2024년 Google Analytics 4를 사용하는 상위 AI 애플리케이션

Google Analytics는 특히 인공 지능(AI) 기능과 관련하여 상당한 업그레이드를 거쳤습니다.

Universal Analytics는 이미 강력한 기반을 제공했지만 Google Analytics 4(GA4) AI는 이를 한 단계 더 발전시켰습니다. 예측 능력을 통해 고객의 미래 행동을 예측할 수 있을 정도로 고객을 이해할 수 있습니다.

Universal Analytics의 이러한 새로운 변화는 마케팅 전략을 더욱 구체화할 수 있는 심층적인 분석과 실용적인 통찰력을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다.

이 글에서는 GA4 AI를 활용하여 잠재고객 분류부터 추세 예측까지 데이터 분석을 강화하는 과정을 안내합니다. Google 분석 플랫폼을 자주 사용하는 사용자이든 처음 사용하는 사용자이든 관계없이 AI 기반 기능을 통해 많은 이점을 얻을 수 있습니다.

• AI가 GA4를 향상시키는 방법
• Google 분석 4에서 AI의 응용
  • 이상 징후 감지 및 문제 해결
  • 잠재고객 세분화 및 개인화
  • 전환 최적화를 위한 분석 예측
  • 증강된 전자상거래 통찰력
• GA4에서 AI를 구현하는 방법
  • 1. 데이터 수집 및 준비
  • 2. 권장 또는 맞춤 이벤트 및 전환 모니터링
  • 3. 교차채널 통찰력을 융합하세요
  • 4. AI 중심의 잠재고객 세분화 채택
  • 5. 과거 데이터를 기준으로 AI 통찰력 평가
  • 6. 사용자 경로 연구
• GA4에서 효율적인 AI 활용을 위한 전략
• AI 도구를 Google 분석 4와 통합
• Google 분석 4와 함께 AI 사용에 대한 FAQ
  • GA4는 머신러닝을 어떻게 활용하나요?
  • GA4의 Google Analytics Intelligence는 무엇으로 구성되나요?
  • AI가 GA4의 전환 향상에 도움이 될 수 있나요?
  • AI 생성 통찰력을 활용할 때 염두에 두어야 할 주의 사항이 있습니까?

AI가 GA4를 향상시키는 방법

AI는 한동안 Google Analytics에 통합되었으며 처음에는 Universal Analytics에 다음과 같이 표시되었습니다. 지능형 분석. 이 리소스는 사용자에게 사이트 또는 앱 성능에 대한 통찰력을 제공했습니다.

Google Analytics 4는 기계 학습을 활용하여 데이터 이해를 단순화함으로써 이를 향상시킵니다. 게다가 사이트 성능에 대한 자동화된 통찰력을 얻는 것이 훨씬 더 사용자 친화적입니다.

다양한 분석 메뉴를 탐색하는 대신 "어느 국가가 가장 많은 구매자에 기여했습니까?"와 같은 간단한 질문을 할 수 있습니다. 검색창을 이용하세요.

이에 대한 응답으로 Analytics Intelligence는 데이터를 스캔하여 가장 많은 전환을 유도하는 국가 목록을 표시합니다.

GA4에는 다음도 포함됩니다. 통찰력 및 권장 사항 부분. 이 세그먼트는 주의를 기울일 만한 중요한 변화나 기회를 강조할 수 있습니다. 예를 들어 비정상적으로 많은 구매가 발생한 특정 제품 페이지가 있습니다.

또한 GA4는 다음과 같은 다른 기능을 위해 Analytics Intelligence 뒤에 동일한 기계 학습 알고리즘을 배포합니다. 예측 지표. 이 도구는 향후 사용자 행동을 예측하여 판매 중심 캠페인을 강화할 수 있습니다.

Google 분석 4에서 AI의 응용

디지털 마케팅에서 GA4의 AI를 실제로 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

이상 징후 감지 및 문제 해결

Universal Analytics의 이전 버전과 유사하게 GA4 AI는 기계 학습을 배포하여 일반적으로 이상이라고 불리는 웹사이트 트래픽 및 사용자 활동의 예상치 못한 추세를 식별합니다.

예를 들어 GA4의 자동 통계는 특정 국가 또는 지역의 트래픽이 갑자기 증가하거나 감소했음을 알릴 수 있습니다. 구매 이벤트의 맥락에서 매출이 크게 급증하거나 감소하는 경우에도 이상 탐지 시스템이 실행될 수 있습니다.

특정 지표나 이벤트를 모니터링하기 위해 맞춤형 통찰력을 생성하고 관리할 수도 있습니다. 이렇게 하면 문제를 정확히 찾아내고 이에 따라 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.

