탐색 데이터 수집
앞서 유입 → 탐색 퍼널의 핵심 이벤트를 페이지 조회와 스크롤로 정의했다. 페이지 조회 이벤트 데이터를 수집하기 위해 찾아보니 GA4에서는 방문, 조회와 같은 기본적인 이벤트들은 별도의 설정 없이 자동으로 측정하고 있었다. 그리고 스크롤 이벤트 역시 GA에서 제공하는 이벤트 중 하나이기 때문에 향상된 측정 이벤트 사용 여부를 선택하여 추가로 측정하도록 설정해주었다.
위 세팅을 마치면 기본적으로 아래와 같은 GA 제공 이벤트들을 측정하게 된다.
| 구분 | 이벤트 | 설명 | 매개변수 |
| 자동 수집 이벤트 | first_visit | 사용자가 웹사이트를 처음 방문할 때 | 없음 |
| session_start | 사용자가 앱 또는 웹사이트에 참여할 때 | 없음 | |
| user_engagement | 앱이 포그라운드에 있거나 웹페이지가 최소 1초간 포커스 내에 있을 때 | engagement_time_msec | |
| 향상된 측정 이벤트 | page_view | 페이지가 로드되거나 활성 사이트에서 브라우저 기록 상태가 바뀔 때마다 | page_location(페이지 URL), page_referrer(이전 페이지 URL) |
| scroll | 사용자가 각 페이지에서 처음 하단에 도달할 때(즉, 세로 기준으로 페이지의 90% 이상이 표시될 때) | 없음 | |
| click | 사용자가 현재 도메인에서 나가는 링크를 클릭할 때마다 | link_classes, link_domain, link_id, link_url, outbound(불리언) | |
| view_search_results | 사용자가 사이트 검색을 할 때마다(URL 쿼리 매개변수가 있을 경우 사이트 검색을 한 것으로 간주) | search_term, 'q_<additional key="">' |
|
| video_start video_progress video_complete |
|
video_current_time, video_duration, video_percent, video_provider, video_title, video_url, visible(불리언) | |
| file_download | 사용자가 파일(일반 파일 확장자 포함)로 연결되는 링크를 클릭할 때: | file_extension, file_name, link_classes, link_domain, link_id, link_text, link_url |
탐색 데이터 분석
1) GA4로 page_view 이벤트 데이터 분석하기
이벤트 세팅을 마쳤으니 어떤 페이지에서 page_view 이벤트가 가장 많이 발생하는지 알아보기 위해 참여도 > 이벤트에서 방문 페이지 값을 추가하여 상세 내역을 확인해보았다. 그런데 아래와 같이 url이 길어져서 어떤 페이지인지 식별하기가 어렵다는 문제가 있었다. page_view 이벤트의 경우 한글 텍스트인 page_title이 아닌 page_location(페이지 URL) 매개 변수를 수집하기 때문이다.
그리고 page_view 이벤트만 필터할 수 없어서 더욱 보기 불편했다. 이벤트 데이터를 보겠다고 이벤트를 기준으로 페이지 값을 추가하는 방법은 적절하지 않아 보였다. 애초에 원하는 것이 페이지별 이벤트 수이기 때문에 페이지를 기준으로 이벤트를 필터링 해야겠다는 생각이 들었다.
페이지 기준의 데이터는 참여도 > 페이지 및 화면에서 확인할 수 있다. 그리고 이벤트 수 컬럼에서 page_view 이벤트를 선택하면 페이지별 해당 이벤트의 수만 필터링 할 수 있다.
위 데이터를 내려받아 이벤트 수를 기준으로 내림차순 해보았다. 참고로 조회수는 screen_view(앱)+page_view(웹)로 측정하는데 내 블로그의 경우 앱을 따로 제공하지 않기 때문에 조회수와 page_view 이벤트 수가 동일하다고 볼 수 있다. 그래도 혹시나 해서 조회수와 이벤트 수를 크로스체크 해보았다.
조회수가 높은 이유가 유입이 많아서인지 확실히 알고 싶어서 first_visit 이벤트와도 비교해보았다. first_view 수가 많은 경우 page_view 이벤트 수도 비례하는 양상을 띄었다. 정성적으로 봤을 때도 유입이 많은 페이지들이다.
한편 사용자당 조회수는 조회수를 사용자 수로 나눈 것으로 값이 클수록 해당 페이지가 반복 조회된다는 의미이다.
추가로 UA에서 이탈률이 낮은 페이지들도 알아보았다. (GA4는 페이지별 이탈률을 제공하지 않아서 UA 데이터를 참고했다)
2) 탐색 경로 파악하기
위와 같이 page_view 이벤트가 많이 발생하는 페이지를 파악하는 것도 중요하지만 이탈을 막고 블로그 내 탐색을 활성화하기 위해서는 어떤 경로로 탐색하는지 파악해야 한다.
경로라고 하면 현재 페이지를 기준으로 직전 페이지와 다음 페이지라고 할 수 있는데, 앞서 page_view 이벤트에서 수집하는 매개변수가 page_location(페이지 URL), page_referrer(이전 페이지 URL)였으므로 직전 페이지 데이터가 수집되고 있다는 것은 알 수 있다. 그런데 아무리 찾아봐도 이벤트 보고서에서 page_referrer 값을 추가할 수 없었다.
