Google 애널리틱스와의 실험 통합 만들기

이 가이드에서는 서드 파티 A/B 실험 도구를 Google 애널리틱스와 통합하여 도구에서 A/B 실험 대안을 다양한 버전으로 실행한 후 Google 애널리틱스에서 결과를 해석하는 방법을 설명합니다.

사용 대상

이 가이드는 서드 파티 A/B 실험 솔루션 제공업체를 대상으로 합니다. Google 애널리틱스와 서드 파티 A/B 실험 솔루션의 통합에 대해 알아보려면 서드 파티 실험 도구 통합을 참고하세요.

개요

서드 파티 실험 도구와 Google 애널리틱스를 통합하려면 다음 작업이 필요합니다.

사용자를 대안에 추가하는 Google 애널리틱스 4 이벤트
Google Analytics Admin API를 사용하여 각 대안에 추가된 사용자로 잠재고객 생성
OAuth 2.0을 사용하여 사용자를 대신해 잠재고객을 만드는 데 대한 사용자 동의 확보. OAuth 2.0에 대해 자세히 알아보기

또한 도구에서 실험을 시작하는 사용자는 Google 애널리틱스 속성의 편집자(또는 그 이상)여야 합니다.

이벤트에 exp_variant_string 매개변수 추가

각 대안의 식별자를 생성한 후 다음 experience_impression 이벤트의 exp_variant_string 매개변수에 식별자를 추가해야 합니다. 매개변수를 사용하여 사용자를 대안과 연결할 잠재고객을 만듭니다.

gtag('event', 'experience_impression', {
  // Replace the value with the Experiment-variant ID
  exp_variant_string: "ABC-F2948574-3495F49"
});

사용자가 대안에 추가되면(예: 실험 페이지가 로드될 때) experience_impression 이벤트를 전송합니다.

매개변수 형식 지정

실험 및 다른 파트너가 중복되지 않도록 exp_variant_string 매개변수 값에 XXX-YYYYYYYYY-ZZZZZZZZ 형식을 사용하는 것이 좋습니다. 각 항목의 의미는 다음과 같습니다.

XXX는 서드 파티 도구의 ID입니다.
YYYYYYYYY는 실험 환경의 ID입니다.
ZZZZZZZZ는 대안의 ID입니다.

도구, 실험 환경, 대안에 사용할 수 있는 문자 수에 제한이 없습니다.

exp_variant_string 매개변수를 사용하여 잠재고객 정의

잠재고객을 사용하면 exp_variant_string 매개변수를 기반으로 대안에 추가된 사용자를 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이 매개변수를 잠재고객의 멤버십 조건으로 사용하면 사용자가 추가된 대안을 기반으로 사용자를 적절한 잠재고객에 추가할 수 있습니다.

새 실험 환경의 잠재고객을 만들고 종료된 실험 환경의 잠재고객을 보관처리하려면 Google Analytics Admin API에서 properties.audiences 리소스를 사용합니다.

잠재고객 만들기

다음 요청 본문은 properties.audiences.create 메서드를 사용하여 ID가 ABC-F2948574-3495F49인 대안에 추가된 사용자의 잠재고객을 만듭니다. 실험 환경의 기간(최대 540)에 따라 포함 기간을 조정할 수 있습니다.

atAnyPointInTime 매개변수를 true로 설정하여 실험 간의 데이터 불일치를 줄이는 것이 좋습니다. 매개변수를 true로 설정하면 통과된 실험에 할당된 사용자가 새 실험에 할당될 수 있습니다. 매개변수를 false로 설정하거나 매개변수를 설정하지 않은 경우 통과된 실험에 이미 할당된 사용자를 새 실험에 추가할 수 없습니다.

{
  "displayName": "Audience ABC - experiment F2948574 variant 3495F49",
  "membershipDurationDays": 30,
  "filterClauses": [
    {
      "clauseType": "INCLUDE",
      "simpleFilter": {
        "scope": "AUDIENCE_FILTER_SCOPE_ACROSS_ALL_SESSIONS",
        "filterExpression": {
          "andGroup": {
            "filterExpressions": [
              {
                "orGroup": {
                  "filterExpressions": [
                    {
                      "eventFilter": {
                        "eventName": "experience_impression",
                        "eventParameterFilterExpression": {
                          "andGroup": {
                            "filterExpressions": [
                              {
                                "orGroup": {
                                  "filterExpressions": [
                                    {
                                      "dimensionOrMetricFilter": {
                                        "fieldName": "exp_variant_string",
                                        "stringFilter": {
                                          "matchType": "EXACT",
                                          "value": "ABC-F2948574-3495F49"
                                        },
                                        "atAnyPointInTime": true
                                      }
                                    }
                                  ]
                                }
                              }
                            ]
                          }
                        }
                      }
                    }
                  ]
                }
              }
            ]
          }
        }
      }
    }
  ]
}

이전 코드 스니펫은 다음 잠재고객을 만듭니다.