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트래픽을 늘리고 사용자 경험을 향상하기 위해 웹사이트 성능을 평가하는 방법
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잠재고객 세분화 및 개인화

GA4를 사용하면 인구통계 및 사용자 작업과 같은 주요 특성을 기반으로 잠재고객을 분류할 수 있습니다. 이러한 자동화된 통찰력은 맞춤형 콘텐츠 전달 전략을 효과적으로 구현하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 전자 상거래 사이트를 운영하고 마케팅 캠페인을 계획하는 경우 Analytics Intelligence는 연령, 성별, 지리적 위치, 과거 구매 내역 및 방문한 웹 페이지를 기반으로 가장 많이 구매하는 구매자 유형을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 데이터를 사용하면 특정 고객을 생성하여 특정 프로모션에 대한 반응을 측정할 수 있습니다. 이 타겟 전략을 사용하면 타겟 고객의 공감을 불러일으키는 접근 방식에 초점을 맞춰 예산을 현명하게 할당하는 것이 더 간단해집니다.

전환 최적화를 위한 예측 분석

GA4는 예측 측정항목을 통해 전환 최적화를 향상합니다. 이 기능은 예상 수익이 높고 이직 확률이 낮은 마케팅 활동에 집중하는 데 도움이 됩니다.

이러한 측정항목을 활용하는 도구 중 하나는 다음과 같습니다. 예측 잠재고객. 이 도구는 기계 학습을 사용하여 향후 구매를 완료하거나 상당한 수익을 창출할 가능성이 높은 사용자를 식별합니다. 이 접근 방식은 마케팅 리소스를 보다 효율적으로 할당하는 데 도움이 됩니다.

증강된 전자상거래 통찰력

온라인 비즈니스의 경우 GA4는 단순한 전환 최적화 이상의 기능을 제공합니다. AI 기반 전자상거래 통찰력은 재고 관리와 같은 영역에 도움이 될 수 있습니다.

GA4는 과거 판매 데이터와 시기를 분석하여 수요 예측에 도움을 주어 과잉이나 부족 없이 적절한 재고 수준을 유지할 수 있도록 해줍니다.

가격은 GA4의 AI가 유용한 또 다른 영역입니다. 사용자 위치, 이전 구매 내역, 탐색 습관에 따라 가격을 조정하여 구매 가능성을 높일 수 있습니다.

[

](/웹호스팅)

GA4에서 AI를 활용하는 방법

Google Analytics Intelligence를 사용하여 사용자를 추적하고 추세를 분석하며 디지털 마케팅 노력에 대한 추가 통찰력을 얻는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 준비

GA4 AI를 활용하려면 데이터 수집을 위해 웹사이트를 Google Analytics에 연결하세요. GA4 설정 도우미 사용에 대한 자세한 지침은 GA4 튜토리얼을 살펴보세요. 또한 튜토리얼에서는 보다 포괄적인 보고를 위해 CSV 파일에서 외부 데이터를 업로드하는 방법도 다룹니다.

사용자의 최초 방문과 같은 기본 이벤트는 기본 추적 코드를 사용하여 GA4에서 자동으로 캡처되므로 최종적으로 추가 설정이 필요하지 않습니다.

AI에 대해 보다 광범위한 추적을 활성화하려면 다음을 활성화하십시오. 향상된 측정 GA4에서. 이 기능은 추가 코딩 없이 다음과 같은 다양한 상호 작용을 캡처합니다.

• 페이지 조회수.웹페이지가 완전히 로드되는 각 인스턴스를 기록합니다.
• 스크롤. 사용자가 웹페이지 하단에 도달하는 최초 순간을 기록합니다.
• 외부 클릭. 현재 사이트에서 사용자를 리디렉션하는 모든 클릭을 문서화합니다.
• 웹사이트 검색. 사용자가 검색 결과 페이지를 방문할 때마다 모니터링합니다.
• 비디오 상호 작용. 시작부터 진행까지 추적합니다. 10% 에게 75% 마커 및 비디오 완성.
• 다운로드 가능한 파일. 사용자가 문서, 텍스트, 오디오/비디오 파일을 다운로드하는 경우 인스턴스를 추적합니다.

향상된 측정을 활성화하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Analytics로 이동하여 관리자 왼쪽 하단에 있는 버튼을 클릭하세요. 현재 위치에 있는지 확인하세요. 관리자 탭.

2. 선택하다 데이터 스트림 → 편물. 데이터 스트림을 선택하세요.

3. 할 수 있게 하다 향상된 측정 필요에 따라 설정을 조정합니다.

