구글애즈에서의 전환 값과 GA4의 전환 값이 왜 다를까?

Q.. 핸드폰 케이스 회사의 마케터로 일하고 있는 김다현 씨는 최근 구글 애즈와 GA4에서 보고되는 전환 값의 차이로 인해 고민에 빠졌습니다. 현재 회사는 구글 애즈를 통해 활발히 마케팅을 진행하고 있지만, 구글 애즈 대시보드에서 나타나는 전환 값과 GA4에서 보고되는 전환 값이 일치하지 않아 그 원인을 찾고 있습니다.

다현 씨는 이러한 차이가 발생하는 이유가 구글 애즈 전환 태그에 문제가 있는 것인지, 아니면 다른 요인이 작용하고 있는 것인지 궁금해하며 해결책을 모색중입니다.

안녕하세요. 그로스 마케팅 파트너 허들러스의 김다현 그로스 매니저입니다.

많은 기업이 제품이나 서비스를 효과적으로 알리기 위해 구글 애즈를 활용한 마케팅을 진행하고 있습니다. 하지만 마케팅을 진행하다 보면 구글 애즈 대시보드의 전환 값과 GA4의 전환 값이 다르게 나타나는 경우가 있습니다. 이때 대부분의 사람들은 "구글 애즈 전환 태그에 문제가 있다"고 생각하기 쉽습니다.

물론, 구글 애즈 전환 태그의 문제로 데이터 불일치가 발생할 수 있지만, 기여 모델의 차이로 인해 이러한 현상이 발생할 수도 있습니다.

그렇다면 기여 모델이 무엇이길래 이런 차이를 만들어내는 것일까요? 이번 글에서는 구글 애즈와 GA4의 전환 값 차이에 영향을 미치는 기여 모델에 대해 자세히 알아보겠습니다.

기여 모델을 이해하기 전에 알아야 할 기본 개념

기여 모델에 대해 본격적으로 알아보기 전에, 전환과 터치포인트라는 개념을 먼저 이해해야 합니다. 이 두 가지를 잘 이해하면 기여 모델을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

전환이란?

전환이란 사용자가 웹사이트나 앱에서 특정한 행동을 했을 때 발생하는 것을 의미합니다. 여기서 특정 행동이란 서비스나 제품에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서는 상품 구매가 전환에 해당하며, 서비스 제공 플랫폼에서는 회원 가입을 전환으로 볼 수 있습니다. 이처럼 특정 브랜드나 서비스에서 목표로 하는 행동을 사용자가 이행했을 때 이를 [전환]이라고 표현합니다.

2. 터치포인트란?

  터치포인트는 사용자가 웹사이트나 앱에서 구매나 회원가입 같은 특정 행동을 완료하기 전까지 거치는 여러 접점을 의미합니다. 이를 쉽게 설명하기 위해 여행에 비유해 볼 수 있습니다. 전환이라는 목적지에 도착하기 위해 사용자는 광고, 검색, 이메일 등을 통해 여러 경로를 거칩니다. 이러한 경로에서 사용자가 서비스나 제품과 상호작용하는 중요한 순간들이 바로 [터치포인트]입니다.

예를 들어, 사용자가 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매하기 전, 여러 광고를 클릭하고 검색 결과를 확인하며, 이메일을 열어보는 과정에서 다양한 접점을 경험합니다. 이러한 각각의 접점이 터치포인트로 작용하며, 이 모든 터치포인트가 모여 최종적으로 전환에 도달하게 됩니다.

본격적으로 기여 모델을 설명하기 전에, [전환]과 [터치포인트]에 대한 개념을 먼저 설명해 드렸습니다. 기여 모델을 제대로 이해하려면 이 두 가지 개념을 충분히 알고 계시는 것이 중요합니다. 전환과 터치포인트는 기여 모델의 핵심 요소로, 이들이 어떻게 상호작용하는지를 이해해야 기여 모델이 어떻게 작동하는지 명확하게 파악할 수 있습니다

기여 모델이란?

이제 여러분께 기여 모델을 설명하기 위해 간단한 퀴즈를 내보겠습니다.

김다현이라는 사용자가 있습니다. 이 사용자는 허들러스 홈페이지를 여러 번 방문하며, 최종적으로 [커피챗 신청하기] 버튼을 클릭하여 전환을 발생시키기 전에 아래와 같은 행동을 했습니다.

