Google UA 데이터가 삭제되기 전에 백업하는 방법

웹사이트 트래픽 분석에 있어 Google Analytics는 필수적인 도구입니다. 2020년, 구글은 많은 기대를 모았던 GA4를 공개했습니다. 이미 많은 사용자들이 GA4 플랫폼으로 전환했지만, 여전히 이전 버전인 Universal Analytics(GA3)를 고수하고 있는 사용자들은 이제 변화를 맞이할 때입니다.

2005년부터 Google Analytics는 마케터들이 통계 데이터를 기반으로 웹 트래픽을 분석하는 데 큰 도움을 주었습니다. GA3는 고객 행동에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하는 강력한 추적 시스템으로 자리매김했습니다.

현재는 이벤트와 매개변수를 기반으로 데이터를 분석하는 GA4 시대입니다. 이는 세션 수와 페이지 조회수를 측정했던 GA3와는 완전히 다른 접근 방식입니다.

본 가이드에서는 웹사이트의 Universal Analytics(GA3) 데이터를 안전하게 보호하기 위한 절차를 자세히 안내합니다. Google이 새로운 GA4를 출시한 배경과 이 새로운 인터페이스로의 전환이 필요한 이유에 대해서도 함께 알아보겠습니다.

GA4 출시 후 상황

구글은 분석 도구를 지속적으로 업데이트해 왔습니다. 2007년에는 기본 Google Analytics가 동기 코드(ga.js)에서 비동기 코드(ga.js)로 업그레이드되었습니다. 이러한 변경으로 페이지 로딩 속도가 개선되고 전자상거래 추적이 더욱 정확해졌습니다.

Universal Analytics(GA3)는 향상된 추적 코드(analytics.js 태그)를 사용하여 더욱 신뢰성 있는 데이터를 제공했습니다. 또한 GA3 플랫폼은 속성 ID(UA-XXXXXXXXX-1)를 통해 별도의 노력 없이 이전 버전의 전체 데이터를 통합했습니다.

최신 GA4는 작동성을 강화하고 웹 및 앱 플랫폼 모두에서 보고서를 생성합니다. 또한 사용자 개인 정보 보호를 중요하게 생각합니다. UA가 자체 쿠키와 사용자의 IP 주소를 기록하는 반면, GA4는 AI 기반으로 사용자 행동 추세를 파악하고 자체 쿠키를 사용하여 데이터를 추적합니다.

GA4 인터페이스는 속성 ID(G-XXXXXXXXX)를 사용하는 이전 버전과 다릅니다. 따라서 GA4는 단순한 업그레이드가 아닌 이전 분석 도구를 대체하는 새로운 플랫폼으로, 데이터를 자동으로 이전하지 않습니다.

GA3 속성에 대한 최종 공지가 있었습니다. 구글은 2023년 7월 1일에 표준 사이트에서 Universal Analytics 지원을 중단했습니다. 이는 해당 날짜 이후에는 데이터 처리가 이루어지지 않음을 의미합니다.

Google Analytics 360 속성은 2023년 10월 1일까지는 활성 상태를 유지하지만, 구글은 2024년 7월 1일까지 해당 플랫폼을 완전히 종료할 예정입니다.

Google UA 속성을 위한 대안

수년간 고객과 협력해 온 시장 조사 전문가들은 고객과 중요한 요소를 이해하기 위해 노력해 왔습니다. 그렇다면 웹사이트 데이터 조사 및 분석에 기울인 노력들은 어떻게 될까요?

구글은 UA 데이터에 대해 어떤 조언을 하고 있으며, 이 데이터는 여전히 유용할까요, 아니면 쓸모가 없을까요?

이 웹사이트 데이터는 향후 마케팅 전략에 참고할 수 있는 매우 중요한 정보입니다. 과거에 문제되었던 특정 지표에 대해 마케팅 팀과 논의하여 다음 캠페인에 적용할 수 있습니다.

중요한 것은 UA 인터페이스에서 처리된 모든 웹사이트 분석 데이터가 곧 손실될 것이라는 점입니다. 구글은 UA 플랫폼 중단을 공식적으로 발표했으며, 플랫폼이 영구적으로 종료되기 전에 데이터를 내보내는 최적의 방법을 사용하는 것을 권장합니다.

