GA4 탐색 보고서 활용하기 - 유입 경로 분석, 체류시간 분석, 스크롤 이벤트 검증 과정

지난 글에서는 GA4와 GTM을 연결하고 스크롤 이벤트와 체류시간 이벤트를 구축해보았습니다.

이번에는 실제로 구축한 이벤트가 정상적으로 수집되는지 확인하기 위해 GA4 탐색 보고서를 활용하여 분석한 과정을 정리해보려고 합니다.

이번 작업의 목표는 단순히 이벤트를 만드는 것이 아니라

• 이벤트가 정상적으로 전송되는가?
• GA4가 데이터를 저장하는가?
• 실제 보고서에서 분석이 가능한가?
• 퍼포먼스 마케터 관점에서 활용 가능한가?

를 확인하는 것이었습니다.

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현재 구축 완료 상태

지금까지 구축한 항목은 다음과 같습니다.

✅ GA4 설치

✅ GTM 설치

✅ GA4 + GTM 연결

✅ 스크롤 이벤트 구축

✅ 체류시간 이벤트 구축

✅ UTM 구축

✅ 맞춤 측정기준 생성

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이번 목표

이번에는 실제 데이터를 확인하기 위해

GA4
↓
탐색
↓
자유 형식

보고서를 만들어 보기로 했습니다.

분석 목표는 크게 3가지였습니다.

1. 유입 경로 분석
2. 체류시간 분석
3. 스크롤 분석

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유입 경로 분석

가장 먼저 확인한 것은 방문자가 어디서 들어오는지였습니다.

경로

보고서
↓
획득
↓
트래픽 획득

 

트래픽 획득 보고서 화면

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실제 확인 결과

세션 소스/매체세션

google / organic	21
daum / organic	18
tagassistant.google.com / referral	7
direct / none	6
google / cpc	5
naverblog / blog	1

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특히 확인하고 싶었던 것은

naverblog / blog

유입이었습니다.

UTM을 적용한 네이버 블로그 링크를 통해 실제 방문자가 발생한 것을 확인할 수 있었습니다.

예시

https://hiddenpicture.tistory.com/51
?utm_source=naverblog
&utm_medium=blog
&utm_campaign=ga4_series
&utm_content=top

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분석 가능 내용

이 데이터를 통해

• 네이버 블로그 유입
• 구글 검색 유입
• 다음 검색 유입
• 광고 유입
• 직접 방문

을 구분할 수 있습니다.

즉 앞으로는 어떤 채널이 가장 효율적인지 분석할 수 있게 되었습니다.

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체류시간 이벤트 다시 확인

구축한 이벤트는 다음과 같습니다.

time_on_page_30s

time_on_page_60s

time_on_page_180s

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의미는 간단합니다.

예를 들어

time_on_page_30s

는 사용자가 페이지에 30초 이상 머물렀을 때 발생합니다.

 

GTM 타이머 트리거 설정 화면

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GA4 탐색 보고서 만들기

경로

탐색
↓
자유 형식

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변수 설정

측정기준

추가

이벤트 이름

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측정항목

추가

이벤트 수

총 사용자 수

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설정

기법

자유 형식

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시각화

표

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행

이벤트 이름

---

값

이벤트 수

총 사용자 수

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필터

이벤트 이름

정규식 일치

time_on_page_.*

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실제 확인 결과

이벤트 이름이벤트 수총 사용자

time_on_page_30s	5	1
time_on_page_60s	6	1
time_on_page_180s	6	1

 

실제 탐색 보고서 결과 화면

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처음에는 이상하다고 생각했다

보통은

30초 ≥ 60초 ≥ 180초

순으로 숫자가 감소해야 합니다.

예시

이벤트이벤트 수

30초	100
60초	80
180초	40

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하지만 실제 결과는

이벤트이벤트 수

30초	5
60초	6
180초	6

였습니다.

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왜 이런 결과가 나왔을까?

원인을 찾아보니

현재 데이터 대부분이 직접 테스트한 데이터였기 때문입니다.

예를 들어

페이지 접속

↓

30초 대기

↓

60초 대기

↓

180초 대기

↓

새로고침

↓

다시 테스트

를 반복하면서 이벤트가 누적되었습니다.

즉 현재 단계는

사용자 행동 분석

이라기보다는

이벤트가 정상 수집되는지 검증하는 단계

라고 보는 것이 맞았습니다.

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여기서 확인한 중요한 사실

다음 이벤트들이 모두 정상적으로 수집되고 있었습니다.

