GA에서 목표를 설정하는 것은 매우 쉽다.

얘네가 제공하는 목표(전환)에는 크게 4가지가 있는데 도착, 시간, 페이지 조회수, 이벤트가 있다.


목표를 설정할 수 있어야 뭐 제대로 된 성과를 측정할 수 있을 테니, 목표를 설정하는 것은 필수 필수


유형별 목표값 설정은 아래와 같다


1. 도착: 특정 랜딩페이지에 도달한 것을 전환으로 측정할 경우


2. 시간: 특정페이지 도달 후 설정한 시간 이상 체류했을 경우


3. 세션당 페이지수 


4. 이벤트: 버튼이나 특정 액션을 취 했을 경우


현재 이 글의 블로그에는 조회가 3분 이상인 것을 목표로 설정해 놓았다.

누군가 3분 이상 체류해서 조회를 했다면 전환이 1건으로 잡히게 될거다.



이름에 체류시간 3분이상으로 설정하고

유형은 시간으로 설정


세부정보에 기간을 3분 이상으로 표기 하고 저장을 클릭..


그러면 아래와 같이 목표가 나옴!



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광고 채널을 통한 유입을 GA 상에서 측정하기 위해서는 랜딩 URL 뒤에

캠페인 태그를 추가해야 함


캠페인 매개변수에는 필수적인 사항이 있는데.매체, 소스, 캠페인 이 3가지는 필수적으로 설정이 되어야 한다.


매체* (utm_medium)필수 항목– 이메일, 디스플레이 또는 검색과 같은 매체정보.

– “어떻게 (HOW) 방문자가 사이트를 찾게됐는가?”

(예: cpc, display, social, email)

소스* (utm_source)– 검색엔진, 사이트 이름 등 소스정보.

– “누가 (WHO) 방문자를 보내주는가?”

(예: google, naver, facebook)

캠페인명* (utm_campaign)– 제품, 프로모션 코드 또는 슬로건.

– “무엇때문에 (FOR WHAT) 사이트를  방문하는가?”

(예: winter+sale, free+coupon)

키워드 (utm_term)선택항목– 검색광고키워드
캠페인콘텐츠(utm_content)– 광고컨텐츠. A/B 테스트 및 광고위치별 태깅에 사용.

* 한가지 알아 둘 점은 각각의 매개변수들은 순서에 관계없이 설정해도 무방하다는 것이며, 필수항목 AE나 관리자가 설정한 규칙에 맞게 설정해 두어야 함.


[태깅 적용의 예]

1) 국민카드 검색광고에서 국민카드라는 키워드를 치고 유입 된 경우

http://kbcard.co.kr/?utm_source=naver&utm_medium=cpc&utm_term=국민카드&utm_campaign=SA


2) 매직카보험에서 타임보드 (TB)배너를 클릭해서 유입된 경우

http://magiccardirect.co.kr/?utm_source=naver&utm_medium=TB&&utm_campaign=DA


★ GA URL Tag 자동 생성기 공유

업이 광고로 노는 사람인지라 일일히 URL을 만들다 간 컴터 부술수도 있다..

정신건강을 위해서는 태그 생성기를 사용하자 [클릭]


(출처:마인드더 로그 블로그, http://mindthelog.com/2014/07/%EC%BA%A0%ED%8E%98%EC%9D%B8-%ED%83%9C%EA%B7%B8-%EC%BD%94%EB%93%9C-%EB%B0%A9%EB%B2%95/)







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세그먼트


엑셀의 필터 기능과 같이 커스텀 된 지표들을 설정하여
전체의 데이터에서 보고싶은 사항만 발췌하여 데이터 분석이 가능하게 함

디멘션을 적용하는 것은 1가지 디멘션만 발라낼수 있지만, 세그먼트를 적용하게되면
다양한 것을들 한꺼번에 발라서 원하는 것만 볼 수 있음

예) A라는 사이트에서 PC의 크롬 브라우저를 통해 방문한, 신규 유입 유저 / 재방문 유저의 값을 확인하려면
세그먼트를 통해서 발라야 하고, 이러한 항목들은 다른 GA 분석자들과 공유할 수 있다는 점!




https://support.google.com/analytics/answer/6086051?hl=ko&vid=1-635810037922328024-2725878070

공통의 속성을 공유하는 세션 또는 사용자의 집합입니다. 세그먼트를 이용하면 세션 또는 사용자의 그룹을 구분하고 분석하여 더욱 효과적인 분석을 수행할 수 있습니다.

세그먼트를 이용하면 데이터의 하위 집합을 선별하여 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 마케팅 채널별로 분류하여 어느 채널이 구매 증대에 기여했는지 알아볼 수 있습니다. 데이터의 세그먼트를 자세히 살펴보면 전체 데이터에 변화를 가져온 원인을 효과적으로 파악할 수 있습니다.


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