Google 애널리틱스에서 콘텐츠 분석을 수행하는 방법 4

소개

GA4는 콘텐츠 분석을 위한 다양한 분석 기능을 제공합니다. 그러나 사용 가능한 옵션이 너무 많기 때문에 콘텐츠 분석 여정을 어디서부터 시작해야 할지 압도당하거나 확신이 서지 않아 "분석 마비"가 발생하기 쉽습니다.

콘텐츠 분석은 우선순위를 정할 측면과 콘텐츠 성공 여부를 측정하는 방법 등 많은 의문을 제기합니다. 웹사이트마다 목표가 다르기 때문에 다양한 접근 방식이 존재합니다.

이러한 차이점에도 불구하고 콘텐츠 분석에 보편적으로 적용되는 일반적인 질문, 답변 및 반복적인 프로세스가 있습니다.

다음은 단계별 예시와 함께 다룰 내용입니다:

• 콘텐츠 분석이란 무엇이며 어떻게 수행되나요?
• 전제 조건
• 콘텐츠 성능 분석 방법
• 콘텐츠 분석의 실제 사례
• 효율성 해킹
• Google 애널리틱스가 콘텐츠 아이디어에 도움이 될까요?

전제 조건

목표, 목적 및 KPI

기존 기업을 포함해 많은 조직이 디지털 목표에 대해 얼마나 모호한 태도를 취하고 있는지 보면 놀랄 것입니다. 회사에 직접적인 영향을 미치는 데이터를 효과적으로 분석하려면 핵심 성과 지표(KPI)를 알고 있어야 합니다.

의사 결정권자가 아닌 경우 회사의 목적, 목표, KPI는 회사가 이미 수립했어야 하므로 여러분이 직접 만들 책임이 없습니다. 하지만 여러분의 경험은 특히 소규모 프로젝트나 필요한 고객을 위해 이러한 목표를 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

추적

목표, 목적, KPI를 설정하고 나면 무엇을 추적해야 하는지 명확하게 알 수 있습니다. 최적의 결과를 얻으려면 Google 태그 관리 도구와 같은 태그 관리 도구를 사용하여 기본적인 것부터 고급 복잡한 것까지 다양한 상호작용을 추적하는 것이 좋습니다.

예측

콘텐츠 분석 리소스에는 예측이라는 개념이 거의 포함되어 있지 않지만, 방향성을 모른 채 콘텐츠를 제작하는 것은 비생산적일 수 있습니다. 페이지뷰와 같은 지표의 조합을 이해하는 것은 추가 분석을 위해 필수적입니다.

결과를 예측하는 데 통계와 회귀 분석이 포함될 수 있지만, 그렇게 복잡할 필요는 없습니다.

매월 페이지뷰, 전환 또는 매출과 같은 지표를 스프레드시트에 기록해두면 패턴을 파악하고 평균 또는 목표 수치를 예측할 수 있을 뿐 아니라 필요한 조치를 결정할 수 있습니다.

예를 들어 6개월 동안 매월 800~1,000건의 페이지뷰가 꾸준히 발생하면 실적 임계값을 설정하고 향후 결과를 예측할 수 있습니다.

예시:

• 평균 페이지 조회수는 약 800~1,000회 정도이므로 새로운 기능을 구현하지 않고 다음 달에도 지금과 같은 작업을 수행한다면 동일한 범위의 페이지 조회수를 예상할 수 있습니다.
• 페이지 조회수가 800~1,000회 이상이면 실적이 초과 달성된 것입니다(효과가 있는 작업을 더 많이 하자).
• 800 미만이면 실적이 저조한 것입니다(이유를 조사해야 함).

콘텐츠 성능 분석 방법

콘텐츠 분석은 특정 형식에 구애받지 않고 다양한 사람이 다양한 방식으로 수행할 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 아래 단계에 따라 트렌드와 패턴, 콘텐츠 테마, 전환 기회를 감지하고 보다 정확한 수치를 얻을 수 있습니다.

