GA4 데이터를 Looker Studio로 가져오는 6가지 방법

새로운 GA4 API 할당량이 적용되었으므로 기본 GA4 커넥터를 사용하는 Looker Studio 보고서가 자주 중단될 수 있습니다. 다행히도 사용할 수 있는 대안이 많이 있습니다. 보고 요구 사항에 맞는 안정적인 보고서를 생성하기 위한 6가지 경로를 탐색하여 이러한 대안이 어떻게 다른지 알아 보려면 계속 읽으십시오.

더 쉬운 데이터 탐색보다 빠르게 로드되는 보고서를 선호하십니까? 얼마나 많은 GA4 속성을 관리하고 있으며 얼마나 큰가요? 게임을 시작하고 데이터 웨어하우스 열차에 뛰어들고 싶습니까? 보고 요구 사항에 따라 다양한 기술이 최선의 선택이 될 것입니다.

소셜 미디어 채널에서는 2023년에 무료 분석 데이터가 종료될 것이라는 의미 있는 대화가 있었습니다. 한 푼도 지출하지 않고 GA4 데이터를 Looker Studio로 가져올 수 있는 방법이 여전히 있지만 계속 증가하는 데이터 볼륨, 추적하려는 마이크로 서비스의 증가, 정교한 수준의 데이터 혼합이 필요한 문제에 직면해 있습니다. 게다가 과거 데이터를 간편하게 확인하고 싶다면 2023년은 현재 데이터 파이프라인을 검토하고 싶은 해가 될 수 있습니다.

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• API 할당량은 어디에나 있습니다.
• Looker Studio에서 데이터 조작을 해야 합니까?
• 여전히 Supermetrics GA4 커넥터를 사용해야 하는 이유
• 스프레드시트를 사용하여 데이터 웨어하우스 구축
• 귀하의 필요에 맞는 설정은 무엇입니까?

GA4 할당량의 최신 변경사항을 확인하지 못하셨나요?

Looker Studio에서 Google 애널리틱스 4 API 할당량의 한계를 극복하는 방법

기사를 읽다

API 할당량은 어디에나 있습니다.

데이터를 Looker Studio로 가져오는 다양한 옵션을 검토하기 전에 오늘날 대부분의 마케팅 담당자가 Looker Studio를 어떻게 사용하는지 검토해 보겠습니다.

Looker Studio에서 새 데이터 소스를 만들 때 700개가 넘는 커넥터 중에서 선택할 수 있습니다. 이러한 커넥터의 대부분은 서비스의 API와 직접 통신하며 이것이 가장 현명한 방법인지 묻지 않았습니다.

우리의 데이터베이스 전문가와 대화할 때 할당량을 적용하지 않는 SaaS 공급자의 단일 API가 없다는 것이 분명해졌습니다. Supermetrics의 엔지니어링 관리자인 Valery Khudoborodov는 "많은 양의 물건을 보관하는 것은 저렴하지만 이동하는 데는 비용이 많이 들고 종종 복잡합니다."라고 말했습니다.

데이터 웨어하우스가 API에 비해 훨씬 뛰어난 성능을 보이는 이유를 묻자 Kurre Stahlberg는 다음과 같이 설명했습니다.

“기억해야 할 한 가지는 API 리소스가 일반적으로 모든 API 사용자 간에 공유되므로 일반 사용자를 위해 프로비저닝된다는 것입니다. 대조적으로 데이터베이스는 일반적으로 귀하만을 위한 것이며 일반적으로 과도하게 프로비저닝됩니다. API는 속도 제한 및 할당량을 적용하여 과도한 사용을 처리합니다. 데이터베이스는 충돌을 통해 과도한 사용을 처리합니다.”

Kurre Stahlberg, 수석 보안 엔지니어, Supermetrics

결국 '만약'이 아니라 '언제'가 더 문제였을 것입니다.

Looker Studio에서 데이터 조작을 해야 합니까?

구글에서 로그아웃하고 Looker Studio 홈페이지에 접속하면 아래와 같은 상품설명이 나옵니다.

당신은 아마도 이 라인을 이미 몇 번 읽었을 것입니다. 여기에는 새로운 것이 없습니다. 그러나 데이터 정리, 데이터 준비, 데이터 조작 및 데이터 혼합과 같은 누락된 키워드에 집중하십시오.

그에 대한 언급은 없지만, 우리는 데이터 정리 및 준비를 위해 Looker Studio 기능을 사용하고 있으며, 연초에 Looker Studio가 더 고급 데이터 혼합 기능을 출시했을 때 우리는 황홀했습니다.