Universal Analytics 또는 GA3 데이터가 삭제되기 전에 어떻게 백업할 수 있을까요?

Universal Analytics 데이터 백업에 영향을 미치는 요소

UA 플랫폼에서 데이터를 내보낼 때, 다음과 같은 문제점을 고려해야 합니다:

• 맞춤 측정기준 또는 이벤트를 정확히 설정하지 않으면 백업 과정에서 일부 행이 누락될 수 있습니다.
• 쿼리에서 9개의 측정기준과 10개의 측정항목 이상을 확장하는 것은 불가능합니다.
• 보고서 쿼리 제한은 백업 파일에서 높은 카디널리티 차원이 "기타"로 표시될 때 장거리 데이터에서 발생하는 또 다른 문제입니다.
• 사용자 참여 지표 또한 사용자당 주별 또는 월별 수치를 통합할 수 없기 때문에 데이터 백업에 어려움을 줄 수 있습니다.
• 플랫폼에 데이터가 많으면 데이터를 내보내는 동안 샘플링을 피하기 어렵습니다. 따라서 한 번에 며칠씩 데이터를 백업하여 세션 수를 50만 개 미만으로 유지하는 것이 좋습니다.

Universal Analytics 데이터를 내보내는 적절한 방법이나 도구를 선택할 때에는 주의를 기울여야 합니다.

Universal Analytics 데이터 백업 절차

이제 새로운 고급 분석 도구인 GA4로 웹사이트 리소스를 통합하거나 전환해야 한다는 것은 분명해졌습니다. 그 동안, UA 인터페이스에서 과거 분석 데이터를 백업해야 합니다.

완전한 UA 데이터를 내보내는 것은 복잡한 과정입니다. 따라서 어떤 측정항목이 더 중요하고 덜 중요한지 파악해야 합니다. Universal Analytics 또는 GA3 데이터를 보존하는 세 가지 주요 방법은 다음과 같습니다:

• CSV, Excel 또는 스프레드시트 내보내기 기능이나 스프레드시트 커넥터 추가 기능을 사용하여 데이터를 백업합니다.
• BigQuery를 사용하여 데이터를 백업합니다.
• 외부 도구를 사용하여 데이터를 백업합니다.
  • 분석 안전
  • 파이프 아웃
  • 업업된 게임
  • Electric.AI

각 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

CSV, Excel 또는 시트 데이터 백업

이 방법을 선택하면 Google Sheets 또는 로컬 시스템에서 데이터를 CSV, Excel 또는 PDF 형식으로 저장할 수 있습니다. UA 데이터 내보내기 기능은 적용하기 쉽지만, 특히 복사할 데이터가 많은 경우 지루한 작업입니다.

대용량 데이터 세트를 처리하는 것은 여러 날 동안 동일한 작업을 반복해야 하므로 매우 스트레스가 될 수 있습니다. 한 번에 5,000개의 트랜잭션만 허용되며, 측정기준과 측정항목에 대한 제한도 있습니다. 내보내기 기능은 샘플링 문제를 일으키기 쉬우며, 여러 헤더와 행은 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다.

로컬에서 CSV 형식으로 내보내기

이 방법은 사용자의 노력이 필요합니다.

1단계: UA 인터페이스에 로그인하고 내보낼 보고서 또는 테이블을 엽니다.

2단계: 백업을 수행할 특정 날짜를 설정합니다.

3단계: 상단의 "내보내기" 버튼을 클릭합니다.

4단계: Excel, CSV, PDF, Google Sheets 등에서 파일 형식을 선택합니다.

5단계: 데이터를 저장할 로컬 장치 위치를 선택합니다.

내보낸 보고서 데이터를 원하는 위치에서 확인할 수 있습니다.

스프레드시트 커넥터 추가 기능 사용

UA 데이터를 Google Sheets와 연결하는 것은 다소 복잡한 방법입니다.

1단계: Google 드라이브에 로그인하고 식별 가능한 고유 이름을 가진 별도의 폴더에 시트를 만듭니다.

2단계: 탐색 모음에서 "확장 프로그램" 탭을 클릭합니다.

3단계: "추가 기능"을 선택하고 "추가 기능 가져오기"를 클릭합니다.

