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Similar to 언론사에 구글 애널리틱스 도입하기 - 강의 1주차
Similar to 언론사에 구글 애널리틱스 도입하기 - 강의 1주차 (20)
언론사에 구글 애널리틱스 도입하기 - 강의 1주차
- 1. 언론사에 구글 애널리틱스 도입하기 1주 차 강의안
- 2. 강의의 목적 • 데이터 분석은 ‘데이터 수집’으로부터 시작됩니다. • 데이터 수집 개발이 어려운 언론사에 ‘구글 애널리틱스’를 활용한 데이터 수집 방법 안내 및 지원 기술지원 및 컨설팅 범위 • 데이터 수집 설계 • 어떤 데이터를 수집해야 할까? • 수집하고자 하는 데이터의 네이밍을 어떻게 해야할까? • 분석에 필요한 데이터 수집을 하기 위해 어떤 기술적 요건이 필요할까? • 데이터 수집 개발 지원 및 가이드 제공 • 웹사이트에서 특정 데이터를 수집/발생시키기 위해 어떤 작업을 해야 할까? • 구글 애널리틱스 구조에 맞는 데이터 수집 설계 방식은 무엇일까? • 수집 설정한 데이터가 오류 없이 잘 들어오고 있는 걸까? – 데이터 수집 환경 모니터링
- 3. 데이터 분석 어떻게 시작해야 할까? 1 2 구글 애널리틱스 기초 설정하기 유입 경로 추적하기 목차 사용자 행동 수집에 대한 이해 4 3 효과적인 사용자 행동 수집을 위한 준비 5
- 4. 데이터 분석 어떻게 시작해야 할까? 1 데이터 분석의 시작
- 5. 데이터 분석의 활용 수요 예측 생산 최적화 • 공정 최적화 • 스마트팜 • 판매량 분석을 통한 수요 예측 마케팅 최적화 • 유입 최적화 • 전환 최적화 인프라 최적화 • 대중교통 인프라 배치 • 자전거, 킥보드 공유 서비스 반복 업무 자동화 • AI 기사·콘텐츠 생산 구글 애널리틱스 활용 분야 • 광고 예산 최적화 • 콘텐츠 유통 최적화
- 6. 강의에서 다루는 데이터 활용 유형 콘텐츠 관리 마케팅 웹 로그 분석 • 카테고리/주제별 관심사 분석 • 콘텐츠 유통 최적화 • 추천기사 리스트 최적화 • 콘텐츠 소비 수준 파악 • 신규 독자 획득 • 유입 채널 최적화 • 유료 상품 판매 • 재구매 유도 웹사이트 중심의 성과 분석
- 7. 데이터 분석 과정 • 데이터 수집과 측정을 위한 셋업랜드 • 데이터 분석을 통해 성과 개선을 진행하는 액션랜드 참고 : https://brunch.co.kr/@growth-hacker/4
- 8. 데이터 분석 과정 셋업랜드 액션랜드 • 데이터 수집 기획 • 데이터 수집 셋팅, 개발 구현 • 데이터 조회 • 보고서 생성 (현상 파악, 주요 보고서 자동화, 지표 계산) - 데이터 수집 / 보고를 위한 셋팅 • 분석에 따른 실행 과제 설정 • 의사 결정 • 최적화 • A/B 테스트 - 데이터 기반의 성과 개선
- 9. 셋업랜드 통과의 어려움 • 개발 인력 부족 • 데이터 분석 인력 부족 • 초기 분석 목표 정의 실패 • (필요한 데이터 수집 X, 중요도 낮은 데이터만 의미 없이 수집) • 필요한 기능이 지원이 되지 않는 분석 솔루션 적용 • 데이터 정합성이 떨어지는 잘못된 셋팅
- 10. 보고와 분석의 차이 보고 • 데이터를 통해 현상을 이해하는 과정 • 불필요한 보고 업무를 줄이는 것이 핵심 - 자동화 분석 • 문제 해결을 위한 실행 방안을 찾기 위한 과정 • 실제 데이터 분석의 효과가 발생하는 지점
- 11. 데이터 분석의 효과는 액션랜드에서 • 데이터 분석의 효과는 액션랜드에서 발생 • 대부분은 셋업랜드 단계를 넘어가기 어려워함 • 데이터 활용은 • 보고를 하기 위한 것 X -> 분석을 통해 실행, 주도, 성과 개선
- 12. Google Analytics – 첫 분석 툴 추천 • 웹 데이터 분석 툴 ‘Google Analytics’ • 정량적 분석 툴. 데이터 분석의 스탠다드 • 시중에서 사용되는 많은 정량 분석 툴들은 GA와 로직이 유사 • 무료로 많은 양의 데이터를 수집하고 처리할 수 있음 • 목적에 맞게 커스터마이징이 가능 • 셋팅/활용 관련 자료가 많고 교육 시장이 비교적 활발함. * 본 강의에서는 Google Analytics를 ‘GA’로 표기
- 13. GA로 어떤 데이터를 볼 수 있을까?
