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구글태그매니저를 활용한 구글애널리틱스 uid 설정 태깅 가이드

Sun Young Kim — Tue, 10 Nov 2015 03:25:51 +0000

구글애널리틱스의 uid 리포트를 활성화 시키면, 로그인한 고객에 한 해 그들의 교차기기 이용 행태 분석이 가능하지요.

google analytics device overlap graph

금년도 운이 좋게도 쇼핑몰 고객의 교차 기기 이용 행태 분석 보고서 프로젝트를 진행하게 돼 구매 전까지 교차 기기 사용 비중, 최초 접속 기기 vs 결제 기기 비중 차이, 성별/연령별 디바이스 선호도 등 교차기기 활용 쇼핑 행태에 대한 데이터를 드립다 팔 기회가 있었습니다.

그런데, 이 교차 기기 리포트를 사용하기 위해서는 User ID 태깅을 해 줘야 하는데, 이 부분이 꽤 난이도가 있는 부분이라 최근들어 어떻게 설명하면 좋을지에 대한 문의를 많이 받습니다.

오늘도 관련 질문을 또 하나 받게 돼 잠시 짬을 내어 가이드 문서를 작성해 보았습니다.

User ID 태깅 관련하여 우선 알아야 할 부분은 마케터나 기획자 혼자서 이 부분을 해결하기는 쉽지 않다는 점입니다. 로그인 완료 처리하는 페이지에서 내부 회원 DB 를 갔다 오면서 회원 DB 상의 고객 관리 번호 값을 가져다가 구글애널리틱스로 던질 수 있도록 변수 전송 태깅 자체를 해 줘야 하기 때문입니다.

이런 작업을 웹 또는 앱 서버와 통신을 해야 한다고 해서 서버 사이드 개발이라고 부릅니다.

오늘은 User ID 태깅을 구글태그매니저로 하는 법을 설명할 예정이라, 코드 예시는 아래와 같이 데이터 레이어 영역에 User ID 용 변수와 고객 키 값 용 변수에 내부 회원 DB에서 가져온 고객 키 값을 할당해 주는 스크립트 예시입니다.

dataLayer – uid tagging

개발자가 해 줄 역할은 여기까지입니다.

그 다음엔 구글애널리틱스 화면에서 user id 를 쓰겠다고 설정하고, user id 에 쓴 값을 나중에 리마케팅 용도 등으로 다운로드 가능하도록 cust_key 와 같은 형태의 변수통을 만들어 주는 맞춤 측정 기준 설정을 해 주면 됩니다.

1) 구글애널리틱스 관리자 화면에서 user id 활성화 방법

GA Admin Uid setting

2) User id 전용 구글애널리틱스 보기(View) 새로 생성하기 (User ID 전용 보기를 만들어야, 해당 보기에서 교차 기기 리포트를 확인 가능합니다)
참고로, 이 UID 전용 보기에 쌓이는 데이터는 로그인을 했던 사람들 데이터만 보여주기 때문에 당연히 세션수나 유저수가 타 보기에 있는 데이터 보다 적습니다.

user id view 생성

3) 그 다음 GA 관리자 화면 속성 관리 하단 맞춤정의 메뉴를 클릭해서, 맞춤 측정 기준을 생성해 줍니다.
맞춤 측정 기준 생성하실 때, 변수 범위를 사용자로 설정하셔야 하구요. (사람 따라 다니는 변수이니까요)
생성 후 나오는 예제 코드 화면에서 dimension1 인지, dimension2 인지 제일 끝 숫자 값을 기억해 놓으셔야 합니다.

custom dimension 생성

4) 그 다음 구글태그매니저 화면으로 이동해서 데이터레이어에 정의 돼 있는 변수 값을 가져오는 변수를 설정해야 합니다.

uid 값 가져오는 구글태그매니저 변수 생성하기

uid gtm variable

맞춤측정 기준 값 (여기서는 cust_key) 가져오는 구글태그매니저 변수 생성하기

gtm datalayer variable

5) 마지막으로, 기본 구글애널리틱스 페이지뷰 전송 태그 수정 화면으로 가서 만들어 놓은 uid 구글태그매니저 변수랑, cust_key 구글태그매니저 변수를 가져오 구글애널리틱스 페이지뷰 전송할 때 같이 전송하도록 구글태그매니저 내 구글애널리틱스 페이지뷰 전송 용 태그를 수정해 줍니다.

google tag manager ga pageview tag uid, custom dimension setting

헉헉, 간만에 가이드 문서 만든 김에 퀵하게 블로그 업데이트 하는데, 글도 안 써 버릇 하니 힘드네요.

데이터 수집이 중요한 게 아니라, 이렇게 데이터가 쌓이면 무엇이 좋고, 비즈니스적으로 어떤 인사이트를 도출해 개선이 가능한가 인데요.. 이 부분에 대해서는 별도로 글 한 번 올리겠습니다.

마지막 멘트는 백종원 아저씨 말투로…

어때요? 구글태그매니저 참 재밌쥬? 페이지뷰 태그 전송하는 거는 따로 설명 안 드렸는디, 그 부분 공부하고 싶으시면 https://analyticsacademy.withgoogle.com/course05 여그서 공부하면 됩니다~~잉???

그럼, 여러분 즐 공부 & 즐 분석하세요~~

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구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구 활용하려 A/B 테스트 해 보기

Sun Young Kim — Mon, 14 Sep 2015 08:14:40 +0000

작년에 비해 금년 들어 A/B 테스트 관련 문의가 느는 것으로 보아 국내 기업들도 이제 점점 더 데이터 기반 의사 결정하는 문화로 전환하는 것이 아닌 가 싶습니다.

A/B 테스트 관련해 질문 주시는 것 중에 툴 관련 질문이 많으신데요

A/B 테스트 툴은 아주 다양합니다.

VWO 도 있고, Optimizely 도 있고, Unbounce 도 있고,

엔터프라이즈 급 솔루션 (= 비싼)인 Adobe Target 도 있고, Site Spect 도 있고, 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구도 있지요

이 중 제가 써 본 툴은 VWO, GA 컨텐츠 실험도구, Adobe Target 입니다.

툴의 장단점은 비용 대비 측면에서 살펴볼 필요가 있구요. 오늘은 그 중 입문하는 기업이 익혀야 할 툴인 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구를 사용하여 A/B 테스트를 설정하는 법을 설명하고자 합니다.

제가 입문하는 툴로 구글애널리틱스를 언급한 것은 우선, 무료이고, 또 설정이 가장 간단하기 때문에 A/B테스트 설정의 원리를 이해하는데 도움이 되기 때문입니다.

그럼, 구글애널리틱스 콘텐츠 실험 도구를 활용하는 A/B테스트를 설정하는 법을 알아볼까요? 아래 프리젠테이션을 다운받아 단계 별로 따라해 주시기 바랍니다.