잠재고객 이름: 'Audience ABC - experiment F2948574 variant 3495F49'
잠재고객 정의: "다음 기준을 충족하는 사용자 포함: 이름이 'experience_impression'인 이벤트에 값이 'ABC-F2948574-3495F49'와 정확히 일치하는 'exp_variant_string'라는 매개변수가 있음'
멤버십 기간: 30일

잠재고객 보관처리

실험 환경이 종료되면 properties.audiences.archive 메서드를 사용하여 잠재고객을 보관처리해야 합니다. 잠재고객을 보관처리하면 사용자를 추가할 수 있는 여유 공간이 확보되어 더 많은 실험 환경을 만들 수 있습니다. Google 애널리틱스의 이전 데이터를 사용하면 보관처리된 잠재고객 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다.

잠재고객 타겟팅

잠재고객 타겟팅을 사용하면 웹사이트에서 특정 행동을 보이는 사용자 그룹에 집중하여 실험을 진행할 수 있습니다. 예를 들어 고객은 잠재고객 타겟팅을 사용하여 특별 이벤트 또는 인센티브로 가치가 높은 고객을 타겟팅할 수 있습니다. 잠재고객 타겟팅을 통해 잠재고객에 속한 사용자에게만 실험이 표시됩니다.

고객이 Google 애널리틱스에서 잠재고객에 속한 사용자를 가져온 후 Google 애널리틱스의 사용자 ID 또는 기기 ID와 시스템의 ID를 비교하여 잠재고객 타겟팅을 설정하게 할 수 있습니다. 이러한 ID가 일치하면 사용자가 실험에 추가됩니다.

Google 애널리틱스에서 사용자를 내보낸 후 클라이언트로 가져오려면 Audience List API를 사용하세요. Audience List API를 사용하면 잠재고객에 속한 사용자에 대한 개요를 매일 확인하고 잠재고객의 사용자 ID 및 기기 ID를 내보낼 수 있습니다.

Audience List API는 잠재고객당 하루에 한 번만 요청하는 것이 좋습니다.

제한사항

실험 환경 일시중지

Google 애널리틱스 4에서는 잠재고객을 일시중지할 수 없습니다.

사용자가 환경을 일시중지할 수 있게 하려면 다음을 해야 합니다.

사용자가 대안의 구성원이 될 때 트리거되는 이벤트 전송 중지
실험 환경이 일시중지된 동안 모든 이벤트 무시
Google 애널리틱스 보고서에 보고서 필터를 추가하여 일시중지된 시간 제외

Google 애널리틱스에서 날짜를 수동으로 변경할 수 있는 링크를 사용자에게 제공할 수도 있습니다.

실험 환경 데이터 재처리

사용자의 이벤트 정보가 누락된 경우 애널리틱스에서 사용자의 실험 환경 데이터를 재처리할 수 있습니다. Google 애널리틱스에서 실험 환경 데이터를 재처리하면 종료된 실험 환경에서 보관처리된 잠재고객이 손실됩니다. 하지만 이 경우에도 탐색 분석에서 exp_variant_string이 있는 이벤트를 통해 실험 환경 데이터를 가져올 수 있습니다. 다만 실험 환경 전후에 발생한 이벤트가 탐색 분석에 표시되는 것이므로 잠재고객보다는 정확도가 떨어집니다.

실험 환경 데이터 샘플링

여러 동시 잠재고객에 사용자를 할당할 수 있는 경우 고객이 카디널리티 문제에 노출되며, 이로 인해 '(기타)' 행이 표시될 수 있습니다. 동시에 진행되는 실험 환경 수와 다른 목적(예: Google Ads 입찰)으로 사용되는 잠재고객 수가 증가하면 이러한 상황이 발생할 확률이 높아집니다.

하지만 고객이 Google 애널리틱스 360을 사용하는 경우 Google 애널리틱스에서 데이터가 집계될 때 '(기타)' 행 아래에 자동 확장 데이터 세트가 사용 설정되어 더 완전한 데이터가 제공됩니다.

비교 한도

Google 애널리틱스 4 보고서에는 한 번에 최대 4개의 비교가 표시될 수 있습니다. 대안이 4개보다 많은 경우 비교할 잠재고객을 바꾸면 됩니다. 전환율이 높은 대안을 우선적으로 비교해 보세요.