1. Google Analytics의 측정 기준 해결
오늘날의 측정 환경에서 기업은 복잡한 다중 플랫폼 여정을 이해하고 사용자 개인 정보 보호를 우선시해야 하는 새로운 과제에 직면해 있습니다. Google Analytics는 이러한 진화하는 측정 표준을 해결하고 비즈니스 성공을 지원할 수 있는 유연성을 제공합니다. 웹사이트와 앱 전반에서 통합된 사용자 여정을 확인하고, Google의 머신 러닝 기술을 사용하여 새로운 통찰력을 발견하고 예측하며, 변화하는 생태계에 발맞춰 설계되었습니다. Google Analytics의 주요 구성 요소는 웹사이트와 앱 전반에서 통합된 사용자 여정을 측정하는 동시에 진화하는 개인 정보 보호 환경에 대처할 수 있도록 지원합니다. 이는 데이터 제어, 동의 모드 및 모델링 기능을 통해 달성됩니다. Google Analytics는 사용자가 데이터 수집에 동의하는 경우 관련 측정 기능이 기본 동작으로 처리되도록 합니다. 사용자가 동의를 거부하면 관련 측정 기능이 그에 따라 동작을 조정하고 Google의 AI를 사용하여 데이터의 격차를 채웁니다. 이러한 방식으로 Google Analytics는 사용자 선택을 존중하는 적응형 개인 정보 보호 중심 방식으로 구축된 기술을 통해 웹사이트 및 앱 성능에 대한 정확한 그림을 제공합니다.
2. 데이터 삭제 도구를 활용한 개인 정보 보호 강화
Google Analytics는 향상된 속성 및 사용자 수준 데이터 제어와 업데이트된 데이터 수집 방법을 통해 기업이 고객 동의를 지속적으로 존중하고 진화하는 산업 규정을 준수하도록 지원합니다. 데이터 삭제 도구를 사용하면 데이터 삭제 요청에 직접 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 맞춤 이벤트를 사용하여 URL을 전송하고 URL에 개인 식별 정보가 의도치 않게 포함된 경우 데이터 삭제를 사용하여 해당 맞춤 이벤트에서 해당 정보가 포함된 매개변수를 제거할 수 있습니다. 데이터 삭제 요청을 예약하려면 먼저 관리자 메뉴를 열고 ‘데이터 수집 및 수정’에서 ‘데이터 삭제 요청’을 선택합니다. 이 옵션이 보이지 않으면 Google Analytics 속성에서 이러한 변경을 수행할 수 있도록 편집자 역할이 있는지 확인해야 합니다. 다음으로 ‘데이터 삭제 요청 예약’을 선택하고 삭제할 데이터 유형을 선택합니다. 시작 및 종료 날짜를 선택하여 삭제할 데이터의 기간을 설정합니다. 선택한 데이터 삭제 유형에 따라 추가 정보를 제공해야 할 수도 있습니다. 모든 정보를 입력했으면 ‘요청 예약’을 클릭하고 삭제를 확인합니다. 삭제 요청을 제출하면 편집자 역할 사용자는 이메일을 통해 요청 알림을 받고 모든 편집자는 테이블에서 요청을 클릭하고 ‘삭제 취소’를 선택하여 생성 시점으로부터 7일 이내에 요청을 취소할 수 있습니다. 7일의 유예 기간 동안 보고서 및 분석에서 요청된 데이터는 이미 삭제된 것처럼 생략되므로 결과를 미리 보고 예상대로인지 확인할 수 있습니다. 요청 처리는 삭제할 데이터 양에 따라 7일에서 63일이 소요될 수 있습니다. 데이터 삭제 API를 사용하여 이러한 삭제 요청을 생성하고 관리할 수도 있습니다. Google Analytics는 개별 IP 주소를 기록하거나 저장하지 않으므로 해당 데이터가 수집되거나 저장되지 않으므로 삭제를 요청할 필요가 없습니다.
3. 동의 모드와 AI 기반 모델링을 통한 데이터 격차 해소
Google Analytics의 동의 모드를 사용하면 사용자 쿠키 또는 앱 식별자 동의 상태를 Google에 알릴 수 있습니다. 태그는 사용자 선택을 존중하도록 동작을 조정하여 사용자가 수집할 데이터를 선택할 수 있도록 합니다. 이는 웹사이트 소유자가 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 설계되었습니다. 이러한 규정은 기업이 특정 유형의 데이터를 수집하기 전에 사용자 권한을 요청하도록 요구합니다. 동의 모드를 통해 웹사이트 소유자는 데이터 처리에 대한 사용자 동의 상태에 따라 Google 태그의 동작을 조정할 수 있습니다. 이러한 태그 설정은 Google 태그 및 Google 태그 관리자를 사용하는 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 동의 모드를 사용하면 사용자가 동의를 부여하면 관련 측정 기능이 기본 동작으로 처리됩니다. 그러나 사용자가 동의를 거부하면 관련 측정 기능이 그에 따라 동작을 조정합니다. 그런 다음 Analytics는 Google의 AI를 사용하여 데이터의 격차를 채웁니다. 그 결과는 웹사이트 및 앱 성능에 대한 정확한 그림을 나타내는 데이터 세트이며, 이러한 결과를 제공하는 기술이 사용자 선택을 존중하는 적응형 개인 정보 보호 중심 방식으로 구축되었다는 것을 알 수 있습니다. 사용자 행동이 변화하고 사람들이 Analytics의 쿠키 스토리지를 거부하거나 한 장치에서 다른 장치로 전환하면 수집되는 데이터에 격차가 발생할 가능성이 높습니다. Google Analytics는 Google의 AI 및 머신 러닝 기능을 사용하여 관찰 가능한 데이터가 없는 경우 사용자 여정을 모델링합니다. 모델링은 일반적으로 기존 데이터를 분석하고 미래 또는 누락된 데이터에 대한 예측을 수행하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 사용하는 프로세스를 의미합니다. Google Analytics는 머신 러닝 모델을 통합하여 사용자 행동에 대한 고급 통찰력을 제공하고 기업이 온라인 성과를 이해하고 예측하고 최적화하도록 지원합니다. 또한 행동 모델링을 사용하여 Analytics 쿠키 동의가 거부된 앱 및 웹 트래픽의 격차를 채우거나 전환 모델링을 사용하여 관찰 가능한 데이터에서 학습한 추세를 기반으로 누락된 이벤트를 적절한 소스에 정확하게 귀속시키는 데 사용할 수 있습니다. 개인 정보 보호 임계값이 높아짐에 따라 이벤트를 정확하게 측정하고 각 채널의 영향을 이해하는 새로운 방법이 필요하며, 이는 기업이 디지털 광고 지출을 최적화하고 최대한 활용하는 데 필수적입니다.
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