GA4 기여 분석 모델 구분 방법

어떠한 사람이 광고를 통해 웹/앱에 들어와서 구매나 서비스 신청 같은 중요한 전환이 발생했다고 가정해 봅니다.
이 때 전환이 어떠한 요인으로 발생했는지 각 요소에 대한 기여도를 할당하는 게 기여 분석 모델링의 개념입니다.
광고 이후 전환이 발생하기 전까지 사용자는 여러 채널과 다양한 페이지 탐색(터치 포인트) 과정을 거칠 수 있고
많은 시간이 지날 수 있기 때문에 어떠한 기준으로 기여도를 측정하고 분석할 것인지 GA4는 다양한 옵션을 제공합니다.

데이터 기반 기여 분석 모델

• 특징: 머신러닝 알고리즘을 사용해서 전환/비전환 경로를 평가 및 학습합니다.
• 전환 경로를 비교해서 전환 가능성이 높은 터치 포인트를 파악하고 해당 터치 포인트에 전환 기여도를 부여합니다.
• 구글 애즈와 GA4에서는 데이터 기반 기여 분석 모델이 기본 기여 분석 모델(Default)로 설정되어 있습니다.

 

마지막 클릭 기여 분석 모델

• 전환 전에 고객의 클릭 연결이 발생한 마지막 채널에 전환 가치의 100%를 부여하는 모델입니다.
• 특징: 직접(Direct) 트래픽을 무시합니다. 직접 이후 전환이 발생했다면 직접 트래픽 이전 경로에 100%를 부여합니다.
• 참고로 첫 번째 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 시점 기반 기여 분석 모델은 저조한 사용 빈도로 2023년 11월부터 사용 불가합니다.