실제로 따라 할 때 준비할 준비 물은
A안, B안 각각의 html 페이지 (A안에는 A안 용 문구, B안에는 B안 용 문구) 입니다.
ex. http://www.ga-academy.net/AB/A.html vs http://www.ga-academy.net/AB/B.html
이 때 A안, B안 두 페이지 모두에 GA코드가 삽입 돼 있어야 합니다.

그 다음 아래 가이드 문서대로 따라 하면, 콘텐츠 실험 코드가 생성됩니다.
이 실험 코드는 A,B 안 중 A안 페이지의 시작하는 태그 하단에 삽입해야 합니다.

단계 별로 따라해 주셔서 A/B 테스트 설정에 꼭 성공하시기를 바랄께요~~
예시로 만든 http://www.ga-academy.net/AB/A.html vs http://www.ga-academy.net/AB/B.html 페이지의 소스 보기를 하셔도 도움이 될 듯 합니다~~

구글애널리틱스_콘텐츠실험설정_가이드 by Kim Sun Young

그리고, 아래 링크는 보~~너~~스 입니다. 회사 후배가 야근을 불사하고 번역이 아닌, 편역을 한 마케팅 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드 문서 다운로드 링크입니다.

다운로드하러 가기 (간단한 정보 입력 필요해요~~) ☞ 마케팅 최적화를 위한 A/B 테스트 가이드

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구글애널리틱스 맞춤측정 기준 태깅하기

Sun Young Kim — Thu, 08 Jan 2015 06:29:07 +0000

구글애널리틱스 (Google Analytics) 맞춤 측정 기준 (Custom Dimension) 태깅 방법은 https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/custom-dims-mets 페이지의
도움말을 참고하여 진행하면 됩니다.

그런데, 제가 처음에 테스트 해 보았을 때 값이 찍히지 않더군요.

알고 보았더니,

ga(‘set’, ‘dimension5′, ‘custom data’);

이 맞춤 측정 기준을 설정하는 태그 한 줄의 위치가 pageview 를 전송하는 태그 하단에 있으면 안 되더군요

해서, 아래와 같이 ga(‘create’ 문구와 ga(‘send’, 문구 사이에 맞춘 측정 기준을 설정하는 태그가 들어가 주면 됩니다.

UA 태그 내 Custom Dimension 설정

그런데, 이렇게 소스 코드 상에 반영하기 전에 해야할 일이 먼저 있지요.

GA 관리자 화면에서 속성 관리 하단의 맞춤 정의를 클릭해서, 새 맞춤 측정 기준 버튼을 클릭하여, 맞춤 측정 기준 이름과 범위를 설정해 주어야 합니다.

Google Analytics Custom Dimension Setting in Admin

이 때 범위 설정이 민감한 이슈입니다.

보통 범위가 사용자 단위이면, 맞춤 측정 기준 값이 사람을 쫓아 다닌다고 이해하면 됩니다. 따라서, 방문자 ID 가 바뀌어 사람이 바뀌면 이 값도 달라지겠지요.
한편, Hit 단위이면, 페이지 뷰가 발생해도 Hit 한 번, 버튼 클릭, 링크 클릭 같은 이벤트가 발생해도 Hit 한 번이기 때문에 다음 번 Hit 가 발생하면 맞춤 측정 기준 값은 비워집니다.
맞춤 측정 기준 범위가 세션 단위라면 해당 방문에서만 이 맞춤 측정 기준의 값이 유효하고, 다음 세션이 발생하면 이 맞춤 측정 기준 값은 비워 지겠지요.
제품 기준이면, 제품 별로 맞춤 측정 기준 값을 설정할 수 있다는 의미일 것이구요.

상식적으로 이해하면 쉬울 것 같은데, 어떨 때는 굉장히 헷갈리는 지라, https://developers.google.com/analytics/devguides/platform/customdimsmets#scope 도움말을 정독해 보시기를 추천드립니다.

이렇게 구글애널리틱스 관리자 화면에서 맞춤 측정 기준을 생성해 준 후 소스 코드에 해당 태깅을 추가해 주는 방법 외에 구글 태그매니저를 활용하여 페이지뷰 전송 태그에 맞추 측정 기준 변수를 전송해 줄 수 있습니다. 아래 태그 매니저 활용 설명은 태그매니저로 이벤트 태깅이나 페이지뷰 태깅을 어느 정도 해 본 사람들을 위한 설명이기 때문에 태그매니저 활용 경험이 없으신 분은 아래 내용은 무시하시면 됩니다.

구글태그매니저로 맞춤 측정 기준 설정을 하기 위해서는 datalayer 에 맞춤 측정 기준으로 보낼 값을 우선 정의해 주어야 합니다. (아래 코드 예시 참고)

(데이터레이어에 대해서도 사실 개념을 잡기 쉽지는 않은데요, 일단, 데이터레이어 공부는 구글링을 통해 개념 이해를 먼저 하셨다고 전제하고 설명 이어갑니다)

그 다음 구글태그매니저에서 아래와 같은 형태로 매크로를 만들어 준 후에

Google Tag Manager Data Layer Macro

구글태그매니저에서 페이지 조회를 전송하는 태그를 만들 때 아래와 같은 형태로 맞춤 측정 기준 설정을 해 주면 됩니다. (위에서 만든 매크로를 활용)

Google Tag Manager PageView Tag with Custom Dimension

이 때 주의할 점은 규칙 설정입니다. 규칙을 모든 페이지에서 작동되게 해 버리면 사이트 내에 GA 코드가 있을 경우 이 GA 코드 내에도
ga(‘send’, ‘pageview’); 라는 페이지뷰 전송 태그가 있기 때문에 모든 페이지에서 페이지뷰가 두 번 발생하게 됩니다.

이를 막기 위해서는 정확히 어떤 페이지에서 이 페이지뷰 전송 태그가 전송될 것인지 아래와 같은 형태로 페이지 url 기준으로 작동되도록 룰 설정을 별도로 해 주어야 합니다.

Google Tag Manager page Rule Setting

혹시 구글태그매니저 데이터레이어 및 GTM 을 활용한 맞춤 측정 기준 태깅에 대해 좀 더 깊이 파고자 하는 분은 아래 링크 정보들도 참고하시기 바랍니다.