Himanshu Sharma는 이를 "Looker Studio 사용자의 99%가 저지르는 신인 실수"라고 부릅니다. “Looker Studio는 데이터 조작을 위한 것이 아닙니다. 스프레드시트나 데이터 웨어하우스가 아닙니다.”

Himanshu에 완전히 동의하지는 않지만 그의 선언문에서 더 논의할 가치가 있는 두 가지 주장을 선택했습니다.

1. Looker Studio에서 데이터를 조작하면 특히 대규모 데이터 세트를 사용할 때 보고서 속도가 느려집니다.
2. Looker Studio에서 데이터를 조작하면 불필요하게 사용하기 어렵습니다.

내 경험상 데이터 조작으로 인해 보고서 속도가 느려진다고 말할 수는 없지만 충분히 큰 데이터 세트로 작업한 적이 없을 수 있습니다. 그러나 보고 속도를 늦추는 것은 여러 소스의 데이터를 혼합하는 것입니다. 그러나 그 이유는 두 API가 데이터를 로드할 때까지 기다려야 한다는 사실보다 혼합이 적기 때문입니다.

스프레드시트에서 데이터를 조작하는 것이 Looker Studio보다 쉽다면 선호도의 문제일 수 있습니다. 데이터를 필요한 형식으로 가져오는 것이 항상 쉬운 것은 아니라는 점에 동의합니다.

그러나 스프레드시트와 데이터 웨어하우스에 대해 이야기해야 할 다른 이유가 있습니다.

스프레드시트 및 데이터 웨어하우스

먼저 데이터를 스프레드시트나 데이터 웨어하우스로 가져오면 데이터 시각화와 별도로 데이터를 조작할 수 있습니다.

예를 들어 Google Sheets는 Looker Studio와 유사한 기능 세트를 제공합니다. 즉, Looker Studio로 데이터를 가져오기 전에 데이터를 정리, 조작 또는 혼합할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스에서는 일반적으로 이러한 작업에 SQL을 사용하지만 여기에서도 상황이 발전하고 있으며 시각적 도구에 대한 액세스가 점점 더 많아지고 있습니다.

속도

깔끔한 데이터를 Looker Studio로 가져올 때 빠른 보고서가 가장 확실한 결과입니다. 느린 API의 두 데이터 소스를 혼합하려고 시도한 적이 있습니까? 결과를 사용할 수 없게 될 수 있습니다. 먼저 데이터를 스프레드시트로 가져오면 이미 큰 차이가 있습니다.

BigQuery와 같은 데이터 웨어하우스를 사용하면 대규모 데이터 세트에서도 속도가 빨라집니다. BigQuery는 가장 자주 사용하는 데이터를 지능적으로 캐싱하여 많은 SQL 쿼리를 가속화하는 빠른 메모리 내 분석 서비스인 BI Engine을 사용합니다.

과거 데이터

전년 대비(YoY) 비교를 하려면 최소 2년치 데이터가 필요합니다. 그리고 전년도에 대유행이 있었다면 진행 상황을 제대로 평가하기 위해 훨씬 더 거슬러 올라가고 싶을 것입니다. 과거 데이터는 이전 성능을 벤치마킹하는 데 중요합니다.

많은 API가 데이터에 대한 평생 액세스를 약속했습니다. 그러나 규칙이 변경되어 Facebook 광고 데이터에 37개월 동안 계속 액세스할 수 있지만 GA4의 데이터 보존 기간은 14개월입니다.

보고에 더 많은 노력을 기울이고 더 많은 사람들이 보고서에 의존할수록 데이터 웨어하우스로 이동해야 하는 이유가 더 많아집니다. 소유권을 가져 자산을 보호하십시오.

여전히 Supermetrics GA4 커넥터를 사용해야 하는 이유

방대한 데이터 세트의 경우에도 빠른 보고서와 데이터 소유는 데이터 웨어하우스로 전환하기 위한 좋은 논거입니다. 그러나 모든 사용 사례에 적용되지 않을 수 있습니다. Looker Studio 커넥터를 계속 사용해야 하는 이유는 여전히 많습니다.

의심의 여지 없이 여전히 커넥터를 사용하는 것이 데이터에 액세스하는 가장 빠른 방법입니다. 몇 분 안에 보고서에 전 세계와 공유할 수 있는 숫자가 있습니다.

보고서의 모든 측정기준 및 측정항목에 즉시 액세스할 수 있으면 데이터세트를 더 빨리 발견하고 다른 방법으로 감독했을 수 있는 측정항목을 탐색할 수 있습니다. 보고하려는 지표와 차원을 정확히 알고 있는 경우 스프레드시트 또는 데이터 웨어하우스를 사용하십시오. 그때까지는 데이터 양이 충분히 적으면 커넥터를 사용하십시오.