- 14. 구글 애널리틱스로 수집 가능한 데이터 • 원리적으로는 웹사이트에서 이루어지는 모든 사용자 행동 수집 가능 • 개인정보침해 범위를 제외하고 웹사이트 내 모든 활동 데이터화 가능 • 사용자의 행동을 데이터로 만드는 과정 필요 (개발, 셋팅) • 구글 애널리틱스에서 요구하는 규칙에 맞게 데이터 구조화 필요 데이터 수집은 개발, 셋팅이 핵심!
- 15. GA 데이터 수집 구조 – 개발/셋팅 • 기본 추적 코드 • 이벤트 태깅 • 전자상거래 태깅 추가적인 설정, 개발에 따라 볼 수 있는 데이터가 달라진다!
- 16. GA 데이터 수집 구조 • 기본 추적 코드 • 획득 – 외부에서 어떤 경로로 유입? • 행동 – 페이지 조회 및 이동 • 이벤트 추적 • 행동 – 발생한 이벤트 (클릭, 양식 제출 등) • 전환 – 목표로 정의한 이벤트 (이벤트를 전환 데이터로 활용하기 위한 목표 설정 필요)
- 17. GA 데이터 수집 구조 • 전자상거래 • 전환 – 웹사이트 내 거래 행동
- 18. Google Tag Manager • 데이터 수집을 도와주는 도구 • GA 등 다양한 분석 / 광고 네트워크 툴과 연동 • 내장 기능을 통해 개발에 드는 시간을 획기적으로 줄여 줌 • 유지보수 및 관리가 쉬워짐 • 3가지 구조 – 태그, 트리거, 변수 • 태그 – 분석 툴과 연동 및 데이터 정의 • 트리거 – 데이터 수집 시점 • 변수 - 데이터
- 19. 구글 태그 매니저를 활용하는 이유 Web Site • 코드 및 태그 관리 효율을 위해 Google Tag Manager 툴 활용
- 20. GA 데이터 수집 – 기본 추적 코드 기본 추적 코드 설치하기 (가이드 자료 사전 별첨)
- 21. 기본 추적 코드 설치 시 유의사항 • 기존에 GA 코드가 설치 되어 있는 경우 • 같은 속성(UA-xxxxxxxxx-x)의 GA를 중복 설치하면 데이터도 중복으로 수집됨. • 구글 애널리틱스가 이미 설치 되어 있는 언론사도 기존 환경과의 충돌 방지를 위해 실습 기간동안 새로운 속성 설치 권장 • pc버전과 모바일 버전 사이트가 다른 경우 • https://newt.news / https://m.newt.news 와 같이 모바일 버전이 2차 도메인으로 되어 있는 경우 • 두 도메인의 통합 성과 보기(보고서), 각 도메인별 개별 보기를 만들어 사용하기를 권장 • 두 도메인의 성과를 통합하여 보고하기 위해서는 교차도메인 추적이 필요함
- 22. 페이지 뷰 추적 실습
- 23. 교차 도메인 추적이란? Web Site Web Site A 사이트 B 사이트 • A -> B / B -> A 사이트 이동시 쿠키값 및 세션이 유지됨. • A와 B 사이트의 통합 성과 보고서 생성 가능
- 24. 교차 도메인 추적 방법 1. 사전 별첨 문서를 참고하여 각 웹사이트에 동일한 Google Tag Manager 코드 삽입 • pc와 모바일에 공통 영역이 있는 경우는 공통 영역에만 삽입 2. Google Tag Manger에서 교차도메인 추적 설정 진행 3. 구글 애널리틱스에서 각각의 보기 만들기 4. 각각의 보기에 필터 설정하여 보고서 분리하기
- 25. 교차 도메인 추적 가이드 제공 안내 • 별첨 문서를 통해 설정 방법 제공
- 26. 구글 애널리틱스 기초 설정하기 2
- 27. 구글 애널리틱스 계정 계층 구조 • 구글 애널리틱스는 계정 > 속성 >보기의 계층구조로 나뉘어져 있음. 계정 • 속성과 보기에 대한 전체 소유 권한 = 조직 속성 • 추적코드 발급 • 구글 애널리틱스의 버전 선택 • 데이터가 수집 되는 과정에 대한 설정 보기 • 실제 데이터를 보는 보고서 • 속성 계층에서 수집된 데이터를 보기 단위에서 다시 설정하여 여러 관점에 따라 보고서를 다르게 생성하여 운영할 수 있음.