참고: 콘텐츠 그룹을 살펴보는 데 시간을 할애할 것이지만 설명된 모든 단계와 방법은 페이지 및 화면 보고서의 모든 기본 차원과 랜딩 페이지 보고서에 적용됩니다. 또한 탐색에도 적용됩니다.

GA4 콘텐츠 분석 단계

다음은 GA4의 콘텐츠 분석 단계에 대한 개요입니다:

1. 날짜 범위
2. 콘텐츠 분석 개요(ABC 모델)
3. 세분화
   1. 전환
   2. 보조 차원

이 단계는 주로 이 3가지 보고서에 적용됩니다:

• 페이지 및 화면
  1. 콘텐츠 그룹
  2. 페이지 제목
• 랜딩 페이지
• 탐색

실제 사례를 통해 콘텐츠 분석 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

1. 날짜 범위

분석을 시작하기 전에 어떤 날짜 범위를 선택할지 아는 것이 중요합니다. 날짜 범위는 사용자가 전환하는 데 걸리는 평균 시간 또는 마케팅 캠페인 기간을 기준으로 할 수 있습니다. 비즈니스 주기가 될 수도 있습니다.

그러나 정확한 콘텐츠 분석을 위해 두 가지 유형의 주기적 데이터를 생성하는 두 가지 유형의 날짜 범위를 살펴봅니다:

1. 트렌드 데이터
2. 과거 데이터

추세 데이터의 경우 일반적으로 3개월을 사용하여 상승, 하락 또는 보합 추세를 파악합니다.

데이터를 수집하기 시작하는 경우 3개월간의 데이터가 이상적인 시기이기도 합니다. 일반적으로 1개월과 2개월은 계획 수립과 실행 추적에 집중하고, 3개월은 이전 노력의 결과물이기 때문입니다. 빠르게 변화하는 인터넷 세계에서 트렌드 분석은 최신 변화에 적응하는 데 중요한 역할을 합니다.

과거 데이터에 관한 한, 1년이면 계절적 요인과 장기적으로 가장 인기 있는 페이지를 파악하기에 충분합니다. 다른 경우에는 6개월 또는 1년 이상을 사용할 수 있습니다.

추세 및 과거 데이터 분석 모두에서 중요한 점은 날짜 범위 비교를 사용하는 것입니다.

모든 표준 GA4 보고서에서 날짜를 선택할 수 있습니다. 왼쪽 탐색 메뉴로 이동하여 보고서를 선택합니다. 그런 다음 날짜 범위를 클릭합니다.

GA4 날짜 범위 선택기 찾기

날짜 범위를 선택하고 적용을 클릭합니다. 최근 90일을 선택했습니다.

날짜 범위 선택

2. 콘텐츠 분석 개요

모든 콘텐츠를 분석하여 콘텐츠가 트래픽, 참여 및 전환을 얼마나 잘 생성하는지 빠르고 전반적으로 파악할 수 있습니다.

(GA3에서 차용한) 아이디어는 테이블의 지표를 **획득**, **행동**, 전환의 세 부분으로 나누는 것입니다. 이는 분석을 수행하는 동안 시각적인 도움을 주는 역할도 합니다. 다음 이미지는 이러한 구분이 어디에 있는지 보여줍니다:

보고서를 ABC로 나누기

획득: 조회 수와 사용자 유입을 통해 콘텐츠의 인지도와 성과를 확인할 수 있습니다. GA4의 랜딩 페이지 보고서에는 대신 세션, **사용자 ** 및 신규 사용자가 있습니다.

행동: 행동: 사용자가 콘텐츠와 상호 작용하거나 참여하는 방식을 결정합니다. 참여의 정의는 기본 설정에 따라 다를 수 있습니다. 빠른 분석을 위해 평균 참여 시간 및 이벤트 수 지표를 분석하세요. 이러한 상호 작용이 항상 전환으로 이어지지는 않지만 여전히 사용자의 관심을 나타내는 중요한 지표이므로 이벤트 수를 여기에 포함했습니다.

전환: 비즈니스에 가장 중요한 요소(예: 구매, 가입, 인지도 및 참여도 측정 방법 등)에 어떤 페이지가 기여하는지 파악합니다.

