2025년, 검색광고 예산 최적화는 더 이상 감에 의존할 수 없습니다. Google Analytics 4(GA4)를 활용한 데이터 기반 의사결정과 체계적인 A/B 테스트가 필수입니다. 특히 Universal Analytics 종료 이후 GA4는 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이 글에서는 GA4 기반 데이터 분석부터 A/B 테스트 실행, 예산 최적화까지 실무에서 바로 적용 가능한 구체적인 방법을 단계별로 안내합니다. 데이터 기반 의사결정을 하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 23% 높은 ROI를 기록한다는 사실, 알고 계셨나요?
GA4(Google Analytics 4)는 구글이 제공하는 최신 웹 분석 도구입니다. 쉽게 말해, 여러분의 웹사이트나 앱에 방문한 사용자들이 어떤 행동을 하는지 추적하고 분석하는 시스템이죠.
이전 버전인 Universal Analytics와 가장 큰 차이점은 이벤트 기반 측정입니다. 예를 들어 "페이지 조회" 하나만 세던 것에서, "버튼 클릭", "영상 재생", "스크롤 깊이" 등 사용자의 모든 행동을 세밀하게 추적할 수 있게 된 거예요.
2024년 7월, Universal Analytics가 완전 종료되면서 GA4는 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
A/B 테스트는 두 가지 버전(A안, B안)을 동시에 운영해서 어떤 것이 더 효과적인지 비교하는 실험입니다.
예를 들어볼까요?
같은 광고비를 쓰더라도 어떤 문구를 쓰느냐에 따라 클릭률이 2배 이상 차이 날 수 있습니다. 실제로 한 패션 쇼핑몰은 A/B 테스트를 통해 ROAS를 350%에서 620%로 향상시켰습니다.
핵심 포인트: 감이 아닌 데이터로 광고를 최적화하면, 같은 예산으로 2배 이상의 성과를 낼 수 있습니다.
2025년부터는 동의 모드(Consent Mode) V2 적용이 필수입니다. 이게 뭐냐고요?
사용자가 쿠키 수집에 동의하지 않더라도, GA4가 AI로 데이터를 추정해서 전환을 측정하는 기능입니다. 개인정보 보호는 강화하면서도 마케팅 성과는 측정할 수 있게 된 거죠.
GA4는 이제 단순히 "지난주에 구매자가 몇 명이었다"만 알려주지 않습니다.
"이 사용자는 7일 내 구매할 확률이 85%입니다"라고 미리 예측해줍니다. 야놀자는 이 기능으로 '7일 내 첫 구매 가능성이 높은 유저'를 발굴해 CPI를 크게 낮췄습니다.
2025년 7월 업데이트로 Google Sheets, 클라우드 스토리지와 자동 동기화가 가능해졌습니다. 더 이상 CSV 파일을 수동으로 업로드할 필요가 없어요.
네이버 검색광고, 카카오 광고 등 다양한 매체의 비용 데이터를 한곳에서 통합 관리할 수 있습니다.
서드파티 쿠키가 사라지면서 퍼스트파티 데이터의 중요성이 커졌습니다. 쉽게 말해, 우리가 직접 수집한 고객 데이터(회원가입 정보, 구매 이력 등)가 더욱 중요해졌다는 뜻이죠.
GA4는 쿠키 없이도 사용자 행동을 추적하고 모델링하는 기능을 제공합니다.
중요: 설정이 잘못되면 데이터가 부정확해져 잘못된 의사결정을 내리게 됩니다.
초보자 팁: GA4 설정이 어렵다면, 전문 에이전시의 도움을 받는 것이 시간과 비용을 절약하는 지름길입니다. 잘못된 설정으로 몇 달치 데이터를 날리는 것보다 훨씬 낫습니다.
GA4에 들어가면 수많은 보고서가 보입니다. 처음엔 어디서부터 봐야 할지 막막하죠.
1) 획득 보고서
2) 참여도 보고서
3) 수익 창출 보고서
한 가전제품 브랜드는 GA4로 온라인 광고와 오프라인 매장 구매 데이터를 연동했습니다. 그 결과, 실제 광고 ROI가 기존 측정 대비 237% 높게 나타났습니다. 온라인 광고를 보고 오프라인 매장에서 구매하는 고객이 많았던 거죠.
[테스트 목표]
전환율 20% 향상
[가설]
"무료 상담" 보다 "30초 견적"이 클릭률이 높을 것이다
[테스트 변수]
A안: 무료 상담 받기
B안: 30초 만에 견적 확인
[측정 지표]
- 주요: 클릭률(CTR)
- 부수: 전환율(CVR), CPA(전환당 비용)
[테스트 기간]
최소 2주 (충분한 데이터 확보)
[예산 배분]
A안 50% : B안 50%중요 원칙: 한 번에 하나의 변수만 테스트하세요. 동시에 여러 요소를 바꾸면 무엇이 효과를 낸 건지 알 수 없습니다.
