1. 세그먼트 작성 도구에 대한 정보(About the Segment Builder)

현재 보기 하나에서 사용자 한 명이 사용할 수 있는 세그먼트는 1000개로 제한되어 있다. 세그먼트를 최대 개수만큼 사용 중인 상태에서 추가 세그먼트를 가져오려고 하면 가져오기가 실행되지 않는다.

    1. 새로운 세그먼트 작성도구를 이용하면 방문 및 사용자 기반의 세그먼트를 만들 수 있다.

    2. 방문 데이터는 방문 한 번에 발생한 사용자 행동(에: 사용자가 방문 중에 완료한 목표, 방문 중에 사용자가 발생시킨 수익)

    3. 측정기준, 측정항목, 방문일 및 액션 순서에 따라 세그먼트를 만들 수 있다.

    4. 예) 특정 사용자, 특정 기간에 발생한 모든 방문

>> 사용자 필터링, 방문에 필터가 적용되지 않음

특정 기간에 발생한 모든 방문에서 누적 수익이 1000달러를 넘는 사용자만, 또는 특정 기간에 모든 방문에서, 제품 페이지를 조회한 후 장바구니 페이지를 조회했지만 주문을 완료하는 확인 페이지는 조회하지 않은 사용자만 추출

    1. 예) 모든 사용자, 특정 기간에 발생한 특정 방문

>> 사용자에 필터가 적용되지 않음, 방문 필터링

모든 사용자이지만 특정 키워드 또는 캠페인의 결과인 방문만, 또는 모든 사용자이지만 특정 캠페인에서 발생하고 목표 달성으로 이어진 방문만

    1. 예) 특정 사용자, 특정 기간에 발생한 특정 방문

>>  사용자 필터링, 방문자 필터링

모든 방문에서 누적 수익이 1000달러를 넘는 사용자만, 목표 달성으로 이어진 방문만, 미국 남서부의 사용자만, 매체가 CPC인 방문만

    1. 위와 같이 선택할 수 있는 조건이 많으면 다음과 같은 작업을 처리할 수 있다.

      1. 웹로그 분석에서 만드는 데 익숙한 유형의 방문 기간 세그먼트를 유지하고 계속 생성

        원할 때 방문 기반 데이터와 사용자 기반 데이터를 결합

      2. 여러 세션에 걸쳐 사용자 행동을 분석할 수 있도록 새로운 사용자 기반 세그먼트를 생성

      3. 원할 때 방문 기반 데이터와 사용자 기반 데이터를 결합

    2. 사용자 기반 세그먼트를 이용하면 기간을 최대 90일까지 설정할 수 있다. 기간이 90일 이상으로 설정된 상태이면 사용자 기반 세그먼트를 만들 때 기간이 자동으로 시작일부터 90일로 재설정 된다.

    3. 동질 집단(첫 번째 방문일 옵션)은 최대 31일로 제한된다.


  1. 세그먼트 작성도구 열기, 기존 세그먼트 적용(Open the Segment Builder, apply existing segments)

현재 보기 하나에서 사용자 한 명이 사용할 수 있는 세그먼트는 100개로 제한되어 있다. 세그먼트를 최대 개수만큼 사용 중인 상태에서 추가 세그먼트를 가져오려고 하면 가져오기가 실행되지 않는다.

    1. 세그먼트 작성 도구를 여는 방법은 다음과 같다.

      1. 보고서의 왼쪽 상단에서 화살표를 클릭한다.

      1. 세그먼트 목록이 아래와 같이 열린다.

      2. 바둑판 형식의 목록으로 고치면 아래와 같다.

      3. 보고서에 있는 세그먼트를 비교하려면 세그먼트 라벨을 클릭하거나 위쪽에 있는 빈 필드로 세그먼트를 드래그 한다.

      4. 세그먼트를 삭제하려면 x표시를 클릭한다. 세그먼트 라벨을 드래그해서 라벨 순서를 바꿀 수 있다.

      5. Apply를 클릭한다.

      6. 보고서가 추가한 세그먼트(예: 첫 방문, 추천 트래픽)에 대한 데이터를 비교하는 내용으로 업데이트 된다. 아래 캡쳐 사진 참고.


  1. 새 세그먼트 만들기(Create a new segment)

    1. 기존 세그먼트의 목록을 연다.

    2. + Create New Segment를 클릭한다.

    1. 세그먼트의 이름을 입력한다.

    2. 상위 섹션(예: Demographics, Technology, etc.)을 이용하여 기본필터를 만든다.

    3. 하위 섹션(예: Conditions, Sequences)을 이용하여 고급필터를 만든다.

    4. 기본필터

      1. 기본 필터는 측정기준 및 측정항목 값에 따라 만들어지며, 만드는 방법은 카테고리 이름을 클릭 → 세그먼트에서 사용할 측정기준과 측정항목을 선택한다.예를 들면,

        1. 인구통계를 클릭한 다음 언어 포함 fr을 설정한다.

        1. 기술환경을 클릭한 다음 운영체제 포함 Android를 설정한다.

        2. 이로써 프랑스어 사용자 및 Android 운영체제 사용자의 방문에 대한 필터가 만들어진다.

        3. 최초 방문일을 클릭한 다음 기간을 설정하여 동질 집단을 찾는다.

    1. 고급필터

      1. 고급필터를 이용하면 방문(Sessions) 기반 데이터 및 사용자(Users) 기반 데이터를 사용할 수 있다. 

        1. 방문(Sessions) 기반의 데이터는 단일 방문에서 사용자가 수행하는 행동을 보여준다. 

        2. 사용자(Users) 기반 데이터는 특정 기간의 모든 방문에서 사용자가 수행한 행동을 보여준다.

      2. 충족해야 하는 조건이나 따라야 하는 순서를 지정할 수 있다. AND 및 OR 구문을 이용하면 조건이나 순서를 더욱 세부적으로 지정할 수 있다.
      3. 조건(Condition)을 클릭하면 방문(Visits) 및 사용자(Users) 수준에서 측정기준과 측정항목의 조건을 설정할 수 있다.

        1. 방문 조건과 사용자 조건 둘 다 지정하려면 AND 로직이 적용되어 두 조건을 모두 충족해야 한다.

        2. 아래 예에서는 경로 또는 페이지 이름에 스포츠를 포함하는 페이지의 데이터가 방문이 포함되어야 하고, 사용자는 CPC 매체를 통해 사이트를 방문해야 한다.

        3. 세그먼트에 추가한 필터는 요약 페이지에도 나타난다. 요약 상자에서 x 기호를 클릭하여 조건의 요소를 삭제할 수 있다.