- 28. 추가 ‘보기’ 만들기 • [보기 만들기]를 클릭하여 백업/테스트 보기 별도 생성
- 29. ‘속성’ 기본 설정하기 1 백업, 테스트가 아닌 실제로 사용하는 보기 연결
- 30. ‘속성’ 기본 설정하기 2
- 31. ‘속성’ 기본 설정하기 3
- 32. ‘속성’ 기본 설정하기 4
- 33. ‘속성’ 기본 설정하기 5
- 34. ‘속성’ 기본 설정하기 6
- 35. ‘보기’ 기본 설정하기 1 페이지별 성과가 분리되지 않도록, 기능상 사용하는 매개변수를 추가 필요 사이트 내 검색 시 매개변수 확인 필요
- 36. ‘보기’ 기본 설정하기 2 – 검색어 매개변수 확인 사이트 내 검색 기능이 있는 경우, 검색 키워드 입력 후 URL 매개변수 확인 URL 매개변수 = query
- 37. ‘보기’ 기본 설정하기 2 – 검색어 매개변수 추가 웹사이트마다 차이가 있기 때문에 확인 필요
- 38. ‘보기’ 기본 설정하기 3
- 39. 유입 경로 추적하기 3
- 40. GA 설치 후 볼 수 있는 데이터 • 기본 추적 코드 설치 후 볼 수 있는 데이터 • 사용자, 세션, 페이지 뷰 등의 기본 트래픽 데이터
- 41. 기본추적 코드 설치 후 볼 수 있는 데이터 • 획득 > 소스매체 보고서 유입 경로
- 42. • 포털 사이트를 통한 유입 키워드 추후 Google Search Console 연결 필요 기본추적 코드 설치후 볼 수 있는 데이터
- 43. 획득 데이터 수집의 일반적인 문제 • 유입 경로를 알 수 없는 (direct) / (none)의 비율이 과다하게 발생
- 44. direct / none 과다 발생 이유 • 브라우저 즐겨찾기, 링크저장 서비스(예 Pocket) 등 북마크된 링크로 직접 접속하는 경우 • URL Shortener로 단축된 링크로 접속하는 경우 (bit.ly 등) • 일부 이메일 본문 내 링크에서 접속하는 경우 • 파워포인트, PDF 등 파일 내 링크에서 접속하는 경우 • 앱 내 링크를 클릭하여 접속하는 경우 (SMS, 카카오톡 등) • 랜딩페이지가 로드되기 전에 리다이렉트 되는 경우 • https 사이트를 통해 http 사이트에 접속한 경우 • 사이트 자체적으로 레퍼러 정보 제공을 차단한 경우 등 레퍼러 정보를 유실해 Direct/none 으로 찍히는 경우
- 45. mysite.com ?from=facebook direct/none 해결 방법 – 파라미터 활용 파라미터(매개변수)
- 46. 구글 애널리틱스 캠페인(utm) 코드 UTM 파라미터 설명 예시 utm_source 유입 소스명 (필수항목) facebook, twitter, naver utm_medium 매체 유형 social, email, display, cpc utm_campaign 캠페인 명 7월 뉴스레터 구독 캠페인 utm_content 소재명(이미지, 카피) | 기타 메모 0714_img01 utm_term 키워드(검색 광고에서만 사용) 정치 뉴스레터
- 47. 캠페인 코드 활용 실습 https://newt.news/ ?utm_source=facebook &utm_medium=display &utm_campaign=politika &utm_content=190701_copy1
- 48. UTM캠페인 코드 빌더 • https://bit.ly/3HWzfqk
- 49. UTM 파라미터 테스트
- 50. 공유 버튼 – 자동 UTM 추가 https://newt.news/?utm_source=facebook&utm_medium=share&utm_campaign=article • 공유 링크에 미리 UTM 파라미터 붙이기 (사이트 개발 작업 필요)
- 51. Full UTM 보고서 생성 • 템플릿 공유 링크 • https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=bh4ONVjmTp-qphKbIW-c0w
- 52. 사용자 행동 수집에 대한 이해 4
- 53. GA 데이터 수집 – 이벤트 추적 • 추가적인 태깅 작업을 통해 사이트 내의 사용자 행동을 추적할 수 있습니다. • 비즈니스와 사이트의 목적에 따라 어떤 행동을 어떻게 추적할 지 설계하는 것이 중요합니다.
