UA to GA4 마이그레이션 툴을 통한 GA & GA4 정확도 95% 달성사례

UA to GA4 마이그레이션 툴을 통한 GA & GA4 정확도 95% 달성사례

2024-04-24 03:51

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Google Analytics 4 (GA4)가 최근 출시되었습니다.

글이 다소 길어서, 요약 먼저 하겠습니다.

[성공사례] UA to GA4 마이그레이션 툴. 구글애널리틱스 공식 프리미엄 파트너 플러스제로 글 요약

  1. UA 에서 GA4로 넘어가기 싫다.

유니버셜 구글애널리틱스에서 GA4로 넘어가긴 해야하는데, 기존에 쓰던 Session, Transaction, Event Category, Action, Label, 데이터와 기준을 버리기 아깝다. (이마저도 어렵게 익숙해진 데이터인데!!)

  1. UA to GA4 마이그레이션 툴 만들었다.

아직 구글 파트너포럼이나, 공식사이트에 공식적으로 올라온 툴이 없으니, 당당히 말할 수 있다.

플러스제로가 세계 최초로 만들었습니다.

UA to GA4 마이그레이션 툴을요 :)

GA4에서 Session, Transaction, Event Category/Action/Label 확인 가능!

  1. UA와 GA4 데이터 정확도가 95%이다.

아래 이미지는 GA4와 UA 데이터 비교자료인데,

GA4와 UA의 데이터 정확도가 95%이다.

UA의 필터링 된 데이터를 감안하면 상당히 높은 정확도이다.

UA vs GA4 데이터 정확도 비교 95%일치

UA vs GA4 데이터 정확도 비교 95%일치

GA4 데이터

데이터

구글애널리틱스 데이터

구글애널리틱스 데이터

플러스제로 UA to GA4 Event Converter

플러스제로 UA to GA4 Event Converter

아래 내용은 플러스제로 UA to GA4 Event Converter를 통한 GA4 구축 디테일입니다.

새로운 GA4 에는 예측 통계, Google Ads와 연결할 수있는 고급 잠재 고객 설정, 교차 기기 측정 기능,보다 유연한 데이터 수정 등 디지털 마케팅 담당자와 데이터 분석가가 매우 기대할만한 많은 기능이 포함되어 있습니다.

그러나 안타깝게도 GA4의 이벤트 형 데이터 구조를 새롭게 구축하고 활용하는 것은 쉽지 않습니다.

우리는 이미 유니버셜 구글애널리틱스의 세션에 익숙하기 때문입니다.

GA4 이벤트에는 카테고리, 작업 및 라벨에 대한 필드가 없습니다.

대신 이벤트 이름과 매개 변수가 있습니다.

더 나쁜 것은 GA4 UI를 통해 이벤트 매개 변수에 대해 수집 한 내용을 볼 수 없다는 것입니다.

빅쿼리 못쓰면 GA 하지 말라는 것이죠.. :(

꽤 혼란 스럽죠? 당신이 GA4로 무엇을 할 수 있는지 모르는 것은 매우 정상입니다.

GA4 이벤트 데이터를 구조화하거나 수집하는 데 어려움을 겪고있는 분들을 위해 PlusZero는 UA에서 수집하는 데이터를 GA4로 쉽게 전달하는 완벽한 솔루션을 만들었습니다.

<이 글은 주로 Google 태그 관리자 맞춤 템플릿을 사용하여 웹 데이터 수집에 중점을 둡니다. 이 기사를 이해하려면이 영역에 대한 약간의 지식이 필요할 수 있습니다.>

솔루션 소개

솔루션은 "UA to GA4 이벤트 변환기"입니다.

이것이 UA 속성에 대해 수집 한 방법과 유사한 GA4 데이터 수집을 시작하는 가장 간단하고 쉬운 방법입니다.

UA 기반 이벤트 조회를 GA4로 전송하려면 PlusZero에서 생성 한 GTM 템플릿을 가져와야합니다. (이 템플릿을 개발해 주신 플러스제로 개발팀에게 감사드립니다)

"UA를 GA 변환기로"GTM 템플릿을 가져 오는 방법

1 단계 : 여기 에서 tpl 파일을 다운로드합니다 . 파일의 압축을 푸는 것을 잊지 마십시오!

2 단계 : GTM 계정에 로그인하고 "템플릿"링크를 클릭 한 다음 "새로 만들기"버튼을 클릭합니다.

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3 단계 : "가져 오기"버튼을 클릭합니다.

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4 단계 : 방금 다운로드 한 'tpl'파일을 선택합니다.

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5 단계 : "저장"을 클릭합니다.

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이게 전부입니다. 매우 간단합니다.

PlusZero GA4 데이터 구조의 요점은 UA 기반 이벤트 데이터 세트를 만드는 것입니다.

따라서 UA 이벤트 액션과 라벨을 GA4 맞춤 측정 기준으로 매핑했습니다.