      4. 순서(Sequences)를 클릭하면 (단일 방문 내의) 방문 또는 (특정 기간의 방문수에 해당하는) 사용자를 기준으로 사용자 상호작용의 구체적인 순서를 파악할 수 있다.

        1. 방문과 사용자 순서를 모두 정의하면 AND 로직이 적용되어 방문 조건과 사용자 순서 조건을 모두 충족해야 한다.

        2. 아래 예에서는 방문이 /Sports/ 디렉토리에 있는 페이지로 시작하고, 이름에 Nike+t+shirt 가 들어간 페이지를 기준으로 동일한 방문의 특정시점에 방문을 따라야 한다. 

        3. 순서를 지정하면 단계를 추가할 때 2개의 후속 옵션이 제공된다.

          1. 후속 단계 : 이전 단계가 지나면 (동일한 방문 또는 후속 방문에서) 언제든지 발생할 수 있는 단계이다.

          2. 직후 단계 : 이전 단계가 끝나면 (동일한 방문 또는 후속 방문에서) 바로 발생하는 단계이다.

        4. 사용자 액션의 순서를 정의할 수 있다. 예를 들어 ‘구체적인 일련의 페이지 조회 > 페이지 조회 후 동영상 시작 > 차트 크기 조절 조회 및 장바구니에 추가 클릭'과 같이 지정할 수 있다.

      5. 테스트를 클릭하면 세그먼트 조건과 일치하는 사용자 및 방문의 비율을 볼 수 있다. 미리보기를 클릭하면 적용하는 세그먼트에 따라 현재의 보고서가 어떻게 달라지는지를 확인할 수 있다. 테스트 기능은 자동으로 실행된다.

      6. 저장을 클릭하면 세그먼트 편집기가 닫히고 해당 세그먼트가 모든 보고서에 적용된다.

        1. 세그먼트 수정 및 삭제: 세그먼트를 수정하거나 삭제하려면 설정 아이콘을 클릭한다.



  1. 세그먼트 이용사례(Example segments)

현재 보기 하나에서 사용자 한 명이 사용할 수 있는 세그먼트는 100개로 제한되어 있다. 세그먼트를 최대 개수만큼 사용 중인 상태에서 추가 세그먼트를 가져오려고 하면 가져오기가 실행되지 않는다.

    1. 고가치 고객 찾기

      1. 사용자 관련 정보 중에서, 가장 가치가 높은 고가치 고객, 최근에 방문하거나 구매한 고객, 자주 방문하거나 구매하는 고객, 가치과 높은 전환을 달성한 고객에 대한 정보이다.

      2. 고가치 고객을 찾아주는 최근 구매일-방문빈도-금전적 가치(RFM) 세그먼트를 만들고 이를 보고서에 적용할 수 있다.

        1. 최근 구매일 : 최근(예: 최근 2일 이내, 지난 주)에 방문하거나 구매한 적이 있는 사용자는 다시 방문하거나 구매할 가능성이 크다.

        2. 방문빈도 : 자주(예: 매주, 매월) 방문하거나 구매하는 사용자는 다시 방문하거나 구매할 가능성이 크다.

        3. 금전적 가치 : 전환에 가장 많이 도달한 사용자나 최근에 전환에 도달한 적이 있고 전환에 자주 도달하는 사용자는 전환에 다시 도달할 가능성이 크다.

      3. 이러한 사용자를 파악하고 사용자의 행동을 알 수 있으며 여기에 맞춰 비즈니스와 관련된 결정을 내릴 수 있다.

      4. 고가치 고객을 구분하는 RFM 기준을 정해야 한다. RFM을 만들려면 다음과 같은 필터에 기초한다.

      행동 :

        1. 사용자당 방문수 초과 5

        2. 마지막 방문 후 경과 일수 미만 5

        3. 전자상거래

        4. 사용자당 수익 초과 100

        5. 또는 조건 > 사용자 필터링: 목표값 > 100

    2. 동질 집단 만들기: 특정 날짜 또는 기간에 특정 캠페인의 영향으로 웹사이트를 방문한 신규 방문자와 같은 동질 집단을 찾는 세그먼트를 만들 수 있다.

      1. 최초 방문일 : 캠페인의 기간

      2. 트래픽 소스 : 캠페인 다음과 정확하게 일치함 : 켐페인 이름

    3. 방문자 분류하기

      1. 비즈니스에 맞게 측정기준, 측정항목 또는 측정기준과 측정항목의 조합에 따라 사용자를 분류할 수 있다.

      2. 전자상거래 사이트 운영자에게는 수익이 가장 중요한 측정항목일 가능성이 크고, 그 다음으로 목표 달성, 캠페인, 광고그룹 및 키워드가 중요할 것으로 보인다.

      3. 콘텐츠 사이트 운영자에게 가장 중요한 측정항목으로는 페이지뷰 수, 페이지에 머문 시간, 사이트에 머문 시간을 꼽을 수 있다.

      4. 수익을 기준으로 방문자를 분류하는 경우 고객들의 다른 가치를 보여주는 가치 등급을 만들 수  있다.

        1. 조건 > 사용자 필터링 :

          1. 저가치 : 사용자당 수익 < 6

          2. 중가치 : 사용자당 수익 > 5 AND 사용자당 수익 < 10

          3. 고가치 : 사용자당 수익 > 10


    1. 캠페인 정보(About Campaigns)

      1. 광고주는 캠페인(애드워즈 및 기타 유형)에 지출한 비용 대비 실적, 즉 각 캠페인에서 사이트로 유도한 방문자수와 해당 방문자로 인해 사이트에서 거둔 수익을 알고 싶어 할 것이다.

      2. 캠페인으로 많은 방문자를 유도했지만 그 중 다수의 방문자가 첫 페이지에서 사이트를 이탈하거나 여러 페이지를 조회하더라도 전환으로 이어지지 않는다면,

        1. 캠페인의 방문 페이지 또는 그 후속 페이지의 콘텐츠에 문제가 있을 수 있다.

        2. 캠페인 광고와 광고의 방문 페이지 혹은 그 후속페이지 간에 그래픽 이미지, 메시지 또는 콘텐츠의 일관성이 결여된 경우일 수 있다.

        3. 특정 제품에 대해 특화된 캠페인을 실행하지만 해당 제품 페이지가 아닌 사이트의 홈페이지로 연결되어 있어 방문자가 원하는 제품에 대한 정보를 다시 검색해야할 경우일 수 있다.