4단계: Google Workspace Marketplace에서 Google Analytics 애플리케이션을 다운로드하고 설치합니다.

5단계: 새로 생성된 Google 스프레드시트를 열고 "확장 프로그램" 탭을 다시 클릭하여 "Google Analytics" 옵션을 확인합니다.

6단계: "Google Analytics" 옵션에 마우스를 가져가 "새 보고서 만들기"를 클릭합니다.

7단계: 보고서 이름을 변경하고 백업하려는 계정, 속성 및 보기를 선택합니다.

8단계: 요구 사항에 따라 사용자, 이탈률, 소스, 매체 등과 같은 보고서의 측정항목과 측정기준을 선택합니다. 세그먼트 열은 비워 둘 수 있습니다. 날짜 범위나 기타 필터를 사용하여 보고서를 맞춤 설정할 수도 있습니다.

9단계: 페이지 하단의 "보고서 만들기"를 클릭합니다.

10단계: 상단의 "확장 프로그램" 탭을 누릅니다.

11단계: "Google Analytics"를 클릭하고 "보고서 실행"을 선택합니다.

데이터가 시트로 내보내집니다.

BigQuery를 사용하여 UA 데이터 내보내기

BigQuery는 Google이 개발한 클라우드 기반 기업 데이터 웨어하우스로, 대용량 데이터 처리에 적합합니다. GA4 플랫폼에 포함되어 있지만, Google Analytics 360 유료 고객만 데이터 백업에 사용할 수 있습니다.

BigQuery를 통해 데이터를 내보내는 프로세스를 백필이라고 하며, 일반 보고서 대신 행과 열 형식의 테이블에 데이터를 저장합니다.

데이터 세트 생성부터 시작하여 Google Cloud 계정, 결제가 활성화된 BigQuery 프로젝트, 프로세스를 시작하는 데 필요한 유료 커넥터(예: BigQuery용 Supermetrics)를 준비합니다.

크고 복잡한 데이터 구조를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 복잡한 단계를 거쳐야 하므로 프로세스가 길어집니다. 데이터 세트 생성, 스키마 사용자 정의, 데이터 전송 관리 단계를 철저히 따라 백필 절차를 예약해야 합니다.

1단계: Google 콘솔에서 BigQuery 프로젝트를 엽니다.

2단계: Explorer 섹션에서 프로젝트 ID를 확인하고 옆에 있는 세 개의 수직 점을 클릭합니다.

3단계: "데이터 세트 생성"을 클릭합니다.

4단계: 새 창에서 데이터 세트 이름을 입력하고 하단의 "데이터 세트 생성" 버튼을 클릭합니다.

5단계: BigQuery Data Transfer에서 Google 콘솔 계정을 열고 상단의 프로젝트 이름을 확인합니다.

6단계: 상단 캡션에서 "전송 생성" 링크를 클릭합니다.

7단계: 소스 유형 섹션에서 소스 드롭다운 메뉴를 열고 하단의 "데이터 소스 탐색" 링크를 클릭합니다.

8단계: "마켓플레이스"라는 새 창이 화면에 나타납니다. 검색창에 "Supermetrics의 Google Analytics"를 입력합니다.

9단계: 검색된 제품을 선택하고 다음 창에서 "등록" 버튼을 클릭합니다.

10단계: 소스 드롭다운 메뉴를 다시 확인한 다음 Supermetrics의 Google Analytics를 선택합니다.

11단계: "구성 이름 전송" 아래에 "BigQuery로 UA 데이터 백필"을 입력합니다.

12단계: 대상 설정에서 생성한 데이터 세트(UADataExport)를 선택하고 하단의 "소스 연결" 버튼을 클릭합니다.

13단계: 계약에 동의하고 Google Analytics API를 BigQuery에 연결하기 위한 로그인 단계를 따릅니다.

14단계: Google 계정을 확인한 후 스키마와 계정을 선택하고 제출 버튼을 클릭합니다.

15단계: 마지막으로 소스가 연결됩니다. 설정을 "저장"합니다.

백필 프로세스가 시작되고 "전송 실행이 보류 중입니다" 메시지가 표시됩니다.

몇 분 후 "전송 실행이 완료되었습니다" 알림이 화면에 나타납니다.

