안녕하세요, 아이엔마케팅 김채원입니다.
“솔직히 유니버설 애널리틱스(UA)에서 GA4로 넘어가는 과정, 힘들지 않으셨나요?”
최근 공개된 Google 팟캐스트에서 구글의 광고 제품 리에종(Liaison) Jenny Marvin은 이 질문으로 대화를 시작합니다. 아마 많은 한국 마케터분들도 고개를 끄덕이실 겁니다. 낯선 UI, 복잡해진 세팅, 개발자 도구처럼 변해버린 화면 때문에 GA4(구글 애널리틱스) 도입을 주저하거나 어려워하는 경우가 많았으니까요.
하지만 구글은 이제 GA4를 단순한 ‘분석 도구’가 아닌, 비즈니스 성장을 위한 ‘의사결정 엔진(Decision-making platform)’ 으로 탈바꿈시키고 있습니다. 오늘은 구글이 떠나간 광고주들의 마음을 돌리기 위해 준비한 AI 기능과 데이터 전략을 정리해 드립니다.
AI 마케팅의 전제조건, ‘데이터 경쟁력’을 확보하라
AI가 마케팅의 만능열쇠처럼 보이지만, 팟캐스트에 출여한 구글의 GA 프로덕트 매니저 Eleanor Stribbling은 단호하게 말합니다. “데이터 경쟁력(Data Strength)은 AI 성과의 절대적인 전제 조건입니다.”
아무리 뛰어난 AI 모델이라도 입력되는 데이터가 부실하면 소용이 없습니다. 데이터 경쟁력이란 자사 데이터(First-party data)의 품질, 완전성, 연결성을 극대화하는 것을 의미합니다. 특히 한국 시장처럼 네이버, 카카오, 자사몰 등 데이터가 파편화된 환경일수록, 자사몰에서 수집되는 데이터의 품질을 점검하고 이를 AI에 제대로 된 연료로 공급하는 것이 무엇보다 중요합니다.
대화형 AI, 애널리틱스 어드바이저 (Analytics Advisor)
GA4 메뉴가 너무 복잡해서 포기하셨나요? 구글은 이를 해결하기 위해 ‘애널리틱스 어드바이저(Analytics Advisor)’ 라는 대화형 AI 기능을 추가했습니다.
이제 복잡한 보고서 메뉴를 클릭하며 데이터를 찾을 필요가 없습니다. 채팅창에 “지난달 이탈률이 가장 높은 기기는?”과 같이 질문하면, AI가 답을 찾아주고 관련 차트까지 생성해 줍니다. 이는 GA4를 전문가만의 전유물이 아니라, 누구나 쉽게 인사이트를 얻을 수 있는 도구로 만들기 위한 구글의 노력입니다. 현재 해당 기능은 영어가 선택된 웹사이트에서 이용이 가능합니다, 향후 국내에 업데이트 된다면 빠르게 안내드리겠습니다.
예측 잠재고객 (Predictive Audiences), 떠날 고객을 미리 잡는다
지난달 매출을 분석하는 것은 ‘후행 지표’입니다. 하지만 GA4는 ‘예측 잠재고객’ 기능을 통해 미래를 대비하게 합니다.
- 구매 예측: 7일 이내 구매할 확률이 높은 고객
- 이탈 예측(Churn): 사이트를 떠날 확률이 높은 고객
앨리너 스트리블링은 단순히 예측에 그치지 말고 ‘선제적 대응’ 을 하라고 조언합니다. 예를 들어, 이탈이 예상되는 고객 그룹을 추출해 이들에게만 할인 쿠폰이나 인센티브를 제공하는 캠페인을 집행하는 것입니다. 이는 전체 마케팅 비용을 아끼면서도 고객 유지율(Retention)을 높이는 강력한 전략이 됩니다.
데이터 불일치? 이제 ‘전환’ 기준은 통일되었습니다
“구글 애즈랑 GA4랑 데이터가 왜 안 맞나요?” 마케터들이 가장 많이 하는 질문 중 하나입니다.
영상에서 솔직하게 인정합니다. “두 플랫폼의 데이터는 완벽하게 일치할 수 없습니다.” 애즈는 ‘클릭‘을, GA4는 ‘세션‘을 기준으로 하기 때문입니다.
하지만 중요한 업데이트가 있었습니다. 이제 GA4의 ‘주요 이벤트(Key Events)’와 구글 애즈의 ‘전환(Conversion)’ 정의가 일치되었습니다. 즉, 단순 클릭 수 차이에 연연하며 스트레스받기보다, 비즈니스의 핵심 목표인 ‘전환’ 지표를 기준으로 통합적인 성과를 판단하면 됩니다.
2026년을 위한 체크리스트
앨리너 스트리블링과 지니 마빈은 다가올 2026년을 성공적으로 맞이하기 위해 지금 당장 데이터 감사(Audit)를 수행하라고 강조합니다.
- 태그 점검: 우리 사이트의 태그가 제대로 작동하는지 확인하세요. 특히 ‘Google Tag Gateway‘ 를 도입하면 구글 서버가 아닌 광고주의 웹 서버를 거쳐 태그를 배포할 수 있습니다. Cloudflare 등을 사용 중이라면 손쉽게 설정 가능하며, 이를 통해 데이터 정확도(복구)와 프라이버시 보호를 동시에 챙길 수 있습니다. (참고 : Cloudflare를 사용하여 Google 태그에서 광고주를 위한 Google 태그 게이트웨이 설정하기)
- 예산 계획 도구 활용: GA4에 네이버, 메타 등 타 매체의 비용 데이터를 업로드해보세요. 전체적인 미디어 지출 계획을 세우고 AI의 최적화 제안을 받을 수 있습니다.
- 데이터 프라이버시: Google Ads 내에 있는 ‘데이터 관리 도구‘ 를 통해 자사 데이터를 연결하세요.
기밀 매칭(Confidential matching) 기술이 적용되어 구글 직원조차 데이터를 볼 수 없게 처리되므로, 개인정보 이슈 걱정 없이 자사 데이터를 마케팅에 활용할 수 있습니다.
GA4로의 전환은 분명 힘든 과정이었습니다. 하지만 구글은 그 불편함을 해소하기 위해 AI라는 강력한 무기를 쥐어주고 있습니다. 단순한 로그 분석을 넘어, 미래를 예측하고 비즈니스 의사결정을 내리는 파트너로서 GA4를 다시 한번 주목해야 할 때입니다.
