[GA4>M 활용] GA4를 사용하는 이유는? 기업이 선택하는 9가지 핵심 기능
핵심 요약 (한 줄 답변)
전 세계 상위 트래픽 웹사이트의 약 40~50%, 전체 웹사이트 기준으로도 **약 30%**가 GA4(구글애널리틱스4) 를 사용합니다. 그 이유는 크게 세 갈래로 요약됩니다. ① 미래지향적: UA(유니버설 애널리틱스)는 2023년 7월 데이터 수집이 중단되어 GA4가 구글이 권장하는 유일한 공식 분석 도구이며, 쿠키 제한 환경에서도 머신러닝 기반 추정치로 데이터 공백을 보완합니다. ② 통합적: 웹과 앱 데이터를 하나의 속성에서 함께 분석하고, 이벤트 기반 모델로 스크롤·클릭·다운로드 같은 세부 행동까지 추적합니다. ③ 예측적: 머신러닝으로 구매 가능성이 높은 사용자·이탈 위험 사용자를 예측해 광고·마케팅에 바로 활용할 수 있습니다. 여기에 탐색 보고서, 임시 퍼널, BigQuery 무료 연동, 향상된 경로 분석, 간소화된 교차 도메인 추적, DebugView 같은 실무 기능이 GA4를 UA보다 압도적으로 강력한 도구로 만듭니다.
이 글에서 알 수 있는 것
- GA4를 사용하는 5가지 근본적 이유(기술·마케팅·전략 관점)
- 탐색(Explorations) 기능이 UA와 다른 점
- 임시 퍼널로 개선된 유입경로 분석
- 누구나 무료로 쓸 수 있게 된 BigQuery 통합
- GA4 데이터 모델링(전환 모델링)의 장점과 한계(블랙박스 문제)
- 향상된 경로 분석, 교차 도메인 추적, DebugView의 실무 이점
- 향상된 측정으로 자동 추적되는 이벤트 5가지
- 예측 지표로 만들 수 있는 잠재고객 5가지
- 웹·앱 데이터 통합 저장이 주는 이점
✳️ 난이도 : 입문 | 소요 시간 : 약 8분 | 대상 : GA4로 전환해야 하는 이유가 궁금하거나, GA4 도입을 검토·설득해야 하는 마케터·경영진·데이터 분석가
전 세계 웹사이트 절반 가까이가 GA4를 쓰는 이유
많은 기업이 구글애널리틱스4(GA4)를 사용하는 데는 기술적, 마케팅적, 전략적 이유가 있습니다.
전 세계 상위 트래픽 웹사이트에서는 약 40~50%가 GA4를 사용하고 있으며, 전체 웹사이트 기준으로는 약 30% 전후 수준입니다. 이 글에서는 왜 이렇게 많은 기업이 GA4를 선택하는지, 근본적인 이유부터 실무에서 체감하는 구체적 기능까지 정리합니다.
GA4를 사용하는 5가지 근본적인 이유
핵심만 먼저 정리하면, GA4의 강점은 미래지향성·통합성·정밀함·예측력·마케팅 연동성 다섯 가지로 요약됩니다.
| # | 이유 | 핵심 내용 |
| ① | 미래지향적 데이터 분석 플랫폼 | UA는 2023년 7월 데이터 수집 종료 → GA4가 구글이 권장하는 유일한 웹/앱 분석 도구. 쿠키 제한 환경에서는 머신러닝 기반 추정치를 활용 |
| ② | 웹과 앱 통합 분석 | 단일 속성에서 웹·앱 데이터를 통합 수집 → 사용자 여정을 전체적으로 파악(예: 웹에서 상품 검색 → 앱에서 결제) |
| ③ | 이벤트 기반 데이터 모델 | 페이지뷰 중심이 아닌 사용자 행동 중심 분석 (스크롤·클릭·영상 시청·다운로드 등 세부 행동 추적) |
| ④ | AI 기반 예측 기능 | 머신러닝으로 이탈 가능성 높은 사용자, 구매 확률 높은 세그먼트 예측 → 타겟팅 광고·마케팅 자동화에 유리 |
| ⑤ | 광고 성과 최적화 및 통합 마케팅 | 구글애즈·Search Ads 360 등과 자동 연동 → 캠페인 성과 분석, 전환 이벤트 최적화, 리마케팅 세그먼트 생성에 강력 |
이제 이 다섯 가지 이유를 뒷받침하는 GA4의 세부 기능들을 하나씩 살펴보겠습니다.
