떨어뜨립니다.
또한, 제3자 쿠키 거부를 사용하는 추세가 증가하고 있습니다. 이러한 쿠키의 주요 속성은 호스트에 따라 결정됩니다. 쿠키가 설정되거나 검색될 당시 호스트 이름이 브라우저 주소 표시줄의 도메인과 일치하지 않는 경우 해당 쿠키를 제3자 쿠키로 간주합니다.
이러한 사소해 보이는 세부 사항들이 보고서의 데이터 정확성에 큰 문제를 야기합니다. 특히 광고 차단 쿠키는 클라우드에 저장된 데이터의 정확성을 저해하는 주범입니다. 타사 쿠키의 경우, 웹사이트 추적을 차단하기 위해 이러한 쿠키를 설치하는 브라우저는 사용하지 않는 것이 좋습니다.
추적 코드 문제
구글은 추적 코드를 사용하여 데이터를 수집합니다. 웹사이트의 추적 코드에 문제가 있다면 어떻게 될까요? 추적 코드가 누락되었거나 잘못된 위치에 삽입된 경우는 어떨까요? 이러한 오류는 가끔 발생할 수 있으며, 구글 애널리틱스 보고서에 부정확한 데이터가 나타나는 원인이 됩니다.
잘못된 코드
사이트에 서브도메인이 많은 경우, 잘못된 추적 코드는 분석 추적에 문제를 일으킬 수 있습니다. 서브도메인 페이지를 추천 트래픽으로 간주하여 보고서에 잘못된 정보를 표시할 수 있습니다.
추적 코드가 누락되었습니다
웹사이트에 추적 코드를 삽입해야 합니다. 구글 애널리틱스 추적 코드가 없으면 데이터는 구글 애널리틱스 보고서에만 표시되고 트래픽 및 방문자 행동을 기록할 수 없습니다. 특히 웹페이지가 여러 개인 경우 이러한 기록 관리가 매우 불편할 수 있습니다.
한 페이지에 구글 애널리틱스 추적 코드가 두 개 이상 있습니다.
추적 코드가 누락된 경우와 반대로, 페이지에 추적 코드를 두 개 이상 삽입한 경우도 있습니다. 추적 코드가 여러 개 있으면 데이터가 쉽게 왜곡될 수 있습니다. 사이트에 있는 각 스크립트는 새로운 방문을 기록하므로 실제 방문자 수보다 두 배 또는 세 배로 늘어날 수 있습니다. 방문자 수뿐만 아니라 웹페이지에서의 방문자 행동도 부정확해져서, 존재하지 않는 이탈률이 표시되거나 트래픽 및 페이지 조회수가 잘못 계산되는 등의 문제가 발생할 수 있습니다.
태그 오류
우리는 데이터가 비즈니스에 대한 통찰력을 제공하기 때문에 데이터를 좋아합니다. 태그를 사용하면 각 페이지의 다양한 측면에 대한 보고서를 확인할 수 있습니다. Google Analytics용 태그, Google Adwords용 태그, A/B 테스트용 태그 등을 사용할 수 있습니다. 하지만 한 페이지에 너무 많은 종류의 태그를 사용하면 문제가 발생할 수 있습니다.
데이터를 보고하기 위해 각 태그는 페이지가 로드될 때 해당 홈 페이지를 참조합니다. 각 태그 참조는 기술적으로 HTTP 요청입니다. 페이지에 태그 종류가 너무 많으면 일부 코드가 예상대로 또는 원하는 대로 실행되지 않을 수 있습니다.
Google Analytics를 사용하면 페이지에 여러 개의 Google Analytics 태그를 설치할 수 있습니다. 이렇게 하면 페이지의 다양한 기능을 분석할 수 있습니다. 하지만 기존 Google Analytics 코드를 사용하는 경우, 여러 개의 Google Analytics 태그로 인해 보고서의 정확도가 떨어질 수 있습니다.
세션 타임 아웃
세션 시간 초과는 Google 애널리틱스에서 두 번째로 큰 문제점으로, 세션 시간 측정의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. Google 애널리틱스 추적 코드는 페이지 로드 또는 특정 작업 시점을 추적합니다. 따라서 Google은 사용자가 웹페이지에서 클릭이나 상호 작용을 멈추는 시점을 정확히 파악할 수 없습니다.
예를 들어, 독자가 웹페이지를 클릭하고 30초 동안 페이지에 머무른 후 아무런 추가 작업 없이 탭을 닫았다고 가정해 보겠습니다. 구글은 방문자가 해당 페이지에 방문했다가 바로 나간 것으로 간주합니다.
구글 애널리틱스는 페이지 요청 시점을 기준으로 웹사이트 세션 시간을 계산합니다. 하지만 사용자가 웹사이트의 한 페이지만 방문하고 다른 페이지는 전혀 클릭하지 않았다면 어떻게 세션 시간을 계산할 수 있을까요? 계산이 불가능하며, 이는 웹사이트의 평균 세션 시간, 평균 페이지 체류 시간, 이탈률에 영향을 미칩니다.