이 경우 매개변수를 구성 > 맞춤 정의 > 맞춤 측정기준으로 추가해주어야 한다. 참고 글에서도 이벤트가 발생한 페이지를 알기 위해 add_to_cart 이벤트의 page_title 매개변수를 맞춤 측정기준으로 등록해주었다. (사실 처음에는 측정항목과 측정기준을 헷갈려서 맞춤 측정항목으로 잘못 등록했다. 쉽게 구분하자면 숫자로 집계되는 항목이 측정항목이다.)
그러면 다음과 같이 보고서에서 맞춤 측정기준을 추가할 수 있게 된다.
우선은 기존에 UA에서 제공하던 행동흐름을 참고하여 경로를 파악하기로 했다.
| 방문 페이지 | 시작 페이지 | 첫 번째 상호작용 | 두 번째 상호작용 | 세 번째 상호작용 |
| 노션 활용 사례 5: 노션으로 포트폴리오 만들지 마세요 | 노션 활용 사례 5: 노션으로 포트폴리오 만들지 마세요 | 기획자의 포트폴리오: 어떤 내용을 담을 것인가? | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 이커머스 시스템 기획 category |
| 이커머스 시스템 기획 category | 기획자의 포트폴리오: 문제 해결과정 묘사하기 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | ||
| 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 기타 | 기타 | ||
| 노션 활용 사례 2: 인사이트 저장소 만들기 | ||||
| 기타 | ||||
| 01. 회원 데이터 설계 | 01. 회원 데이터 설계 | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category |
| 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | ||
| 기타 | 01. 회원 데이터 설계 | 01. 회원 데이터 설계 | ||
| 기타 | 03. 회원 플로우차트 | |||
| 기타 | ||||
| 07. 주문 데이터 설계 | 07. 주문 데이터 설계 | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category |
| 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | ||
| 기타 | 기획자의 포트폴리오: 문제 해결과정 묘사하기 | 01. 회원 데이터 설계 | ||
| 01. 회원 데이터 설계 | 기타 | |||
| 기타 | ||||
| 04. 상품 데이터 설계 | 기타 | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category | 이커머스 시스템 기획 category |
| 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | ||
| 기타 | 01. 회원 데이터 설계 | 01. 회원 데이터 설계 | ||
| 기타 | 03. 회원 플로우차트 | |||
| 기타 | ||||
| 노션 활용 사례 1: 웹 클리퍼 활용하여 스크랩하기 | 기타 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 | 서비스 기획자의 삽질하는 공간 |
| 노션 활용 사례 2: 인사이트 저장소 만들기 | 기타 | 기타 | ||
| 기타 |
페이지 이동 경로는 기본적으로 페이지->리스트의 구조를 갖고 있었다. 이커머스 시스템 기획 카테고리에 속한 회원, 주문, 상품 데이터 설계 페이지의 경우 이커머스 시스템 기획 category 화면으로 경로가 이어졌다. 그 다음으로 많은 비중을 차지하는 메인 화면으로의 이동 역시 비슷한 맥락(페이지->리스트)이라고 볼 수 있다.
이커머스 시스템 기획 시리즈는 도메인 별로 내용이 이어지기 때문에 바로 다음 글로 이동할 것이라고 예상한 것과는 다른 결과였다. 온라인에서의 탐색 행태가 순차적으로 책 읽는 방식과는 다르다는 사실을 체감할 수 있다.
페이지->페이지 이동 경로가 존재하기는 하지만 (노션 활용 사례 5 ->기획자의 포트폴리오: 어떤 내용을 담을 것인가?) 와 (노션 활용 사례 1 -> 노션 활용 사례 2)는 내가 직접 페이지 내에 관련 콘텐츠의 링크를 첨부한 케이스들이다.
위 두 케이스를 종합해보면 (데스크탑 기준) 아래와 같이 동일 카테고리 내 탐색은 다음 글을 추천(페이지->페이지 유도)해주는 방식이 탐색에 큰 도움을 주지 못하고 있다고 판단된다. (심지어 중복된다!)
메인 탐색 경로: 페이지 -> 리스트 / 페이지 -> 페이지(링크 이동)
3) GA4로 스크롤 이벤트 데이터 분석하기
그 다음 유입 → 탐색 퍼널의 핵심 이벤트인 scroll 이벤트는 기본적으로 세로 기준으로 페이지의 90% 이상이 표시될 때 집계된다. 앞서 page_view 이벤트 수를 파악하는 것과 동일한 방식으로 scroll 이벤트 데이터를 내려받아 보았다.
조회수 대비 스크롤 이벤트 수의 값이 클수록 해당 페이지는 온전히 탐색되었다고 볼 수 있다. 따라서 이러한 페이지들은 하단 영역에 연관 콘텐츠를 링크하여 추가 탐색을 유도할 수 있을 것이다.
조회수 대비 스크롤 이벤트 수의 값이 클수록 하단 영역 탐색에 유리하다
다음 글에서는 탐색 데이터에 대한 분석 결과를 바탕으로 페이지 조회와 스크롤을 유도할 수 있는 액션 아이템을 적용해 볼 것이다.
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