위의 사례처럼 사용자가 다양한 행동을 통해 여러 터치포인트를 거쳐 최종적으로 전환을 이루었을 때, 어떤 터치포인트가 전환에 가장 큰 기여를 했는지에 대한 의견은 나뉠 수 있습니다. "세 가지 매체가 모두 퍼센트를 나누어 가져야 한다"거나, "구글 검색 광고가 결정적인 역할을 했다"는 등의 다양한 시각이 있을 것입니다.

사용자가 여러 터치포인트를 거쳐 전환을 이루었을 때, 각 마케팅 채널이나 터치포인트가 전환에 얼마나 기여했는지를 평가해 점수를 부여하는 방식이 바로 [기여 모델]입니다. 기여 모델은 전환에 영향을 준 다양한 채널이나 터치포인트를 분석하고, 그 기여도를 나누어 점수를 할당하는 규칙을 말합니다.

따라서, 기여 모델을 통해 각 터치포인트가 전환에 미친 영향을 보다 체계적으로 분석하고, 마케팅 전략을 최적화할 수 있습니다.

구글 애즈의 기여 모델

기여 모델에는 크게 싱글 터치 기여 모델(Single-touch attribution models)과 멀티 터치 기여 모델(Multi-touch attribution models) 두 가지 유형이 있습니다. 이번 글에서는 구글 애즈의 기여 모델에 대해 중점적으로 다루며, 두 유형의 기여 모델에 대한 자세한 설명은 다음에 다루기로 하겠습니다.

구글 애즈에서는 기본적으로 [데이터 기반 기여 모델]이 설정되어 있습니다. [데이터 기반 기여 모델]은 사용자가 전환하기 전까지 경험한 터치포인트나 마케팅 채널이 얼마나 기여했는지를 분석한 후, 가장 기여도가 높다고 판단되는 채널이나 터치포인트에 더 많은 점수를 부여하는 방식입니다. 이 기여 모델은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 다수의 고객 행동 패턴을 학습하고, 각 채널의 기여도를 계산합니다.

이를 쉽게 이해할 수 있도록 예시를 들어보겠습니다. .

지금 김다현이라는 사용자는 Gmail 광고 1번, 유튜브 광고 1번, 그리고 구글 검색 광고 1번을 거쳐 최종적으로 [커피챗 신청하기] 버튼을 클릭하여 전환을 이루었습니다. 그렇다면, 사용자의 전환에 가장 큰 영향을 끼친 것은 구글 검색 광고일까요?

쉽게 대답하기는 어려울 것입니다. 구글 검색 광고를 통해 사용자가 전환이 이루어졌지만, 처음에 허들러스 홈페이지를 인지하게 해준 Gmail 광고와 유튜브 광고의 역할도 무시하기 어렵기 때문입니다. 이처럼 각 터치포인트의 기여를 단순히 마지막 접점만으로 평가하기는 부족합니다.

바로 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 [데이터 기반 기여 모델]입니다. 이 모델은 머신러닝 알고리즘을 통해 각 터치포인트가 전환에 얼마나 기여했는지를 학습합니다. 이를 통해 전환에 가장 큰 도움을 준 채널에 높은 점수를 부여하고, 전체적인 마케팅 활동에서 어떤 채널이 효과적인지 분석하여 예산을 효율적으로 배분할 수 있게 돕습니다.

따라서 데이터 기반 기여 모델을 사용하면, 구글 검색 광고에 100%의 기여를 인정하는 것이 아니라 Gmail 광고 45%, 유튜브 광고 30%, 구글 검색 광고 25%와 같이 각 채널의 기여도를 세분화하여 산출할 수 있습니다.

구글 애즈는 기본적으로 광고 클릭 후 30일 이내, 노출 후 1일 이내에 전환이 발생하면 [데이터 기반 기여 모델]을 통해 각 채널의 기여도를 평가하는 방식으로 설정되어 있습니다. 다만, 구글 애즈 광고를 마지막으로 클릭한 후 전환이 이루어진 경우에만 전환으로 추적하고 기여도를 부여합니다. 즉, 구글 애즈 광고를 클릭한 후 다른 채널, 예를 들어 페이스북 광고를 통해 전환이 이루어진 경우에는 구글 애즈를 통한 전환으로 인정하지 않습니다.

이처럼 데이터 기반 기여 모델을 사용하면 각 채널이 전환에 미친 영향을 보다 정교하게 분석할 수 있으며, 이를 통해 마케팅 전략을 더욱 효율적으로 최적화할 수 있습니다.

