Google Analytics 및 UTM 속성

사용자 확보 원본을 추적하여 성과가 가장 좋은 광고 캠페인을 확인하는 것이 중요합니다. 이 항목에서는 Google Analytics 소스 속성 프로세스에 대해 살펴봅니다. 즉, 언제 어떤 정보가 기록되는지 알 수 있다.

속성이란 무엇입니까?

Attribution은(는) 특정 활동의 참조 원본을 지정하는 것입니다. 이러한 활동은 일반적으로 매크로 전환 또는 마이크로 전환이며, 매크로는 구매 ​와 같은 것이고, 마이크로는 등록, 전자 메일 등록, 블로그 댓글 ​과 같은 것입니다.

이상적으로는 전환 이벤트가 발생할 때마다 참조 소스가 기록됩니다. 그러나 그 출처는 어떻게 결정됩니까?

현실은 사용자가 마이크로 또는 매크로 변환을 히트/커밋하기 전에 많은 소스에서 오는 경우가 많습니다. 예를 들어, 이들은 유기농 제품을 통해 현장으로 온 다음, 떠나고, 유료 검색을 통해 온 다음, 떠난 다음, 바로 현장으로 올 수 있습니다. 이 소스 추적 정보는 종종 UTM 매개변수를 통해 사이트에 제공되지만 보다 정교한 시스템도 있습니다. UTM에 초점을 맞추십시오.

Google Analytics은(는) UTM 매개 변수를 통해 참조 소스를 어떻게 처리합니까?

URL에 UTM 매개 변수가 지정되면 구문 분석되어 Google Analytics cookie에 배치됩니다. 웹 사이트에 Google Analytics이(가) 없으면 UTM을 사용할 필요가 없습니다. Google Analytics은(는) 라이프타임 동안 UTM으로 여러 URL을 조회하는 사용자를 처리하는 방법에 대한 규칙을 가지고 있습니다(자세한 내용은 나중에 설명). 웹 사이트가 UTM 매개 변수를 외부 데이터베이스에 캡처하도록 구성되어 있다고 가정할 때 마이크로 또는 매크로 변환이 발생하면 변환 시 Google Analytics 쿠키에 있는 내용이 데이터베이스에 복제됩니다.

첫 번째 클릭과 마지막 클릭 비교

마지막 클릭 속성

마지막 클릭 속성은 Google Analytics에서 사용하는 가장 일반적인 속성 모델입니다. 이 경우 Google Analytics 쿠키는 전환 이벤트 이전의 가장 최근 소스에 대한 UTM 매개 변수를 나타내며 데이터베이스에 기록됨입니다. Google Analytics 쿠키는 사용자가 새 UTM 매개 변수 집합이 포함된 새 URL을 클릭하는 경우에만 이전 UTM 매개 변수를 덮어씁니다.

예를 들어 전환 이벤트 전에 Google Analytics 유료 검색 ​을 통해 웹 사이트를 처음 방문한 다음 유기 검색 ​을 통해 재방문한 다음 마지막으로 웹 사이트로 직접 또는 이메일 링크 UTM 매개 변수 없이 ​을 통해 다시 돌아온 사용자를 고려해 보십시오. 이 예제에서 Google Analytics 쿠키는 사용자의 원본이 전환 전의 마지막 원본을 나타내므로 유기적이라고 말합니다. 최종 전환 이벤트 이전의 사용자 경로 ​은(는) 무시됩니다. 대신 사용자가 UTM을 사용하는 이메일 링크에서 웹 사이트를 방문한 경우 Google Analytics 쿠키에 소스가 "email"이라고 표시됩니다. 따라서 쿠키에 기존 UTM 매개 변수가 있고 사용자가 직접 을 통해 들어오는 경우 Google Analytics 쿠키에 "직접"이 아닌 UTM 매개 변수가 표시됩니다.

NOTE
쿠키 이(가) 만료되거나 사용자가 브라우저에서 쿠키를 지우는 경우 특정 사용자의 Google Analytics 쿠키 매개 변수가 지워집니다.*

첫 번째 클릭 속성

일부 유료 속성 도구를 사용하면 사용자 경로에서 소스의 "팬케이크 스택"을 캡처할 수 있습니다. 이러한 상황에서 위의 예에서 첫 번째 클릭 기여도 분석은 유료 검색을 알려줍니다. 또는 일부 웹 사이트는 팬케이크 스택을 캡처하고 첫 번째 소스를 데이터베이스에 저장하는 자체 쿠키를 구현합니다.

속성을 분석하는 방법

Google Analytics의 웹 인터페이스에는 네 가지 다른 속성 모델을 수행할 수 있는 강력한 기능이 있습니다.

  1. 첫 번째 클릭
  2. 마지막 클릭
  3. 선형(경로의 모든 소스에서 균등하게 수익 분할)
  4. 가중(사용자 지정 속성)

이제 각 마이크로 또는 매크로 변환에 대한 속성 모델이 무엇인지 이해했으므로, 질문은 "사용자 전환의 총체로 무엇을 합니까?"가 됩니다. 예를 들어 GA 마지막 클릭 논리를 기반으로 기록된 UTM을 살펴봅니다.

  • 유기 등록 아래 사용자 등록
  • 유료 검색에서 사용자의 첫 번째 구매 $5.00
  • 이메일에 대한 사용자의 두 번째 구매 $50.00
  • 유기 $10.00에 따른 사용자의 세 번째 구매

여기 묻습니다. "유료 검색에서 얼마나 많은 수익을 얻었습니까? 이메일에서? 유기농?" 답변이 5, 50, 10(마지막 소스가 무엇이든)이라고 할 수도 있고, 모든 매출을 첫 번째 소스에 귀속시킨다고 할 수도 있습니다(65개 모두 유기농으로 이동). 가중 분석을 적용하거나 선형 모델(즉, 각각 약 22개)을 적용할 수도 있습니다.

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