서로 다른 기기 또는 공유 기기
Google Analytics는 웹사이트 성능 추적을 위해 항상 사용자의 브라우저와 기기에 쿠키를 저장합니다. 일반적으로 사이트를 처음 방문할 때 2년간 유효한 쿠키가 생성됩니다. 이후 동일한 페이지를 재방문할 때마다 쿠키가 갱신되어 새로운 세션으로 집계됩니다. 이는 사용자가 기기를 바꿔가며 방문할 때 보고 데이터에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
하지만 이러한 추적 방식은 여러 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 서로 다른 기기를 사용하여 웹페이지를 여러 번 방문한 경우, 시스템은 해당 방문자를 여러 명의 고유한 사용자로 인식할 수 있습니다. 이는 기록 과정에서 데이터 오류를 발생시키기 쉽습니다. 반대로, 여러 사람이 동일한 기기를 공유하며 웹사이트를 방문하는 경우에도 마찬가지입니다. 마케팅 캠페인웹사이트에서는 동일한 기기를 사용하는 여러 사용자를 식별할 수 없으므로 단일 사용자로 집계됩니다.
위와 같은 상황은 주로 로그인하지 않은 사용자에게 발생합니다. Google Analytics는 사용자 중심 추적 기능을 강화하여 웹사이트 성능 데이터를 기록합니다. 이를 통해 쿠키 중복 또는 삭제로 인한 영향을 완화하고 보다 정확한 데이터 표현을 얻을 수 있습니다.
잘못된 데이터 필터
구글 애널리틱스를 사용하여 웹사이트 성능 데이터를 추적하는 경우, 구글 애널리틱스 보고서에서 볼 수 있는 데이터의 양과 유형을 조정할 수 있습니다. 일반적으로 사용할 수 있는 필터들을 통해 웹사이트에서 수집하려는 데이터를 제한하고 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 IP 주소에서 발생하는 트래픽(홈페이지 포함)을 제외할 수 있습니다. 대부분의 웹사이트는 직원들이 웹사이트 최적화를 위해 다양한 작업을 수행하는 회사 웹사이트에서 발생하는 트래픽 데이터를 필터링할 가능성이 높습니다.
이를 위해서는 방문자의 유입 경로와 방문자가 어떤 사이트에서 상호작용하는지 파악한 후 조치를 취해야 합니다. 데이터를 필터링하면 Google Analytics 보고서를 통해 비즈니스에 대한 더 나은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 잘못된 필터필터를 설정하지 않거나 잘못된 매개변수를 입력하면 Google Analytics 보고서가 부정확해질 수 있습니다. 필터를 설정하지 않거나 잘못된 매개변수를 입력하면 보고 데이터에서 다른, 어쩌면 잘못된 결과가 나올 수 있습니다.
추천 스팸
추천 스팸은 스팸 사이트의 봇과 크롤러가 생성하는 "가짜" 트래픽과 유사합니다. 이러한 페이지 조회 및 웹페이지에서의 기타 활동은 실제 사용자가 발생시킨 것이 아니므로 페이지 조회수와 인위적인 추천 데이터를 쉽게 부풀릴 수 있습니다.
웹사이트로 유입되는 추천 트래픽이 크게 감소했다면, 해당 트래픽이 정상적인 웹사이트에서 유입된 것인지 확인해야 합니다. 대부분의 경우, 갑작스러운 트래픽 급증은 추천 스팸을 나타내며, 이는 보고 데이터에 왜곡을 초래할 수 있습니다.
Google 애널리틱스 보고서에서 추천 트래픽 보고서를 확인하여 웹사이트로 트래픽을 보내는 의심스러운 도메인이 있는지 살펴보세요. 스팸 도메인을 확인하고 해당 트래픽의 이탈률을 살펴보세요. 일반적으로 이탈률은 100% 또는 100%에 가깝습니다. 스팸 데이터는 보고서의 추천 트래픽에 영향을 미칠 수 있습니다.
자바스크립트를 비활성화한 브라우저
Google Analytics는 추적합니다. 귀하의 비즈니스 웹사이트 자바스크립트 태그를 사용하여 트래픽을 추적합니다. 즉, 방문자가 사용하는 브라우저에서 자바스크립트에 접근할 수 있다는 전제 하에 원활한 추적이 가능합니다.
사용자가 브라우저에서 자바스크립트를 비활성화한 상태로 웹사이트에 접속하면 어떻게 될까요? 자바스크립트가 비활성화되면 구글은 데이터를 수집할 수 없게 되어 사용자 정보를 전혀 기록할 수 없습니다. 이러한 경우는 드물지만 발생할 수 있으며, 보고 데이터에 영향을 미칠 수 있습니다.
구글 애널리틱스 보고서에 잘못된 데이터가 나타나는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 여러 요인이 복합적으로 작용하기 때문입니다.ING 구글 애널리틱스 보고서의 정확성에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 살펴보겠습니다. 보고서 정확도를 저해할 수 있는 8가지 요소를 나열했는데, 이 중 일부는 제어할 수 없지만 인지하고 있어야 합니다. 이러한 요소들을 파악하면 데이터를 있는 그대로 이해하고, 데이터에 포함된 오류를 판단할 수 있습니다.
구글 애널리틱스 보고서에 일부 오류가 있더라도, 구글 애널리틱스는 여전히 웹사이트 소유자에게 중요한 도구입니다. 오류를 정확히 파악하여 웹사이트 개선을 위한 현명한 결정을 내리시기 바랍니다.
바이오 저자 : 샬린 쇼, 의 설립자 leelineSourcing.com그녀는 중국 수출 무역 전문가입니다. 중국에서 10년간 소싱 경험을 쌓은 그녀는 중국 수출 관련 모든 규정과 법률에 정통합니다. 그녀는 자신의 경험을 사람들과 공유하는 것을 좋아하며, 유용한 정보를 담은 글들을 다수 집필했습니다.