Powerful Custom Dimensions in Universal Analytics

http://online-behavior.com/analytics/custom-dimensions

How You Can Use Custom Dimensions With Google Tag Manager To Ditch Utm Parameters

http://www.sparkline.com/2014/09/16/how-you-can-use-custom-dimensions-google-tag-manager-ditch-utm-parameters/

THE GOOGLE TAG MANAGER DATALAYER EXPLAINED

http://www.cardinalpath.com/the-google-tag-manager-datalayer-explained/

Unlock the Data Layer: A Non-Developer’s Guide to Google Tag Manager

http://www.lunametrics.com/blog/2013/10/15/unlock-data-layer-google-tag-manager/#sr=g&m=o&cp=or&ct=-tmc&st=(opu%20qspwjefe)&ts=1400815728

Universal Analytics: Weather As A Custom Dimension

http://www.simoahava.com/web-development/universal-analytics-weather-custom-dimension/

간단히 Universal Analytics 코드 기준으로 맞춤 측정 기준 태깅 방법을 설명하려던 것이 너무 멀리 온 느낌이 없지 않아 있습니다. 그러나, 누군가에게는 도움이 되겠지 하는 마음으로 아주 아주 간만에 블로그 글 업데이트 합니다~~~

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구글 태그 매니저를 활용하여 구글 애널리틱스 이벤트 추적 자동화 시키기

Sun Young Kim — Thu, 19 Dec 2013 06:55:08 +0000

최근 구글 애널리틱스 강의를 할 기회가 종종 있습니다.

놀라운 것은 수강하시는 분들에게 Goal (목표)를 설정해 놓고 리포트들을 목표 달성 기준으로 조회하는지 물어 보면 현재까지 강의를 한 경험으로는 한 명도 손드는 사람이 없었다는 점입니다.

웹 분석 1.0 시절과 오늘 날의 웹분석 2.0 시대를 가르는 극명한 기준 중에 하나가 웹사이트 분석을 단순 유입, 유출의 트래픽 기준으로 보느냐, 아니면 아니면 자사에서 웹사이트를 웹사이트를 운영하는 목적의 달성에 기여하는 특정 행동을 방문자가 해 주느냐라는 관점의 전환 기준으로 보느냐이라고 웹분석 분야의 분야의 구루인 아비나쉬 씨는 주장을 하지요…

이 주장에 빗대어 본다면 국내 웹분석은 아직도 1.0 시대에 머물러서 겨우 방문자 수나 보고하는 수준이라는 의미일 것입니다.

그런데, 이러한 상황도 살짝 이해는 됩니다. 내부적으로 웹사이트 운영 목적을 분명하고 KPI 를 잘 수립하는 등 디지털 마케팅 분석 전략을 잘 수립해서 가지고 있다고 할 지라도 이를 기술적으로 적용하는 게 쉽지는 않습니다.

예를 들어 이벤트를 하나 개최한다고 할 경우 우리가 측정해야 할 궁극적인 전환은 이벤트 참여 행동일 텐데 텐데 이는 아래와 같이 이벤트 참가 버튼 클릭 자체를 추적하기 위한
구글 애널리틱스 이벤트 추적 (Google Analytics Event Tracking) 코드를 삽입해 주어야 하는데, 매번 이런 코드를 삽입하도록 마케터가 IT 팀과 커뮤니케이션한다는 게 쉽지 쉽지않기 때문입니다.

이벤트 참가 버튼 클릭 클릭 추적을 위한 구글 애널리틱스 이벤트 추적 코드 삽입

이는 사실 비싼 솔루션이든 싼 솔루션이든 디지털 마케팅 분석 도구를 구매해서 활용하고 있는 모든 기업의 골치거리이기도 했답니다.

오죽하면 아래 이미지와 같이 대부분의 디지털 마케팅이 분석, 즉 데이터 중심으로 움직이지 못하는 이유가 설정이라는 고비를 넘기지 못하기 때문이라는 주장이 나오고 있을까요?
참고로 아래 이미지는 Web Analytics Action Hero 는 책에 나오는 이야기입니다.

디지털 마케팅 분석 설정의 고비를 넘겨야 분석에 분석에 의거한 실행이

구글 애널리틱스 이용에 있어서도 이는 고질적인 문제였고 드디어 구글 애널리틱스가 발벗고 나서서 개발한 것이 구글 태그 매니저입니다.
흠… 사설이 길었습니다만, 만약, 구글 애널리틱스 유저이시라면 일단 아래 pdf 매뉴얼 자료 대로 한 번 번 따라 해 보시기 바랍니다.

구글 태그 매니저(Google Tag Manager) 설정하기

그러면, 갑자기 비어있던 구글 애널리틱스 행동(Behavior) > 이벤트(Event) 메뉴가 클릭, 링크 추적 정보로 가득차게 될 것입니다.

즉, 구글 태그 매니저를 활용하면 웹 사이트 내 버튼 클릭, 링크 클릭, 폼 입력과 같은 이용자들의 행동을 자동으로 추적할 수 있게 된답니다.

완전 강력 추천 팁입니다. 이렇게 이벤트 추적이 활성화 되면 다음 스텝은 구글 애널리틱스 Goal (목표) 설정을 통해 전환 관점에서 분석을 하는 것이지요

우리 모두 단순 유입 분석 수준을 넘어서 전환 관점에서 스스로의 디지털 마케팅 활동을 돌아 보는 파워 디지털 마케터가 되자구요!!

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구글 애널리틱스 추적 코드 삽입 방법

Sun Young Kim — Thu, 19 Dec 2013 06:20:19 +0000

구글 애널리틱스 설정에 대한 문의가 많아 따라하기 용 매뉴얼 작업을 해 보았습니다.

pdf 매뉴얼 보기

구글애널리틱스기본셋팅

동영상으로 보기

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웹분석을 통해 소셜미디어 ROI 분석하기 실전연습

Sun Young Kim — Tue, 30 Oct 2012 09:02:05 +0000

오늘 제가 다루고자 하는 주제는 “소셜 + 웹” 분석입니다.

결국 소셜도 웹이고, 소셜미디어 성과를 측정하기 위해 개별 소셜미디어 채널에서 확인할 수 있는 데이터만 들여다보기 보다는 소셜미디어 지표 데이터와 웹데이터를 연동 분석했을 때 얻을 수 있는 인사이트가 더 풍부하고, 소셜미디어 활동과 비즈니스 성과 간의 연관관계도 더 명확히 이해할 수 있기 때문입니다.

그래서, 오늘은 소셜과 웹 연동 분석을 어떻게 할 수 있는지, 실제 분석 사례와 관련 분석 화면을 가지고 설명해 보고자 합니다.

우선, 소셜미디어 활동과 관련된 여러가지 지표 데이터와 매출, 구매전환과 같은 실질적인 비즈니스 성과 데이터를 한데 모아 놓고 추이 그래프를 그려볼 필요가 있습니다.
최근 소셜 분석 관련 툴들의 변화는 웹 분석 툴 또는 내부 CRM 솔루션과 연동되어 아래와 같은 그래프를 자동으로 그려 준다는 점인데요, 자동화하기 어렵다면 엑셀 수작업을 통해서 아래와 같은 그래프는 간단히 얻을 수 있습니다.
(단, 데이터 작업이 어렵다기 보다는 담당자 권한이 없어 내부 매출 데이터와 같은 중요 재무 데이터에 접속이 불가능할 수 있습니다. 소셜미디어 ROI 입증이 어려운 이유가 스킬셋의 문제라기 보다는 이렇게 조직적 문제인 경우가 종종 있지요)

소셜 활동 지표와 비즈니스 성과 지표 간의 상관 관계 분석

소셜 활동 지표와 비즈니스 성과 지표 간의 상관 관계를 분석하기 위해 데이터를 마련하고, 이 데이터를 시간대 별, 요일 별로도 정리해 보고, 업데이트 주기 별 매출 데이터 변동 추이도 분석해 보고, 게시글을 유형 별로 정리해서 게시 글 유형 별 매출 및 소셜 지표 변화도 확인해 보면 아래와 같은 다양한 Business Question 에 대한 해답을 얻을 수 있습니다.