- 54. GA 이벤트 태깅 종류 • 클릭 스트림 • 양식 제출 • 콘텐츠 상호작용 • 동영상 상호작용 (동영상을 몇%까지 시청) • 오디오 콘텐츠 상호작용 (오디오를 몇 %까지 청취)
- 55. GA 이벤트 태깅 – 클릭 스트림 • 주요 버튼(링크), 메뉴(카테고리) 클릭
- 56. GA 이벤트 태깅 – 양식 제출 • 뉴스레터 구독, 회원가입 등 양식 제출
- 57. GA 이벤트 태깅 – 콘텐츠 상호작용 • 스크롤 깊이 분석 20% 30% 10%
- 58. 자주 사용되는 이벤트 태깅 클릭 양식 제출 콘텐츠 상호작용 • 카테고리/메뉴 클릭 • 콘텐츠/상품 클릭 • 주요 버튼/배너 클릭 • 회원가입 • 로그인 • 뉴스레터 구독 • 스크롤 내리기 • 영상/오디오 시청 정도 • 공유하기 버튼 클릭 • 댓글 입력 • 콘텐츠 다운로드 • 상품 상세보기 • 수집하고자 하는 사용자 행동 정의
- 59. GA 이벤트 – 데이터 계층 • 데이터를 카테고리, 액션, 라벨 3개 계층에 맞게 GA로 전송 • 어떤 시점에 이벤트를 발생시켜 GA로 데이터를 보낼 지 설계 필요 카테고리 액션 라벨 Engagement Submit Click Newsletter {카테고리명}
- 60. GA 이벤트 – 데이터 계층 구조 • 데이터를 카테고리, 액션, 라벨 3개 계층에 맞게 GA로 전송 전체 이벤트 구조를 한 번에 확인하려면 맞춤 보고서 생성 필요
- 61. GA 이벤트 태깅 설계 • 카테고리, 액션, 라벨 계층에 맞게 이벤트 태깅 구조 설계
- 62. GA 이벤트 태깅 • 구글 태그매니저 셋팅 + 데이터 수집 개발 작업
- 63. GA 이벤트 태깅 방법 방법 원리 장/단점 구글 태그 매니저 내장 기능 활용 현재 웹사이트의 구조를 기준으로 함 HTML 등 기본 웹사이트 구조를 알면 작업 가능 입문자도 배워서 진행 가능 정밀한 이벤트 수집에 제약이 있음 className 규격화 구글 태그 매니저 내장 기능을 활용하되, 웹사이트내 비슷한 기능들에 className 설정 등 GA를 위한 규칙 생성 유지보수에 장점이 있음 웹사이트 구조에 대한 내부 이해도가 높아야 함. dataLayer 이벤트 발생 사용자가 특정 행동을 했을 때 이벤트가 발생하도록 개발하 고, 해당 이벤트와 데이터를 GTM으로 전송 정밀한 데이터 수집 셋팅 가능해짐 다른 방식에 비해 초기 개발 작업이 많음
- 64. GA 이벤트 태깅 실습 카테고리 액션 라벨 이벤트 수집 시기 All Links {링크 텍스트} {링크 URL} 웹사이트에서 링크를 클릭할 때 Scroll {페이지 제목} {비율} 10, 20, 30, 40.......100 페이지 스크롤을 내릴 때, 스크롤의 비율에 따라 발생
- 65. 링크 클릭 수집 방법 1 • GTM 내장 기능을 이용하여 링크 클릭 수집하기
- 66. 링크 클릭 수집 방법 2 • Click URL, Click Text 활성화
- 67. 링크 클릭 수집 방법 3 • 새로운 트리거 생성
- 68. 링크 클릭 수집 방법 4 • 트리거 유형 설정하기
- 69. 링크 클릭 수집 방법 5 • 새로운 태그 만들기
- 70. 링크 클릭 수집 방법 6 • 태그 생성
- 71. 스크롤 추적 방법 1 • Scroll Depth Threshold 변수 활성화