ABC 모델의 아이디어는 트렌드와 패턴을 찾는 것입니다.

어느 열을 보든 눈에 띄는 숫자와 그렇지 않은 숫자를 확인해보세요. 비슷한 숫자를 가진 페이지를 찾아 평균을 파악하고, 평균보다 높거나 낮은 숫자는 전환 기회가 될 수 있으므로 주목하세요.

예를 들어 조회수는 높지만 전환율이 낮은 페이지는 사용자의 기대치를 충족하지 못했음을 나타낼 수 있습니다. 이러한 페이지는 전환을 위해 조사하고 최적화해야 합니다(여기에는 A/B 테스트가 적용될 수 있음). GA4의 ABC와 함께. 항상 다음 두 가지 질문을 반드시 하세요:

1. 이해가 되시나요?
2. 그래서 뭐?

참고: "말이 되나요?"라는 질문에는 부정적인 의미만 있는 것은 아닙니다. 예상보다 높은 순위를 차지하는 몇 개의 게시물은 잠재고객이 관심을 가질 만한 새로운 콘텐츠 기회를 의미할 수 있습니다.

페이지 및 화면 보고서에서 콘텐츠 분석의 첫 번째 단계에서 ABC 모델을 콘텐츠 그룹에 적용하기 시작할 수 있습니다.

세분화

결과를 전반적으로 이해하는 것은 도움이 되지만, 현재 집계 수준으로는 중요한 차이를 만들 수 있는 구체적인 세부 정보를 제공하지 못할 수도 있다는 점에 유의해야 합니다.

대규모 집계의 문제점은 결과(긍정적이든 부정적이든)가 개별 기여자가 아닌 그룹 전체에 귀속되는 경우가 많다는 점입니다.

예를 들어, 캐나다가 가장 수익성이 높은 시장이라고 가정할 수 있습니다. 하지만 실제로는 미시소거와 같은 특정 도시에 대부분의 고객이 거주하고 있습니다. 따라서 캐나다 전체에 대해 최적화를 시도하면 원하는 결과를 얻지 못할 수 있습니다.

보고서를 보다 명확하게 이해하기 위해 고려해야 할 몇 가지 일반적인 세그먼트는 다음과 같습니다:

전환

보조 차원

몇 가지 유용한 보조 차원이 있습니다:

인구 통계 (연령 및 성별)

**지리 **(도시/도시, 국가, 지역)

플랫폼/기기 (기기 카테고리, 브라우저, 운영 체제 등)

**트래픽 소스 **(세션 소스/미디엄)

콘텐츠 그룹부터 이 모든 것이 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

콘텐츠 분석의 실제 사례

참고: 콘텐츠 그룹부터 시작하지만 페이지 및 화면 보고서와 랜딩 페이지 보고서의 모든 기본 차원에 동일한 프로세스가 적용됩니다.

콘텐츠 그룹

먼저 콘텐츠를 여러 그룹으로 구성하면 전체적인 관점을 확보하고 더 자세한 분석이 필요한 영역을 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 프로세스는 각 페이지를 수동으로 분석하는 대신 콘텐츠 그룹화를 통해 더 쉽게 수행할 수 있습니다.

소셜 미디어, 광고, SEO 등의 주제를 다루는 디지털 마케팅 블로그를 예로 들어 보겠습니다. 이러한 주제를 Google 애널리틱스 4(GA4) 내에서 그룹으로 구성하면 각 그룹의 실적을 쉽게 분석할 수 있습니다.

하지만 이를 설정해야 합니다. 한 가지 방법은 Google 태그 관리자를 사용하는 것입니다.

다음은 정규식을 사용하여 이 작업을 수행하는 방법에 대한 간단한 예입니다.

정규식을 사용하면 입력 패턴의 단어가 페이지 경로에서 일치하는 것을 찾으면 출력 중 하나를 반환합니다.

따라서 사용자가 _wwww.example.com/how-to-do-seo/으로 이동하면 출력은 SEO가 되며, 이는 SEO 콘텐츠 그룹이 됩니다.