      3. Google, Yahoo, Bing 등 여러 소스를 통해 동일한 캠페인을 게재할 경우 캠페인에 대한 데이터를 조회한 후 두 번째 특성항목으로 소스를 추가하면 각 소스별 캠페인 실적을 비교할 수 있다.

        1. 특정 소스에서 실적이 저조하게 나타나면 해당 소스에 대해 다른 캠페인을 시도해 보거나 실적이 우수한 소스에 대해 더 많은 예산을 배분할 수 있다.

      4. 캠페인 보고서에서는 캠페인 및 기타 소스의 모든 방문수가 포함되며, 때로는 설정되지 않음(not set)으로 표시되는 캠페인의 방문수도 확인할 수 있다.

        1. 이러한 방문수는 주로 태그가 추가되지 않은 캠페인에서 발생한다.

        2. 애드워즈 캠페인 태그에서 오류가 발생할 경우에도 이렇게 표시된다.  

        3. 표 상단의 Search 옵션에서 ‘Exclude Campaign Exactly matching (not set)’으로 설정하여 위의 통계를 제외할 수 있다.


    1. 맞춤 캠페인(Custom Campaigns)

      1. Google 웹로그 분석은 추천(referral) 트래픽의 소스 및 매체를 파악하여 웹사이트 방문자나 앱 사용자를 늘릴 수 있는 가장 효과적인 방법을 알려준다.

        1. 소스(Source)란 당신의 사이트에 도달하기 전 마지막으로 방문한 위치 (예: 검색 엔진 또는 자체 웹사이트)

        2. 매체(Medium)란 해당 소스에서 방문자가 목표 위치에 도달하는 데 사용한 방법 (예: 검색결과 키워드, 홈페이지 내 링크 또는 광고 클릭)

        3. 추천(Referral) 트래픽이란 당신의 사이트로 직접 유입되지 않은 트래픽을 의미

      2. 맞춤 캠페인 설정

        1. 맞춤 캠페인을 설정하려면 URL 끝에 매개변수를 추가해야 한다.

        2. 매개변수란 캠페인 식별 정보와 정의된 각 정보의 값을 포함하는 변수-값의 한 쌍이다.

          1. utm_source=newletter : 트래픽의 소스가 뉴스레터이다.

          2. utm_medium=june : 캠페인이 6월에 진행되었다.

          3. 사용가능한 값의 개수에는 제한이 없으나, 항상 쉽게 알아볼 수 있는 이름을 사용하고 각 값에 어떠한 캠페인이 관련되는지를 추적하는 것이 좋다.

        3. 물음표를 사용하여 URL과 매개변수를 구분한다.

          1. 등호(=)로 구분되는 변수와 값이 하나의 쌍을 이루고, 각 변수=값 쌍은 앰퍼샌드(&) 기호로 구분된다.

          2. URL에 매개변수를 추가하는 순서는 특별히 제한되지 않지만 항상 올바른 구문을 사용해야 한다.

          3. 웹로그 분석은 대소문자를 구분한다.

        4. 맞춤 캠페인을 설정시 추적 코드를 수정하지 않아도 된다. 맞춤 캠페인을 직접 설정할 수도 있고, URL 변수를 작성하고 추가하는 도구를 사용할 수도 있다. 웹사이트 추적시에는 URL 작성 도구를  이용하고 모바일 앱 추적 시에는 Google Play URL 작성도구를 이용하여야 한다.

        5. Google 웹로그 분석의 서비스 약관에서는 Google에 개인식별정보(PII:Personally Identifiable Information)를 전송하는 행위가 금지된다. 자세히 알아보려면 맞춤 캠페인 만들기에 대한 권장사항과 Google 웹로그 분석의 개인정보 보호 원칙을 참조.

        6. 예시

    http://www.example.com/?utm_campaign=spring&utm_medium=referral&utm_source=exampleblog

    http://www.example.com/?utm_campaign=spring&utm_medium=email&utm_source=newsletter1

    http://www.example.com/?utm_campaign=spring&utm_medium=email&utm_source=newsletter1&utm_content=toplink

        1. 맞춤 캠페인 매개변수

          1. 5가지 매개변수를 사용할 수 있다. 추천 트래픽을 추적하기 위해 소유하고 있는 모든 링크에 항상 utm_source, utm_medium 및 utm_campaign을 사용하는 것이 좋다.

          2. utm_term 및 utm_content를 사용하여 추가정보를 추적할 수도 있다.

          3. utm_source : 당신의 사이트로 트래픽을 보내고 있는 광고주, 사이트, 출판물 등을 식별한다.(예: Google, 도시검색, 뉴스레터4, 빌보드)

          4. utm_medium : 광고 또는 마케팅 매체(예: CPC, 추천, 이메일)

          5. utm_campaign : 제품의 개별 캠페인 이름, 슬로건, 프로모션 코드 등

          6. utm_term : 유료 검색 키워드를 식별한다. 유료 키워드 캠페인에 대해 직접 태그를 추가할 경우 utm_term을 사용하여 키워드를 지정해야 한다.

          7. utm_content : 같은 광고 내에서 비슷한 콘텐츠 또는 링크를 구분하는 데 사용된다. 예를 들어, 하나의 이메일 메시지에 두 가지 클릭 유도문안 링크가 있는 경우 utm_content를 사용하여 각각 다른 값을 설정하면 어떠한 버전이 더욱 효과적인지를 확인할 수 있다.

    1. URL 작성도구(URL builder)


    위 URL 작성도구를 이용하려면 클릭


    1. 맞춤 캠페인 만들기에 대한 권장사항(Best Practices for creating Custom Campaigns)

      1. 필요한 항목에만 태그를 추가(Tag only what you need)

        1. Google 웹로그 분석 계정이 운영중인 Google 애드워즈 계정에 연결되어 있으며 자동 태그 추가 기능을 설정(auto-tagging enabled)한 경우 애드워즈 URL에 태그를 추가하지 않아도 된다.

        2. Google 웹로그 분석은 모든 애드워즈 캠페인을 자동으로 추적한다. 하지만 애드워즈 프로그램 이외의 모든 유료 키워드 링크뿐 아니라 배너, 기타 광고 및 이메일 홍보 메시지의 링크에는 여전히 태그를 추가해야 한다.

        3. 일부 링크의 경우 태그를 추가할 필요가 없으며, 이러한 링크는 대부분 태그를 추가하지 못하게 되어 있다. 검색 엔진의 자연어(Organic) 키워드 링크에 태그를 추가해서는 안되며, 포털 및 제휴 사이트와 같은 추천 사이트에서 제공하는 링크에도 태그를 추가할 필요가 없다.