Google Analytics 4에 대한 더 많은 데이터를 수집하려면 다음 섹션에서 다룰 주제인 추적 사용자 정의 이벤트를 살펴보세요.

2. 권장 또는 맞춤 이벤트 및 전환 추적

GA4는 데이터의 일부 전처리 방법론을 자동화하지만 보다 개인화된 통계를 얻기 위해 권장 이벤트와 맞춤 이벤트를 자세히 살펴보는 것이 좋습니다. 이러한 통찰력은 Google Analytics의 기계 학습 프로세스에 기여하여 사이트 방문자에 대한 포괄적인 보고서와 더 깊은 이해를 제공합니다.

• 권장되는 상호 작용. 이는 Google가 향상된 데이터 분석을 위해 추적을 권장하는 작업입니다.
• 맞춤형 상호작용. Google에서 자동으로 수집하거나 추천하는 이벤트가 귀하의 요구 사항을 충족하지 못하는 경우 사용자 지정 이벤트 추적을 사용하세요.

권장 이벤트 추적과 맞춤 이벤트 추적을 설정하는 과정은 상당히 유사합니다. 차별점은 커스텀 인터랙션의 경우 이벤트 이름을 직접 작성해야 하고, 추천 이벤트의 경우 Google에서 제공하는 이벤트 이름을 사용해야 한다는 점입니다.

GA4 튜토리얼에서는 두 가지 유형의 상호작용을 구성하는 절차를 자세히 설명합니다.

Google Analytics에서 모니터링할 이벤트를 선택할 때 몇 가지부터 시작하여 필요에 따라 확장하세요. 이 접근 방식은 효율적인 데이터 분석을 지원하고 압도감을 방지합니다. 다음 질문을 고려하십시오.

• 귀하의 비즈니스 목표는 무엇입니까? 매출 증대, 사용자 참여 강화 또는 기타 목표 달성을 목표로 하시나요?
• 사이트 방문자는 누구로 구성됩니까? 청중을 이해한 후에는 그들과 가장 관련성이 높은 상호 작용을 정확히 찾아내십시오.
• 경쟁업체에서는 어떤 추적 방법을 활용하고 있나요? 이들의 전략은 귀하의 웹사이트 계획에 영감을 줄 수 있습니다.

주목해야 할 또 다른 중요한 측면은 전환는 사이트에서 중요한 사용자 작업을 나타냅니다. Universal Analytics에서는 이것이 목표로 식별되었습니다.

GA4에서는 특정 유형의 전환이 이미 사전 정의되어 있습니다. 단, 앱 데이터 스트림을 관찰하는지 웹 데이터 스트림을 관찰하는지에 따라 다릅니다. 다음에서 찾아보세요. Google 분석 관리자 → 전환 부분.

다음 단계에 따라 수동으로 이벤트를 전환으로 지정할 수도 있습니다.

1. 다음으로 진행하세요. Google 분석 관리자 → 이벤트 사이드바에서.
2. 귀하의 비즈니스 목표에 부합하는 이벤트를 식별하십시오. 또는 다음을 선택하여 전환으로 추적할 새 이벤트를 설정하세요. 이벤트 만들기.
3. 활성화 전환으로 표시 선택한 이벤트 옆으로 전환합니다.

Google Analytics에서 관리자, 편집자 또는 분석가 권한을 보유한 경우 사용자 정의 통찰력을 생성하여 전환의 비정상적인 변화에 대한 경고를 모니터링하고 수신하는 것을 고려하십시오. 이를 통해 변동에 신속하게 대응하고 전술과 사용자 경험을 모두 최적화할 수 있습니다.

1. Google Analytics 홈페이지에서 통찰력 및 권장 사항 그리고 선택 모든 통계 보기. 딸깍 하는 소리 만들다.
2. 여기에서 라벨이 지정된 추천 맞춤 통계를 활용하세요. 일일 전환수 이상을 클릭하고 선택 항목 만들기.

맞춤형 통찰력을 추가로 맞춤화하고 관리하려면 관리하다 Insight 대시보드에서 맞춤 통계를 선택하고 점 3개 버튼 → 편집하다. 여기에서 평가 빈도, 세그먼트, 지표, 조건 및 이메일 알림을 설정할 수 있습니다.

3. 교차채널 통찰력 통합

교차채널 통합에는 다각적인 분석을 위해 검색 엔진, 광고, 이메일, 소셜 네트워크 등 다양한 플랫폼의 데이터를 수집하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식을 사용하면 초기 브랜드 발견부터 후원자가 되기까지 사용자의 전체 여정을 추적할 수 있습니다.