① 탐색(Explorations) - 이제는 누구나 쓸 수 있는 고급 분석
UA(유니버설 애널리틱스, GA3)에서는 이 기능 모음(고급 분석)이 GA360 유료 사용자에게만 제공되었습니다. 하지만 GA4에서는 기본 제공 기능 세트에 포함되어 있습니다.
탐색을 통해 강력한 사용자 정의 보고서를 작성하고, 데이터를 탐색해 원하는 답변을 얻을 수 있습니다. 다양한 시각화·분석 방법이 있으며, 데이터를 진지하게 분석하려는 사람이라면 탐색 보고서에 많은 시간을 할애하게 됩니다.
주로 많이 쓰이는 탐색 보고서 종류 :
| # | 유형 | 용도 |
| ① | 자유 형식 | 측정기준·측정항목을 자유롭게 조합 |
| ② | 유입경로 탐색 분석 | 퍼널(단계별 이탈) 분석 |
| ③ | 경로 탐색 분석 | 사용자의 이동 경로 시각화 |
② 임시 퍼널 - 이전 데이터에도 적용 가능한 퍼널
UA의 퍼널 기능은 처음부터 설정해야 했고, 실수라도 하면 데이터가 완전히 날아가 버렸습니다. 퍼널 설정을 수정해 이전 데이터에 적용할 수도 없었습니다.
다행히 GA4는 오래전부터 필요했던 이 문제를 해결했습니다. 이제 퍼널을 구축하고 이미 수집한 데이터에도 적용할 수 있습니다.
GA4 탐색 보고서 중 유입경로 탐색 분석 보고서입니다. 예전보다 많이 좋아졌습니다.
③ BigQuery 통합 - 이제는 무료
이 기능은 고급 사용자를 위한 것입니다. UA에서는 유료 고객만 GA에서 BigQuery로 원시 데이터(Raw Data)를 내보낼 수 있었습니다.
하지만 GA4에서는 누구나 이 기능을 사용할 수 있습니다.(무료 기능에 포함되었기 때문입니다) SQL에 익숙하다면 이 통합 기능이 매우 유용하다는 것을 알게 될 것입니다.
④ 데이터 모델링 - 머신러닝으로 데이터 공백을 메우다
GA4의 데이터 품질은 조금씩 저하되고 있으며, 이는 받아들이고 대응해야 하는 현실입니다. 추적 방지 및 제한, 광고 차단, 개인정보 보호 규정 등이 그 원인입니다.
이는 매년 수집되는 데이터 양이 줄어들고 정확도도 떨어진다는 것을 의미합니다. GA4는 이 문제를 (어느 정도) 완화하기 위해 머신러닝(ML) 을 활용하며, 다양한 알고리즘으로 누락된 데이터를 메우려 노력합니다.
❇️ 예시 : 전환 모델링은 한동안 실행되어 왔으며, (direct) 채널에서 발생한 일부 전환을 다른 채널로 재귀속시키는 기능을 제공합니다. 충분한 데이터가 수집되면 GA4의 머신러닝이 어떤 전환을 다른 트래픽 소스에 재귀속해야 할지 예측·추정하며, 이를 통해 잠재적으로 마케팅 캠페인에 대한 더 정확한 수치를 볼 수 있습니다.
⚠️ 한계 - 블랙박스 문제: 다른 한편으로 이는 블랙박스와 같습니다. GA4 알고리즘이 정확히 무엇을 '생각'하는지, 왜 일부 전환이 다른 트래픽 채널에 기인했는지 알 수 없습니다. 우리는 그저 결과를 믿어야 하는데, 이는 결코 쉬운 부분이 아닙니다.