        4. Google 웹로그 분석은 검색 엔진 이름을 자동으로 감지하며, 일반적으로 보고서의 자연어 목록에서 이러한 추천에 대한 측정항목을 확인할 수 있다. 또한, Google 웹로그 분석에서는 다른 웹사이트로부터의 추천을 감지하여 태그 추가 여부에 상관없이 이를 사용자의 보고서에 표시한다.

        5. 웹로그 분석과 애드워즈 계정이 연결되어 있는 경우 애드워즈 URL에 태그를 추가할 필요가 없다.

      2. URL 작성 도구를 사용하여 링크 생성(Create your links with the URL builder): 캠페인 링크는 URL 주소 다음에 물음표 및 캠페인 변수를 붙여 구성한다. 그러나 URL 작성도구를 사용하여 URL을 생성하는 경우에는 링크 구문에 대해 걱정할 필요가 없다. 생성한 링크는 복사하여 광고에 붙여 넣으면 된다.

      3. 필요한 캠페인 변수만 사용(Use only the campaign variables you need): Google 웹로그 분석의 링크 태그 추가 기능을 사용하면 거의 모든 캠페인을 쉽게 식별할 수 있다. URL 작성 도구에는 모두 6개의 입력란이 있지만, 일반적으로 소스, 매체, 이름 및 용어(유료 키워드용)만 사용하면 된다. 아래 표는 가장 일반적인 세 가지의 온라인 캠페인, 즉 배너 광고, 이메일 캠페인 및 유료 키워드에 태그를 추가하는 방법을 보여준다.


    이메일 캠페인

    클릭당 지불(PPC) 키워드

    캠페인 소스

    뉴스레터1

    Yahoo

    캠페인 매체

    이메일

    CPC

    캠페인 용어

    7월

    비용을 투자한 키워드

    캠페인 콘텐츠



    캠페인 이름

    제품 xyz

    제품 xyz

      1. 개인식별정보 전송 금지(Don’t send personally identifiable information): Google 웹로그 분석 고객이 캠페인 추적 매개변수를 통해 개인식별정보(PII)를 전송하는 행위는 금지된다. PII에는 이름, 이메일 주소 또는 결제 정보를 포함하여 Google에서 개인을 식별하기 위해 사용할 수 있는 모든 데이터가 포함된다. Google 웹로그 분석의 개인정보 보호 원칙에 대해 자세히 알아보시오.


    1. Google 웹로그 분석은 애드워즈 계정과 당신의 비즈니스가 혜택을 누릴 수 있는 풍부한 통찰력이 있다. 이 정보들을 최대한 활용할 수 있도록 돕기 위해, ‘60초의 Google 웹로그 분석’란 이름의 안내 비디오 시리즈를 시작했다. 아래 동영상은 타게팅을 세분화하는 한가지 쉬운 방법에 대해 설명한다.

    2. 위치, 위치, 위치

      1. 지리적으로 어디로부터 방문자들이 오고 있는지 또는 그들이 어디로부터 오지 않는지 보기 위해 Google 웹로그 분석의 방문자 분포 보고서(Map Overlay report)와 위치 데이터를 사용하라. 당신은 비즈니스를 구축하기 위한 위치 타게팅 캠페인과 애드워즈 마케팅을 세분화를 위해 이 정보를 이용할 수 있다.

      2. 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=5Dw2I5Uxmk8&index=4&list=PL96382D7913797880

    3. 게재위치 타게팅 개선(Improve Your Placement Targeting)

      1. Google 콘텐츠 네트워크는 높은 품질의 웹사이트, 뉴스 페이지 및 블로그로 구성되어 있으며, Google과 제휴 타게팅된 애드워즈 광고를 게재할 수 있는 세계에서 가장 큰 콘텐츠 광고 네트워크이다. 그리고 애드워즈에서 당신은 게재위치 타게팅 캠페인을 만들어 광고를 게재하고 싶은 사이트를 직접 선택할 수 있다.

      2. 그렇다면 어떻게 사이트를 선택해야 하는가? 만약 당신이 어떤 사이트가 가치 높은 트래픽을 전송하고 있는지 알았다면 당연히 해당 사이트에 광고를 게재하지 않겠는가? 이 동영상은 어떻게 Google 웹로그 분석의 추천 사이트 보고서(Referring Sites report)를 이용하여 가장 좋은 사이트를 식별할 수 있는지 보여준다.


    영상 : https://www.youtube.com/watch?v=YCucKBaT6x8&index=6&list=PL96382D7913797880

    1. Google 웹로그 분석의 목표와 거래를 애드워즈 전환추적으로 가져오려면 다음과 같은 조건을 충족해야 한다.

      1. 웹로그 분석 계정과 애드워즈 계정의 연결

      2. 웹로그 분석 계정에서 데이터 공유 사용

      3. 애드워즈 계정에서 자동 태그 추가를 사용

      4. 유형 단위로 볼 때 애드워즈 광고에서 웹로그 분석 목표 또는 거래로 실제 트래픽이 유입되고 있음

    2. 목표를 가져오는 방법은 다음과 같다.

      1. 애드워즈 계정에서 Conversion 페이지로 이동하면 목표와 거래를 연결할 수 있다는 알림 메시지가 표시된다. 웹로그 분석 데이터를 애드워즈로 가져오려면 최대 2일이 걸릴 수 있다.

      2. Conversion Tracking 표에서 Import from Google Analytics를 클릭한다.

      1. 목록에서 가져올 목표 또는 거래를 선택한다.

      2. 표 하단의 Import 버튼을 클릭한다.

    1. Import를 클릭한 날부터 애드워즈 전환추적에서 웹로그 분석 계정의 데이터를 가져오기 시작한다. 이 날짜 이전의 데이터 기록은 전환추적에 추가되지 않는다. 약 2일 이내에 전환추적 페이지와 애드워즈 보고서에 목표와 전환 데이터가 함께 표시된다.

    2. 웹로그 분석에서 애드워즈 전환추적으로 목표를 가져오면 웹로그 분석에서 사용되는 이름이 목표 이름으로 표시되고, 그 뒤에 보기 이름이 괄호 안에 표시된다.

    3. 가져온 웹로그 분석 목표에서는 전환 확인 기간이 30일이다. 이는 클릭 후 30일 이내에 발생한 전환만 애드워즈로 가져올 수 있다는 것을 의미한다. 가져온 웹로그 분석 목표 역시 마지막 간접 클릭 기여 모델을 사용한다. 따라서 전환 이전에 클릭한 마지막 채널이 애드워즈인 경우의 전환만 가져올 수 있다.

