1. 전환 이벤트가 이러한 전환을 측정합니다.2. 주요 이벤트 모델링이 이러한 전환을 측정합니다.3. 기여 분석 경로가 이러한 전환을 측정합니다.4. 전환 추적 기간이 이러한 전환을 측정합니다. 해설.주요 이벤트 모델링이 이러한 전환을 측정합니다. 가 정답입니다.쿠키 동의 거부나 기술적 제약 등으로 인해 직접 관측할 수 없는 전환이 발생할 수 있습니다. 주요 이벤트 모델링(전환 모델링, Conversion/Key Event Modeling)은 Google의 AI와 머신러닝을 활용하여 관측 가능한 데이터를 학습한 뒤, 직접 측정되지 않은 전환을 추정(모델링)하여 데이터 공백을 메웁니다.이를 통해 개인정보 보호로 인해 직접 추적이 어려운 상황에서도 전체 전환 성과를 더 완전하고 정확하게 파악할 수 있습니..
1. Google Ads는 전환 이벤트를 사용하여 광고 게재위치에 맞춰 입찰을 최적화할 수 있습니다.2. Google Ads는 전환 이벤트를 사용하여 광고 문구를 조정하고 최적화할 수 있습니다.3. Google Ads는 전환 이벤트를 사용하여 새로운 키워드 아이디어를 생성할 수 있습니다.4. Google Ads는 전환 이벤트를 사용하여 업계 벤치마킹 데이터를 보여줄 수 있습니다. 해설.Google Ads는 전환 이벤트를 사용하여 광고 게재위치에 맞춰 입찰을 최적화할 수 있습니다. 가 옳은 설명입니다.Google 애널리틱스와 Google Ads를 연결하면, GA4에서 정의한 전환(주요 이벤트)을 Google Ads로 가져올 수 있습니다. Google Ads는 이 전환 데이터를 활용하여 자동 입찰 전략을..
1. Google Ads에서 업계 벤치마킹 데이터를 보는 데 사용할 수 있습니다.2. Google Ads에서 고객 조사를 위한 연락에 사용할 수 있습니다.3. Google Ads에서 광고 캠페인을 타겟팅하는 데 사용할 수 있습니다.4. Google Ads에서 광고 캠페인의 지역 타겟팅을 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 해설.Google Ads에서 광고 캠페인을 타겟팅하는 데 사용할 수 있습니다. 가 정답입니다.Google Ads와 Google 애널리틱스를 연결하면, GA4에서 만든 잠재고객(Audience)을 Google Ads로 가져와 광고 캠페인의 타겟팅(리마케팅)에 활용할 수 있습니다. 예를 들어 구매를 완료하지 않은 사용자나 특정 행동을 보인 사용자로 구성된 잠재고객을 대상으로 맞춤 광고를 게..
1. '광고'로 이동2. '관리'로 이동3. '보고서'로 이동4. '탐색'으로 이동 해설.'관리'로 이동합니다.이벤트, 전환(주요 이벤트), 잠재고객의 생성과 관리는 모두 GA4의 '관리(Admin)' 영역에서 이루어집니다. 관리 메뉴의 속성 설정에서 이벤트를 확인하고 새로 만들거나 수정할 수 있으며, 특정 이벤트를 주요 이벤트(전환)로 표시하고, 가입한 사용자로 구성된 잠재고객도 정의할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. '보고서(Reports)'는 수집된 데이터를 확인하는 곳이고, '탐색(Explore)'은 맞춤 분석을 만드는 공간이며, '광고(Advertising)'는 기여 분석과 전환 경로 등 광고 성과를 다루는 영역으로, 이벤트·전환·잠재고객의 설정 관리 기..
1. 데이터 스트림은 탐색 내에 위치하며 정의될 경우 모든 탐색에 추가할 수 있습니다.2. 데이터 스트림은 앱 또는 웹사이트의 데이터 소스로, 속성 내에 위치합니다.3. 데이터 스트림은 보고서 내에 위치하며 데이터를 분류하고 비교할 수 있게 해줍니다.4. 데이터 스트림은 앱 및 사이트에서 수집하는 데이터의 컨테이너로, 계정 내에 위치합니다. 해설.데이터 스트림은 앱 또는 웹사이트의 데이터 소스로, 속성 내에 위치합니다. 가 옳은 설명입니다.데이터 스트림(Data Stream)은 웹사이트나 앱에서 Google 애널리틱스로 데이터가 흘러 들어오는 데이터 소스를 의미하며, 속성(Property) 안에 위치합니다. 하나의 속성에 웹, iOS 앱, Android 앱 등 여러 데이터 스트림을 추가할 수 있습니다..