GTM에서는 다음 구성을 사용하여 정규식 테이블 변수를 만들었습니다:

GTM에서 정규식 변수로 콘텐츠 그룹화 구성

그런 다음 태그 구성에서 이 변수를 사용합니다:

GA4 태그 구성의 콘텐츠 그룹화

필드 이름에 content_group을 입력했습니다(원하는 것은 무엇이든 입력 가능).

값에서 이전에 만든 정규식 테이블 변수를 선택합니다.

모든 것을 저장하면 데이터를 GA4로 성공적으로 전송한 것입니다. 데이터는 **디버그뷰**에서 즉시 사용할 수 있지만 표준 보고서에서는 사용할 수 없습니다. 표준 보고서에 도착하려면 하루 정도 기다려야 합니다.

콘텐츠 그룹화 데이터를 보고 분석할 수 있는 곳은 두 곳입니다:

1. 페이지 및 화면
2. 탐색

보고서에서 참여로 이동한 다음** 페이지 및 화면**으로 이동합니다.

페이지 및 화면 보고서

기본 차원의 드롭다운 화살표를 클릭하고 콘텐츠 그룹을 선택합니다.

페이지 및 화면에서 드롭다운 화살표 클릭하기

드롭다운 목록에서 콘텐츠 그룹을 선택합니다.

차원으로 콘텐츠 그룹 선택

이제 테이블의 메트릭을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

GA4의 콘텐츠 그룹 보고서

콘텐츠 그룹에서 무엇을 배울 수 있나요?

참고: 이 데이터는 콘텐츠 분석 중 사고 과정을 익히기 위한 데모용 데이터일 뿐입니다.

ABC를 사용하면 SEO 콘텐츠 그룹이 조회수 측면에서 가장 인기 있는 콘텐츠(96001회)임을 알 수 있습니다. 또한 사용자가 SEO 페이지에 평균 1분 14초(대부분 20~30초 정도)를 머무르기 때문에 가장 참여도가 높은 콘텐츠이기도 합니다.

즉, 사용자를 사로잡는 데 성공한 콘텐츠 그룹이 많은 전환으로 이어질 것이라고 생각할 수 있지만, 실제로는 그렇지 않습니다(예시에서는 62건의 전환만 발생했습니다).

SEO 콘텐츠의 전환 수는 62건에 불과해 조회수(10,438건)와 참여도(사용자 평균 체류 시간 26초)가 거의 10배나 낮은 소셜 미디어보다 훨씬 낮았습니다.

하지만 사용자가 소셜 미디어 페이지에 머무는 시간은 평균 26초에 불과하지만 전환율은 599건으로 매우 높습니다. 어떻게 이럴 수 있을까요?

마지막으로, 광고의 조회수가 상당히 낮다는 점입니다. 사용자들은 소셜 미디어보다 이 콘텐츠에 더 많이 참여하지만, 광고 콘텐츠는 전환이 전혀 이루어지지 않습니다.

이러한 결과를 어떻게 해석할 수 있을까요?

앞서 언급한 질문을 사용하여 이 시나리오에 적용해 보겠습니다:

1. 이해가 되나요?

전환율은 가장 높지만 페이지 조회수와 참여도가 가장 낮은 이상한 소셜 미디어의 경우를 예로 들어 보겠습니다.

조사 결과, 소셜 미디어 잠재고객은 이미 Facebook과 같은 플랫폼에 노출되어 웹사이트의 제품 및 서비스에 익숙하다는 사실을 발견했습니다.

그 결과, 사이트에 도착한 고객들은 콘텐츠에 참여하기보다는 주로 가입하는 데 집중했습니다.

2. 그래서 뭐?

광고 콘텐츠 그룹의 경우 콘텐츠 생산량을 늘릴 수 있습니다. 반면에 평소와 같이 운영할 수도 있고 그대로 둘 수도 있습니다.

