[GA4] 보고 도구 비교

보고서, 탐색 분석, Google Analytics Data API, BigQuery Export는 디스플레이 데이터를 다소 다른 방식으로 표시합니다. 이 표를 통해 어떤 데이터를 어디에서 사용할 수 있는지 비교하고 각 보기 방법의 제한사항을 확인하세요.

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데이터 가용성 및 제한사항 보고서, 통계 및 탐색 분석 Google Analytics Data API BigQuery
액세스 방법 Google 애널리틱스 인터페이스 사용자 대신 Google 애널리틱스 데이터에 액세스할 수 있는 서드 파티 애플리케이션 GCP Console 또는 BigQuery 데이터를 쿼리할 수 있는 보고 애플리케이션
데이터 범위

집계된 데이터 또는 이벤트 및 사용자 수준 데이터입니다.

Google은 각 요청에 대해 기본 샘플링 설정을 사용하여 가장 정확한 결과를 제공하는 표를 선택합니다.

애널리틱스에서 데이터가 저장되고 표시되는 방식 알아보기

집계된 데이터 또는 이벤트 및 사용자 수준 데이터입니다.

Google은 각 요청에 대해 기본 샘플링 설정을 사용하여 가장 정확한 결과를 제공하는 표를 선택합니다.

애널리틱스에서 데이터가 저장되고 표시되는 방식 알아보기

이벤트 및 사용자 수준 데이터(Google 애널리틱스가 표준 보고서 및 탐색 분석에서 얻은 데이터에 추가한 값 제외)

높은 카디널리티1

가능합니다. Google에서 합산 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에 표의 행 한도보다 많은 행이 표시되면 (other) 행이 표시될 수 있습니다.

가능합니다. Google에서 합산 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에 표의 행 한도보다 많은 행이 표시되면 (other) 행이 표시될 수 있습니다.

아니요
샘플링2 가능합니다. Google에서 더 상세한 이벤트 및 사용자 수준 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에서 할당량 한도보다 많은 이벤트를 처리해야 하는 경우 애널리틱스에서는 사용 가능한 데이터의 대표 샘플을 사용합니다. 가능합니다. Google에서 더 상세한 이벤트 및 사용자 수준 데이터를 사용하고 보고서 또는 탐색 분석에서 할당량 한도보다 많은 이벤트를 처리해야 하는 경우 애널리틱스에서는 사용 가능한 데이터의 대표 샘플을 사용합니다. 아니요
데이터 기반 기여 분석4 지원 아니요
전환 모델링5 포함됨 포함됨 포함되지 않음
행동 모델링6

실시간을 비롯한 보고 모듈에 포함됨

일부 탐색 모듈에 포함(경로, 유입경로 및 자유 형식 표에만)

포함됨 포함되지 않음. BigQuery 데이터에는 동의 모드가 사용 설정되었을 때 Google 애널리틱스에서 수집한 쿠키 없는 핑이 포함되며, 각 세션의 user_pseudo_id가 다릅니다. 모델링은 쿠키를 거부한 개별 사용자의 여러 세션을 예측하려고 하므로 모델링 시 표준 보고서와 BigQuery의 세부적인 데이터 간에 차이가 발생할 수 있습니다(예: BigQuery보다 보고서의 활성 사용자 수가 더 적을 수 있음).
제한사항

속성당 맞춤 보고서 150개

속성당 사용자당 200개의 개별 탐색 분석 및 속성당 최대 500개의 공유 탐색 분석을 만들 수 있습니다. 탐색 분석당 최대 10개의 세그먼트를 가져올 수 있습니다.

Analytics API에는 API 할당량이 적용됩니다. 애널리틱스 360 속성은 데이터 수집, 보고, 보관, 할당량에 더 높은 제한이 있습니다. 표준 속성의 일일 내보내기 한도는 이벤트 100만 개입니다. 애널리틱스 360 속성의 내보내기는 거의 무제한입니다.
표 각주

1 높은 카디널리티: 카디널리티가 높은 측정기준은 하루에 고유한 값이 500개를 초과하는 측정기준입니다. 카디널리티가 높은 측정기준은 보고서 또는 탐색 분석의 행 수를 증가시키므로 보고서 또는 탐색 분석이 행 한도에 도달하여 한도를 초과하는 데이터가 (other) 행에 압축될 가능성이 높아집니다. 높은 카디널리티 및 (other) 행에 대해 자세히 알아보기

2 샘플링: 탐색 분석에서 반환된 이벤트 수가 속성 유형의 한도를 초과하면 데이터 샘플링이 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 대표 샘플을 사용하여 데이터를 더 자세히 탐색할 수 있습니다. 샘플링에 대해 자세히 알아보기

3 데이터 기반 기여 분석: 데이터 기반 기여 분석은 각 전환 이벤트의 데이터를 기반으로 전환 기여도를 배분합니다. 데이터 기반 기여 분석에 대해 자세히 알아보기

4 전환 모델링: 전환 모델링을 사용하면 사용자를 식별하지 않고도 전환 기여 분석을 정확하게 수행할 수 있습니다(예: 사용자 개인 정보 보호 목적, 기술적 제한, 사용자가 기기 간에 이동). 전환 모델링에 대해 자세히 알아보기

5 행동 모델링: 동의 모드의 행동 모델링은 머신러닝을 사용하여 애널리틱스 쿠키를 수락하는 비슷한 사용자의 행동을 기반으로 애널리틱스 쿠키를 거부하는 사용자의 행동을 모델링합니다. 행동 모델링에 대해 자세히 알아보기

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