인구통계 및 관심분야 데이터는 사용자의 연령 및 성별과 함께 온라인 여행 및 구매 활동을 통해 사용자가 표현한 관심사에 대한 정보를 제공합니다.
이 도움말에서는 다음 내용을 다룹니다.인구통계 및 관심분야 데이터를 표시하도록 애널리틱스 설정
애널리틱스에서 인구통계 및 관심분야 데이터를 조회하거나 이용하려면 먼저 다음과 같은 요건을 충족해야 합니다.
애널리틱스의 데이터 출처
광고 보고 기능을 지원하도록 애널리틱스를 업데이트하면 애널리틱스가 아래의 소스로부터 인구통계 및 관심분야 데이터를 수집합니다.
| 소스 | 적용 대상 | 조건 | 결과: |
|---|---|---|---|
| 제3자 DoubleClick 쿠키 | 웹브라우저 활동만 | 쿠키 사용 가능 | 애널리틱스가 쿠키에서 수집 가능한 모든 인구통계 및 관심사 정보를 수집합니다. |
| Android 광고 ID | 앱 활동만 | 광고 ID를 수집하도록 Android 앱의 애널리틱스 추적 코드 업데이트* | 애널리틱스가 사용자의 앱 활동과 연관된 인구통계 및 관심분야 정보를 포함하는 ID 기반 식별자를 생성합니다. |
| 광고주용 iOS ID(IDFA) | 앱 활동만 | IDFA를 수집하도록 iOS 앱의 애널리틱스 추적 코드 업데이트* | 애널리틱스가 사용자의 앱 활동과 연관된 인구통계 및 관심분야 정보를 포함하는 IDFA 기반 식별자를 생성합니다. |
*Android용 광고 ID 또는 iOS용 IDFA를 수집하지 않으면 앱 사용자에 대한 인구통계 정보를 수집할 수 없습니다.
인구통계 및 관심분야 데이터가 일부 사용자에게만 제공될 수 있으며, 전체 트래픽의 구성을 반영하지 않을 수 있습니다. DoubleClick 쿠키 또는 기기 광고 ID가 없거나 활동 프로필이 없으면 애널리틱스에서 인구통계 및 관심분야 정보를 수집할 수 없습니다.
개요 보고서의 그래프와 세션 수 항목의 첫 번째 행에 해당 데이터의 전체 대비 비율이 표시됩니다(예: 연령 - 전체 세션의 41.39%).
analytics.js와 AMP 추적은 인구통계 및 관심분야 데이터를 수집하지 않습니다.
측정기준
| 측정기준 | 값 |
|---|---|
| 연령 | 18~24세, 25~34세, 35~44세, 45~54세, 55~64세, 65세 이상 |
| 성별 | 남성, 여성 |
| 관심도 카테고리 | TV 잠재고객과 유사한 라이프스타일(예: IT, 스포츠, 요리 분야 매니아 등) |
| 구매 의도 사용자 세그먼트 | 제품 구매 관심분야 |
| 기타 카테고리 | 사용자에 관한 가장 구체적인 정보를 제공합니다. 예를 들어 관심도 카테고리에는 식도락가가 포함되는 반면 기타 카테고리에는 레시피/요리/동아시아가 포함됩니다. |
위 측정기준의 컨텍스트에서 해당 애널리틱스 측정항목(예: 세션 수, 이탈률, 거래 수, 수익)을 볼 수 있습니다.
이 측정기준을 기반으로 세그먼트를 만들고 이 세그먼트를 토대로 데이터를 분석하고 리마케팅 잠재고객을 만들 수 있습니다.
지역에 따라 사용 가능한 관심분야가 제한될 수 있습니다. 관심도 카테고리, 구매 의도 사용자 세그먼트, 기타 카테고리에서 상당수의 값은 데이터가 제공되지 않을 수 있습니다. 또한 관심도 카테고리 및 기타 카테고리보다 구매 의도 사용자 세그먼트의 데이터가 더 적을 수 있습니다.
표준 보고서
7개의 표준 보고서를 사용할 수 있습니다.
- 인구통계 개요: 연령대와 성별을 기준으로 속성의 세션 수 또는 다른 주요 측정항목의 분포를 보여 줍니다. 세션 수는 기본 주요 측정항목입니다. 새 세션의 비율(%), 평균 세션 시간, 이탈률, 세션당 페이지수를 사용할 수도 있습니다.
- 연령: 연령대를 기준으로 획득, 행동 및 전환수 측정항목을 분류하여 보여 줍니다. 각 연령대의 데이터를 성별, 관심분야 순서로 확인할 수 있습니다. 만 18세 미만은 데이터에 포함되지 않습니다.
- 성별: 성별을 기준으로 획득, 행동 및 전환수 측정항목을 분류하여 보여 줍니다. 성별 데이터가 우선 연령대별로 분류되고, 그 다음 관심분야별로 분류됩니다.