    4. 애드워즈 전환추적과 웹로그 분석을 연결한 후 두 기능의 연계 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면 전환추적과 Google 웹로그 분석을 읽어보시오.

    5. 애드워즈 전환추적과 Google 웹로그 분석의 전환 통계에서 데이터 불일치가 발생하는 이유에 대해 자세히 알아볼 수 있다.


    1. 웹로그 분석 보기로 애드워즈 데이터를 가져오는 방법은 다음과 같다.

      1. http://www.google.com/analytics/에서 웹로그 분석 계정에 로그인한다.

      2. 페이지 우측 상단에 있는 관리 탭을 클릭한다.

      3. 계정, 속성 및 보기를 선택한다.

      4. 보기 설정을 클릭한다.

      5. 애드워즈 가져오기 및 내보내기 설정에서 데이터를 가져올 애드워즈 계정을 선택한다.

      6. 적용 버튼을 클릭한다.

    2. Google 웹로그 분석 인터페이스 상에서 ‘애드워즈 데이터 가져오기'항목을 찾을 수 없으므로 다음에 확인하기로 한다.

      1. 참고 : Help Center에서 확인하려면 클릭


    1. 자동 태그 추가는 직접 태그 추가에 비해 다음과 같은 여러 이점이 있다.

      1. 도착 URL마다 태그를 직접 추가하지 않아도 된다.

      2. URL마다 직접 태그를 추가할 경우 발생할 수 있는 오류를 예방할 수 있다.

      3. 직접 태그 추가와 자동 태그 추가를 모두 사용하면 데이터 불일치가 발생한다.

      4. 자동 태그 추가를 통해서만 애드워즈 전환추적에 웹로그 분석 목표 및 거래를 가져올 수 있다.

      5. 자동 태그 추가를 사용하면 Google 웹로그 분석에서 보다 자세한 보고서를 확인할 수 있다(아래 참조).

    2. 자동 태그 추가 및 수동 태그 추가 보고서 비교

      1. 수동 태그 추가는 애드워즈에서 방문수와 관련하여 다음과 같이 5개의 측정기준 데이터만 제공한다.

        1. 캠페인

        2. 소스

        3. 매체(캠페인 추적)

        4. 콘텐츠(광고)

        5. 키워드

      2. 반면 자동 태그 추가는 위의 측정기준 5개 이외에도 다음과 같은 여러 개의 측정기준을 제공한다.

        1. 검색어 일치 유형(키워드와 검색어가 실제로 일치한 방식y)

        2. 광고그룹(키워드/광고 및 클릭과 연결된 광고그룹)

        3. 도착 URL(애드워즈 도착 URL)

        4. 광고 형식(텍스트, 디스플레이, 동영상)

        5. 광고 게재 네트워크(Google 검색)

        6. 게재위치 도메인(디스플레이 네트워크에서 광고가 게재된 도메인)

        7. 애드워즈 고객 ID(애드워즈 계정에 할당된 세 자리의 고유한 숫자)

      3. 자동 태그 추가를 사용할 경우 수동 태그 추가에서는 제공하지 않는 일부 추가 보고서에 대한 상세한 데이터를 확인할 수 있습니다.

        1. 시간대

        2. 게재위치(디스플레이 네트워크에서 광고가 게재된 위치)

        3. 키워드 게재순위(Google 검색에서 광고가 게재도순위)

      4. 수동 태그 추가를 사용하고 있는지 확인하는 방법

        1. 애드워즈 계정에서 Campaigns 탭을 연 다음 Dimensions 탭을 클릭하고, View 메뉴에서 Destination URL을 클릭한다.

        2. 도착(Destination) URL에 다음과 같은 검색어 매개변수가 하나 이상 포함되어 있으면 수동 태그 추가를 사용하고 있는 것이다.

          1. utm_source

          2. utm_medium

          3. utm_campaign

          4. utm_content

          5. utm_term

        3. 예를 들어 도착 URL이 www.example.com인 경우 수동으로 태그를 추가한 URL은 다음과 같은 형태가 된다.

    http://www.example.com/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=camp1&utm_term=keyword&utmcontent=creative


      1. 웹로그 분석에서 애드워즈 키워드 및 비용에 대한 세부정보를 확인하려면 다음 중 하나를 수행해야 한다.

        1. 도착 URL 자동 태그 추가를 사용 : 가장 자세한 애드워즈 데이터를 확인할 수 있어 대부분 이 방법을 권장한다.

        2. 추적 변수를 이용해 키워드 도착 URL에 수동으로 태그 추가 : 이 방법은 아래에 설명된 특수한 경우에만 사용한다.

      2. 자동 태그 추가의 작동 원리

        1. 자동 태그 추가를 사용하면 자동으로 애드워즈 데이터를 웹로그 분석으로 가져온다. 웹로그 분석에서 제공하는 클릭 이후의 자세한 정보와 애드워즈 데이터를 결합하여 광고 클릭 후에 사이트를 방문한 사용자가 어떤 작업을 수행했는지 알 수 있다.

        2. 자동 태그 추가를 사용하면 사용자가 광고를 클릭하여 사이트를 방문할 때 gclid라는 매개변수가 방문 페이지 URL에 추가된다. 예를 들어 사이트가 www.mysite.com인 경우 사용자가 해당 광고를 클릭하면 주소창에 사이트 URL이 다음과 같이 표시된다.

      www.mysite.com/?gclid=123xyz

      1. 자동 태그 추가 사용

        1. 애드워즈 계정에 로그인한다.

        2. 우측 상단의 톱니바퀴 아이콘을 클릭하여 Account settings를 선택한다.

        3. Preferences 탭에서 Tracking 섹션의 Edit를 클릭한다.

        1. 도착 URL 자동 태그 추가 확인란을 선택(활성화)하거나 해제(비활성화)한다.

        2. 변경사항 저장을 클릭한다.

      1. 특수한 경우

        1. 웹사이트에서 임의 URL 매개변수를 허용하지 않을 경우.

          1. 극히 일부 웹페이지에서는 임의의 URL 매개변수를 허용하지 않으며, 자동 태그 추가 기능이 작동될 때 오류 페이지가 표시된다. 이 경우에 해당하는지 웹마스터에게 문의하거나 자동 태그 추가를 설정한 후 광고를 클릭하여 테스트해 보아야 한다. 사이트로 연결되는 링크가 작동하면 자동 태그 추가 기능의 설정을 사용, 오류가 발생하면 해제해야 한다.