- 게시 글을 올리는 최적의 시간대, 요일은?
- 게시 글 업데이트 최적 주기는?
- 입 소문 유발에 효과적인 게시글의 속성은?
- 비즈니스 성과 지표에 가장 영향을 주는 소셜미디어 활동은?

이렇게 분석에 있어서 제일 중요한 것은 Business Question 입니다.

소셜미디어를 운영하는 담당자라면 누구나 내심 품고 있을 질문 중 하나가 “어떤 콘텐츠가 가장 좋은 반응을 가져오는가?” 일 것입니다.
이 때 질문이 “어떤 제품에 대해 이야기할 때 가장 반응이 좋은가? “이면 올리는 콘텐츠를 제품 카테고리 별로 분류하여 분류 별 소셜 반응 + 매출 반응을 보고,
“어떤 톤&매너의 콘텐츠가 반응이 좋은가?”이면 톤&매너 별로 콘텐츠를 분류하여 분류 별 소셜 반응 + 매출 반응을 살펴보면 될 것입니다.

아래는 “어떤 제품에 대해 이야기 할 때 버즈량과 같은 소셜 지표 뿐만 아니라 매출과 같은 비즈니스 성과 지표가 영향을 받는지” 확인을 위해 소셜 게시글들을 제품 유형 별로 버즈량, Reach, Sentiment 로 분석한 다음, 제품 유형 별 제품 콘텐츠 뷰, 주문수, 매출액 같은 웹분석 툴에서 제공하는 데이터를 연동 분석 한 예시입니다.

소셜 활동 지표와 사이트 활동 지표 연계 분석

이렇게 데이터를 만들어 놓고 중요한 것은 데이터에 대한 Reading 입니다. 의미있는 지표가 낮다면 왜 낮은지, 높이기 위해선 어떻게 해야 할지, 높은 것들은 또 이유가 뭔지, 나한테 주는 시사점은 뭔지 들여다 보아야 제대로 된 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다. 데이터를 들여다 보고 난 다음에 “So What?” 또는 “Next Action Item?” 이라는 질문에 아무런 답변을 얻지 못한다면 그냥 데이터 가지고 놀기에 불과할 테니까요

웹분석 데이터와 연동이 어려우면 아래와 같이 소셜미디어 채널에서 제공하는 데이터만 가지고 카테고리 별 분석을 해도, 어떤 유형의 콘텐츠가 좋은 반응을 일으키는지에 대한 해답은 얻을 수 있습니다. 최소한 가장 호응이 좋은 콘텐츠와 그렇지 않은 콘텐츠에 대한 이해를 높여 점점 고객의 호응을 높일수 있는 방향으로 콘텐츠를 튜닝해 나갈 수 있을 테니까요… 여기서 튜닝을 이 쪽 분석 업계에서는 최적화라고 표현하지요.

콘텐츠 분류 별 페이스북 지표 분석

그 다음 소셜미디어 성과 측정을 위해 소셜+웹 연동 분석해야 될 부분은 고객 세그먼트 분석입니다. 소셜미디어 채널들을 통해 유입된 고객이 다른 고객들보다 사이트에서 보다 많은 매출을 일으키고 있다면 소셜미디어의 ROI 를 회사 내부적으로 어필하는 것은 전혀 문제가 되지 않을 것이기 때문입니다. 실제로 KT 의 경우 SNS 를 통해 KT 올레샵을 방문한 사람들의 구매 전환율이 신규 방문자보다 12% 높다는 분석 결과를 발표한 적이 있습니다. (블로터 “SNS 타고 온 이용자가 상품 구매에 적극적” 기사 참고)

국내 분석 툴들은 세그먼트 분석 기능이 약한 편이라 이런 분석이 쉽지 않지만, 무료 웹분석툴인 구글 애널리틱스 (Google Analytics)나 유료 웹분석 툴인 어도비 사이트캐털리스트(SiteCatalyst) 를 쓰면 간편하게 고객 세그먼트 별 사이트 내 행동 분석을 할 수 있습니다. 아래는 구글애널리틱스에서 소셜미디어 채널을 통해 사이트에 유입된 방문자들을 별도의 세그먼트로 정의하는 화면입니다.

구글애널리틱스 소셜미디어 세그먼트 생성

우선, 포함/제외 옵션을 선택하는데, 소셜미디어를 통해 유입된 고객들을 세그로 구분해 줘야 되기 때문에 포함 옵션을 선택합니다. 다음으로 일치인지, 포함인지 등의 조건을 선택해 줍니다. 여기서는 개별 사이트 도메인 주소와 일치 조건을 걸어줄 것이기 때문이 정규식 일치를 선택합니다. 마지막으로 소셜미디어 채널로 정의하는 사이트들 도메인 주소를 입력해 줍니다.

GA Social Channel RegEx

구글애널리틱스의 경우 정규식을 이용하면 데이터 정제와 고객 세그먼트 생성이 보다 정교하게 가능한데요, 이 부분은 고급 기술이기 때문에 저같은 경우 내공이 높은 해외 전문가들이 이미 만들어 놓은 정규식을 검색해서 활용하는 편입니다. 구글애널리틱스에서는 자신이 만들어 놓은 세그먼트 생성 룰을 공유, 배포하는게 가능하기 때문에 남이 만들어 놓은 좋은 세그먼트 정의를 얼마든지 자유롭게 활용할 수 있습니다. 참고로, 제가 만들어 놓은 소셜미디어 유입 고객 세그먼트를 가져다 쓰시려면 https://www.google.com/analytics/web/permalink?uid=Cenh3boKTJG02C6lKSoaTw 링크 주소를 카피해서 브라우저 창에 붙여 넣기 하시면 됩니다.

만일, 보다 고도화 된 웹분석 솔루션을 사용하고 있다면 아래와 같은 분석 리포팅이 가능합니다.

Social Segmentation

소셜+웹 분석에서 또 한가지 빠지면 안되는 부분이 소셜 공유 버튼에 대한 분석입니다. 최근, 웹사이트를 리뉴얼하면서 소셜 공유 버튼을 개별 상세 페이지에 다는 경우가 흔해졌습니다. 아래는 삼성전자에서 개별 제품 소개 페이지 상단에 소셜 공유 버튼을 두어, 자사의 제품 정보를 소셜미디어 공간에 손쉽게 공유할 수 있도록 하고 있는 예시입니다.