자연 검색 측정항목에 대한 자세한 정보를 얻으려면 Google Search Console을 GA4 프로필에 연결하세요. 이 통합을 통해 검색 결과 및 가장 많이 클릭된 검색어에서 사이트의 위치를 관찰할 수 있습니다.

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Google Search Console과 GA4 간의 연결을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google 분석 내에서 다음을 방문하세요. 관리자 → 제품 링크 → 검색 콘솔 링크.
2. 다음을 클릭하세요. 링크 단추. 이어서 선택 계정 선택 기존 Search Console 계정을 지정합니다. 다음을 클릭하세요. 확인하다 버튼을 클릭하세요.
3. 계속하다 다음 웹 데이터 스트림을 선택하세요.
4. 정보를 검토하고 클릭하세요. 제출하다.

또 다른 옵션은 Google 광고 계정을 GA4에 연결하여 광고 투자 및 타겟팅 기술을 개선하는 것입니다.

Google 광고 관련 데이터를 GA4로 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

1. 방문하다 관리자 → 제품 링크 → Google 광고 링크.
2. 다음을 클릭하세요. 링크 버튼을 클릭하고 Google 광고 계정을 선택하세요. 그런 다음 확인하다 버튼을 누르고 누르세요 다음.
3. 이제 당신은 만나게 될 것입니다 자동 태그 활성화 Analytics 전환을 Google 광고로 자동으로 가져오는 옵션입니다. 활성화하거나 건너뛰고 계속 진행하세요. 다음.
4. 구성을 검토하고 선택하세요. 제출하다.

GA4의 소셜 미디어 또는 이메일 캠페인에서 AI 통찰력을 얻으려면 다음 권장 방식을 따르는 것이 좋습니다.

• UTM 매개변수를 사용합니다. 단순화된 추적을 위해 이를 소셜 미디어 또는 이메일 캠페인 링크에 추가하세요.
• GA4 이벤트를 구성합니다. Google는 타사 플랫폼에서 사용자 콘텐츠 공유를 모니터링할 것을 제안합니다. 소셜 미디어 클릭률과 이메일 열람률에 대한 맞춤 이벤트를 만드는 것을 고려해 보세요.
• GA4 맞춤 잠재고객을 개발하세요. 이를 통해 소셜 미디어 및 이메일 캠페인이 트래픽 및 전환에 미치는 영향을 쉽게 추적할 수 있습니다. 잠재고객 세분화에 대해서는 다음 섹션에서 자세히 논의하겠습니다.

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4. AI 기반 청중 세분화 사용

타겟 고객에 대한 이해가 깊어질수록 마케팅 전략의 영향력은 더욱 커집니다. Google Analytics Intelligence의 기능을 활용하여 AI를 활용하여 사용자 참여 패턴에서 구매 의도에 이르기까지 잠재 고객에 대한 귀중한 통찰력을 찾아냅니다.

예를 들어, 매출 수치에 가장 큰 기여를 한 연령대를 확인하기 위해 "연령대별 최고 수익"이라는 쿼리를 입력합니다. 이러한 지식을 바탕으로 고객이 선호하는 다양한 장치, 고객이 도달하는 채널, 선호하는 제품 카테고리 등을 더욱 자세히 파악하세요.

그런 다음 이 지식을 활용하여 일반적인 추세를 식별하고 Google 분석 내에서 비즈니스 목표에 공감하는 개인을 모니터링할 수 있는 맞춤형 청중을 만들 수 있습니다.

이 과정을 시작하려면 다음을 방문하세요. 관리자 → 청중 → 새로운 청중 Google 분석 내에서. 선택을 진행하세요. 맞춤 잠재고객 만들기.

그런 다음 대상 인구 통계 또는 행동 패턴을 반영하는 조건을 구성하거나 제거하고 그에 따라 청중의 제목을 지정하고 설명합니다.

다음은 18~24세 사이의 미국 여성 모바일 사용자를 포함하는 맞춤 타겟에 대한 그림입니다. $500 지난 30일 동안의 수익입니다.

강화된 AI 기반 타겟팅을 위해서는 다음을 활용하세요. 예측 잠재고객. 이는 Google의 예측 지표를 활용하여 다음 주의 구매 성향과 같은 향후 사용자 행동을 예측합니다.

이러한 예측을 통해 고객 요구 사항을 예측하고 그에 따라 마케팅 전략을 수정하여 참여율과 전환율을 높일 수 있습니다.

이 기능을 최대한 활용하려면 상당한 양의 데이터가 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 구매와 같은 특정 조건을 실행하는 최소 1000명의 복귀 사용자와 지난 28일 이내에 1000명의 비구매자가 권장됩니다.

예측 대상의 참여를 유도하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 다음으로 직접 이동하세요. 관리자 → 청중 → 새로운 청중. 아래의 참조를 사용하세요 category, 액세스 예측 탭.