          2. 그 후 자동 태그 추가 기능을 다시 켜기 전에 임의 URL 매개변수를 허용하도록 웹마스터에게 요청한다. URL 매개변수를 사용할 수 없는 경우 수동으로 링크에 태그를 추가할 수 있다. 하지만 태그를 직접 추가하면 시간이 많이 소요되고, 애드워즈 데이터의 하위 집합만 볼 수 있다.

          3. 링크에 직접 태그를 추가할 때는 다음 사항에 주의해야 한다.

            1. 매개변수를 이용해 실제 도착 URL에 태그를 추가한다. 도착 URL에서 다른 URL + 매개변수로 리디렉션을 하려고 하면 애드워즈 데이터가 웹로그 분석으로 전송되지 않는다.

            2. 자동 태그 추가를 반드시 사용중지해야 한다. 수동 태그 추가와 자동 태그 추가를 혼용하면 데이터 불일치가 발생할 가능성이 커진다.

        2. 웹로그 분석 이외의 목적으로 자동 태그 추가를 사용해야 하는 경우.

          1. 애드워즈 계정에서 웹로그 분석 추적 이외의 목적으로 자동 태그 추가를 실행하고, 웹로그 분석 추적용으로는 수동 태그 추가를 사용하기를 원하면 데이터 불일치가 발생하지 않도록 아래의 설정을 사용해야 한다.

          2. 웹로그 분석에 로그인한다.

          3. 오른쪽 상단에서 ‘Admin’을 클릭한다.

          4. ‘PROPERTY’을 선택한 후 ‘Property Settings’를 클릭한다.

          5. Advanced Settings를 클릭한다.

          6. Allow manual tagging(UTM values) to override auto-tagging(GCLID values) 확인란에 체크한다.

          7. Save를 클릭하여 저장한다.


      참고 : 웹로그 분석 계정에
      DoubleClick 검색 계정을 연결한 상태에서 이 설정을 이용하면 계정 연결이 해제되므로, 이 설정을 사용해선 안된다.


      1. 개요

        1. 애드워즈 계정과 Google 웹로그 분석 계정을 연결하면 광고 클릭 또는 노출부터 웹사이트에서의 전환에 이르기까지 고객의 행동에 대한 전체적인 데이터를 얻을 수 있다.

        2. 두 계정을 연결하면 웹로그 분석 데이터를 바탕으로 애드워즈 캠페인을 수정 및 최적화하여 비즈니스의 전체 실적을 높일 수 있다.

        3. 두 계정을 연결할 때의 장점은,

          1. 웹로그 분석에서 제공되는 애드워즈 보고서를 통해 광고 및 사이트의 실적 데이터를 확인할 수 있다.

          2. 웹로그 분석 목표와 전자상거래 내역을 애드워즈 계정으로 바로 가져올 수 있다.

          3. 주요 웹로그 분석 측정항목의 가져오기가 가능하다. (예: 이탈률, 평균 방문시간, 페이지/방문)

          4. 향상된 리마케팅 기능을 사용할 수 있다.

          5. 웹로그 분석의 다중 채널 유입경로 보고서에서 더욱 풍부한 데이터를 얻을 수 있다.


      1. 계정 연결하기

        1. Http://www.google.com/analytics/ 에서 웹로그 계정에 로그인 한다.

        2. 페이지 상단의 메뉴 중 맨 우측의 Admin 탭을 클릭한다.

        1. AdWords Linking을 클릭한다.

        2. 표의 왼쪽 상단에 있는 + NEW LINK 버튼을 클릭한다.

        3. 웹로그 분석 계정과 연결할 애드워즈 계정을 선택한다.

        1. Continue 버튼을 클릭한다.

        2. 연결 구성 섹션에서 애드워즈 데이터를 사용할 Analytics Views를 선택한다.

        1. 애드워즈 계정에서 이미 자동 태그 추가 기능을 설정한 경우 다음 단계로 건너뛴다. 계정 연결 과정에서 자동 태그 추가 기능이 설정된다. 애드워즈 링크에 직접 태그를 추가하려는 경우에만 고급설정을 클릭한다.

        2. 이미 다른 Google 제품과 데이터를 공유하도록 선택한 경우 다음 단계로 건너뛴다. 계정 설정 - 데이터 공유 섹션에서, 웹로그 분석 데이터를 애드워즈와 공유하기 위한 확인란을 선택한다.

        3. Link accounts 버튼을 클릭한다.

        4. 이제 계정이 연결되었다. 자동 태그 추가 기능을 계속 실행하는 것으로 선택하면(권장), 웹로그 분석에서 애드워즈 데이터와 고객 클릭을 자동으로 연결해 준다.


      1. 웹로그 분석 계정을 내 고객센터(MCC) 계정에 연결하기

        1. 마스터(고객 관리자) MCC 계정을 웹로그 분석 계정에 직접 연결할 수는 없지만 위 안내에 따라 개별 관리 계정을 연결할 수 있다.


      1. 웹로그 분석 계정과 애드워즈 계정의 연결 해제

        1. Http://www.google.com/analytics/ 에서 웹로그 계정에 로그인 한다.

        2. 페이지 상단의 메뉴 중 맨 우측의 Admin 탭을 클릭한다.

        3. AdWords Linking을 클릭한다.

        4. 웹로그 분석 계정과 연결을 해제할 애드워즈 계정을 찾아 클릭한다.

        1. Link Configuration을 누른 후 우측 하단에 있는 Delete Link Group을 클릭한다.

        2. 아래와 같이 확인 팝업이 뜨면 Delete 버튼을 클릭한다.

        1. 이제 계정 연결이 해제되었다.


      1. 기여모델(Attribution Modeling Overview)


      A. 기여 모델은 전환 경로에서 판매 및 전환에 대한 기여도를 터치 포인트에 어떻게 할당할지를 정하는 규칙 또는 규칙의 집합이다.


      B. 마케팅 채널별로 계산된 전환 가치와 전환수는 어떤 기여 모델을 사용하는지에 따라 달라진다. 전환 경로를 시작하는 데 가장 크게 기여한 채널은 Last interaction 기여 모델을 따를 때보다 First interaction 기여 모델을 따를 때 전환가치가 더 크다.


      고객이 당신의 Adwords 광고 하나를 클릭하여 당신의 웹사이트를 찾는다. 고객이 일주일 후에 소셜 네트워크에서 클릭을 통해 다시 방문한다. 같은 날에, 고객이 번째로 방문하여 구매를 하는데, 이번에는 이메일 캠페인을 통해 방문한다. 그리고 시간 후에 직접 입력을 통해 다시 들어와서 마침내 물건을 구매한다.