Social Share Button Example

이렇게 소셜 공유 버튼을 달았다면, 이제는 각 소셜 공유 버튼의 클릭율 뿐만 아니라 해당 버튼 클릭을 통해 소셜 공간에 게시된 글의 링크를 타고 다시 사이트로 유입된 고객들은 얼마나 되는지, 컨텐츠를 얼마나 많이 보고 또 궁극적으로 구매하는지 궁금할 것입니다. 아래는 공유 버튼 이용 건수를 콘텐츠 유형 별로 분석하여 공유를 통해 유입된 고객이 가장 많이 본 콘텐츠 유형을 분석한 사례입니다. 예시가 매출까지 분석한 화면이면 좋겠지만, 아래 예시는 소셜 공유 기능 이용율 + 사이트 내 콘텐츠 이용율을 연동 분석한 경우이며, 중요한 것은 이렇게 공유된 콘텐츠를 통해 유입된 고객들의 매출이 얼마나 되는지까지 보아야 소셜 공유 기능의 경제적 가치를 분석할 수 있다는 점이고, 똑똑한 웹분석 툴이 있다면 분석이 어렵지 않다는 점입니다.

소셜 공유 기능의 유효성 확인

소셜과 웹을 연동분석하는데 있어 또 하나 유용한 방법은 소셜미디어를 통해 공유되는 링크에 캠페인 코드를 삽입하여 분석하는 방법입니다. 캠페인 코드를 삽입한다는 의미는 예를 들어 소셜미디어를 통해 자사 사이트에서 진행하는 특가 이벤트 정보를 프로모션하고자 한다고 가정했을 때 특가 이벤트 페이지 url 이 www.mysite.com/event.html 이라고 할 것 같으면 분석툴이 소셜미디어 캠페인을 통해 이 페이지에 유입되었음을 알 수 있도록 url 에 www.mysite.com/event.html?campaign_id=1234와 같이 url에 캠페인 트래킹 태그를 추가한다는 의미입니다. 특히, 이렇게 태그를 추가한다음 url 단축 서비스를 이용해 단축 링크를 소셜미디어 공간에 배포할 경우 트위터와 같은 글자 제한이 있는 서비스에서도 제약이 없고, url 단축 서비스에서 자체적으로 제공하는 분석 결과도 확인이 가능합니다.

캠페인 코드 추가

이 캠페인 트래킹 태그를 스마트하게 사용한다면 아래와 같이 어떤 캠페인을 어떤 소셜미디어 채널에 몇 시 때에 보내는지를 모두 코드에 추가하여 분석을 할 수 있습니다.

소셜미디어 캠페인 트래킹 태그 예시

이러한 캠페인 코드를 잘 활용하면 마케팅 채널 별 효과 측정이 가능하며, 아래는 캠페인 코드를 통해 파워블로거와 같은 소셜미디어 공간 내 영향력자를 통해 자사 관련 프로모션 정보를 링크로 확산시켰을 경우 개별 영향력자 별 성과를 분석한 예시입니다.

파워블로거 마케팅 효과 측정

사실, 제가 개인적으로 관심있는 부분은 소셜미디어 공간에 퍼져있는 각 개인의 선호도, 취향, 취미와 같은 정보들을 어떻게 웹상의 행동 데이터와 연결하여 분석하느냐 하는 점이며, 페이스북의 오픈그래프 같은 데이터를 제대로 활용한다면 불가능한 것도 아니라고 생각하고 있습니다. 또한, Radian6 와 같은 소셜미디어 분석 툴들이 웹분석 데이터와 연계 분석이 가능하도록 다양한 플러그인 및 API 연동 기능을 제공하고 있는 만큼 소셜미디어 공간에 자사 브랜드에 옹호적인 발언을 하고 있는 사람들이 실제로 우리 사이트에서 매출도 많이 일으키고 있는지 증명해 낼 수 있고, 또한, 현재도 이를 구현해서 분석을 하고 있는 기업도 많지는 않지만 있다고 들었습니다.

결론적으로, 이러한 기술이 좀 더 보편화 되고 이용하기에 비용도 낮아진다면 소셜미디어 공간의 여러가지 정보들과 웹상의 행동 데이터를 기반으로 개별 고객 한 사람 한 사람 별로 타겟팅된 콘텐츠와 오퍼를 제공하는 것도 가능하다고 생각합니다. 정보의 홍수 속에서 기업들은 너무나도 희박해져 가고 있는 고객의 “관심”이라는 자원 자체를 열렬히 갈구하고 있는 상황입니다. 이 때 소셜미디어 데이터와 웹 행동 데이터를 제대로 레버리지 해서 개별 고객 별로 보다 관련성 높은 메시지를 전달할 수 있는 능력을 갖춘다면, 특히나 개별 고객 데이터를 실시간으로 분석하여 맞춤 메시지를 실시간으로 전달할 수 있다면, 그렇지 못한 기업보다는 훨씬 우위에 설 수 있는 것은 당연한 일일 것입니다.

참고로, 아래는 개인에게 관련성 높은 정보, 즉, 개인화가 ROI 와 고객 Engagement 에 미치는 영향을 나타낸 자료로 이러한 제 주장이 허황되지 않음을 일부 뒷받침해 줄 수 있을 듯 합니다.

개인화 정보가 ROI 및 Engagement 에 미치는 영향

※구글애널리틱스 이야기가 많이 나왔는데 구체적으로 하는 방법에 대해 궁금한 점이 있을듯 하여 참고자료로 “구글애널리틱스로 소셜미디어 트래킹하기”를 첨부합니다. 단, 구글애널리틱스에 대한 기본 개념이 없을 경우에는 이해가 어려울 수도 있으니, 필요한 경우 http://social-insight.co.kr/?p=556 정보를 참고하시면 됩니다.

GA로 소셜미디어 트래킹하기

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[사례연구]트위터 레퍼러 분석을 통한 영향력 측정하기

Sun Young Kim — Sun, 06 Mar 2011 14:30:13 +0000

최근 “도아 (@doax) 님의 “트위터 영향력은 무엇으로 판단할까?” 라는 기사를 읽고 첨언을 해야겠다고 마음 먹고 있다가 이제서야 시간을 내서 글을 씁니다.

작년 트위터 바닥에서 “팔로워 수” 를 늘려 주고 돈을 받는다는 알바와 대행사가 등장하면서 팔로워 수가 과연 기업이나 개인 계정의 성과를 측정하는데 적당한 지표인가에 대한 문제 제기는 꾸준히 있어 왔고, 다행히도 이제는 팔로워 수 외에 다른 지표도 비중있게 보는 경우가 늘어나고 있는 듯 합니다.

저같은 경우 주변에서 자문을 구하면, 글 자체에 대한 평가를 할 때는 글이 받은 RT, 멘션 횟수, Favorited 된 횟수, 링크를 포함했을 경우 링크 클릭율이 중요하고, 계정에 대한 평가를 할때는 RT, 멘션 받은 수, Favorited된 횟수, 리스트된 수, Klout Score 등을 팔로워 수와 함께 보시기를 추천하되, 팔로워 수는 반드시 팔로잉과 함께 비교해 보시도록 조언합니다.