광고 콘텐츠의 경우, 웹사이트는 이 콘텐츠를 더 많이 사용할 수 있습니다. 참여도가 다른 콘텐츠 그룹보다 높습니다(SEO 제외). 광고에 더 많은 게시물을 작성하는 것 외에도 전환율이 높은 것으로 입증된 소셜 미디어 잠재고객에게 이러한 페이지를 홍보할 수 있습니다.

분석에서 이 두 가지 질문을 자주 사용하는 것을 잊지 마세요.

데이터를 자세히 분석하여 비즈니스에 가장 큰 영향을 미치는 요인의 우선순위를 정하여 탐색을 계속할 수 있습니다.

이를 위해 전환을 살펴보겠습니다.

전환

수익성 있는 결과를 얻으려면 전환에 집중하는 것이 가장 좋습니다.

전환은 사용자가 취하기를 원하고 목표와 관련된 모든 행동을 의미합니다. 전환의 좋은 점은 어둠 속에서 인사이트를 찾으려고 애쓸 필요가 없다는 것입니다.

전환으로 시작하면 게임 계획이 세워지고 어떤 콘텐츠(콘텐츠 그룹, 페이지 제목, 랜딩 페이지 등)가 원하는 결과를 생성하는지 바로 확인할 수 있습니다.

예를 계속 진행하기 위해 콘텐츠 전환의 모든 이벤트를 보는 대신 비즈니스에 중요한 이벤트로 범위를 좁힐 수 있습니다. 이 웹사이트에는 상당한 수의 구독자가 있으므로 설정된 전환 목표 중 하나는 가입을 추적하는 것이었습니다.

여기서는 모든 이벤트를 ** 가입** 전환 이벤트로 대체했습니다.

전환에서 이벤트 변경

소셜 미디어가 전환이 가장 많이 발생하는 콘텐츠 그룹이라는 것을 알 수 있습니다.

이 시점에서 보조 차원을 추가하여 보고서를 더욱 심층적으로 분석할 수 있습니다.

동일한 보고서에서 기본 차원 근처의 더하기 기호를 클릭합니다.

보조 차원 추가

관심 있는 보조 차원을 선택합니다.

페이지 및 화면 보조 크기

이 과정을 반복하여 각각에 대한 데이터를 분석합니다.

페이지 제목 및 화면 클래스

페이지 및 화면 보고서의 기본 차원입니다.

페이지 경로와 화면 클래스로 자유롭게 변경할 수 있지만 페이지 제목은 저희에게는 잘 작동합니다.

페이지 제목 및 화면 클래스 차원을 사용하면 이제 보고서에 웹사이트 또는 앱의 모든 페이지가 포함됩니다.

콘텐츠 그룹에서 다룬 프로세스를 반복합니다.

기억하세요:

• ABC 모델
• 두 가지 질문을 합니다: 이런 일이 발생하면 어떻게 해야 하나요?

그런 다음 페이지 제목과 화면 클래스를 구체적으로 검토하고 콘텐츠에 대한 전환 기회를 찾기 위해 다음을 고려하세요:

1. 전환율이 가장 높은 페이지를 살펴보고 그렇지 않은 페이지와 비교하여 그 이유를 파악하세요. 성공적인 페이지의 기능을 모방하여 전환율이 낮은 페이지의 가치를 높이고 더 많은 작업을 수행합니다.

전환율은 높지만 조회수가 낮은 페이지는 다른 마케팅 채널을 통해 더 많이 홍보해야 하며, 이러한 페이지는 더 많은 관심을 끌기 위해 더 많은 노출이 필요합니다.

2. 조회 수는 많지만 전환율이 낮은 페이지가 있다면 해당 페이지의 전환율을 높일 수 있는 방법을 찾아보세요. 예를 들어 리드 마그넷을 추가하면 전환을 높일 수 있습니다.

하지만 트래픽이 많은 페이지의 참여 수준도 합리적인 수준이어야 한다는 점에 유의하세요. 합리적이라는 것은 자신에게 가장 적합한 방식으로 정의하는 것이 가장 좋습니다(업계 벤치마크를 사용할 수도 있음). 참여도가 매우 낮다면 사용자의 관심을 끄는 데는 성공했지만 기대에 미치지 못했다는 의미일 수 있습니다. 이 경우 추가적인 조사가 필요합니다.