1. 사용자 범위가 설정됩니다.2. 세션 범위가 설정됩니다.3. 항목 범위가 설정됩니다.4. 이벤트 범위가 설정됩니다. 해설.사용자 범위가 설정됩니다.고객 포인트 제도의 멤버십 상태(예: 일반, 실버, 골드 회원)는 특정 이벤트나 세션에 한정되지 않고 사용자 개인에게 지속적으로 적용되는 속성입니다. 한 사용자가 여러 세션에 걸쳐 동일한 멤버십 등급을 유지하므로, 이를 보고하는 맞춤 측정기준은 사용자 범위(User-scoped)로 설정해야 합니다.나머지 범위가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. 이벤트 범위는 동영상 이름처럼 개별 이벤트에 종속된 정보에, 항목 범위는 전자상거래의 개별 상품 속성에, 세션 범위는 특정 세션에 한정된 정보에 사용합니다. 멤버십 상태는 사용자에게 귀속되는 지속적 속성..
1. 관리2. 보고서3. 광고4. 탐색 해설.보고서 섹션에 나와 있습니다.사용자가 앱이나 웹사이트와 상호작용하는 방식에 관한 일반적인 질문에 답을 주는 사전 제공(미리 만들어진) 카드와 요약은 GA4의 '보고서(Reports)' 섹션에 있습니다. 이 섹션은 Google이 기본으로 제공하는 표준 보고서와 개요 카드로 구성되어 있어, 별도의 설정 없이도 사용자 획득, 참여, 수익 창출 등에 관한 핵심 데이터를 바로 확인할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. '탐색(Explore)'은 사전 제공 카드가 아니라 사용자가 직접 맞춤 분석을 만드는 공간입니다. '광고(Advertising)'는 기여 분석과 전환 경로 등 광고 성과에 초점을 맞춥니다. '관리(Admin)'는 ..
1. 비정상 종료 데이터, 알림 효과, 딥 링크 실적과 같은 앱별 보고서에 액세스할 수 있습니다.2. SQL을 사용하여 데이터를 쿼리해서 궁금한 점에 대한 해답을 찾고 제품, 사용자, 채널에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.3. 광고 캠페인 입찰에 전환을 사용하고 광고 캠페인을 타겟팅할 잠재고객을 사용할 수 있습니다.4. 잠재고객을 사용하여 웹사이트 실험을 타겟팅하고 웹페이지의 여러 버전을 테스트할 수 있습니다. 해설.SQL을 사용하여 데이터를 쿼리해서 궁금한 점에 대한 해답을 찾고 제품, 사용자, 채널에 대한 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 가 정답입니다.Google 애널리틱스 데이터를 BigQuery로 내보내면, 원시(raw) 이벤트 데이터에 직접 접근할 수 있게 됩니다. BigQuery에..
1. 해당 데이터는 Google Ads의 잠재고객에 대해서만 사용됨2. 해당 데이터는 광고 섹션에서만 사용할 수 있음3. 해당 데이터는 보고서 및 탐색 섹션에서만 사용할 수 있음4. 해당 데이터는 측정 용도로만 사용됨 해설.해당 데이터는 측정 용도로만 사용됨이 정답입니다.광고 개인 최적화(Ads Personalization)를 사용 설정한 상태에서 특정 이벤트를 제외하면, 제외된 이벤트의 데이터는 광고 개인 최적화(예: 리마케팅, 잠재고객 타겟팅)에는 사용되지 않고 오직 측정 및 분석 용도로만 사용됩니다.즉, 해당 데이터는 여전히 보고서와 분석에서 집계되어 사이트 성과를 측정하는 데는 활용되지만, 광고 타겟팅 목적으로는 활용되지 않습니다. 이는 민감한 이벤트(예: 건강 관련 구매)를 광고 개인 최적화..
1. Firebase를 사용해야 합니다.2. Google Marketing Platform을 사용해야 합니다.3. 유니버설 애널리틱스 속성을 사용해야 합니다.4. Google 애널리틱스 4 속성을 사용해야 합니다. 해설.Google 애널리틱스 4 속성을 사용해야 합니다.Google 애널리틱스 4(GA4) 속성은 웹사이트와 앱의 데이터를 하나의 속성에서 통합하여 측정하도록 설계되었습니다. 하나의 GA4 속성에 웹 데이터 스트림과 앱 데이터 스트림을 함께 추가하면, 두 플랫폼에 걸친 사용자 여정을 연결하여 분석하고 신규 사용자가 각 플랫폼에 어떻게 도달하는지 통합적으로 확인할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. 유니버설 애널리틱스(UA)는 웹 중심으로 설계되어 웹과 앱을..
1. 롤업 속성2. 조직3. 하위 속성4. 데이터 스트림 해설.롤업 속성을 사용해야 합니다.롤업 속성(Roll-up Property)은 애널리틱스 360에서 제공하는 기능으로, 여러 소스 속성의 데이터를 하나로 통합하여 새로운 데이터 세트를 만들 수 있게 해줍니다. 이를 통해 여러 브랜드, 제품, 지역에 걸친 데이터를 한곳에서 집계하여 비즈니스 상황을 포괄적으로 조망할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. 하위 속성(Subproperty)은 반대로 하나의 소스 속성 데이터를 필터링하여 좁히는 기능입니다. 조직(Organization)은 여러 계정과 제품을 관리하는 상위 단위이고, 데이터 스트림은 웹·앱에서 데이터를 수집하는 소스로, 여러 속성의 데이터를 통합하는 기능..
