Google Ads와 Analytics 데이터의 차이점

Google Ads 보고서와 Google Analytics의 데이터는 동일해야 합니다. 그러나 동일한 지표를 평가하더라도 두 보고서가 서로 다를 수 있는 상황이 있습니다.

이러한 차이점을 발견했다면 이 문서에서는 이러한 불일치의 원인을 분석하고 자연 검색 데이터의 전체 그림을 평가할 수 있는 방법을 설명합니다. 때로는 웹사이트나 채널의 지표를 발표할 때 이사회에서 중요한 질문으로 나타날 수도 있습니다.

중요한 것은 Google이 측정항목을 어떻게 표현하는지, 일부 데이터가 있는 그대로 표시되는 이유를 이해하는 것입니다. 이 기사에서는 Google Ads와 Analytics 데이터의 비현실적인 차이점을 모두 평가할 것입니다. 블록체인 업계의 전문 마케팅 대행사와 협력하고 싶다면 Bitmedia.IO가 좋은 출발점입니다. 에이전시는 광고 캠페인을 개인화하여 암호화폐 회사와 블록체인 스타트업이 더 눈에 띄게 되도록 돕고, 이러한 캠페인을 더 잘 이해하도록 돕고, 암호화폐 지표를 볼 때마다 더 나은 마케팅 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

이제 캠페인이 명확한 데이터 표현을 위해 올바른 기본 설정을 갖고 있는지 확인하는 구성 체크리스트를 살펴보겠습니다.

구성 체크리스트

계정 연결

측정항목 보고서는 일반적으로 웹 관리자가 여러 Google Ads 계정을 연결할 때마다 정교해집니다. 이를 방지하려면 Google Analytics와 Google Ads의 모든 계정이 적절하게 연결되어 있는지 확인하세요.

랜딩 페이지 추적

태그가 올바르게 지정되었는지 확인하려면 광고와 웹로그 분석이 유사한 방문 페이지를 추적하고 있는지 확인하세요.

자동 태그 추가

광고 캠페인을 적절한 도착 URL에 자동으로 추가하려면 Google Ads 계정에서 자동 태그 추가를 활성화하세요. 이를 통해 데이터 및 캠페인 지표를 정확하게 추적할 수 있습니다.

최종 URL 태그 지정

일관된 추적 매개변수를 보장하기 위해 최종 URL에 수동으로 태그를 추가하여 광고 계정과 웹로그 분석 계정의 데이터 불일치를 방지하세요.

필터 조사

데이터에 영향을 미칠 수 있는 Analytics의 모든 보기 또는 필터를 검토하고 비교했는지 확인하세요. 이를 통해 캠페인 관리자는 조회수, 사용자 참여, 클릭수 등 다양한 데이터 접점을 더 잘 이해할 수 있습니다.

태그 검증

추적 태그의 정확성을 확인하고 태그가 잘 구현되었는지 확인하세요.

불일치 이유

설정이 올바른지 확인한 후에는 데이터 불일치의 근본적인 이유를 이해하는 것이 중요합니다.

• 전환 기여

Google Ads와 Analytics는 전환에 서로 다른 기여를 부여하며, 특히 전환에 여러 터치 포인트가 관련된 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 Google Analytics와 Ads 데이터에 불일치가 있는 이유를 이해하는 데 중요합니다.

• 거래 타이밍

전환 시점의 변화로 인해 두 플랫폼 간에 보고되는 데이터가 달라질 수 있습니다.

• 추적 지연

Google Ads와 Analytics의 보고 업데이트 빈도가 다르기 때문에 일시적인 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

• 계정 수준 추적

캠페인 간 불일치를 방지하려면 계정 수준에서 추적 설정이 일관되게 유지되도록 하세요.

클릭수와 세션수 – 차이점은 무엇입니까?

Google Ads의 클릭 데이터와 Analytics의 세션 데이터의 차이점을 알아보세요. 이 섹션에서는 클릭-세션 불일치를 평가하고 암호화폐 캠페인 지표를 해석할 때 이것이 중요한 이유를 설명합니다.

클릭수와 세션수 간의 근본적인 차이점을 이해하면 데이터를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 어떻게?

• 측정항목의 중요성: 데이터 보고 시 특정 불일치가 발생할 수 있는 이유를 이해하려면 분석에 어떤 데이터와 측정항목이 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 예를 들어 Google Ads는 클릭수를 기록하고 Analytics는 세션수를 기록합니다.
• 무효 클릭 필터링: Google Ads는 무효 클릭을 철저하게 필터링합니다. 반면, Google Analytics 지표 추적기는 무효 클릭을 필터링하지 않습니다. 따라서 클릭수와 세션수 사이에 큰 불일치가 발생할 수 있습니다.
• 자동 태그 추가의 중요성: Google Ads 계정에서 자동 태그 추가를 활성화하면 추적 매개변수의 일관성이 더욱 높아집니다. 이렇게 하면 추적 매개변수가 정확할 뿐만 아니라 일관성도 유지됩니다.
• 가져오기 설정: 불일치를 방지하려면 Analytics의 데이터 가져오기 설정이 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
• URL 재작성 및 리디렉션: 특히 추적이 URL 매개변수에 의존하는 경우 추적에 영향을 미칠 수 있는 URL 재작성 또는 리디렉션을 주의 깊게 살펴보세요.
• 랜딩 페이지 추적: 랜딩 페이지 태그 지정 방식의 차이로 인해 불일치가 발생할 수 있으므로 랜딩 페이지를 일관되게 추적하는 것이 중요합니다.
• 사용자 기본 설정: 광고 차단기 또는 JavaScript 설정과 같은 사용자 설정 또는 기본 설정의 차이는 Analytics의 데이터 보고에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 서버 지연: 서버 응답 시간은 특히 Analytics에서 추적 데이터의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 재방문 사용자 및 북마크: Google Ads와 비교하여 Analytics에서 재방문 사용자 및 북마크 방문을 추적하는 방법을 고려하십시오.