      C. 마지막 상호작용(Last interaction) 기여 모델에서는 마지막 터치 포인트(위 예에서는 직접 채널)에 판매 기여도가 100% 부여된다.


      D. 마지막 간접 클릭(Last Non-Direct Click) 기여 모델에서는 모든 직접 방문을 무시하고 고객이 전환 이전에 클릭한 마지막 채널에 판매 기여도가 100% 부여되며, 위 예에선 이메일 채널이 된다.


      E. 마지막 애드워즈 클릭(Last Adwords Click) 기여 모델에서는 마지막 애드워즈 클릭(위 예에선 유료 검색 채널로 이어진 첫 번째의 유일한 클릭)에 판매 기여도가 100% 부여된다.


      F. 첫 번째 상호작용(First interaction) 기여 모델에서는 첫 번째 터치 포인트(위 예에선 유료 검색 채널)에 판매 기여도가 100% 부여된다.


      G. 선형(Linear) 기여 모델에서는 전환 경로의 모든 터치 포인트(위 예에서는 유료 검색, 소셜 네트워크, 이메일 및 직접 채널)에 판매 기여도가 25%씩 균등하게 부여된다.


      H. 시간 가치 하락(Time Decay) 기여 모델에서는 시간상으로 판매 또는 전환에 가장 근접한 터치 포인트에 가장 큰 기여도가 부여된다. 위 예에서는 고객이 전환이 발생한 몇 시간 내에 직접 및 이메일 채널을 이용했기 때문에 이 두 채널에 가장 큰 기여도가 부여된다. 소셜 네트워크 채널은 직접 또는 이메일 채널보다 낮은 기여도가 부여된다.


      I. 위치 기반(Position Based) 기여 모델에서는 첫 번째와 마지막 상호작용에 각각 40%의 기여도가 부여되고, 나머지 20%의 기여도가 중간 상호작용에 균일하게 부여된다. 위 예에서는 유료 검색 및 직접 채널의 기여도가 각각 40%이고, 소셜 네트워크 및 이메일 채널의 기여도가 각각 10%이다.


      J. 모델 비교 도구(Model Comparison Tool)


      모델 비교도구를 이용하면 각기 다른 기여 모델이 마케팅 채널의 가치에 미치는 영향을 비교할 수 있다. 이 도구에서 기여모델(예:Last interaction)을 선택하면 이 모델에 따라 계산된 채널별 전환수(또는 선택에 따라 전환 가치)가 표에 표시된다. 한번에 기여모델을 최대 3개까지 선택할 수 있고 표에서 각 모델의 결과를 비교할 수 있다.


      K. 맞춤 모델 만들기(Creating a custom model)


      - 이 도구를 이용하면 기본 모델 이외에 데이터에서 평가하려는 가정에 맞춰 모델을 만들 수 있다.


      - 맞춤 모델을 만들려면 모델 드롭다운 선택 도구를 클릭한 다음 새 맞춤 모델 만들기를 선택한다. 그런 다음 이름을 입력하고 기본 모델을 선택하고 전환 확인 기간을 지정한 후 맞춤 기여도 규칙을 적용한다. 기본 모델에서는 맞춤 기여 규칙이 적용되기 전에 경로에 있는 각 터치 포인트에 어떻게 기여도를 할당할지를 정한다. 선택할 수 있는 기본 모델로 Linear, First interaction, Last interaction, Time Decay 및 Position Based 모델이 있다.


      - 맞춤 기여도(Custom Attribution) 규칙 적용 섹션에서는 게재순위(첫 번째, 마지막, 중간, 지원), 캠페인 또는 트래픽 소스 유형(캠페인, 키워드 및 기타 측정기준)과 같은 특성에 따라 전환 경로에서 터치 포인트를 구분할 조건을 정할 수 있다. 구분할 터치 포인트를 정한 후에 이 터치 포인트에 다른 터치 포인트와 비교한 상대 전환 기여도를 어떻게 할당할지를 정할 수 있다.


      - 모든 규칙에서는 상대 기여도를 지정한다. 예를 들어 Linear 모델에서는 전체 터치 포인트에 전환 기여도를 균등하게 할당한다. 따라서, 상호작용이 4번 발생한 전환 경로에서는 각 터치 포인트가 25%씩의 상대 기여도를 받는다. 그러나 유료 검색 채널에 2의 기여도를 할당했는데 경로에 있는 세 번째 터치 포인트가 유료 검색이라면 아래와 같은 기여도가 적용된다.



      같은 터치 포인트에 적용하는 규칙을 여러 개 만들면 규칙에 대한 기여도 가중치가 배가 된다. 위 예에서처럼 두 번째 규칙이 적용되면 브랜드 검색의 기여도가 다른 터치 포인트의 0.1배가 되는데, 이 브랜드 검색 터치 포인트는 유료 검색에 대해 정의된 규칙과도 일치하므로 기여도가 다른 터치 포인트의 0.2배(2 x 0.1 = 0.2)가 된다.



      2. 기여모델 예시(About the Attribution Models)


      A. 마지막 상호작용(Last interaction) 기여 모델의 유용한 경우 :광고와 캠페인이 구매 순간에 사용자들을 끌어들이도록 만들어졌거나 기본적인 비즈니스의 판매 주기가 고려 단계가 없는 것으로 구성된 경우 적합할 수 있다.


      B. 마지막 간접 클릭(Last Non-Direct Click) 기여 모델의 유용한 경우 : 마지막 간접 클릭 모델이 비다중 채널 유입경로 보고서에서 사용되는 기본 모델이기 때문에 다른 모델의 결과와 비교할 수 있는 유용한 기준값을 제공한다. 또한 직접 방문을 다른 채널을 통해 이미 유치한 고객의 방문으로 간주하면 직접 방문을 필터링해서 제외하고 전환 이전에 발생한 마지막 마케팅 활동에 초점을 맞출 수 있다.


      C. 마지막 애드워즈 클릭(Last Adwords Click) 기여 모델의 유용한 경우 : 가장 많은 전환을 완료한 애드워즈 광고를 식별하고 기여도를 부여하려면 마지막 애드워즈 클릭 모델을 사용한다.


      D. 첫 번째 상호작용(First interaction) 기여 모델의 유용한 경우 : 광고 또는 캠페인으로 최초의 인지도를 쌓으려는 경우 이 모델이 적합하다. 예를 들어 브랜드가 잘 알려지지 않은 경우에는 고객을 처음 해당 브랜드에 노출시킨 키워드나 채널에 프리미엄을 부여 할 수 있다.