⑤ 향상된 경로 분석 - 샘플링 문제를 해결하다
UA의 경로 보고서는 한계가 있었습니다.(샘플링의 영향을 크게 받거나, 퍼널 끝부분의 경로 분석이 부족한 경우 등)
다행히 GA4의 경로 탐색 기능에서는 이 문제가 해결되었습니다. 아직 완벽하지는 않지만, 이러한 개선은 실무자 입장에서 반가운 변화입니다.
❇️ 예시 : 분석의 종료 지점을 '구매완료' 로 설정하면, 구매 전에 웹사이트 방문자가 무엇을 했는지 거꾸로 살펴볼 수 있습니다.
⑥ 간소화된 교차 도메인 추적
여러 웹사이트를 세션이 끊어지지 않게 연결하는 작업을 교차 도메인 설정이라고 합니다.
보통 A.com에서 A-1.com으로 이동하면 세션이 끊어지면서 새로운 세션이 만들어집니다. 그러면 연속된 사용자가 아닌 새로운 사용자로 인식되어 데이터가 왜곡될 수 있습니다.
이때 교차 도메인 기능을 사용하면 동일한 사용자로 인식되어 데이터 왜곡을 방지할 수 있습니다.
⑦ DebugView - 몇 시간이 아니라 몇 초 만에 확인
GA4에서는 디버깅 및 문제 해결 기능이 크게 개선되었습니다. DebugView 덕분에 이제 수신 이벤트, 매개변수, 값을 확인할 수 있습니다.
표준 보고서에서 들어오는 데이터를 보려고 몇 시간씩 기다리는 대신, 몇 초 안에 확인할 수 있습니다.
⚠️ 주의 : DebugView에서 데이터를 확인하더라도, 가끔 다른 보고서(표준 보고서나 탐색 보고서)를 살펴보고 모든 것이 제대로 작동하는지 100% 확인하는 것이 좋습니다.
⑧ 향상된 측정 - 코드 없이 얻는 추가 이벤트
예전에는 GA에서 페이지뷰만 추적할 수 있었습니다.(추가 맞춤설정 없이 기본 설정을 사용한 경우) 하지만 추가 이벤트를 구현할 시간이나 인력이 부족할 경우, GA4를 사용하면 더 많은 기능을 바로 사용할 수 있습니다.
향상된 측정 기능은 추가 이벤트를 자동으로 추적할 수 있는 기능 패키지입니다.
| # | 자동 추적 항목 |
| ① | 페이지 높이의 90% 아래로 스크롤 |
| ② | 아웃바운드 링크 클릭 |
| ③ | 사이트 내 유튜브 영상과 상호작용 |
| ④ | 파일 다운로드 |
| ⑤ | 사이트 검색 |
✅ 핵심 : 기본적인 기능만 원하지만 이벤트가 좀 더 필요한 분들에게 유용합니다. 다만 더 디테일한 이벤트 데이터를 원할 때는 맞춤화된 이벤트 설정이 필요합니다.
⑨ 예측 지표 - 광고에 바로 쓰는 머신러닝 잠재고객
GA4의 머신러닝이 중요한 역할을 하는 또 다른 사례입니다. 웹사이트 트래픽과 구매가 충분히 많다면, GA4를 사용해 다음과 같은 잠재고객을 구축할 수 있습니다.
| # | 예측 잠재고객 |
| ① | 7일 이내 구매 가능성이 높은 고객 |
| ② | 7일 동안 이탈 가능성이 있는 사용자 |
| ③ | 28일 예상 최고 지출자 |
| ④ | 7일 이내 첫 구매 가능성이 높은 고객 |
| ⑤ | 7일 동안 구매 이탈 가능성이 있는 구매자 |
이렇게 추출한 잠재고객을 구글 광고 캠페인에서 바로 사용할 수 있습니다.
⚠️ 주의 : 이를 위해서는 웹사이트 사용자가 어느 정도 특정 기준(데이터량) 에 도달해야 예측 잠재고객이 생성됩니다.
