GA4(Google Analytics 4)는 구글이 제공하는 웹/앱 통합 분석 도구이다.
기존의 Universal Analytics(UA)의 후속 버전으로 2023년 7월부터 UA는 종료되었고 이제 모든 분석은 GA4 기준으로 이루어진다.
쉽게 말해, GA4는 ‘사용자의 행동을 추적하고 시각화해주는 도구’다.
- 어떤 페이지를 방문했는지
- 어떤 버튼을 클릭했는지
- 어떤 이벤트(예: 시작 클릭, 추천 결과 확인 등)를 수행했는지
- 어느 경로로 유입되었는지 (구글 검색? SNS? 광고?)
- 얼마나 오래 머물렀는지
이런 모든 행동들을 데이터로 수집하고 분석 가능한 형태로 보여준다.
GA4는 어떻게 작동할까?
GA4는 기본적으로 “이벤트 기반(event-based)” 구조이다.
기존 UA는 페이지뷰 중심의 데이터 수집 방식이었지만 GA4는 사용자의 행동 하나하나를 전부 “이벤트”로 간주하고 이를 중심으로 데이터를 수집한다.
예시: 선물 추천 서비스에서의 사용자 행동 -> GA4 이벤트
| 사용자 행동 | GA4 이벤트 이름 | 설명 |
|---|---|---|
| 홈페이지 접속 | page_view | 메인 페이지 진입 시 자동 수집 |
| 추천 시작 버튼 클릭 | start_click | 추천 퍼널 진입 시 커스텀 이벤트 |
| 질문 1~9번 모두 완료 | questions_complete | 모든 질문 응답 완료 시 기록됨 |
| 추천 결과 도달 | result_view | 결과 페이지 도달 시 발생 |
| 추천 상품 클릭 | product_click | 실제 상품을 클릭한 경우 |
| 처음부터 다시 시작 클릭 | restart_click | CTA 클릭(재시도 유도) |
GA4에서는 위와 같은 이벤트를 직접 정의하거나 자동 수집되는 이벤트들과 조합하여 전체 퍼널의 흐름을 추적할 수 있다.
각 이벤트에는 파라미터를 추가하여 보다 세부적인 분석도 가능하다.
예를 들어 product_click 이벤트에는 클릭된 상품의 product_id, title, price 등을 함께 보낼 수 있다.
선물 추천 서비스에서 GA4를 어떻게 활용했는가?
우리 서비스에서는 다음과 같은 퍼널을 정의하여 사용자의 행동 흐름을 추적하고 있다.
[홈 접속] -> [추천 시작 클릭] -> [질문 응답 완료] -> [추천 결과 도달] -> [상품 클릭 or 처음부터 다시하기]이를 통해 우리는 다음을 분석할 수 있다.
- 사용자는 어디서 많이 이탈하는가?
- 추천 결과까지 도달한 비율은?
- 추천 상품은 실제로 얼마나 클릭되는가?
- 반복 사용자는 얼마나 되는가?
- 유입 경로에 따라 전환율이 다른가?
이러한 분석을 통해 UI 개선, UX 흐름 최적화, 추천 품질 개선 등 데이터 기반 의사결정이 가능해진다.
GA4에서 보는 주요 지표들
| 지표 이름 | 설명 |
|---|---|
| 사용자 수 | 서비스에 방문한 전체 사용자 수 |
| 세션 수 | 방문자의 활동 단위 (앱 열기/웹 진입 한 번이 1세션) |
| 이벤트 수 | 모든 사용자 행동 이벤트의 총합 |
| 전환 수(Conversion) | 정의한 목표 행동(예: 추천 시작, 상품 클릭 등)의 완료 횟수 |
| 유입 경로 | 사용자가 어떤 채널(검색, 광고, SNS 등)을 통해 유입됐는지 추적 |
| 이탈률 (Bounce rate) | 한 페이지만 보고 나간 비율 (기본적으로 자동 측정) |
서비스 지표로 활용 중인 KPI
GA4를 통해 아래와 같은 퍼널 전환률 및 사용성 지표들을 측정 중이다
| 지표명 | 계산식 | 의미 |
| ------------- | ------------------------------------ | ----------------------- |
| 시작 클릭률 | start_click / page_view | 방문자 중 실제로 추천을 시작한 비율 |
| 질문 완주율 | questions_complete / start_click | 추천을 제대로 끝까지 진행한 유저의 비율 |
| 결과 도달률 | result_view / start_click | 추천 결과까지 성공적으로 도달한 유저 비율 |
| 상품 클릭률 | product_click / result_view | 추천 결과를 클릭한 비율 (핵심 KPI) |
| 처음부터 다시하기 클릭률 | restart_click / result_view | 추천 결과를 보고 다시 시작하려 한 비율 |
예시) 상품 클릭률이 낮다면 추천 품질이 떨어졌다는 뜻일 수 있다.
반대로 다시하기 클릭률이 높다면 UX가 아쉽거나 추천 결과가 만족스럽지 않다는 의미일 수 있다.
왜 백엔드 개발자인 나도 GA4를 알아야 할까?
많은 백엔드 개발자들이 GA4를 “프론트엔드 개발자만 알면 되는 분석 도구”라고 생각하기 쉽지만 실제로는 다음과 같은 이유로 백엔드 개발자도 알아야 한다:
-
전체 서비스 흐름을 이해해야 한다.
사용자가 어느 API에서 이탈하는지 어떤 흐름이 병목인지 알 수 있다. -
프론트와 협업할 때 트래킹 이벤트에 대한 명확한 커뮤니케이션이 가능하다.
어떤 이벤트를 어떤 시점에 어떤 파라미터와 함께 트래킹해야 할지 설계에 참여할 수 있다. -
서버에서 직접 GA4 이벤트를 전송할 수도 있다.
예: 특정 API가 호출되었을 때 서버가 GA4로 이벤트를 직접 전송
서버사이드 측정 예시 (Measurement Protocol)
※ 서버에서 GA4로 이벤트를 전송하려면 measurement_id와 api_secret이 필요하며, GA4 Admin > Data Streams > Measurement Protocol에서 설정 가능하다.
{
"client_id": "UUID",
"events": [
{
"name": "product_click",
"params": {
"product_id": "abc123",
"title": "감성 무드등",
"price": 18900
}
}
]
}결론
GA4는 사용자 흐름을 가장 명확하게 보여주는 도구다.
- 내가 만든 기능이 실제로 사용되고 있는가?
- 어떤 지점에서 사용자가 이탈하고 있는가?
- 추천 품질은 만족스러운가?
- 어떤 개선이 가장 큰 효과를 낼 수 있을까?
이러한 모든 판단의 근거가 GA4의 데이터에서 나온다.
GA4는 단순한 '트래킹 도구'가 아니라 ‘데이터 기반 서비스 운영’의 핵심 도구다. 비즈니스 관점에서도 기술 운영 관점에서도 반드시 이해하고 활용해야 할 가치가 있다.