1) 클릭률(CTR)
2) 전환율(CVR)
3) 전환당 비용(CPA)
결론: B안으로 전환하고 예산을 집중 투입합니다.
Before (월 300만원 예산)
After (GA4 분석 후)
이렇게 재배분하면 같은 예산으로 전체 ROAS를 30% 이상 향상시킬 수 있습니다.
GA4의 가장 강력한 기능 중 하나가 바로 AI 예측입니다.
한 패션 쇼핑몰은 "구매 확률 80% 이상" 세그먼트에 집중 광고한 결과:
에이전시 노하우: AI 예측은 최소 30일 이상의 충분한 데이터가 쌓여야 정확합니다. 초기에는 정확도가 낮을 수 있으니 인내심을 가지세요.
매주 해야 할 일
매월 해야 할 일
분기별 해야 할 일
A: 네, 반드시 해야 합니다. Universal Analytics가 종료되어 더 이상 데이터가 수집되지 않습니다. GA4 설정이 어렵다면 전문가의 도움을 받으세요. 잘못된 설정으로 몇 달치 데이터를 잃는 것보다 초기 투자가 훨씬 경제적입니다.
A: 최소 2주, 이상적으로는 4주를 권장합니다. 통계적으로 유의미한 결과를 얻으려면 최소 100~200회 이상의 전환 데이터가 필요합니다. 트래픽이 적은 사이트라면 더 오래 걸릴 수 있습니다.
A: 오히려 예산이 적을수록 더 중요합니다. 한정된 예산을 효율적으로 쓰려면 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 월 50만원 예산으로도 충분히 A/B 테스트가 가능합니다.
A: 두 플랫폼 모두 맞습니다. 다만 측정 방식이 달라요. Google Ads는 "클릭 기준", GA4는 "세션 기준"으로 측정합니다. 일반적으로 GA4 데이터가 실제 사용자 행동을 더 정확히 반영합니다.
A: GA4에 최소 30일 이상 충분한 데이터가 쌓여야 하며, 특정 이벤트(예: 구매)가 최소 1,000회 이상 발생해야 예측 모델이 활성화됩니다. 트래픽이 적은 사이트는 몇 달이 걸릴 수 있습니다.
GA4 (Google Analytics 4) 구글의 최신 웹 분석 도구. 웹사이트와 앱의 사용자 행동을 추적하고 분석합니다.
A/B 테스트 두 가지 버전을 동시에 운영해 어떤 것이 더 효과적인지 비교하는 실험 방법입니다.
CTR (Click-Through Rate, 클릭률) 광고가 노출된 횟수 대비 클릭된 비율. (클릭 수 ÷ 노출 수) × 100
CVR (Conversion Rate, 전환율) 방문자 중 실제 구매나 가입 등 목표 행동을 한 비율. (전환 수 ÷ 방문자 수) × 100
CPA (Cost Per Acquisition, 전환당 비용) 한 명의 고객을 획득하는 데 들어간 광고비. (총 광고비 ÷ 전환 수)
ROAS (Return On Ad Spend, 광고 수익률) 광고비 대비 매출. (광고로 발생한 매출 ÷ 광고비) × 100
동의 모드 (Consent Mode) 사용자의 쿠키 동의 여부와 관계없이 전환 데이터를 모델링하여 측정하는 GA4 기능입니다.
퍼스트파티 데이터 기업이 직접 수집한 고객 데이터(회원 정보, 구매 이력 등). 서드파티 쿠키 제한 시대에 더욱 중요해졌습니다.
2025년 검색광고 시장에서 살아남으려면 GA4 기반 데이터 분석과 체계적인 A/B 테스트는 선택이 아닌 필수입니다.
데이터 기반 의사결정을 하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 평균 23% 높은 ROI를 기록합니다. 구글 연구에 따르면 AI 기반 광고 캠페인은 기존 대비 평균 20% 이상 높은 전환율을 보입니다.
GA4 설정부터 A/B 테스트 설계, 검색광고 예산 최적화까지, 혼자 하기엔 부담스러우실 수 있습니다.
에이달(ADALL)은 10년 이상의 디지털 마케팅 경험을 바탕으로 데이터 기반의 검색광고 최적화를 지원합니다.
지금 무료 컨설팅을 신청하세요. 현재 운영 중인 광고 계정을 분석해드리고, 즉시 적용 가능한 개선 방안을 제안해드립니다.
문의하기
📞 전화: 02-2664-8631
📧 이메일: master@adall.co.kr
📍 주소: 서울특별시 강서구 방화대로31길 2, 5~6층
같은 예산으로 2배의 성과를, 에이달과 함께 시작하세요.
무료 컨설팅 받아보고 싶다면?
무료 컨설팅 신청하기