- 72. 스크롤 추적 방법 2 • Page title 수집을 위한 변수 생성
- 73. 스크롤 추적 방법 3 • 트리거 생성
- 74. 스크롤 추적 방법 4 • 태그 생성
- 75. 스크롤 추적 방법 5 • 태그 생성 이탈률 계산에 영향을 주지 않도록 비상호작용 조회 설정
- 76. 효과적인 사용자 행동 수집을 위한 준비 5
- 77. GA 이벤트 태깅 심화 • 다양한 아이디어 / 별도 로직 생성을 통한 데이터 수집이 가능 • 이벤트 태깅과 더불어 필요한 지표(측정 기준, 측정 항목)을 추가하여 목적에 맞는 보고/분석 가능
- 78. 콘텐츠 상호작용 이벤트 수집 방법 - 예 • 완독률 계산 상세 화면에 문단이 노출될 때 이벤트 발생 1 2 3 4 5 로직 • 1번 문단의 노출 여부를 파악 • 1번 이벤트 발생 • 1번 문단의 글자 수를 수집 • 2번 문단의 노출 여부를 파악 • (1번 문단의 글자 수 x N 초) 후에 2번 이벤트 발생 -> 문단별로 순차적으로 이벤트 발생 성과 계산 • 마지막으로 사용자가 본 문단 수 / 전체 문단 수
- 79. GA 이벤트 태깅 심화 – 콘텐츠 상호작용 • 완독률 계산 방법 원리 구현 방법 스크롤 깊이 추적 페이지 로드 시 전체 스크롤 길이 계산 특정 구간 대에 스크롤이 놓여 있을 때 이벤트 발생 GTM 내장 기능으로 가능 콘텐츠 영역 스크롤 깊이 추적 콘텐츠와 상관 없는 영역을 계산에서 제외, 무한 스크롤인 경우 스크롤 깊이 계산이 되지 않기에 필수 GTM 기능 콘텐츠 영역만을 계산하는 코드 삽입 필요 화면에 노출된 문단 순서 계산 특정 문단이 화면에 노출될 때 이벤트 발생 GTM Element Visibility 활용 문단에 순서 부여 필요 실질 주목 시간 계산 5초 간격으로 체크하여 마우스, 키보드 움직임이 없는 경우 카운팅 하지 않음 움직임이 있는 시간만을 합계하여 실질 주목 시간 계산 별도 개발 필요 글자 수 기반 완독 예상 시간 계산 글자 수(단어 수) x n초로 평균 완독 시간을 정의 실제 페이지에 머무른 시간/ 완독 예상 시간 별도 개발 필요 완독률 계산 로직
- 80. 콘텐츠 길이에 따른 완독률 분석하기 • 레퍼런스 조사 – 쿼츠 커브 쿼츠 커브 • 독자가 읽지 않는 500-800 단어의 기사는 버리고 • 400 단어 이하, 1천 단어 이상의 성과 좋은 기사를 생산 우리 언론사의 커브는 어디서 발생하는가? • 커브가 발생한다면, 주제별/카테고리별 차이는 없는가? • 독자의 연령/성별 등 인구학적 통계에 따른 차이는 없는가? • 커브가 발생한다면 500자 미만 / 800자 이상의 콘텐츠가 뜻하는 바(구성)는 무엇이고, 해당 길에 맞는 콘텐츠를 어떻게 제작할 것인 가? 해당 데이터를 볼 수 있는 설정이 완료 되어 있다면, 질문에 대한 답변을 데이터로 확인 가능
- 81. 게재 지면에 따른 클릭률 • 게재 지면 / 게재 순서에 따른 클릭률 분석 수집 항목 수집 예 페이지 정보 axios.com/main 노출된 기사 제목 Coronavirus dashboard 기사 노출 수 화면에 노출될 때 1 증가 기사 클릭 수 클릭할 때 1 증가 기사 위치 동일 레이아웃의 상단부터 1, 2, 3……N 해당 분석을 위해서는 맞춤 측정 기준/측정항목 셋팅 필요