2. 바로 사용할 수 있는 여러 예측 대상 템플릿을 마음껏 사용할 수 있습니다.

3. 필요한 경우 조건을 더욱 구체화하세요. 예를 들어 이탈 가능성이 가장 높거나 가장 낮은 사용자의 백분위수를 조정합니다.

4. 마지막으로 다음을 선택하세요. 구하다.

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5. 과거 데이터를 기준으로 AI 통찰력 평가

GA4 AI는 다양한 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있지만 완벽한 것은 아닙니다. AI 기반 캠페인을 실행할 때 실제 결과와 예측을 교차 확인하는 것이 중요합니다. 그렇게 하면 AI 기반 의사 결정이 강화되어 실용적인 성능 벤치마크를 설정하는 데 도움이 됩니다.

GA4 내에서 AI 통찰력을 실제와 병치시키는 한 가지 방법은 다음을 사용하는 것입니다. 보고서 페이지의 비교 기능.

예시 시나리오를 고려해보세요. 당신이 온라인 상점의 소유자라고 가정하고, 지난 주 실제 전환에 비해 얼마나 많은 AI가 구매할 것이라고 예측했는지 확인하려고 합니다.

이 평가를 위해 모든 것을 분류하는 그룹 구매자 공식화한 다음 생성해야 합니다. 7일 이내 구매자일 가능성이 있음 이전 단계의 예측 잠재고객입니다.

다음으로, 보고서 페이지에서 다음 단계를 따르세요.

1. 페이지 오른쪽에서 기간을 8월 1일부터 8월 8일로 조정하세요.
2. 다음으로 진행하세요. 비교 수정 그 아래에 옵션이 있습니다. 다음을 클릭하세요. 점 3개 아이콘 에 관한 모든 사용자들 그리고 선택하세요 비교 수정.
3. 수정하다 값 에게 7일 이내 구매자일 가능성이 있음 클릭하여 확인하세요. 적용하다.
4. 동일한 인터페이스에서 + 새 비교 추가를 선택합니다. 그런 다음 후속 조건을 지정하고 다음을 선택하여 프로세스를 마무리합니다. 적용하다:
   • 치수. '관객 이름.'
   • 일치 유형. '정확히 일치합니다.'
   • 값. '구매자.'
5. 결과 보고서 스냅샷 다음과 유사해야 합니다.

비교 설정은 비활성화하기 전까지 보고서의 여러 섹션에서 유지됩니다. 예를 들어, 트래픽 획득 다양한 사용자 클러스터 간의 채널 선호도를 평가하는 페이지입니다.

또한 이 옵션을 사용하면 두 개 이상의 요소를 동시에 병치할 수 있습니다. 다음은 장바구니를 버린 개인과 이전 데이터를 비교하여 AI의 예측 정밀도와 관련된 명확성을 높이는 데모입니다.

또 다른 방법은 활용하는 것입니다. GA4의 탐색, Google 분석 보고서를 시각적으로 표현하는 데 활용됩니다. 이를 통해 다양한 형식을 통해 데이터를 쉽게 표현할 수 있습니다.

• 코호트 탐색. 공유된 속성 집합에 반응하는 선별된 집단의 주목할만한 특성과 성과를 알아보세요.
• 유입경로 탐색. 사이트나 애플리케이션에서 사용자 여정 완료를 보여주세요.
• 세그먼트가 겹칩니다. 서로 다른 사용자 하위 집합 간의 상호 관계를 식별합니다.
• 경로 탐색. 사이트 또는 애플리케이션과의 사용자 상호 작용을 이해합니다.
• 사용자 수명. 전체 고객 여정에 걸쳐 사용자 행동을 면밀히 조사합니다.
• 자유 형식. 제공된 도구를 통해 데이터를 유연하게 표현하세요.

탐색을 시작하려면 다음을 클릭하세요. 탐구하다 Google Analytics의 왼쪽 사이드바에서 원하는 탐색 형식을 선택하세요.

두 가지 기본 탭이 있는 탐색 캔버스로 이동됩니다.

• 캔버스에서 활용하기 위한 차원, 지표 및 세그먼트 목록을 활성화하는 변수입니다.
• 시각화를 위한 구성 도구를 제공하는 설정입니다.

앞서 언급한 시나리오를 활용하여 세그먼트 중복 주형. 이내에 변수, 날짜 범위 설정, 두 개의 세그먼트 추가 – 7일 이내 구매자일 가능성이 있음 그리고 구매자. 필요하다고 판단되면 추가 세그먼트, 측정기준, 측정항목을 추가하세요.

