[GA-전환] 3.기본개념 - 기여

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1.해당 게시글은 GA처음 접하는 '초보자'가 독학 후 복습을 위한 용도로 '작성한 글'입니다.

2.틀린내용 혹은 자세하게 설명되지 않은 내용도 있으니, 반드시 다른 정보들로 추가 확인바랍니다.

 

[1]기여란 무엇인가

1. 정의

- 전환을 일으킨 사용자가 그 전환을 일으키기까지 어떤 채널을 통해서 유입되어 왔는지

- 채널을 통해 유입되었다면 각각의 채널에 얼마나 그 전환에 대한 비중을 나눌것인지

예를들어) 사용자가 구글배너광고 보고 > 네이버 블로그 한번더 보고 > 구글 자연검색해서 사이트 유입되었다면 > 어떤 채널이 중요하고 어떻게 마케팅해야하나?

 

2. 직접유입 개념

- 직접유입: 획득 트래픽 소스/매체에서 주소창,북마크등 직접유입 (direct/none)한 경우 (획득보고서 기본개념 참조)

- 대부분의 GA보고서에서는 '직접유입'의 경우 사용자가 직전에 유입된 소스/매체 값을 따른다 (즉, 처음에 페북광고를 통해 왔고 그 이후에 직접유입도 어쨌든 페북광고 때문에 들어오는거야 라고 판단하는것임)

예를들어)처음에는 페북에서 마케팅보고 우리사이트 들어왔고, 다음방문은 직접유입(url)으로 들어왔다면 2번째 방문도 직접유입이 아닌 페북소셜유입으로 데이터화됨, 3번째 4번째도 계속 페북으로 됨

 

예를들어)

1)사용자a : 1)구글자연검색 통한 유입(소스:google, 매체:organic) > 2)직접유입(소스:google, 매체:organic) > 3)직접유입(소스:google, 매체:organic) >>”구글 3번”으로 판단

2)사용자b : 1)직접유입(소스:direct, 매체:none) > 2) 구글자연검색 통한 유입(소스:google, 매체:organic) > 3)직접유입(소스:google, 매체:organic) >>”직접유입 1번, 구글 2번”

3)사용자c : 1)구글자연검색 통한 유입(소스:google, 매체:organic) > 2)직접유입(소스:google, 매체:organic) > 3)네이버 블로그추천 유입(소스:blog.naver.com, 매체:referral) >> “구글2번, 네이버1번”

4)사용자d : 1)구글자연검색 통한 유입(소스:google, 매체:organic) > 2)네이버 블로그추천 유입(소스:blog.naver.com, 매체:referral) > 3)직접유입(소스:blog.naver.com, 매체:referral) >> “구글1번 네이버2번”

 

- 캠페인 만료기간이 6개월이므로 > 직전에 유입된 소스/매체는 6개월 안에만 적용됨 (관리-속성-추적정보-세션설정에서 최대24개월까지 변경가능)

 

3. 최종클릭기여 개념

- 대부분의 GA보고서는 최종 클릭한 세션이 100%기여 됨

- 즉, 구글배너광고통해 유입 > 네이버블로그추천통해 유입 > 구글 자연검색통해 유입되면 > 마지막 자연검색이 100% 기여도 인정

 

>>최종적으로 GA보고서들은 기본적으로 "마지막 간접클릭"모델(직접유입개념+최종클릭기여개념)을 기본으로 함 

- 단, 아래 기여 모델에 따라 달라질수있음

 

 

[2]기여모델 종류

- 전환을 일으킨 경로에 어디에 더 기여도를 줄지

1)마지막 상호작용 모델

- 전환 이전에 마지막 채널에 가치100% 부여

2)마지막 간접클릭 모델 (대부분 GA보고서가 잡는 기준) 

- 직접유입 무시하고, 직접유입 이전 채널에 가치 100% 부여

3)마지막 애드워즈 클릭 모델

- 전환 이전에 클릭한 가장 최근 애드워즈 광고에 가치 100% 부여

4)첫 번째 상호작용 모델

- 첫 번째 채널에 가치 100% 부여

5)선형 모델

- 모든 채널에 기여도 동일하게 부여

6)시간 가치하락 (이거 사용하는 케이스도 많음)

- 전환 직전에 발상한 터치 포인트가 가장 많이 기여했다고 간주(전환 발생시점과 가까울수록 더 많은 기여줌).

- 반감기 7일이 지나면 가치하락. 7일 씩 반감됨 (14일이면 4분의1)

7)위치기반모델

- 첫번째와 마지막에 가장많이 부여(일반적으로 첫번째40%, 마지막40%, 중간20%를 나누어줌)

 

- 모델 비교도구에서 변경하면서 볼수있음

- 이외에도 전환이전 세션이 얼마나 최신인지, 세션동안 사용자참여도, 그밖의 여러요인들을 기반으로 자신만의 기여 모델을 만들거나 기본모델을 변경할수있음 (추가적인 학습 필요)