그러면서, 이런 데이터들을 확인할 수 있는 다양한 트위터 분석 서비스들을 함께 소개하지요.

그러면서 제가 빠지지 않고 트래킹하기를 강조하는 것은 바로 구글 애널리틱스(Google Analytics) 와 같은 로그 분석툴을 활용한 트위터 레퍼러 분석인데요, 마침 이러한 제 주장을 잘 백업하는 사례 연구를 두 가지 소개해 드리고자 합니다.

1) 첫번째 사례

아시다시피, 레이디가가는 2010년 6월 시점에 이미 6백5십만 가량의 트위터 팔로워를, 브리트니 스피어스의 경우 6백만, 애쉬튼 커쳐의 경우 5백80만의 트위터 팔로워수를 자랑하고 있었죠. 그런데, 매셔블에서는 이러한 엄청난 수의 팔로워수를 자랑하는 유명인들의 경우 트위터에서 인기가 있는 것은 사실이지만, Kim Kardashian 이라는 조금은 덜 유명한 셀레브러티의 경우 인기에 영향력까지 제대로 갖추고 있다고 진단을 했습니다. (http://mashable.com/2010/10/01/twitter-kim-kardashian/ 기사 참고)

그 이유는 바로 아래 그래프 때문인데요..

Kim Kardashian의 경우 트위터를 통해 자신의 공식 웹사이트로 유입되는 트래픽면에서는 여타 유명인들의 추종을 불허한다고 하네요. 그녀는 팬들에게 자신의 유러피안 풍 옷을 입은 사진을 보여주거나, 자신의 생일 파티에 초대하는 콘테스트를 열거나, 유방암 캠페인에 초대하거나와 같이 끊임없이 자신의 웹사이트의 컨텐츠를 보고, 참여하도록 유도하는 글들을 트위터 공간에 지속적으로 내보내고 있습니다.

그 결과 아래의 그래프처럼 트위터를 통한 자신의 공식 웹사이트로의 유입률이 거의 구글을 따라 잡게 된 것이지요

그런 측면에서 봤을 때 트위터에서 팔로워 수가 많아 인기가 많다는 것과 트위터를 통해 자신의 웹사이트로의 유입을 확대하는 것과 같이 영향력을 행사하는 것은 별개의 문제라고 볼 수 있을 듯 합니다.

2) 두번째 사례
최근에 http://econsultancy.com 이라는 B2B 컨설팅 서비스를 제공하면서 양질의 블로그 콘텐츠 서비스를 하고 있는 곳에서 자신들의 구글애널리틱스(Google Analytics) 분석 결과를 블로그 포스팅을 통해 공유했는데요..(http://econsultancy.com/us/blog/7217-how-econsultancy-measures-twitter-via-google-analytics 글 참고)

그들은 트위터에 블로그 글을 공유하기 위해 bit.ly 나 goo.gl 과 같은 주소 축약 서비스를 쓰기 전에 항상 아래와 같이 구글애널리틱스를 위한 트래킹 코드를 url 에 추가해 줍니다.

http://econsultancy.com/uk/blog/7212-google-s-farmer-update-who-was-hurt-the-most?utm_source=twitterfeed&utm_medium=twitter

그렇게 사전작업을 해 줬기 때문에 아래 이미지와 같이 트위터에 공유한 링크를 통해 들어온 방문 수 데이터가 첫번째 줄 Twitterfeed 항목으로 보여지게 되는 것입니다.

그들은 위와 같은 로그 분석 데이터를 통해 트위터 닷컴의 검색 등을 통해 자연스럽게 유입되는 비율보다 자신들이 의도적으로 트위터에 내보내는 글들이 더 많은 트래픽을 가져올 뿐만 아니라, 훨씬 더 많은 페이지를 훨씬 더 오랫동안 보도록 하는 효과가 있다는 걸 확인할 수 있었습니다.

와… 이 친구들 정말 멋집니다. 데이터는 Drill Down, 깊이 파면 팔수록 인사이트를 얻을 수 있지요.
그들은 더 나아가 구글애널리틱스의 고객 세분화 분석 기능과 전자 상거래 트래킹 기능을 활용해 아래와 같은 그래프를 확인합니다.

위 그래프가 의미하는 바는 바로 트위터를 통해 유입되는 방문자들 중 58.81%, 거의 60%가 재방문 고객이라는 점입니다. 트위터를 통해 이들 사이트를 방문하는 고객들의 경우 이미 econsultancy.com에서 양질의 콘텐츠를 내보낸다는 걸 인지하고 재방문하는 경우가 그냥 링크 제목에 끌려 클릭해서 들어오는 신규 방문자들인 경우보다 더 많다는 걸 의미하네요. 트위터가 신규 고객 유입에는 덜 효과적이다라고 해석할 수도 있겠지만, 트위터가 고객의 재방문을 유도하기에 적합한 매체라는 반증일 수도 있겠습니다.

한편, 위 그래프는 CRM 의 일반적인 법칙인 되돌아오는 고객이 더 많은 수익을 창출한다는 걸 증명해 줍니다. 사이트 내에서 이루어지는 전자 상거래 수익의 90%가 재방문 고객을 통해 창출된다는 그래프인데요. 물론, 구글애널리틱스에서 문의 창을 통해 인보이스를 거쳐 들어오는 주문은 트래킹 못하기 때문에 그 수치가 100% 맞지는 않지만, 재방문 고객이 수익의 대부분을 차지한다는 것은 분명해 보입니다.

[결론]
소셜미디어를 통해 다양한 PR, 마케팅 활동을 하면서 기본적으로 트위터에 공유하는 링크의 클릭율을 체크하고, 링크를 통해 들어온 고객들의 행동패턴이 다른 경로를 통해 들어온 고객들와 어떻게 다른지 분석하지 않는다면 그냥 do 만 할 뿐, 전략과 개선은 없습니다. 굳이 구글애널리틱스일 필요는 없습니다. 공짜 툴이기에 도입이 용이할 뿐이지, 국내에서 사용되는 다양한 툴들이 위에서 언급한 레퍼러 분석 기능을 제공하고, 심지어 네이버의 경우에도 유입 경로 데이터는 제공합니다. 자신이 하고 싶은 말을 트위터 공간에 마냥 쏟아내지 말고 고객의 반응을 함께 보면서 스마트하게 운영하는 우리가 되었으면 합니다.