이는 GA4에 맞춤 측정 기준 2 개와 맞춤 측정 항목 (이벤트 값용) 1 개만 등록하면 UA 속성에서 수집 한 것과 유사한 데이터 세트를받을 수 있음을 나타냅니다.

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구조에 대해 혼란스러워도 걱정하지 마십시오.

실제 GA4 데이터를 볼 수 있도록 전체 프로세스를 설명 드리겠습니다.

"UA to GA 변환기"GTM 템플릿을 사용하여 GA4 태그를 만드는 방법

이제이 놀라운 템플릿이 생겼습니다. GA4 이벤트 태그를 만들 차례입니다.

<먼저 구성 태그를 설정해야합니다. 이 링크 는 GTM을 통해 GA4 태그를 설치하는 데 도움 됩니다. 정말 쉽습니다. 측정 ID를 입력하고 모든 페이지보기 트리거를 선택하기 만하면됩니다.

1 단계 : "태그"섹션에서 "새로 만들기"버튼을 클릭합니다.

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2 단계 : "Tag Configuration"을 클릭하고 "Custom"섹션에서 "UA to GA4 Event Converter"를 클릭합니다.

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2 단계가 끝나면 템플릿이 어떻게 보이는지 확인할 수 있습니다. 눈치 채 셨는지 모르겠지만 유니버설 애널리틱스 이벤트 태그와 유사한 템플릿을 만들기 위해 최선을 다했습니다.

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UA to GA4 Event Converter

3 단계 : 원래 UA 태그와 트리거의 값을 복사하여 붙여 넣습니다.

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4 단계 : 태그 저장

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GA4 이벤트 태그를 구성했습니다.

GTM 컨테이너를 게시하기 전에 다른 환경에서이 태그를 여러 번 디버그하세요.

모든 것이 정상이면 게시하십시오. 템플릿은 유해한 작업을 수행하지 않으므로 걱정하지 마십시오 .

GA4 맞춤 측정 기준을 등록하는 방법

PlusZero 템플릿을 사용하여 UA 이벤트 태그를 GA4 이벤트 히트로 변환하는 것은 매우 간단하고 쉽습니다.

하지만 아직 끝나지 않았습니다. 예상대로 데이터를 수신하려면 몇 가지 단계가 더 있습니다.

맞춤 측정 기준을 등록해야합니다.

GA4 UI를 통해 '이벤트 액션', '이벤트 라벨', '이벤트 값'을 수동으로 등록해야합니다. 방법은 다음과 같습니다.

1 단계 : GA4 계정에 로그인하고 "모든 이벤트"링크를 클릭 한 다음 "맞춤 정의 관리"링크를 클릭합니다.

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2 단계 : "액션", "라벨"및 "값"을 원하는 이름으로 등록합니다. 또한 사용자 지정 차원을 사용한 경우 등록해야합니다. 맞춤 측정 기준의 매개 변수 이름은 'dimension <index>'라는 명명 규칙을 따릅니다.

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데이터 세트는 어떻게 생겼습니까?

축하합니다! 이제이 아름다운 GA4 데이터 세트를받을 준비가되었습니다.

데이터가 어떻게 보일지 궁금 할 것입니다. 한 번 살펴 보겠습니다.

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위의 예는 PlusZero의 실제 클라이언트의 GA4 분석 허브 화면 캡처입니다. 우리는 템플릿으로이 데이터 세트를 구축했으며 템플릿이 잘 작동하는 것 같습니다.

<실제 데이터이므로 Event Action 및 Label의 일부 값을 숨겨야했습니다.>

결론

우리 플러스제로의 UA to GA4 데이터 마이그레이션 템플릿이 도움이 됐길 바랍니다.

이 데이터 구조가 GA4에 대한 궁극적 인 해답이라고 생각하지 않습니다만, 이 템플릿의 목적은 GA4를 기존 UA처럼 쉽게 시작하는 데 도움이되는 것입니다.

이 템플릿에 대해 궁금한 점이 있으면 알려주십시오. 여러분의 의견을 듣게되어 기쁩니다.

플러스제로의 이 공개된 GA4 마이그레이션 툴과 사용방법으로, 이 어지러운 구글애널리틱스 시장에 도움이 되었으면 좋겠네요. :)

다음 글은 아래 몇가지를 생각하고있습니다.

  1. GA4, 빅쿼리, 광고(네이버, 페이스북,구글) 매칭 통합 마케팅 대시보드 사례
  2. GA4, 빅쿼리, CRM 데이터를 붙인 실시간 행동 타겟팅 이메일 사례
  3. GA4, 광고, CRM 데이터를 매칭시킨 데이터 레이크 구축 및 활용 사례

댓글을 다는분이 있을지 모르지만,

궁금한 댓글을 달아주시면 빨리 써보도록 하겠습니다 :-)

블로그의 사례 카테고리에 가볍지만 영양가 있는 글들도 많고,

플러스제로 공식사이트엔 읽으면 똑똑해지는 글들이 많이 있으니, 즐겨찾기 하고 보세요~ :)



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