UTM 없이도 쇼핑검색광고와 파워링크 데이터 분리하는 방법
디지털 마케팅에서 데이터 분석은 필수입니다. 특히 여러 채널을 동시에 운영할 때, 각 채널의 성과를 정확히 파악하는 것이 중요합니다. 오늘은 네이버 쇼핑검색광고와 파워링크 광고 데이터를 Google Analytics 4(GA4)에서 효과적으로 분리하여 분석하는 방법을 소개하겠습니다.
데이터 분리의 중요성
데이터 분석에서 ‘분리’는 매우 중요한 개념입니다. 여러 소스의 데이터가 하나로 뭉쳐있으면, 각 채널의 실제 성과를 정확히 파악하기 어렵습니다. 네이버 / organic 데이터 안에 organic 검색, 파워링크, 쇼핑검색광고 데이터가 모두 포함되어 있다면, 어떤 광고가 실제로 효과적인지 알기 어렵죠.
데이터를 분리해서 보면 다음과 같은 이점이 있습니다:
– 각 광고 채널의 실제 성과를 정확히 파악할 수 있습니다.
– ROI(투자 수익률)를 채널별로 계산할 수 있어, 예산 분배에 도움이 됩니다.
– 어떤 광고 유형이 특정 제품이나 서비스에 더 효과적인지 알 수 있습니다.
– 시간대별, 요일별 성과 차이를 채널별로 분석할 수 있습니다.
GA4에서 네이버 광고 데이터 분리하기
UTM 파라미터 설정은 데이터를 분리하는 좋은 방법이지만, 광고 그룹이 많을 경우 일일이 설정하기 어려울 수 있습니다. 다행히 Google Tag Manager(GTM)와 GA4 이벤트 설정을 이용하면 UTM 없이도 네이버 광고 데이터를 분리할 수 있습니다.
주요 단계는 다음과 같습니다:
1. GTM에서 네이버 캠페인 유형 변수 생성
– 변수 이름: HR – 네이버 캠페인 유형
– 변수 유형: URL
– 구성요소 유형: 검색어
– 검색어: n_campaign_type
2. GA4 구성 태그 수정
– 구성매개변수: send_page_view, 값: true
– 구성매개변수: naver_campaign_type, 값: {{HR – 네이버 캠페인 유형}}
3. GA4에서 이벤트 수정
– 이벤트 이름: 네이버 검색광고
– 일치 조건:
– event_name = page_view
– naver_campaign_type = 1 (파워링크)
– 매개변수 수정:
– source = naver_ads
– medium = powerlink
네이버 쇼핑 검색광고도 같은 방식으로 설정하되, naver_campaign_type = 2로 설정합니다.
결론: 데이터 기반 의사결정의 중요성
작은 회사일수록 제한된 마케팅 예산을 효율적으로 사용해야 합니다. GA4를 통한 정확한 데이터 분석은 이를 가능하게 합니다. 각 광고 채널의 성과를 정확히 파악하고, 이를 바탕으로 예산을 조정하며, 가장 효과적인 전략을 수립할 수 있습니다.
데이터 기반 의사결정은 단순히 트렌드가 아닌 필수입니다. 정확한 데이터 분석을 통해 여러분의 비즈니스가 한 단계 더 성장할 수 있기를 바랍니다.
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