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[구글 애널리틱스 강좌 2]대쉬 보드 및 그래프 보기

Sun Young Kim — Sun, 30 Jan 2011 10:26:16 +0000

오랜만에 두번째 강좌 업데이트 합니다. ^^;;

첫번째 강좌 [구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입 에서는 구글 애널리틱스 이용을 위한 준비 단계를 주로 설명했습니다.
계정을 어떻게 만들고, 구글 애널리틱스가 자신이 운영하는 웹사이트를 분석할 수 있도록 트래킹 코드는 어떻게 얻어서, 사이트에 삽입하는지 등등이요…

오늘은 구글 애널리틱스 분석을 위한 준비가 완료됐다고 가정을 하고 실제 리포팅 페이지 보기의 기초인 대쉬보드 및 그래프 기능을 설명할 예정입니다.

앗참, 그 전에 구글 애털리틱스 프로필에 대한 개념을 짚고 넘어가겠습니다. 리포팅은 프로필 별로 확인할 수 있기 때문입니다.
분석해야 될 웹사이트에 대해 분석과 관련된 설정 값을 저장한 한 세트를 보통 프로필이라고 하는데요, 구글 애널리틱스 이용자들은 하나의 계정으로 여러개의 프로필을 생성할 수 있습니다.
즉, 구글 계정 이용자들은 여러개의 구글 애널리틱스 계정을 가질 수 있고, 개별 구글 애널리틱스 계정에 여러 웹사이트에 대한 분석 설정 (프로필)을 생성할 수 있습니다.
이러한 계층 구조를 이해하기 쉽게 도식화 하면 아래와 같습니다.

Google Analytics Heirarchial Structure

하여, 저도 제 개인블로그에 대해 여러 개의 프로필을 생성했습니다. 구글 애널리틱스는 프로필에 설정된 분석 세팅을 적용하여 데이터 처리를 하기 때문에 프로필 별로 설정이 다르면 데이터도 다르게 쌓입니다.
그래서, 하나의 사이트에 대해서도 아주 기본적인 설정만 한 Raw Data 수준의 프로필, 일반적인 리포팅을 위한 프로필, 고급 설정 및 고급 분석을 테스트해 보기 위한 프로필 이 세가지는 가지는 가지고 있는 것이 바람직합니다.
그래야, 잘못된 설정으로 테스트 프로필, 리포팅 프로필 데이터가 꼬이더라도 Raw Data 프로필을 통해 기본 데이터들은 보존할 수 있습니다.

Google Analytics Profile Management

보통, 개별 웹사이트 프로필을 생성하고, 트래킹 코드를 사이트 모든 페이지의 태그 앞에 삽입하고 나서 생성된 프로필을 확인해 보면 아래와 같이 느낌표로 표시됩니다.

트래킹 코드가 제대로 작동 돼 구글 분석 서버가 데이터 수집 및 분석을 제대로 처리해야지만, 리포팅이 가능하기 때문이며, 3~4시간 정도 기다리면 느낌표가 없어지며, 그 때부터 분석 결과 리포팅을 확인할 수 있습니다.

리포트를 보려면, 생성된 프로필 옆에 View Report 를 클릭합니다.

아래 화면은 구글 애널리틱스 리포트 보기 첫 화면, 대쉬보드입니다. 대쉬보드는 말 그대로 계기판인데요, 운영하고 있는 사이트의 퍼포먼스를 한 눈에 볼 수 있도록 몇 가지 중요한 지표를 한 페이지에 요약해 보여주고 있습니다.

Goggle Analytics Dashboard

구글에서는 사이트 별로 중요한 KPI 가 다르기 때문에 아래와 같이 개별 리포트 페이지 별로 대쉬보드에 추가하기 기능을 제공하고 있습니다.

Add to Dashboard

또한, 대쉬보드에 너무 많은 항목이 있을 경우 필요없는 항목은 바로 그 자리에서 삭제할 수 있고, 서로 위치 변경도 할 수 있습니다.

구글 애널리틱스의 또 하나의 강점은 정말 파워풀한 트렌드 그래프 기능입니다. 리포트 페이지 상단에는 설정 된 기간 내의 방문자 수 추이 그래프가 기본으로 보이는 데요, 그래프 상단의 탭을 클릭하면, 두 개의 지표 그래프를 비교한다든지, 사이트 전체 데이터와 비교하는 설정을 제공합니다.

Google Analytics Trend Graph

아래는 그래프 내 두 개 지표를 비교하기 기능을 사용했을 때의 예입니다. bounce rate (달랑 하나의 페이지 또는 포스트를 보고 떠난 사람의 비율)과 매출을 비교해 보았는데요, bounce rate 와 매출이 서로 반대로 움직이는 게 그래프를 통해 바로 확인할 수 있습니다. 사이트에 여러 페이지를 둘러보지 않고 바로 떠나는 사람이 많을 수록 매출이 떨어진다는 것을 바로 알 수 있는 것이지요.

compare two metrics

Compare To Site 기능의 경우 방문 유입 경로 간에 비교를 할 때 적절하게 쓰일 수 있는 기능입니다.
예를 들어, blogger.com 사이트로부터의 유입 된 방문자 비율이 전체 방문 되는 지 보려고 할 경우, 우선, Traffic Source 페이지에서 blogger.com 사이트를 선택 –> 그래프 상단 탭에서 Compare To site 를 선택

traffice-source

Compare To Site

예전에 로그 분석 툴 성능이 그다지 훌륭하지 않던 시절에는, Raw Data 를 다운 받아 엑셀에 가져와 직접 그래프를 이것 저것 그려가며, 지표 간에 비교하고, 전체 데이터랑 부분 데이터를 비교 했었는데, 이제는 그래프 설정 값만 바꿔 가며, 바로 바로 궁금증을 확인할 수 있게 된 것입니다.

시간을 가지고, 그래프 설정만 다양하게 바꿔가며 데이터 확인을 해 봐도 사실 많은 인사이트를 얻을 수 있기 때문에 그래프 다루기는 반드시 직접 해 보시기를 추천드립니다.

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[구글 애널리틱스 강좌 리스트]

[구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입
[구글 애널리틱스 강좌 2]대쉬 보드 및 그래프 보기

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[구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입

Sun Young Kim — Mon, 22 Nov 2010 07:11:07 +0000

Google Analytics 는 Web Based Service 이기에 우선, 접속 주소를 아셔야 합니다.

접속 주소는 http://www.google.com/analytics/ 이며, 접속하면 아마도 아래와 비슷한 페이지가 뜰 것입니다.
(혹시, 페이지가 영어로 뜨면 상단의 언어 선택을 한국어로 바꿔 주시면 됩니다. )

Googla Analytics Main

그 다음 필요한 것은 Google 계정입니다. 제 경우엔 이미 gmail 계정을 가지고 있어 바로 구글 계정 로그인 페이지로 이동했으나, 그렇지 않을 경우 Google 계정부터 만드셔야 합니다.
(Google 계정 만드는 법은 생략)

googleanalytics_login

아래는 구글계정으로 로그인 후 Google Analytics 에 가입하기로 넘어갔을 때의 화면입니다.

ga_register (Click to Enlarge the image)

이제 운영하고 있는 사이트의 주소, 국가 선택, 시간대를 선택합니다. 여기서 시간대를 기본으로 두고 다음 단계로 넘어가 버리면, 데이터가 미국시간으로 맞춰지기 때문에 반드시 대한민국으로 설정을 선택하셔야 합니다.

ga_regist_step2 (Click to Enlarge the image)

이름, 성, 국가 정보도 입력해 줍니다.

ga_register_step3 (Click to Enlarge the image)

약관 동의..

ga_register_step4 (Click to Enlarge the image)

드디어 트래킹 코드 추가 페이지가 보입니다.

ga_register_step5 (Click to Enlarge the image)

트래킹 코드를 설정하는데는 3가지 옵션 중 하나를 선택해 줘야 합니다.