전환율의 불일치

Google Ads와 Google Analytics 간의 전환율 불일치는 디지털 마케팅 담당자에게 불만의 원인이 될 수 있습니다. 두 플랫폼 모두 온라인 광고 캠페인의 성과에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 하고 있지만 보고된 전환율의 차이는 드문 일이 아닙니다.

기여 모델

Google Ads와 Analytics 간의 전환율이 달라지는 주요 이유 중 하나는 서로 다른 기여 모델을 사용하기 때문입니다.

Google Ads에서는 일반적으로 전환 이벤트 이전에 클릭한 마지막 광고에 전환 기여도가 할당되는 '마지막 클릭' 기여 모델을 사용합니다. 이 모델은 최종 터치포인트를 강조하며 전환에 기여한 다른 상호작용에 기여를 인정하지 않을 수 있습니다.

이에 비해 Google Analytics는 '마지막 상호작용', '첫 번째 상호작용', '선형', '시간 가치 하락', '위치 기반' 등 다양한 기여 모델을 제공합니다. 이러한 모델은 여러 접점에 전환에 대한 기여도를 분배하여 고객 여정에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공합니다.

Ctypto 마케팅 캠페인에 대한 불일치 추적

추적 불일치로 인해 전환율이 달라질 수 있으며 다음과 같은 다양한 문제로 인해 발생할 수 있습니다.

• 교차 도메인 추적: 웹 사이트가 여러 도메인에 걸쳐 있는 경우 정확한 교차 도메인 추적을 보장하는 것이 중요합니다. 일관되지 않은 추적 구현으로 인해 전환이 누락되거나 이중으로 계산될 수 있습니다.
• JavaScript 및 쿠키 처리: 브라우저가 JavaScript와 쿠키를 처리하는 방식의 차이가 추적에 영향을 줄 수 있습니다. JavaScript가 비활성화되었거나 쿠키 제한이 있는 사용자는 Analytics에서 정확하게 추적되지 않을 수 있습니다.
• 리디렉션 및 서버 지연: URL 리디렉션 및 서버 응답 시간은 추적 프로세스에 영향을 미쳐 보고된 전환율에 변화를 가져올 수 있습니다.
• 필터 및 보기 설정: Google Analytics의 필터 및 보기 설정은 보고서에 포함되는 데이터에 영향을 미칠 수 있습니다. 보고 요구 사항에 맞게 필터가 올바르게 구성되었는지 확인하세요.
• 목표 및 이벤트 구성: Google Analytics의 목표 및 이벤트 구성이 잘못되면 전환 추적이 부정확해질 수 있습니다.

데이터 샘플링

Google Analytics는 특히 트래픽이 많은 계정에서 데이터를 샘플링하는 경우가 많습니다. 즉, 보고에는 데이터의 하위 집합만 사용되므로 특히 작은 표본 크기에서는 불일치가 발생할 수 있습니다.

플랫폼별 동작

Google Ads와 Analytics 모두 플랫폼별 동작을 가질 수 있습니다. 예를 들어 Google Ads에서는 무효 클릭을 필터링할 수 있으며, 이는 보고되는 전환수에 영향을 줄 수 있습니다.

데이터 업데이트 빈도

Google Ads와 Analytics는 서로 다른 빈도로 데이터를 업데이트할 수 있습니다. 이러한 불일치로 인해 보고된 전환율이 일시적으로 달라질 수 있습니다. 차이점을 평가할 때 실시간 데이터를 활용하는 것이 매우 중요합니다.

화해와 행동

전환율의 차이를 효과적으로 관리하기 위한 몇 가지 단계는 다음과 같습니다.

공통 기여 모델 선택

측정항목이 신뢰할 수 있는 데이터만 나타내는지 확인하려면 Google Ads와 Google Analytics가 전환 추적에 동일한 기여 모델을 사용하는지 확인하세요. 이는 전환에 기여도를 할당하는 데 사용되는 방법을 조정하는 데 도움이 됩니다.

정기적으로 추적 설정 감사

추적 설정을 정기적으로 검토하고 검증하여 교차 도메인 추적, JavaScript 처리, 리디렉션과 같은 문제로 인한 불일치를 식별하고 수정하세요.

암호화폐 지표를 평가할 때 사과와 사과를 비교하세요

두 플랫폼의 데이터를 분석할 때 유사한 데이터 세트를 비교하고 있는지 확인하세요. 예를 들어 동일한 기여 모델 및 기간에 대한 데이터를 비교합니다.

플랫폼과 대체 도구의 차이점 이해

무효 클릭 필터링과 같은 Google Ads 및 Analytics의 고유한 기능과 동작을 숙지하고 데이터를 해석할 때 이를 고려하십시오.

지원 리소스에 문의

Google은 Google Ads와 Analytics 모두에 대한 포괄적인 지원 리소스를 제공합니다.

결론

Google Ads와 Analytics의 데이터 불일치를 해결하려면 세심한 접근 방식이 필요합니다. 이 접근 방식은 계정이 올바르게 연결되었는지, 추적 매개변수가 정확하게 설정되었는지, 필터가 면밀히 조사되었는지 확인하는 것부터 시작됩니다.

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