      E. 선형(Linear) 기여 모델의 유용한 경우 : 전체 판매 주기에서 고객과의 연락관계를 유지하고  브랜드 인지도를 유지하기 위해 캠페인을 만든 경우에 적합하다. 이 때 고려 과정에서 각 터치 포인트의 중요도는 동일하다.


      F. 시간 가치 하락(Time Decay) 기여 모델의 유용한 경우 : 하루 또는 이틀짜리 프로모션 캠페인을 운영하는 경우 프로모션 기간에 발생한 상호작용에 더 많은 기여도를 부여하는 것이 좋다. 이 경우 일주일 전에 발생한 상호작용은 전환에 가까운 터치 포인트 와 비교할 때 그 가치가 매우 낮다. 시간 가치 하락 모델을 이용하면 전환 직전 하루 또는 이틀 동안의 터치 포인트에 합당한 기여도를 부여할 수 있다.


      G. 위치 기반(Position Based) 기여 모델의 용도 : 고객을 브랜드로 인도한 터치 포인트와 판매로 이어진 마지막 터치 포인트에 가장 큰 가치가 있다고 생각한다면 이 모델을 사용한다.


      H. 맞춤 기여도 규칙의 예


      - 맞춤 모델을 만들 때 맞춤 기여도 규칙을 지정해야 한다. 적용할 수 있는 예는 다음과 같다.


      - 직접 터치 포인트를 다른 마케팅 활동을 통해 이미 유치한 고객의 방문으로 간주하면, 직접 채널의 가치를 낮추는 것이 좋다. 연속적인 방문에서 마지막 터치 포인트인 직접 방문에 부여된 기여도를 반으로 줄이는 방법은 다음과 같다.


      last와 정확히 일치하는 Position in Path를 포함 및 direct와 정확히 일치하는 Source 포함

      전환 경로에 있는 다른 상호작용에 0.5배의 기여도 부여


      - 브랜드 키워드 방문보다 일반 키워드 방문이 더 가치 있다고 생각하면 브랜드 키워드 채널에 부여된 기여도를 줄이는 것이 좋다. 이렇게 하면 유입경로에서 고객을 브랜드로 인도한 채널에 합당한 가치를 부여할 수 있다. 경로의 어느 곳에서든 브랜드 또는 탐색 검색어에 부여된 기여도를 반으로 줄이려면 다음과 같이 설정해야 한다.


      ‘브랜드 용어’를 내포하는 Keyword를 포함

      전환 경로에 있는 다른 상호작용에 0.5배의 기여도 부여


      - 경로에서 이탈로 이어진 방문에 기여도를 부여하지 않기 위해서,


      Yes와 정확히 일치하는 Bounce Visit 포함

      전환 경로에 있는 다른 상호작용에 0배의 기여도 부여



      3. 기여 모델을 이용한 비용 데이터 분석(Analyze Cost Data with Attribution Modeling)


      A. 애드워즈 비용 데이터 또는 기타 비용 데이터를 Google 웹로그 분석 계정으로 가져온 경우에는 모델 비교 도구의 추가 항목에서 해당 데이터를 확인할 수 있다. 비용 데이터를 가져오지 않은 경우에는 이 항목이 표시되지 않는다. 지출액 항목에는 선택한 기간에 지출된 총 금액이 표시된다


      B. 선택한 각 기여 모델에 해당하는 비용 데이터 측정항목을 표시하려면 표의 측정항목 드롭다운 선택도구에서 Conversions & CPA 또는 Conversion Value & ROAS를 선택해야 한다.


      C. 하지만 위의 선택사항들을 찾을 수 없기 때문에 나중에 확인하기로 한다.


      D. 자세한 내용은 링크 참고 → 클릭

      *** 여기까지 Google Analytics  시작하기 편 끝! 

      *** 이어서  Google Analytics 를 활용한 온라인 광고 극대화하기 게재 예정입니다!

      1. 전환 세그먼트를 사용하면 다중 채널 유입경로 보고서에서 전환 경로의 특정 하위 집합만 선별하여 분석할 수 있다. 예를 들어 첫 번째 상호작용이 특정 값 이상의 전환에 해당하는 유입경로만 포함하는 전환 세그먼트를 만들 수 있다. 다중 채널 유입경로 보고서에서 이 전환 세그먼트에 해당하는 데이터만 조회하거나 아니면 이 세그먼트와 다른 세그먼트의 데이터를 나란히 비교해볼 수 있다.



      2. 전환 세그먼트 적용하기

      A. 세그먼트를 적용하려면 다중 채널 유입경로 보고서의 상단에서 전환 세그먼트 드롭다운 메뉴를 클릭한 다음 데이터에 적용하려는 새그먼트를 선택한다.


      B. 세그먼트를 적용하면 다중 채널 유입경로 보고서를 살펴보는 동안 이 세그먼트는 활성상태로 유지된다. 다시 모든 전환 유입경로에 대한 데이터를 확인하려면 ‘모든 전환' 세그먼트를 선택한다.


      C. 전환 유입경로의 특정 조합에 대해서만 데이터를 조회하려면 필터링 보기 대신 전환 세그먼트를 적용해야 한다. 필터링 된 보기를 사용하면 다중 채널 유입경로 보고서가 부정확해 질 수 있다.



      3. 맞춤 전환 세그먼트 만들기


      A. 다중 채널 유입경로 보고서 상단에서 전환 세그먼트를 클릭한다.


      B. 새 전환 세그먼트 만들기 링크를 클릭한다.



      C. 조건 작성 도구를 사용하여 세그먼트에 포함할 전환 경로를 지정한다.


      D. 예를 들어 세그먼트에 example.com의 추천으로 시작하는 전환 경로만 포함하게 하려면 다음과 같은 조건을 정의한다.


      E. 세그먼트의 이름(example)을 지정한 후 세그먼트 저장을 클릭한다.




      4. 세그먼트를 저장하면 전환 세그먼트 드롭다운 메뉴의 맞춤 설정 세그먼트에 저장한 세그먼트가 표시된다. 이 세그먼트를 선택하기만 하면 보고서에 해당 세그먼트가 적용된다.




      5. 맞춤 전환 세그먼트 수정 또는 삭제


      A. 다중 채널 유입경로 보고서의 상단에서 전환 세그먼트를 클릭한다.


      B. 맞춤 설정 세그먼트에서 수정할 세그먼트 옆의 edit 를 클릭한다.


      C. 세그먼트 설정을 변경한 후 저장한다. 세그먼트를 삭제하려면 세그먼트 삭제링크를 클릭한다.


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