GA4의 기여 모델

그렇다면 GA4는 어떤 기여 모델을 사용해 데이터를 집계하고 있을까요? GA4 역시 구글 애즈와 마찬가지로 [데이터 기반 기여 모델]을 활용하여 데이터를 분석하고 집계합니다. 하지만, 구글 애즈와 GA4 간에는 몇 가지 중요한 차이점이 존재합니다.

이 차이를 더 쉽게 이해하기 위해 다시 한번 예시를 들어보겠습니다.

김다현이라는 사용자가 허들러스 웹사이트를 방문하여 [커피챗 신청하기] 버튼을 눌러 전환이 이루어졌습니다. 이 전환이 일어나기까지 김다현 사용자는 여러 터치포인트를 거쳤습니다.

그렇다면 구글 애즈와 GA4는 기여도를 어떻게 판단할까요?

구글 애즈는 구글 애즈 광고 클릭으로 발생한 방문과 그에 따른 전환만을 기록하고 관리합니다. 즉, 다른 플랫폼이나 광고에서 발생한 초기 방문은 고려되지 않습니다. 예를 들어, 사용자가 페이스북 광고를 통해 처음 사이트를 방문하고, 이후 구글 애즈 광고를 통해 전환이 이루어졌다면, 구글 애즈는 페이스북 광고의 기여를 무시하고 오직 구글 애즈 광고에만 기여도를 부여합니다. 이 경우, 유튜브 광고가 55%, 구글 검색 광고가 45% 기여했다고 판단할 수 있습니다.

그러나 GA4는 웹사이트나 앱에서 발생하는 다양한 사용자의 행동을 추적하며, 페이스북, 직접 검색, 소셜 미디어 등 여러 채널에서의 데이터를 수집합니다. 이 때문에 페이스북 광고 클릭으로 인한 방문도 추적되며, 유튜브 광고와 구글 검색 광고를 거쳐 최종적으로 이루어진 전환까지의 전체 여정을 기록하게 됩니다.

예를 들어, GA4는 페이스북 40%, 유튜브 광고 35%, 구글 검색 광고 25%의 기여도를 각각 산출할 수 있습니다. 이처럼 GA4는 다양한 채널 간의 전환 경로를 종합적으로 분석하여 각 터치포인트의 기여도를 평가합니다.

결론

그렇다면 "구글 애즈 데이터와 GA4 데이터 중 무엇을 더 신뢰해야 할까?"라는 의문이 생길 수 있습니다. 사실, 이에 대한 정답은 없습니다. GA4와 구글 애즈 간의 데이터 불일치는 흔한 현상이며, 이는 두 플랫폼이 데이터를 수집하고 기여도를 평가하는 방식의 차이에서 기인합니다.

따라서 어느 한쪽의 데이터를 무조건 더 신뢰하기보다는, 회사의 상황이나 마케팅 목표에 따라 각각의 데이터를 어떻게 이해하고 활용할 것인지가 더 중요합니다.

구글 애즈는 구글 애즈 광고 캠페인에서 발생한 클릭 및 노출 데이터를 제공하여 광고 성과를 직접적으로 평가하고 최적화하는 데 유용합니다. 반면, GA4는 여러 마케팅 채널에서 유입된 사용자들의 행동을 분석할 수 있어 전체적인 마케팅 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.

두 플랫폼을 적절히 활용하여, 각각의 강점을 기반으로 마케팅 성과를 종합적으로 분석하고 최적의 전략을 세우는 것이 중요합니다.

요약

마지막으로 오늘의 글을 짧게 요약하며 마치겠습니다.

• 구글 애즈 대시보드의 전환 값과 GA4 전환 값의 차이는 기여 모델의 차이 때문입니다.
• 기여 모델이란, 사용자가 여러 터치포인트를 거쳐 전환이 발생했을 때, 전환에 큰 역할을 한 터치포인트를 찾아 기여도를 나누어 점수를 부여하는 규칙을 말합니다.
• 구글 애즈와 GA4는 모두 데이터 기반 기여 모델을 사용하고 있습니다.
• 구글 애즈는 광고 클릭 및 노출로 인한 전환만을 기록하지만, GA4는 모든 채널 및 활동을 대상으로 데이터 기반 기여 모델을 사용합니다.
• 따라서 구글 애즈와 GA4 데이터 중 어느 것이 더 맞는지보다, 회사의 상황과 마케팅 목표에 따라 각각의 데이터를 이해하고 적절히 활용하는 것이 중요합니다.