Universal Analytics에서 데이터를 내보내는 과정을 쉽게 만들어주는 여러 타사 도구가 있습니다. 이에 대해 아래에서 논의하겠습니다.

#1. 분석 안전

분석 안전은 비즈니스 데이터 보안을 보장하는 기술 회사입니다. 40명 이상의 데이터 과학자와 엔지니어들이 협력하여 데이터 분석 도구를 개발했습니다. 이 도구는 기본, 중간, 엔터프라이즈 요금제로 매년 사용할 수 있습니다.

유용한 지표 데이터를 바탕으로 효율적인 출력을 생성할 수 있는 사용자 친화적인 맞춤형 대시보드가 내장되어 있습니다. 이 도구는 복잡한 서비스, 제품, 마케팅 계획 또는 사용자 커뮤니케이션을 다루는 스타트업과 대형 브랜드의 웹 활동을 추적합니다.

UA 데이터를 보호하는 동시에 전자상거래 웹사이트 분석 쿼리를 처리하는 기술 전문가가 있습니다. 이들은 Universal Analytics 데이터 내보내기의 전체 과정을 관리합니다. UA 인터페이스의 액세스 권한을 공유하기만 하면 마이그레이션된 데이터를 시각화할 수 있는 대화형 대시보드가 생성됩니다.

이 온라인 도구를 사용하면 UA 데이터를 모든 인터넷 기기에서 액세스할 수 있는 GA4 인터페이스에 통합할 수 있습니다.

#2. 파이프 아웃

파이프 아웃은 올인원 데이터 서비스 제공업체입니다. 사내 팀이나 아웃소싱 대행사로 일하면서 UA 데이터 마이그레이션, 순위 추적 또는 전체 데이터 서비스와 같은 모든 종류의 데이터 웨어하우징 서비스를 제공합니다.

이 도구는 주로 SEO 데이터 소스에 중점을 두고 있으며, Google Analytics, Search Console, 로그 파일, 크롤링 데이터, 순위 추적 및 링크 데이터를 관리하도록 설계되었습니다. Piped Out 쿼리 빌더에는 SQL 작업용 쿼리가 미리 구축되어 있으며 사용자는 SEO 메트릭에 대한 양식을 채울 수 있습니다.

이 회사는 대량의 데이터를 포함하는 대규모 웹사이트를 처리한 경험이 풍부합니다. 따라서 샘플링 및 데이터 제한과 관련된 문제를 쉽게 극복할 수 있습니다. 이 도구는 BigQuery를 통해 내보낸 원시 UA 데이터를 처리할 수 있으며, 즉각적인 분석을 위해 GA4 인터페이스도 관리합니다.

스크롤하는 동안 데이터를 로드하는 데 시간이 오래 걸려 대량의 데이터를 내보내는 경우 결함이 발생하기 쉽기 때문에 Google Analytics 플랫폼을 사용하는 것은 종종 불편합니다. 하지만 Piped Out은 이러한 모든 문제를 처리할 수 있으며, GA4에서 쉽게 비즈니스 계정을 만들어 원활하고 쉽게 사용할 수 있습니다.

팀은 비즈니스 세부 정보 및 성장에 필요한 데이터 요구 사항에 대해 기술 직원과 공식적으로 협의합니다. UA 데이터를 저장할 데이터 웨어하우스를 만들고, 이를 도구와 통합하여 데이터를 저장하고 유연하게 사용할 수 있도록 합니다.

#3. 업업된 게임

업업된 게임은 웹 분석 전문가로서 Google Analytics의 데이터 수집, 분석 및 보고에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 클라이언트의 GA4 접근성 실행 및 구성을 지원합니다. 팀은 Google 태그 관리자, Google Looker Studio 및 GA4 플랫폼에 대한 감사 작업을 통해 효율적인 결과를 제공합니다.

Universal Analytics 데이터 내보내기 서비스는 전 세계 어디에서든 화면 공유 및 화상 통화를 통해 연결하는 회사의 기술 전문가가 제공합니다. Google Analytics 인터페이스에 대한 핵심 지식을 갖춘 전문가와 함께 올바른 도구 세트를 준비했습니다.

