미디어와 언론사의 기사 소비 데이터를 광고 성과와 연결하기
언론사 GA4에 쌓이는 조회수만으로는 알 수 없는 기사 소비 깊이를 측정하고 광고 성과와 연결하는 설계 방법을 다룹니다.
기여 분석 모델을 고르는 기준
기여 분석 모델에는 정답이 없습니다. 목적에 맞는 모델 선택 기준과 태깅 품질이 결과를 좌우하는 이유를 정리합니다.
AI 검색에서 온 방문은 GA4 어디에 찍히는가
AI 답변에서 온 방문이 GA4에서 어떻게 기록되는지, 세션 소스 확인과 맞춤 채널 그룹 설정으로 AI 유입을 분리해 보는 방법을 정리합니다.
GA4 봇 트래픽과 내부 트래픽을 걸러내는 설정
GA4 기본 봇 제외가 거르지 못하는 내부 트래픽과 자동 접근을, 내부 트래픽 정의와 데이터 필터, GTM 식별 값으로 분리하는 설정 방법을 정리했다.
direct/none이 결제 페이지로 잡히는 이유: 카카오톡 인앱 브라우저 문제
GA4 구매 세션에 direct/none이 잡히는 이유를 카카오톡 등 인앱 브라우저의 세션 처리 방식과 결제 대행 복귀 경로로 설명하고, 자사 데이터로 비중을 확인하는 방법을 제시합니다.
메타 광고관리자 구매수와 GA4 구매수가 다른 이유
메타 광고관리자와 GA4 구매수가 다르게 나타나는 이유를 조회 기여, 기여 창 설정, 기기 간 연결, 전환 API 중복 제거 관점에서 설명합니다.
GA4 세션 소스와 매체에 (not set)이 많은 이유와 줄이는 방법
GA4 세션 소스/매체의 (not set)은 결측이 아니라 연결 실패입니다. 발생 지점별 원인과 줄이는 방법을 정리했습니다.
전환 데이터 유실을 스스로 진단하는 30분 체크리스트
업체를 부르기 전, 태그 존재부터 총량 대조까지 여덟 단계로 전환 데이터 유실 지점을 스스로 좁히는 자가 진단 순서를 안내합니다.
광고비는 늘었는데 전환수는 그대로일 때 점검하는 다섯 가지
광고비를 늘렸는데 전환수가 그대로라면 계측을 먼저 점검해야 합니다. 매출·배포이력·기기별 전환율·신규매체 태깅·동의 거부율까지 다섯 가지를 순서대로 확인하는 방법을 정리했습니다.
구글애즈와 GA4의 전환값이 다를 때 확인하는 순서
같은 구글의 도구인데 전환수가 다르게 나오는 이유는 두 도구가 애초에 서로 다른 것을 세도록 설계되어 있기 때문입니다. 귀속 기준일, 전환 소스, 기여 모델과 기여 기간, 중복 계상, 향상된 전환 적용 여부를 순서대로 짚어 어느 지점에서 값이 갈라졌는지 특정하는 방법을 정리했습니다.