페이지가 제 역할을 제대로 하고 있는지 항상 자문해 보세요.

랜딩 페이지

사이트의 모든 페이지를 고려하는 페이지 및 화면 보고서와 달리 랜딩 페이지 보고서는 사용자가 사이트를 방문했을 때 가장 먼저 보게 되는 페이지를 표시합니다.

예를 들어, GA4에서 콘텐츠 분석 수행에 대한 지침을 검색하다가 이 페이지를 우연히 발견한 경우, 이 페이지가 사이트를 처음 방문한 경우 GA4는 이 페이지를 랜딩 페이지로 분류합니다.

랜딩 페이지는 사용자가 사이트에 대해 갖는 첫인상이므로 최적화하는 것이 중요합니다. 사용자는 랜딩 페이지에 대한 경험을 바탕으로 웹사이트를 판단하는 경향이 있습니다.

참고: 표준 GA4 보고서에서는 랜딩 페이지 보고서에 쉽게 액세스하지 못할 수 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 표준 보고서에 포함하거나 기본 보고서에서 사용할 수 없는 진입 및 이탈과 같은 추가 지표를 제공하는 탐색을 통해 생성할 수 있습니다. 여기서는 보고서를 추가로 사용자 지정할 수 있는 탐색을 사용하겠습니다.

이러한 지표를 사용하여 랜딩 페이지 보고서를 작성합니다:

• 입구: 세션의 첫 번째 이벤트가 페이지 또는 화면에서 발생한 횟수입니다. 대부분의 경우 해당 이벤트는 페이지 뷰 이벤트입니다. 따라서 엔트리는 사용자가 이러한 페이지를 통해 웹사이트에 들어온 횟수를 보여줍니다.
• 참여 세션
• 참여율: 참여가 이루어진 세션의 비율입니다. GA4에서 참여 세션은 10초 이상 지속되거나 전환 이벤트가 있거나 페이지뷰 또는 스크린뷰가 최소 2회 이상인 세션입니다. 이는 사용자가 페이지에 도착한 후 그냥 떠나지 않고 어떤 행동을 취했음을 보여줍니다. 즉, 어떤 종류의 관심이 있었다는 뜻입니다.
• 세션당 평균 참여 시간
• 전환
• 총 수익

사용해야 하는 다른 메트릭은 다음과 같습니다:

조회수

세션

총 사용자 수

신규 사용자

재방문 사용자

탐색 패널에서 보고서로 이동한 다음 공백으로 이동합니다.

빈 탐색 시작

먼저 랜딩 페이지 차원을 추가해 보겠습니다.

차원 변수에서 + 기호를 클릭합니다.

탐색에서 차원 추가하기.

검색창에 랜딩 페이지를 입력합니다. 지표를 선택하고 가져오기를 클릭합니다.

탐색에서 차원 가져오기

메트릭을 추가하는 과정도 동일합니다. 위에서 언급한 모든 메트릭을 추가합니다.

차원 및 메트릭을 두 번 클릭하여 비주얼리제이션에서 테이블을 작성합니다.

시각화 영역에서 랜딩 페이지 보고서 작성하기

다음과 같은 화면이 나타납니다:

탐색의 랜딩 페이지 보고서

효율성 해킹

비교

비교를 사용하면 데이터의 하위 집합을 비교하여 빠른 인사이트를 얻을 수 있습니다. 여기에는 서로 다른 세그먼트를 비교하여 문제의 근본 원인이나 최상의 결과를 가져오는 요인을 파악하는 것이 포함됩니다. GA4를 사용하면 다양한 차원을 나란히 놓고 '이것과 저것'을 비교할 수 있습니다.

미시소거에 거주하는 캐나다 사용자를 예로 들어 보겠습니다. 이 데이터의 하위 집합을 모든 사용자와 비교하여 결정을 내릴 수 있습니다.

