추천 경로란?
구글 애널리틱스에서 추천 경로는 웹 페이지의 Referrer이라는 정보를 토대로 만들어집니다. Referrer은 웹에서 기본적으로 제공하는 정보이며, 이를 간단하게 설명하면 이전 페이지의 URL이라고 할 수 있습니다.
웹에서는 아래와 같이 사이트뿐만 아니라 페이지 간의 이동 시에 referrer 정보가 전달되며, 이를 통해 이전 페이지의 URL인 referrer 정보를 확인할 수 있습니다.
그렇다면 Referrer 정보는 어떻게 확인할 수 있을까요? 이 정보는 웹 사용자에게 직접적으로 노출이 되지는 않지만, 개발자 도구와 간단한 코드를 사용해서 확인할 수 있습니다.
먼저, 키보드에서 F12(Chrome 기준)를 눌러 개발자 도구를 실행합니다. 그 다음 [console] 탭으로 이동하고 아래의 코드를 입력합니다.
아래와 같이 console 창에 출력된 URL이 바로 referrer 정보입니다. 이미지는 네이버 검색을 통해 사이트로 유입했을 때 확인되는 referrer입니다.
구글 애널리틱스에서 이 정보를 확인하는 방법은?
구글 애널리틱스에서는 전체 추천자라는 측정 기준을 통해서 referrer 정보를 확인할 수 있습니다. 아래는 맞춤 보고서을 통해 전체 추천자의 데이터를 확인한 이미지입니다.
그러나 이 정보는 우리가 앞서 확인한 정보와는 다릅니다. 바로, URL 파라미터가 제거가 되어있어 해당 페이지의 전체 URL을 확인할 수 없습니다.
예를 들어 3번째 항목인 https://blog.naver.com/PostView.naver을 주소창에 치면 아래와 같은 화면이 뜨게 되며, 이 정보만으로는 어떤 블로그의 어떤 게시글을 통해 유입했는지를 확인할 수 없습니다.
이를 파악하기 위해서는 URL 파라미터가 붙어있는 전체 referrer 정보가 필요합니다.
맞춤 측정기준 생성
이번 포스팅에서는 필터를 이용하여 전체 referrer 정보를 확인하는 방법에 대해서 다룹니다. 이 정보를 담을 맞춤 측정기준을 아래와 같이 세션 범위로 생성합니다.
아래 이미지를 참고하여 [맞춤] – [고급] 유형의 필터를 생성합니다. 이 필터는 [추천]이라는 데이터 필드의 값을 앞서 생성한 GA Referrer 측정 기준에 저장하는 역할을 합니다.
[추천]에는 파라미터까지 포함된 전체 referrer 값이 들어있으므로 이 필터를 통해서 우리는 새로운 맞춤 측정기준으로 전체 referrer을 확인할 수 있게 되는 겁니다.
필터가 정상적으로 적용이 되면 아래와 같이 전체 추천자에는 없던 전체 referrer 정보를 확인할 수 있습니다.
참고. 필터의 정보는 과거 데이터에는 소급 적용이 안되기 때문에, 적용 시점 이후의 데이터만 확인이 가능합니다.
마치며
이제 전체 referrer 정보 파악이 가능해졌으니, 유입에 기여한 페이지를 정확히 구분하고 해당 페이지에 방문하여 콘텐츠를 확인할 수 있습니다.
저는 이 방식으로 기존에는 확인할 수 없었던, 제 사이트의 링크를 공유해주신 블로거께 공감과 감사의 인사를 드렸네요!
글 너무 잘읽엇습니다 🙂
그런데, 이거 GA4에서는 어떻게 풀 리퍼러 값을 얻을수 있을까요??
안녕하세요, 태인님!
GA4는 Google Analytics와는 다르게 풀 리퍼러 값을 기본적으로 제공해주기 때문에 별도의 셋팅은 필요없습니다.
아래와 같이 [탐색] 보고서에서 [페이지 리퍼러] 측정기준을 적용하신 다음, 필터를 통해 자사 도메인(예시.https://dachata.com)을 제거하시면 풀 리퍼러 값을 깔끔하게 얻으실 수 있습니다.
안녕하세요! 친절하신 글 읽고 따라해보려는 시도가 있었으나 맞춤측정기준에 GA Referrer 사용중, 저장을 한 뒤 필터추가 부분이 막히네요 ㅠㅠ
출력대상->생성자 부분에 등록한 GA Referrer가 보기에 없는데 어떻게 진행해야 할지 답변 부탁드려도 될까요?
안녕하세요, 김덕구님!
출력대상->생성자에는 앞서 추가하신 맞춤측정기준을 선택하시면 됩니다.
맞춤측정기준이 안보이신다면, 페이지를 새로고침하시거나 맞춤 측정기준이 [사용중]으로 표시되어 있는지 확인해보세요!
사용중 표시되어 있지만, 앞서 생성한 GA Referrer이 여전히 안 보이네요 ㅠㅠ검색도 안 뜨고,, 뭔가 제가 잘못 한 부분이 있는 지 처음부터 다시 해보겠습니다. 답변도 친절하게 해주셔서 감사합니다! 🙂