[GA4] 모델링된 전환에 대한 정보

Google에서는 모델링을 통해 직접 관찰할 수 없는 온라인 전환을 예측합니다. 모델링을 사용하면 사용자를 식별하지 않고도 전환 기여 분석을 정확하게 수행할 수 있습니다(예를 들어 사용자 개인 정보 보호가 필요하거나 기술적 한계가 있거나 사용자가 여러 기기를 번갈아 사용하는 경우). 모델링된 전환을 포함하면 Google에서 더 정확한 보고를 제공하고 광고 캠페인을 최적화하며 자동 입찰을 개선할 수 있습니다.

모델링된 전환의 작동 방식

Google의 모델은 직접 관찰된 전환과 그렇지 않은 전환 간의 추세를 파악합니다. 예를 들어 한 브라우저의 기여 전환이 다른 브라우저의 비기여 전환과 비슷한 경우 머신러닝 모델은 전반적인 기여를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측을 토대로 전환수는 모델링된 전환과 관찰된 전환을 모두 포함하여 집계됩니다.

Google의 전환 모델링 방식

정확성 확인 및 변경사항 전달

홀드백 유효성 검사(머신러닝 권장사항)는 Google 모델의 정확성을 유지합니다. 모델링된 전환을 홀드백 중인 관찰된 전환과 비교하고, 이 정보를 사용해 모델을 조정합니다. Google에서는 데이터에 큰 영향을 미칠 수 있는 변경사항을 전달합니다.

엄격한 보고 기준 유지

모델링된 전환은 품질 신뢰도가 높은 경우에만 포함됩니다. 모델에 정보를 제공할 만큼 충분한 트래픽이 없으면 모델링된 전환이 보고되지 않습니다(Google 애널리틱스의 경우 '직접' 채널). 이 접근 방식을 사용할 경우 Google에서 관측 가능성 손실을 복구하고 과잉 예측을 예방할 수 있습니다.

비즈니스별 맞춤설정

Google의 일반적인 모델링 알고리즘이 고유한 비즈니스 및 고객 행동을 반영하도록 개별 적용됩니다.

개별 사용자를 식별하지 않음

Google은 지문 ID 또는 개별 사용자를 식별하기 위한 다른 시도를 허용하지 않습니다. 대신 Google에서는 이전 전환율, 기기 유형, 시간, 지역 등의 데이터를 집계하여 전환이 발생할 가능성을 예측합니다.

Google 애널리틱스 4 속성의 모델링된 전환

2021년 7월 말부터 Google 애널리틱스 4 속성에 교차 채널 모델링된 전환이 포함되고 있습니다. 이 날짜 이전의 데이터는 영향을 받지 않습니다.

이벤트 범위 측정기준을 선택할 수 있는 핵심 보고서(예: 이벤트, 전환수, 기여도 보고서) 및 탐색 분석에 모델링된 데이터가 포함됩니다. 이러한 보고서는 관찰된 데이터(가능한 경우) 및 모델링된 데이터(필요시)의 조합을 토대로 채널에서 전환 이벤트에 기여도를 자동으로 할당합니다.

전환 모델링의 예

  • 서드 파티 쿠키를 사용하여 전환을 측정할 수 없는 브라우저는 웹사이트 트래픽을 기반으로 전환이 모델링됩니다.
  • 퍼스트 파티 쿠키의 시간을 제한하는 브라우저에서는 해당 시간을 초과한 전환을 모델링합니다.
  • 일부 국가에서는 광고 활동을 위한 쿠키 사용에 대한 동의를 얻어야 합니다. 광고주가 동의 모드를 사용하는 경우 동의하지 않은 사용자에 대해 전환이 모델링됩니다.
  • Apple의 앱 추적 투명성(ATT) 정책에 따라 개발자는 다른 앱 및 웹사이트의 특정 정보를 사용하기 위해서는 권한을 부여받아야 합니다. Google에서는 ATT 정책이 적용되는 정보(예: IDFA)를 사용하지 않습니다. ATT의 영향을 받는 트래픽에서 광고가 발생하는 전환은 모델링됩니다.
  • 광고 상호작용과 전환이 서로 다른 기기에서 발생하면 전환이 모델링될 수도 있습니다.
  • 전환 모델링에서는 조회 충족 전환(EVC) 기여 분석을 위해 YouTube의 클릭 기반 이벤트와 조회 충족을 모두 검토합니다.
  • 연결된 Google 애널리틱스 4 속성에서 Google Ads로 가져온 모든 전환에 모델링이 포함됩니다.

Google 애널리틱스 보고서 검토 시에는 각 채널의 기여 전환 데이터가 전환이 기록된 이후 최대 7일까지 계속 업데이트될 수 있다는 점을 기억해주세요. (이는 애널리틱스가 해당 데이터를 처리하여 모델 학습에 활용하기 때문입니다.) 정확도를 높이려면 지난주 이전 기간을 선택하세요.

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