앱과 웹사이트 데이터가 동일한 속성에 저장됩니다
GA4가 출시되었을 당시에는 "Google 애널리틱스 앱+웹"이라는 이름이 사용되었습니다.
이름에서 짐작할 수 있듯, 웹사이트와 모바일 앱의 데이터를 동일한 속성에 저장하고 분석할 수 있다는 것이 핵심입니다. 나중에 구글애널리틱스4(GA4)로 이름이 바뀌었지만, 이 핵심 전제는 그대로 유지되었습니다.
결론 : GA4는 선택이 아니라 사실상 표준이 되었다
GA4를 사용하는 이유를 하나로 요약하면 다음과 같습니다.
"UA는 종료됐고, GA4는 계속 발전한다."
전 세계 상위 트래픽 웹사이트의 절반 가까이가 이미 GA4를 사용 중이며, 탐색·임시 퍼널·BigQuery 무료 연동·향상된 경로 분석·DebugView·예측 지표 같은 기능들은 지금도 계속 업데이트되고 있습니다. UA 시절 아쉬웠던 기능 대부분이 GA4에서 개선되었고, 여기에 웹·앱 통합, 이벤트 기반 모델, AI 예측이라는 새로운 가능성까지 더해졌습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. GA4가 왜 중요한가요?
A. GA4는 훨씬 더 타겟팅된 잠재고객 세분화를 지원합니다. 이제 이벤트 및 시간 매개변수를 기반으로 세그먼트를 생성해 사용자와 사용자 행동에 집중하고, 이러한 상호작용을 기반으로 세그먼트를 구축할 수 있습니다.
Q. GA4는 주로 무엇에 사용되나요?
A. GA4는 기업과 마케터가 여러 플랫폼의 데이터를 통합하고, 초기 인수(획득) 이후의 참여·수익 창출·유지와 같은 더 많은 고객 데이터를 제공하는 등 여러 주요 성과를 달성하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.
Q. GA4는 왜 그렇게 복잡한가요?
A. GA4가 이벤트 기반 데이터 모델을 사용하기 때문입니다. 이 모델은 처리 시간이 더 길어 지연이 발생합니다. 데이터 양, 복잡한 사용자 지정 구성, 이벤트 추적 자체의 어려움도 문제를 야기합니다. 더 큰 데이터 세트를 처리할수록 보고 지연이 더욱 심화됩니다.
Q. UA(유니버설 애널리틱스)는 이제 아예 쓸 수 없나요?
A. 네. UA는 2023년 7월 데이터 수집이 중단되어, GA4가 구글이 권장하는 유일한 웹/앱 분석 도구입니다.
Q. GA4의 데이터 모델링(전환 모델링)은 완전히 믿을 수 있나요?
A. 유용하지만 한계도 있습니다. 전환 모델링은 (direct) 채널의 일부 전환을 다른 채널로 재귀속시켜 더 정확한 수치를 보여주려 하지만, 알고리즘의 판단 근거를 정확히 알 수 없는 '블랙박스' 특성이 있습니다.
요약 (한 장 정리)
- 채택률 : 상위 트래픽 웹사이트의 약 40~50%, 전체 웹사이트의 약 30%가 GA4 사용
- 5가지 근본 이유 : 미래지향성·웹앱 통합·이벤트 기반 모델·AI 예측·광고 연동
- 탐색 : 고급 분석이 무료 기본 기능으로 (자유 형식·유입경로·경로 탐색)
- 임시 퍼널 : 이미 수집한 데이터에도 소급 적용 가능
- BigQuery : 무료로 원시 데이터 내보내기 가능
- 데이터 모델링 : 머신러닝으로 데이터 공백 보완, 단 블랙박스 한계 존재
- 향상된 측정 : 스크롤·아웃바운드 클릭·동영상·다운로드·검색 자동 추적
- 예측 지표 : 구매 가능성·이탈 가능성 등 5종 예측 잠재고객
- 웹+앱 통합 : 하나의 속성에서 전체 사용자 여정 파악
작성 : 디애널리틱스(The Analytics) · 구글애널리틱스를 활용하여 기업의 마케팅 성과를 향상시키는 방법을 연구합니다.