✅ time_on_page_30s

✅ time_on_page_60s

✅ time_on_page_180s

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즉

✅ GTM 타이머 트리거 정상

✅ GA4 이벤트 수신 정상

✅ 탐색 보고서 조회 정상

을 확인할 수 있었습니다.

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스크롤 이벤트 검증 과정

이번 작업에서 가장 많은 시간을 사용한 부분입니다.

처음 목표는

10%
25%
50%
75%
90%

스크롤 위치를 확인하는 것이었습니다.

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처음 생각했던 방식

처음에는

scroll_10
scroll_25
scroll_50

처럼 각각 이벤트가 생성될 것이라고 생각했습니다.

하지만 GTM Preview를 확인해보니

실제로는

Scroll Depth Threshold

라는 변수 값만 계속 변경되고 있었습니다.

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예시

10

↓

25

↓

50

↓

75

↓

90

 

 

 

GTM Preview Variables 탭에서 Scroll Depth Threshold 화면

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GTM에서 확인한 내용

경로

Preview
↓
Variables
↓
Scroll Depth Threshold

확인

실제로

90

까지 변경되는 것을 확인했습니다.

즉

스크롤 트리거 자체는 정상적으로 동작하고 있었습니다.

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GTM → GA4 검증

정확히 확인하기 위해

새로운 테스트 이벤트를 만들어 보았습니다.

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이벤트 이름

test_scroll

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이벤트 매개변수

depth = {{Scroll Depth Threshold}}

 

GTM test_scroll 이벤트 설정 화면

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테스트 결과

GA4 디버그뷰에서

test_scroll

이벤트 확인

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매개변수 확인

depth = 90

확인 성공

 

GA4 디버그뷰에서 test_scroll → depth = 90 화면

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추가 검증

실제 브라우저 개발자 도구(F12)를 통해

Network
↓
collect

요청도 확인했습니다.

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확인 결과

google-analytics.com/g/collect

응답 코드

204

확인

 

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이 의미는

브라우저
↓
GTM
↓
GA4

전송이 정상적으로 성공했다는 뜻입니다.

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확인한 결론

다음 항목들이 정상 동작하고 있었습니다.

✅ Scroll Depth Threshold 변수

✅ 스크롤 트리거

✅ GTM 태그

✅ GA4 이벤트 수신

✅ Google Analytics collect 전송

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즉 문제는 GTM이 아니라

GA4 맞춤 측정기준 반영 과정

일 가능성이 높다고 판단했습니다.

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맞춤 측정기준 생성

생성 항목

측정기준 이름

Scroll Depth

---

이벤트 매개변수

depth

---

범위

이벤트

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탐색 보고서에서 확인

탐색 보고서 생성

행

Scroll Depth

값

이벤트 수

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확인 결과

(not set)

출력

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현재는 맞춤 측정기준 반영을 기다리고 있는 상태입니다.

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왜 아직 결과가 안 나오는가?

GA4 맞춤 측정기준은 생성 직후 바로 데이터가 반영되지 않습니다.

보통

24시간 ~ 48시간

정도 소요될 수 있습니다.

또한 맞춤 측정기준 생성 이후에 발생한 데이터부터 저장되기 때문에 시간이 필요합니다.

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앞으로 확인할 내용

반영 완료 후

탐색
↓
자유 형식

에서

행

Scroll Depth

값

이벤트 수

를 사용하여 분석할 예정입니다.

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예상 결과

Scroll Depth이벤트 수

10	○
25	○
50	○
75	○
90	○

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이 데이터를 통해 알 수 있는 것

예를 들어

Scroll Depth이벤트 수

10	100
25	90
50	70
75	30
90	10

이라면

75% 이후 이탈이 매우 많다

는 의미입니다.

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반대로

Scroll Depth이벤트 수

10	100
25	95
50	90
75	85
90	80

이라면

사용자가 글을 거의 끝까지 읽고 있다

는 의미가 됩니다.

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이번 작업을 통해 느낀 점

이번 작업을 하면서 가장 크게 느낀 것은

GA4와 GTM은 단순히 설치하는 것이 끝이 아니라는 점입니다.

실제로 중요한 것은

• 어떤 데이터를 수집할 것인가
• 왜 수집하는가
• 데이터가 정상적으로 저장되는가
• 실제 분석이 가능한가

를 검증하는 과정이었습니다.

특히 이번에는

이벤트
↓
변수
↓
트리거
↓
태그
↓
GA4 디버그뷰
↓
Network collect 확인
↓
탐색 보고서

순서로 문제를 확인하면서 원인을 찾았습니다.

이 과정 자체가 실제 퍼포먼스 마케팅 데이터 분석 업무와 매우 비슷하다고 느꼈습니다.