1. 페이지 및 화면 보고서2. 사용자 획득 보고서3. 이벤트 보고서4. 기술 세부정보 보고서 해설.페이지 및 화면 보고서가 정답입니다.'페이지 및 화면 보고서(Pages and screens report)'는 사용자가 특정 페이지(예: 제품 세부정보 페이지)에서 보이는 행동, 즉 조회수, 사용자 수, 평균 참여 시간, 이벤트 발생 등을 보여줍니다. 여기에 '기기 카테고리'를 보조 측정기준으로 추가하면, 기기 유형(데스크톱·모바일·태블릿)별로 해당 페이지에서의 사용자 행동을 나누어 분석할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. '기술 세부정보 보고서'는 기기·브라우저·운영체제 등 기술 환경 자체에 초점을 맞추므로 특정 페이지에서의 행동을 보여주지는 않습니다. '사용자 ..
1. 예측 측정항목을 기반으로 새 잠재고객 만들기2. 트리거되는 특정 이벤트를 기반으로 새 잠재고객 만들기3. 충족되는 잠재고객 규칙을 기반으로 새 이벤트 만들기4. 기존 이벤트 매개변수를 기반으로 새 이벤트 만들기 해설.충족되는 잠재고객 규칙을 기반으로 새 이벤트 만들기가 정답입니다.잠재고객 트리거(Audience Trigger)는 사용자가 특정 잠재고객의 조건(규칙)을 충족하여 그 잠재고객에 포함될 때 새로운 이벤트를 발생시키는 기능입니다. 즉, 잠재고객 가입이라는 사건을 이벤트로 기록하여, 이후 보고서 분석이나 전환 추적 등에 활용할 수 있게 해줍니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. 잠재고객 트리거는 이벤트를 기반으로 잠재고객을 만드는 것이 아니라, 반대로 잠재고객 조건..
1. 인구통계2. 수익 창출3. 획득4. 참여 해설.획득 섹션에 나와 있습니다.사용자가 어디에서 웹사이트로 유입되는지(예: 소셜 미디어, 검색, 추천 등)에 관한 정보는 GA4 보고서의 '획득(Acquisition)' 섹션에 있습니다. 이 섹션에서는 사용자 획득과 트래픽 획득 보고서를 통해 신규 사용자가 어떤 채널과 소스/매체를 통해 사이트에 도달했는지 확인할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. '참여(Engagement)'는 사용자가 사이트에서 어떤 페이지를 보고 어떤 이벤트를 일으키는지 등 행동을 다룹니다. '수익 창출(Monetization)'은 구매와 매출 관련 데이터를 보여줍니다. '인구통계(Demographics)'는 사용자의 연령, 성별, 지역 등 특..
1. 구매2. 홈페이지 이름3. 페이지 유형4. 페이지 경로 및 화면 클래스 해설.페이지 경로 및 화면 클래스를 사용해야 합니다.탐색(Explore)에서 구매 유입경로를 만들 때 특정 페이지(예: 홈페이지) 조회를 단계 조건으로 지정하려면, 어떤 페이지가 조회되었는지 식별할 수 있는 측정기준이 필요합니다. '페이지 경로 및 화면 클래스(Page path and screen class)'는 사용자가 조회한 페이지의 경로를 나타내므로, 홈페이지 경로(예: "/")를 조건으로 설정하여 홈페이지 조회 단계를 만들 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. '구매'는 페이지가 아니라 전환 이벤트와 관련된 항목입니다. '페이지 유형'과 '홈페이지 이름'은 GA4의 기본 측정기준이 아..
1. 조직2. 데이터 스트림3. 롤업 속성4. 하위 속성 해설.하위 속성이 정답입니다.하위 속성(Subproperty)은 애널리틱스 360에서 제공하는 기능으로, 소스 속성의 데이터를 필터링하여 특정 잠재고객이나 사용 사례에 맞는 새로운 데이터 세트를 만들 수 있게 해줍니다. 예를 들어 특정 지역이나 특정 브랜드 관련 데이터만 포함하는 하위 속성을 만들어 해당 팀이 관련 데이터에만 집중하도록 할 수 있습니다.나머지 선택지가 적절하지 않은 이유는 다음과 같습니다. 롤업 속성(Roll-up Property)은 여러 속성의 데이터를 하나로 합쳐서 통합 조회하는 기능으로, 필터링으로 데이터를 좁히는 하위 속성과는 반대 방향입니다. 데이터 스트림은 웹·앱에서 데이터를 수집하는 소스이고, 조직(Organiz..