전체 UA 데이터 백업 프로세스 비용은 고객의 데이터 요구 사항에 따라 달라집니다. 프로젝트에 소요된 시간이나 UA 데이터베이스에서 추출한 행 수를 기준으로 비용을 청구할 수 있습니다.

온라인 포털에서 데이터베이스를 만드는 대신 이 도구를 사용하면 필요에 따라 BigQuery, Excel, CSV 또는 Google Sheets로 UA 데이터를 자유롭게 내보낼 수 있습니다.

#4. Electric.AI

Electric.AI는 클라우드 기반 소프트웨어 서비스 제공업체입니다. iO용 Data Pipelines 및 CMi: Customer and Marketing Intelligence 등 다양한 소프트웨어 통합 제품을 제공합니다.

백업 프로세스를 시작하는 모든 사용자에게 데이터베이스 관리 서비스를 무료로 제공합니다. 그 후에는 매달 최소한의 수수료를 청구하며, 언제든지 서비스를 중단할 수 있습니다.

Universal Analytics의 데이터 추출에는 시스템에 특정 소프트웨어를 설치할 필요가 없으며, Excel, Sheets, BigQuery 등 내보내기 대상을 설정할 수 있습니다. Electric.AI에서 무료 계정을 생성하고 Google Analytics 태그 관리자 정보를 제공하기만 하면 됩니다.

이 도구는 데이터 소스, 대상, 날짜, 월 등을 선택할 수 있는 패널에서 몇 가지 단계를 요구합니다. 데이터 백업 프로세스가 시작되고 하루 이내에 결과를 받기 시작합니다. 적중 수준의 세분성으로 UA 데이터 백업을 수행하며 모든 Google Analytics 속성을 관리할 수 있습니다.

일부 기능에는 샘플링되지 않은 데이터, 적중 수준의 이벤트 세부 정보, 250개 이상의 속성이 포함된 분할되지 않은 데이터, 다른 사이트의 방문자를 연결하는 고유 방문자 ID, 완전한 데이터 소유권이 포함됩니다.

자주 묻는 질문

UA(GA3) 데이터를 GA4로 이전할 수 있나요?

Universal Analytics와 GA4에는 몇 가지 기본적인 차이점이 있습니다. GA4 인터페이스는 이벤트 기반 데이터를 수집합니다. 즉, 각 웹 페이지 상호 작용을 기록합니다. 반면 UA의 데이터 모델은 세션(적중) 또는 페이지와의 사용자 상호 작용을 기반으로 합니다. GA4는 Universal Analytics 인터페이스보다 더 유용한 패턴으로 데이터를 수집하고 통합합니다.
GA4 보고서를 UA와 다르게 만드는 또 다른 중요한 요소는 참여 측정항목을 추가하고 이전 UA 인터페이스의 이탈률을 제거한 것입니다. 이로 인해 UA 데이터를 GA4 인터페이스에 직접 통합할 수 없는 이유가 설명됩니다. 두 플랫폼의 데이터 모델이 일치하지 않기 때문에 UA 데이터를 GA4 인터페이스로 직접 마이그레이션할 수 없습니다.

결론

GA3의 종료가 임박했으므로 새로운 웹 분석 인터페이스인 GA4에 익숙해지는 것이 중요합니다. 그러나 비즈니스 전략가가 가장 우려하는 것은 분석 데이터를 사라지기 전에 보존하는 것입니다.

데이터를 CSV, Excel, Sheets 또는 기타 형식으로 수동으로 내보내고 원하는 위치에 데이터를 안전하게 보관할 수 있습니다. BigQuery는 Google 360 사용자가 데이터 백업에 권장하는 유용한 솔루션입니다. 그러나 이러한 방법을 적용하려면 시간과 노력이 많이 들고 기술적인 지식이 필요하므로 오류가 발생할 가능성이 있습니다.

또는 전용 UA 데이터 백업 도구를 사용하여 타사 서비스 제공업체에 문의하면 전체 과정이 쉬워집니다. 여기에 언급된 도구에는 GA4 계정 생성 및 관리와 같은 추가 기능이 포함되어 있습니다. 고객의 도움을 최소화하고 정확한 결과를 제공합니다.

웹사이트 트래픽을 측정하기 위한 일부 Google Analytics/GA4 대안을 살펴볼 수도 있습니다.