비교를 만들려면 GA4 보고서 중 하나로 이동하여 비교 편집 연필 아이콘을 클릭하고 아래 이미지의 예시를 따릅니다. 그런 다음 적용을 클릭합니다.

GA4의 비교 예시

보고서를 탐색하는 동안 비교 항목은 계속 남아 있습니다. 하지만 해당 보고서나 페이지를 닫으면 끝입니다. GA4로 돌아가면 모든 비교를 다시 만들어야 합니다. 그렇기 때문에 자주 사용하는 하위 집합이 있는 경우 탐색을 자주 사용합니다.

탐색

비교와 달리 **탐색**은 나중에 사용하기 위해 저장할 수 있습니다. 이 게시물의 콘텐츠 분석을 위한 실제 예제 섹션에서 작성하는 방법을 다루었습니다.

Looker Studio로 자동화

GA4의 주요 초점은 콘텐츠 분석이지만, 반복적인 단계로 인해 콘텐츠 분석 프로세스가 힘들 수 있습니다.

이 문제를 완화하기 위해 가장 중요한 쿼리를 자동으로 처리할 수 있는 대시보드를 개발할 수 있습니다. 그래서 Looker Studio를 언급해 보겠습니다.

또한 콘텐츠 성능을 측정하는 데 필요한 거의 모든 필수 요소가 포함된 콘텐츠 분석 대시보드를 공유하고자 합니다.

이 대시보드는 다양한 콘텐츠 목표에도 불구하고 이를 단일 플랫폼으로 통합하려는 시도입니다. 또한 대시보드 사용 방법을 이해하는 데 도움이 되는 가이드가 함께 제공되며, 이 가이드는 콘텐츠를 분석하고 인사이트를 발견하는 가장 정확한 방법을 알려줄 것입니다.

Google 애널리틱스가 콘텐츠 아이디어에 도움이 될까요?

앞서 설명한 것처럼 콘텐츠 그룹화를 통해 어떤 콘텐츠가 실적이 좋은지 파악하여 어떤 콘텐츠를 더 많이 만들어야 하는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

'기타' 그룹이 콘텐츠에서 차지하는 비율이 상당히 높거나 증가하는 경우, 사용자가 참여하거나 전환하는 콘텐츠의 패턴을 더 자세히 조사하여 파악한 다음 해당 유형의 콘텐츠를 더 많이 제작하는 것이 좋습니다.

페이지 제목과 화면 클래스 차원을 분석하면 예상치 못하게 많은 관심을 끄는 페이지를 발견할 수 있으며, 이를 통해 새로운 콘텐츠 아이디어를 얻을 수 있습니다.

또한 성공적인 글을 분석하여 무엇이 사람들의 관심을 끄는지 이해하는 것도 중요합니다. 눈길을 사로잡는 제목이나 효과적인 카피라이팅 공식을 사용하여 향후 게시물에 적용할 수 있는 헤드라인을 분석하는 것으로 시작할 수 있습니다.

또한 평균 이상의 참여 시간을 기록한 문서를 조사하면 문서 구조에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 가장 참여도가 높은 문서에 동영상이 포함되어 있다면 향후 문서에 동영상 콘텐츠를 추가하면 사용자 참여도를 높일 수 있다는 것을 알 수 있습니다.

마지막으로, GA4의 사이트 검색 기능을 활용하면 사용자의 의도를 파악하고 검색어를 기반으로 새로운 콘텐츠 아이디어를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사이트 검색을 설정하는 방법은 간단하며, 여기에서 GA4에서 사이트 검색을 추적하는 방법을 빠르게 배울 수 있습니다.

요약

우리는 함께 사이트의 특정 목표에 관계없이 GA4를 사용하여 체계적인 콘텐츠 분석이 가능하다는 사실을 발견했습니다.

우리는 분석 프로세스를 따라 실적이 우수한 콘텐츠를 효과적으로 식별하고, 전환 기회를 발견하고, 새로운 콘텐츠 아이디어를 창출함으로써 다양한 GA4 보고서를 최대한 활용하는 방법을 살펴보았습니다.