그런 다음 두 세그먼트를 세그먼트 비교 에 위치한 섹션 설정. 결과적으로 Venn 다이어그램이 구체화되어 AI의 예측에 맞춰 실제 구매자 수를 설명합니다.

미묘한 분석을 위해 추가 차원 및 지표를 포함하는 것도 가능하며 다음과 같이 렌더링됩니다.

6. 사용자 경로를 면밀히 조사하세요

사용자 여정을 이해하고 개선하는 것은 모든 기업의 초석이 됩니다. 이 프로세스는 참여 퍼널 내에서 개선이 필요한 영역을 식별하여 원활한 고객 탐색을 보장하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 신규 사용자가 전자상거래 플랫폼에서 장바구니를 자주 이탈하는 경우 웹페이지 레이아웃이나 결제 프로세스 등 정확한 약점을 정확히 찾아낼 수 있습니다.

특정 GA4 기능은 동의 모드에 AI 기반 행동 모델링을 활용합니다. 데이터 공유를 거부한 사용자가 취한 조치에 대한 기계 학습 분석을 통해 데이터 개인 정보 보호 표준을 유지하면서 더 깊은 통찰력을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 GA4는 사용자 여정을 향상하기 위한 강력한 분석 플랫폼으로 자리 잡았습니다.

온라인 상점을 운영하는 기업가는 보고서 → 수명주기 → 수익화 → 사용자 구매 여정 고객 경로를 꼼꼼하게 평가하기 위해 보고합니다. 이 특정 보고 보기는 다양한 퍼널 단계에서 감소 지점을 드러내므로 문제가 있는 영역에 집중할 수 있는 기회를 제공합니다.개선이 필요합니다.

이 보고서는 폐쇄형 유입경로 개념을 활용하므로 관련 단계를 수정할 수 없습니다. 그럼에도 불구하고, 비교를 위해 추가 차원을 사용하여 뷰를 향상시키는 것이 가능합니다.

사용자 여정을 분석하는 또 다른 방법은 다음과 같습니다. 깔때기 그리고 경로 탐색.

퍼널 탐색을 자세히 살펴보면 사용자 구매 여정 보고서와 유사하지만 이 시나리오에서는 단계를 조정할 여지가 있습니다. 예를 들어 특정 시점에 얼마나 많은 고객이 유입경로를 종료하는지 평가하기 위해 결제 정보 단계를 포함할 수 있습니다.

또는 경로 탐색은 웹사이트나 앱에서 사용자가 수행하는 일련의 작업을 보여줌으로써 독특한 각도를 취합니다.

이를 통해 웹사이트 트래픽 패턴과 경향을 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 탐색을 통해 신규 사용자가 홈페이지에 도착한 직후 어떤 페이지로 이동하는지 알 수 있습니다. 또한 사용자가 장애물에 직면했음을 암시하는 반복 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 경로 탐색은 Google 광고 또는 소셜 미디어와 같은 특정 채널에서 유입되는 사용자와 같은 특정 사용자 부문을 정확히 찾아내는 데 특히 유용합니다. 이를 통해 마케팅 전략에 통합할 수 있는 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

GA4에서 효율적인 AI 활용을 위한 지침

장점을 최적화하고 단점을 줄이려면 Google Analytics 4에서 AI 데이터를 해석하고 활용하기 위한 강력한 전략이 필수적입니다. 아래에는 GA4 내에서 이를 달성하기 위한 몇 가지 권장사항이 나와 있습니다.

전략적 의사결정을 위해 예측 지표 활용

캠페인을 고안하거나 분기별 목표를 정의할 때 GA4의 예측 측정항목을 통합하세요. 이러한 통찰력은 예상되는 미래 사용자 행동에 맞게 전략을 맞춤화하는 데 도움이 되어 성공 가능성을 높입니다.

예를 들어, AI 분석이 다음을 예측하는 경우 20% 다음 달 특정 제품 category에 대한 관심이 급증할 경우 마케팅 예산을 적극적으로 늘리거나 관련 랜딩 페이지를 최적화하거나 해당 category에 대한 재고 수준을 확대하는 것을 고려해보세요.

AI 출력 이해

GA4의 AI에서 생성된 통찰력은 귀중한 관점을 제공할 수 있지만 보고서를 액면 그대로 받아들이지 않는 것이 중요합니다. 이러한 통찰력을 뒷받침하는 기본 알고리즘과 데이터를 파악하기 위해 노력하십시오.

예를 들어, Google Analytics의 예측 지표는 기존 데이터를 활용하여 잠재적 구매 또는 사이트 이탈과 같은 사용자 행동을 예측하는 자동화된 통찰력을 생성합니다. 그 효능은 적절하고 적절한 데이터에 뿌리를 두고 있는지에 달려 있습니다.