- 관심분야 개요: 관심도 카테고리, 구매 의도 사용자 세그먼트 및 기타 카테고리의 상위 10개 관심분야를 기준으로 속성의 세션 수 또는 다른 주요 측정항목의 분포를 보여 줍니다.
- 관심도 카테고리(도달범위): 획득, 방문 형태 및 전환수 측정항목이 관심도 카테고리를 기준으로 분류됩니다.
- 구매 계획 사용자 세그먼트: 획득, 방문 형태 및 전환수 측정항목이 구매 계획 사용자 세그먼트를 기준으로 분류됩니다.
- 기타 카테고리: 기타 카테고리를 기준으로 획득, 행동 및 전환수 측정항목을 분류하여 보여 줍니다.
인구통계 및 관심분야 데이터 분석을 읽어보세요.
맞춤 보고서
맞춤 보고서에서 인구통계 및 관심분야 측정기준을 이용할 수 있습니다. 예를 들어 성별 및 연령 측정기준을 사용하여 구매-세부정보 비율, 구매별 제품 수익 등의 전자상거래 측정항목을 평가하기 위한 컨텍스트를 설정할 수 있습니다.
맞춤 보고서에서 데이터를 확인하려면 먼저 속성에 대해 광고 기능을 사용 설정해야 합니다.
인구통계 및 관심분야 보고서 사용을 읽어보세요.
데이터 분류
관심도, 구매 의도 및 기타 카테고리는 애널리틱스에서 평면화된 계층적 분류를 기반으로 합니다. 예를 들어 기타 카테고리의 경우 다음과 같습니다.
- 소프트웨어
- 인터넷 소프트웨어
- 인터넷 클라이언트 및 브라우저
- 인터넷 소프트웨어
위의 계층적 분류가 애널리틱스에서는 다음과 같이 3개의 카테고리로 표시됩니다.
- 소프트웨어
- 소프트웨어/인터넷 소프트웨어
- 소프트웨어/인터넷 소프트웨어/인터넷 클라이언트 및 브라우저
세션 1회가 여러 카테고리로 분류될 수 있으며, 그 결과로 측정항목에서 여러 번 집계될 수 있습니다. 예를 들어 소프트웨어/인터넷 소프트웨어/인터넷 클라이언트 및 브라우저로 분류된 세션은 소프트웨어/인터넷 소프트웨어 및 소프트웨어로도 분류될 수 있습니다.
세션 1회가 여러 관심분야 카테고리에서 집계되더라도 열 상단의 총계에는 한 번만 반영됩니다.
Google에서 관심분야 카테고리를 정하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
데이터 기준
보고서를 조회하는 사용자가 개별 사용자의 인구통계 및 관심분야를 유추하지 못하게 하는 데이터 기준이 적용됩니다. 보고서에 연령, 성별 또는 관심분야 카테고리가 기본 측정기준, 두 번째 측정기준 또는 적용된 세그먼트의 일부로 포함되어 있으면, 데이터 기준이 적용되고 일부 데이터가 보고서에서 보류될 수 있습니다. 예를 들어 보고서에서 '성별=남성'의 인스턴스가 N회 미만이면 남성 측정기준에 대한 데이터가 보고서에 표시되지 않을 수 있습니다.
이 기준은 시스템에서 정의되며 변경할 수 없습니다.
또한 사용자 식별자, 맞춤 측정기준, 특정 사용자 제작 콘텐츠 필드(예: 사용자 ID, 클라이언트 ID, 소스/매체)와 함께 인구통계 정보를 요청하는 경우 보고서에서 보고 데이터가 제외될 수 있습니다. 예를 들어 보고 데이터는 다음 보고서에서 제외될 수 있습니다.
- 전자상거래 개요
- 제품 목록 실적
- 제품 실적
- 매출 실적
데이터 기준이 보고서에 적용되면 보고서 제목 아래에 해당 사실에 대한 알림이 표시됩니다.
Google 디스플레이 네트워크에서 사용하는 타겟팅
애널리틱스는 Google Ads에서 Google 디스플레이 네트워크의 광고를 타겟팅할 때 사용하는 것과 동일한 연령, 성별 및 관심분야 카테고리를 사용합니다. 이와 같은 제품 간 데이터 호환을 통해 애널리틱스에서 조사한 데이터를 Google Ads에서 적용할 수 있습니다. 예를 들어 사이트 또는 앱에서 사용자 세그먼트별로 나타나는 행동이 어떻게 다른지(예: 만 25~34세의 신기술광이 만 35~44세의 신기술광보다 전환율이 더 높은지) 확인할 수 있습니다. 이러한 데이터 조사의 결과를 통해 Google 디스플레이 네트워크의 광고 타겟팅을 세부 조정할 수 있습니다. 예를 들어 25~34세 신기술광의 전환율이 35~44세 신기술광보다 더 높을 경우 25~34세 집단에 광고 예산을 집중하는 것이 좋습니다.