1) 단일 도메인 –> 가장 심플한 옵션입니다. 단일 도메인 주소로 웹사이트가 운영될 때 선택하면 됩니다.

2) 여러 하위 도메인을 보유한 단일 도메인 –> www.mysite.com 외에 news.mysite.com, store.mysite.com 과 같이 mysite.com 앞에 여러개의 하위 도메인을 운영하는 사이트일 경우에 선택하면 됩니다.

예: www.tistory.com
apps.tistory.com
store.tistory.com

3) 다수의 최상위 수준 도메인
–> 말 그대로 여러개의 도메인 주소로 웹사이트가 운영되는 경우입니다.
국문 버전 도메인 주소, 영문 버전 도메인 주소가 각각 다른 경우도 이에 해당 됩니다.

예: ottugui.tistory.co.uk
ottugui.tistory.edu
ottugui.tistory.net

그 외 애드워즈캠페인 추적 옵션을 선택하면 별도로 애드워즈 연결 정보 입력 창이 뜹니다.
구글 애드워즈에 광고 캠페인을 운영하고 있을 경우 선택하면 웹 방문 데이터와 광고 데이터를 연동분석해 줍니다.

보다 고급 설정을 위해 고급 탭을 선택하면 모바일 사이트를 위한 트래킹 코드도 얻을 수 있고, 보다 고급 유저는 코드 자체를 자신의 입맛에 맞게 수정할 수도 있습니다만, 여기서는 심플하게 일반탭에서 단일 도메인만 선택하여 추적 코드(Tracking Code)를 얻겠습니다.

만들어진 추적코드(GA Tracking Code라고 보통 불림)를 사이트 CMS 에 접속해 태그 직전에 붙여 넣어 주면 Google Analytics 를 통한 사이트 분석을 위한 모든 준비는 끝납니다. (아래는 티스토리에서 트래킹코드 상입 시의 예시 화면입니다. )

ga_tracking_code_add (Click to Enlarge the image)

어떠신가요? 참 쉬죠~~잉~~

로그 파일을 별도로 저장하는 로그분석 서버 없이 간편하게 웹사이트 방문자 분석을 할 수 있는..
무엇보다 Google 의 파워풀한 웹 분석 기능과 리포팅 기능을 무료로 쓸 수 있는 Google Analytics 의 세계로 한 번 빠져 보시지 않으시렵니까??

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[구글 애널리틱스 강좌 리스트]

[구글 애널리틱스 강좌 1] 구글 Analytics 계정 생성 및 트래킹 코드 삽입
[구글 애널리틱스 강좌 2]대쉬 보드 및 그래프 보기

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페이스북 페이지에 Google Analytics 코드 삽입하기

Sun Young Kim — Mon, 27 Sep 2010 06:21:17 +0000

페이스북에서는 FBML 을 이용하여 나만의 Welcome 페이지와 같은 맞춤 형 페이지를 별도로 만들수 있습니다.

이 나만의 페이지의 경우 html 컨트롤이 가능해 GA 코드 삽입도 가능한데요,

오늘은 GA 코드를 생성하여, Facebook Static FBML 에 추가하는 방법을 Step By Step 살펴보도록 하겠습니다.

1) Google Analytics 에 로그인해서 새로운 웹사이트 프로필을 생성합니다.

Google Analytice New Website Profile

2) Tracking Image 얻기

페이스북에서는 자바스크립트 사용이 제한되기 때문에 이를 피하기 위해서는 custom image 를 생성해야 합니다. 고맙게도 http://ga.webdigi.co.uk/ 사이트에서는 custome image 를 생성하게 해주는 무료 툴을 제공하고 있습니다.

FBGA 코드 생성기 바로 가기 –> ttp://www.webdigi.co.uk/blog/apps/fbgat-facebook-google-analytics-tracker/

FBGA Code Generation

위 코드 생성기를 사용하는 방법은 우선, 1)번에서 새 웹사이트 프로필을 생성하면서 만들어진 트래킹 코드에서 자신의 UA-XXXXX 부분을 찾아 첫번째 입력칸에 넣어 준 다음, Domain 에는 1)번 프로필 생성 시 설정한 facebook.com 을 그대로 써 주고, Page Link, Page Title 부분에는 Google Analytics 보고서에서 어떤 타이틀과 제목으로 보고 싶은지 임의로 지정해 주면 됩니다.

그렇게 해서 입력 란을 모두 채우고 하단의 Generate Code 를 누르면 그 아래 입력 필드에

3) 생성 된 코드 페이스북 페이지에 추가하기

2)번에서 생성한 코드를 카피한 다음 Static FBML 과 같은 앱을 이용해 페이스북 페이지에 추가해 주면 24시간 정도 지나면 Google Analytics 는 페이스북 페이지의 방문 정보를 트래킹하기 시작합니다.

Static FBML 을 이용하려면

① 해당 App 페이지 방문 http://www.facebook.com/apps/application.php?id=4949752878 2) 하여 좌측 메뉴에서 내 페이지에 추가를 선택

② 내 페이지로 가서 좌 상단 페이지 로고 바로 밑에 페이지 편집 클릭

③ FBML Application 을 찾아 수정 클릭

fbml

④ 트래킹 소스 코드 FBML 수정 페이지에서 붙여 넣기 후 하단의 변경내용 저장 버튼 클릭

fbml-edit

이렇게 모든 작업을 끝낸 후 하루쯤기다리면 데이터가 제대로 수집되는 지 확인이 가능합니다.

혹시 방법이 헷갈리시는 경우 http://craftyman.net/google-analytics-facebook/ 의 동영상을 보시면 언어는 달라도 스텝 바이 스텝 동영상을 보실 수 있습니다.

이 글은 http://www.socialmediaexaminer.com/how-to-add-google-analytics-to-your-facebook-fan-page/ 페이지 내용을 편역했습니다.

여기서 더 나아가 FBJS (페이스북에서 제공하는 스크립트 언어) 를 활용하면 더욱 더 심오한 분석이 가능하지만, 아직 FBJS 를 마스터하지 못한 관계로 관련 링크만 덧붙입니다. http://www.webdigi.co.uk/blog/2010/tracking-user-engagement-on-facebook-fan-pages/

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