또한 가장 건전한 통찰력을 얻으려면 AI와 함께 전문 지식을 고려하십시오. 필요한 경우 보다 효과적인 분석을 위해 해당 산업에 맞는 AI 교육 및 훈련에 투자하십시오.

AI 통찰력을 사용자 피드백과 병합

GA4 AI는 풍부한 정량적 데이터를 생성할 수 있지만 고객으로부터 수집한 미묘한 피드백을 복제할 수는 없습니다. 수많은 데이터 포인트와 씨름하는 대신 사용자 피드백을 통해 대상 솔루션이 필요한 문제를 신속하게 강조할 수 있습니다.

AI 분석을 통해 특정 제품 페이지에서 참여도는 높지만 전환율은 낮다는 통찰력을 얻을 수 있다고 상상해 보십시오. 고객 피드백을 통해 사용자가 결제 과정에서 어려움을 겪는다는 사실이 드러날 수 있습니다.

AI 생성 가설 테스트

AI 통찰력을 기반으로 실질적인 변경을 실행하기 전에 A/B 테스트 또는 유사한 방법론을 통해 정확성을 검증하십시오.

예를 들어, AI가 다음과 같이 예측한다면 30% 다음 달에 이탈할 가능성이 있는 사용자의 경우 유지 이메일, 로열티 프로그램 또는 개인화된 제안에 대한 A/B 테스트 실행을 고려해보세요. 전체 사용자층에 적용하기 전에 일부 사용자의 이탈을 가장 효과적으로 줄이는 전략이 무엇인지 측정하세요.

이 절차는 위험을 최소화하고 AI에서 얻은 통찰력이 실질적인 이점으로 전환되도록 보장합니다.

AI 모델 반복 및 향상

AI 모델은 정적 개체가 아닙니다. 비즈니스 및 데이터 환경의 변화에 맞춰 발전해야 합니다. 따라서 AI 구성을 재검토하기 위해 적절한 평가 빈도를 설정하는 것이 중요합니다.

예를 들어, 새로운 제품 라인을 출시할 때 이 새로운 노력의 데이터를 포함하도록 AI 모델을 업데이트하십시오. 이를 통해 비즈니스에 적응하고 적시에 적절한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이러한 반복적인 진행은 또한 AI의 정밀도를 높여 시간이 지남에 따라 예측 능력을 향상시킵니다.

맞춤 알림을 정기적으로 검토하고 개선합니다.

GA4에서 이메일 알림으로 맞춤 통계를 구성할 때 이러한 설정을 정기적으로 검토하는 것이 중요합니다.

웹사이트 트래픽이 갑자기 감소했다는 알림이 왔다고 가정해 보겠습니다. 계속해서 알림을 받았지만 일상적인 변동이 원인인 것으로 확인되면 알림 기준을 구체화해야 할 때입니다.

정기적인 평가는 오탐으로 인한 리소스 낭비를 방지하고 귀하의 행동이 진정으로 정당한지 확인하는 데 도움이 됩니다.

AI 솔루션과 Google 분석 4 통합

AI 통합 전략의 일부로 타사 AI 마케팅 도구 통합을 고려해보세요. 이 전략은 마케팅 최적화에 대한 노력을 강화할 수 있습니다.

Hostinger의 AI 웹사이트 빌더는 GA4 통합을 제공합니다. 다음과 같은 기능으로 분석을 보완할 수 있습니다. AI 히트맵, 사용자 행동에 대한 보다 자세한 분석을 제공합니다.

예를 들어 사용자가 자주 클릭하는 핫스팟을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 GA4와 상호 참조하여 해당 영역을 개선하여 참여도나 전환율을 높입니다.

건설사는 또한 다음을 포함합니다. AI 작가, 자연어 처리를 활용하여 SEO 친화적인 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 제작 도구입니다.

GA4에서 실적이 저조한 페이지를 발견하면 이 도구를 활용하여 검색 엔진 가시성 및 사용자 참여 개선을 위해 콘텐츠를 즉시 개선하거나 최적화하세요.

WordPress 사용자를 위해 Hostinger의 관리형 WordPress 호스팅은 사전 설치된 몬스터인사이트 온보딩 프로세스 중에 구성하고 활성화할 수 있는 플러그인입니다.

이 확장 프로그램은 GA4와 WordPress 사이트의 연결을 용이하게 하며 개별 웹페이지 성능에 대한 분석과 같은 기타 편리한 기능을 통합합니다.

핫자르 AI 기반 분석을 향상할 수 있는 또 다른 도구를 제시합니다. 사용자 피드백 기능으로 유명합니다.

