GA4 계층 구조 이해하기

GA4 계층 구조 이해하기 - 계정, 속성, 데이터 스트림

GA4 계층 구조 – 계정, 속성, 데이터 스트림

구글 애널리틱스 (GA4)를 처음 접할 때, 낯설지만 꼭 알아두어야 하는 몇 가지의 단어가 있습니다. 바로 계정(Account), 속성(Property), 그리고 데이터 스트림(Data Stream)입니다. GA4를 이해하기 위해서는 계정(Account), 속성(Property), 그리고 데이터 스트림(Data Stream)로 이루어진 계층 구조를 이해해야 합니다.

 

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간단히 말하자면 GA4는 이렇게 계정 안에 속성이 있고, 속성 안에 개별 스트림이 있는 계층 구조를 가지고 있습니다. 이제부터는 하나씩 알아보겠습니다. 🙂

 

 

 

계정 Account

GA4 계정은 구글 애널리틱스의 모든 것을 관리하고 접근할 수 있는 기본 단위입니다. 일반적으로 한 기업(조직) 단위로 하나의 계정을 생성하게 되나, 여러 회사를 관리해야 하는 경우에는 각 회사별로 별도의 GA4 계정을 생성할 수 있습니다. 각각의 애널리틱스 계정은 한 개 이상, 최대 100개 까지 생성 가능합니다.

계정 소유자는 조직 내 다른 사용자들에게 권한을 부여할 수도 있습니다. GA4에서는 6가지 권한 유형을 제공하며 각 권한은 계정 전체 또는 특정 속성에 맞게 설정할 수 있습니다.

 

– 관리자(Administrator)

– 편집자(Editor)

– 마케터(Marketer)

– 분석가(Analyst)

– 뷰어(Viewer)

– 없음(None)

 

 

 

속성 Property

속성은 웹사이트 또는 모바일 앱을 관리하는 단위로 분석 단위입니다. 보통 웹사이트 혹은 앱 기준으로 속성을 생성합니다. GA4에 회사 계정을 개설했다면 회사 홈페이지, 블로그 등의 웹사이트나 회사 자체 앱을 속성으로 개설한다고 생각하시면 됩니다. 만약 데이터를 함께 분석해야 하는 경우(제품군, 브랜드, 애플리케이션), 데이터는 하나의 속성으로 묶을 수도 있습니다. 하나의 계정에서는 최대 2,000개의 속성을 만들 수 있습니다.

 

 

 

데이터 스트림 Data Stream

데이터 스트림은 각 속성에 연결된 데이터의 출처로, 웹사이트 혹은 앱에서의 데이터들이 쌓이는 곳입니다. 예를 들어, 웹사이트, Android 앱, iOS 앱이 각각 하나의 데이터 스트림이 됩니다. 이를 통해 속성 내에서 단일 보고서를 구성할 수 있습니다. 데이터 스트림 설정은 관리 메뉴(Admin) → 속성(Property) → 데이터 스트림(Data Streams)에서 확인할 수 있습니다.

 

 

 

GA4 계층 구조를 효율적으로 조직화하는 방법

GA4의 계정(Account), 속성(Property), 데이터 스트림(Data Stream)은 GA4를 설정하고 데이터를 분석하는 데 핵심적인 구성 요소이지만, 일괄적으로 적용되는 정답은 없습니다. 분석 방법에 따라 달라질 수도 있기 때문입니다. 다음은 계층 구조를 설정하실 때 참고하실 수 있는 사항입니다.

 

 – 에이전시나 프리랜서라면 고객별로 하나의 GA4 계정을 생성하고 공유하세요.

 – 계정(Account)은 조직이나 비즈니스 단위, 속성(Property)은 각 웹사이트, 앱에 따라 구분하세요.

– 필요 시 계정, 속성, 데이터 스트림을 삭제하거나 재구성할 수 있습니다.

 

이제 예시를 통해 GA4 계층 구조를 더 완벽하게 이해해볼까요?

 

 

 

GA4 계층 구조 예시 – 계정, 속성, 데이터 스트림

 

1. 예시 문제

 

  • 모기업 A: 1개의 계정
    – 브랜드 X (자동차): 1개의 속성
    – 브랜드 Y (생활용품): 1개의 속성
    – 브랜드 Z (전자제품): 1개의 속성

 

모기업 A는 계정 하나를 생성하고, 브랜드 X, Y, Z 마다 속성 하나씩 설정하게 됩니다. 각 속성에는 해당 브랜드/사업에 관련된 데이터만 분석하게 되기 때문입니다.

 

 

2. 예시 문제

 

  • 기업 B: 1개의 계정
    – 제품군 D (주택 보험): 1개의 속성
    – 제품군 E (자동차 보험): D와 동일한 속성
    – 제품군 F (생명 보험): D & E와 동일한 속성

 

기업 B는 모든 사업 라인의 데이터를 하나의 속성에 통합하기로 결정했습니다. 이는 고객들이 여러 제품을 자주 사용하거나, 업셀/크로스셀 캠페인을 통해 제품 간 연결이 빈번하기 때문에 데이터를 한곳에서 통합해 보는 것이 유리하기 때문입니다.

 

 

3. 예시 문제

  • 소규모 사업체 C: 1개의 계정
    – 전체 제품군: 1개의 속성

 

소규모 사업체로 여러 속성이 필요하지 않습니다. 고객들이 한 번에 여러 제품을 구매하거나, 사업의 주요 제품군이 명확히 구분되지 않기 때문에, 모든 데이터를 하나의 속성에서 통합 분석합니다.

 

 

 

GA4 계층 구조 이해가 되셨나요 ?

GA4 계층 구조를 이해하는 것은 데이터를 올바르게 분석하는 첫걸음입니다.

 

  • 하나의 계정에는 여러 속성이 포함될 수 있으며,
  • 각 속성에는 웹사이트 및 앱과 연결된 데이터 스트림이 포함됩니다.

 

Google Analytics 공식 문서 계층 구조 문서도 함께 소개드립니다. [GA4] Google 애널리틱스 계층 구조

더 자세한 이해가 필요하시다면 GA4 데이터 스트림 심층 가이드 글도 함께 확인해보세요! 

 

 

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