- 82. 측정 기준과 측정 항목 측정 기준 측정 항목 • 측정기준은 구글애널리틱스에서 데이터를 분류하는 기준 • 측정기준은 ‘문자열’로 표현 • 측정항목은 정량적인 측정 요소 • 측정항목은 ‘숫자’로 표현 기기 카테고리 소스 캠페인 세션 페이지 뷰 수 거래 수
- 83. 측정기준 - 측정항목의 조합 획득 행동 전환 기기 카테고리 세션 사용자 유형 소스 캠페인 키워드 페이지 방문 페이지 이탈 페이지 이벤트 카테고리 이벤트 액션 이벤트 라벨 페이지 뷰 수 세션 시간 목표 완료 수 상품 쇼핑 단계 Checkout 옵션 거래 수 수익 수량 상품 수익 소스/매체 매체 광고 콘텐츠 운영체제 브라우저 국가 지역 도시 페이지 제목 순 페이지 뷰 수 순 구매 수 잠재고객 측정 기준 측정 항목
- 84. 언론사에 필요한 맞춤 측정기준/측정항목 기사 메타 정보 기사 글자 수 기자명 기사 등록일 스폰서 (네이티브) 카테고리2 카테고리1 userId 페이지에 머문 시간 측정 기준 측정 항목 • 측정기준/측정항목을 별도로 신설할 수 있음 기사 제목 기사 유형 계산을 위한 데이터 수집 노출 순서 완독률 기사 발행 시각
- 85. 맞춤 측정 기준 수집 설계 기자명 카테고리1 카테고리2 기사명 기사 발행시각
- 86. 맞춤 측정 기준 수집 • 웹사이트에서 이벤트를 발생하여 GTM으로 전송해주어야 활용 가능 (개발자 협업 필요)
- 87. 심화 – GA 사용자 분석 • GA 사용자는 실제 자연인(사용자) 1명을 뜻하지 않음 • 한 명의 사용자가 여러 기기, 브라우저로 접속하면 다른 사용자로 인식됨
- 88. UserID 응용 (Cross-device tracking) 사용자 정보 유형 이메일 주소 (뉴스레터) 웹사이트 ID 스마트폰 광고ID(어플리케이션 기반) 통합하여 1명의 사용자로 인식 • 외부에서 웹사이트로 유입할 때는 GET 방식(utm 등)으로 사용자 정보 전달 • 기기 기반의 경우 기 수집된 정보로 사용자 인식
- 89. GA 사용자 분석 - UserID • 웹사이트 로그인 정보를 가져와서 다중 사용자를 1명의 사용자로 인식하기 위한 설정 • 로그인 시 여러 디바이스 / 기기로 접속해도 동일 사용자로 인식
- 90. 맞춤 측정 기준 • 언론사에서 필수로 수집할 맞춤 측정 기준 정리 수집 항목 비고 UserId 로그인 사용자 분석을 위한 유저 ID 수집 기사명 기사 카테고리 1 기사 카테고리 2 기사 발행시각 기자명
- 91. GA 보고서 기본 구조 획득 행동 전환 • GA 보고서 구조는 AABC 구조 Audience Acquisition Behavior Conversion
- 92. 획득 보고서
- 93. 소스-매체 보고서 • 가장 많이 보는 기본 보고서 기본 획득, 동작, 전환 데이터를 한 번에 볼 수 있는 보고서
- 94. 소스 통합 세그먼트 활용 같은 소스 유형이라도 기본 레퍼러 정보에 따라 성과가 나뉘는 문제가 있음. • 채널별로 소스 통합하여 보고서 조회하기
- 95. 소스 통합 세그먼트 생성 • 세그먼트 공유 링크 • https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=EgUb9eN7SNmFMA8zzRMthw