GA4와 통합한 후 Hotjar의 AI를 활용하여 정량적 데이터를 더 깊이 조사하기 위한 대상 설문조사를 고안하세요. 이 접근 방식을 사용하면 특히 데이터에서 이상이 발견될 때 사용자 행동에 대한 보다 전체적인 보기를 제공할 수 있습니다.

GA4를 다음과 연결할 수도 있습니다. 최적으로, A/B 테스트 및 실험을 통해 사용자 경험을 개선하기 위해 맞춤화된 플랫폼입니다.

이 통합을 통해 웹 실험 이벤트 및 대상 변형을 Optimizely에서 Google Analytics로 내보낼 수 있습니다. 그런 다음 Optimizely의 AI 기능을 활용하여 마케팅 전략을 세밀하게 조정하세요.

마무리 생각

Universal Analytics에서 GA4로의 전환으로 Google의 데이터 분석 기능이 향상되었습니다. GA4의 인공 지능 기능은 웹사이트 소유자에게 사용자를 이해하기 위한 보다 직관적이고 강력한 도구 키트를 제공합니다.

GA4 AI를 사용하면 맞춤형 마케팅을 위해 잠재고객을 분류하고, 사전 전략을 위해 사용자 행동을 예측하고, 주의가 필요한 불규칙성을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 이러한 기능으로 인해 온라인 비즈니스 소유자에게 없어서는 안될 도구가 되었습니다.

GA4 AI를 처음 사용하는 경우 잠재력을 활용할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

• 데이터를 수집하고 준비합니다. 귀하의 웹사이트를 Google Analytics와 통합하여 필요한 데이터를 축적하세요. Google Analytics가 자동으로 캡처한 측정항목을 숙지하세요.
• 추천 또는 맞춤 이벤트와 전환을 모니터링하세요. 이벤트 및 전환 추적을 설정하여 비즈니스에 가장 중요한 추세와 활동을 모니터링하세요.
• 교차채널 통찰력을 병합합니다. Google 광고, Google 검색 콘솔, 소셜 미디어 플랫폼 및 이메일 캠페인에서 데이터를 검색하여 잠재고객에 대한 보다 전체적인 관점을 확보하세요.
• AI 기반 청중 세분화를 활용하십시오. GA4의 분석 인텔리전스를 활용하여 미래의 사용자 행동을 예측하는 예측 잠재고객 세그먼트를 만드세요.
• AI 통찰력을 과거 데이터와 비교하십시오. 보고 보기의 비교 기능과 탐색을 활용하여 AI에서 생성된 통찰력의 정확성을 평가하세요.
• 사용자 여정을 조사합니다. 사용자 구매 여정 및 탐색과 같은 GA4 기능을 활용하여 초기 접촉부터 전환까지 사용자 경험에 대한 통찰력을 얻으세요.

우리는 GA4 AI에 관한 귀하의 피드백과 질문을 듣고 싶습니다. 행운을 빕니다.

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Google와 함께 AI 사용 Analytics 4 FAQ

Google Analytics 4에 인공지능을 통합하는 것에 관해 자주 묻는 몇 가지 질문을 살펴보겠습니다.

GA4는 머신러닝을 어떻게 활용하나요?

Google Analytics의 기계 학습은 Analytics Intelligence를 강화하여 웹 사이트 또는 앱에 대한 통찰력, 이상 탐지 및 자동화된 권장 사항을 제공합니다. 또한 이 기술은 미래의 사용자 행동을 예측하기 위한 예측 분석을 촉진합니다.

GA4의 Google Analytics Intelligence는 무엇으로 구성되나요?

GA4에서 Google Analytics Intelligence는 기계 학습을 활용하여 웹사이트 또는 앱에 대한 통찰력과 제안을 제공하는 툴킷 역할을 합니다. 비즈니스 성과에 영향을 미치는 모든 이상 현상이나 추세를 알려줍니다.

AI가 GA4의 전환 최적화에 도움이 될 수 있나요?

물론 GA4 AI는 예측 측정항목 및 잠재고객과 같은 전환 최적화를 지원하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 기존 데이터를 기반으로 예상되는 고객 행동을 식별하여 매출이나 리드를 높일 수 있습니다.

AI 생성 통찰력을 사용할 때 어떤 안전 조치를 염두에 두어야 합니까?

AI에서 생성된 통찰력은 매우 가치가 있지만 의사 결정을 위한 배타적인 기초가 되어서는 안 됩니다. 테스트 방법을 통해 이러한 통찰력을 검증하고 업계 전문 지식과 지식 내에서 이를 맥락화하는 것이 중요합니다.