그러나 사용 가능한 리소스를 최대화하기 위해 동시 요청 및 캐싱을 제한하여 API 할당량을 준수하는 고품질 커넥터를 사용해야 합니다.

Supermetrics에서는 지난 몇 주 동안 API 할당량 오류를 면밀히 모니터링했습니다. GA4 커넥터를 개선하기 위해 계속 노력하고 있지만 고객의 92%가 할당량 오류를 경험한 적이 없으며 94%는 쿼리의 5%에서만 오류를 보았다는 사실을 공유할 수 있습니다.

기본 커넥터에 문제가 있고 보고 요구 사항이 업계의 95번째 타일 내에 있다고 생각하는 경우 Supermetrics 커넥터를 테스트할 수 있습니다.

스프레드시트 대 데이터 웨어하우스

스프레드시트와 데이터 웨어하우스 모두 데이터 준비와 시각화를 분리하는 데 도움이 됩니다. 그렇지 않으면 이 두 가지 접근 방식에는 공통점이 거의 없습니다.

로우테크 솔루션

Google 스프레드시트 및 데이터 추출 커넥터는 유효한 옵션이지만 저장 공간이 부족합니다. 데이터 추출 커넥터는 100MB로 제한되며 Google 스프레드시트의 각 탭은 천만 셀로 제한됩니다.

월간 방문자 수가 1,000명인 사이트의 경우 데이터 추출 또는 Google 스프레드시트를 사용하여 매우 세분화된 데이터(9개 측정기준 및 14개 측정항목)와의 전년 대비 비교가 불가능합니다.

데이터 웨어하우스 솔루션

요구 사항이 스프레드시트보다 커지면 데이터 웨어하우스 사용을 고려해야 합니다. 매우 합리적인 가격으로 거의 무제한의 스토리지를 사용할 수 있으며 BigQuery 전송을 사용하여 데이터를 백필할 수 있습니다.

더 빠른 보고서를 제공하는 다른 솔루션은 없지만 상황이 약간 더 복잡해집니다.

GA4의 무료 기능을 사용하여 데이터를 BigQuery로 내보내는 경우 새로운 데이터 저장 방법에 직면하게 됩니다. BigQuery는 데이터를 중첩된 형식으로 저장하며 Looker Studio에서 데이터를 사용하기 전에 플랫 테이블을 만들어야 합니다. 반면에 이것은 SQL 지식과 많은 계획이 필요합니다.

Supermetrics 창고 커넥터를 사용하면 작업이 훨씬 쉬워집니다. Supermetrics의 표준 스키마를 사용하여 준비 없이 GA4 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 한 줄의 코드를 작성하지 않고도 사용자 정의 스키마를 생성할 수 있습니다. 모든 것이 그래픽 UI로 처리됩니다.

데이터를 정리하려면 Looker Studio보다 훨씬 적은 코딩이 필요합니다. Supermetrics Teamsite에서 고객은 조건, 기능 및 조회를 사용하여 사용자 지정 차원 및 지표를 만들 수 있습니다.

“내가 SQL을 작성합니까? 예. SQL을 작성하시겠습니까? 아니요, 저는 마케터이고 이것이 제가 가장 잘하는 일입니다.”

JJ Reynolds, Mediaauthentic 마케팅 + 분석 책임자

확실히 학습 과정이 있지만 보고를 위해 창고를 설정한 후에는 더 이상 돌아가고 싶지 않을 것입니다. 데이터 웨어하우스에 대해 배울 수 있는 좋은 출발점은 Anna Shutko와 Evan Kaeding의 "마케팅 데이터 웨어하우스를 구축하기 위해 알아야 할 모든 것" 웨비나입니다.

스프레드시트를 사용하여 데이터 웨어하우스 구축

나는 영리한 해결 방법으로 커뮤니티를 자주 놀라게 하는 가장 잘 알려진 Looker Studio 전문가 중 한 명인 Mehdi Oudjida와 이 주제에 대해 논의하고 있었습니다.

“Supermetrics 커넥터를 사용하여 매일 GA4 데이터를 스프레드시트로 가져올 수 있습니다. Google 시트를 BigQuery에 연결하고 쿼리를 예약하여 대상 테이블에 데이터를 추가하고 저렴한 비용으로 데이터 웨어하우스를 확보하세요.”

Mehdi Oudjida, 디지털 분석 전문가

이 방법에는 약간의 SQL 지식이 필요하며 체인의 단계 중 하나가 실패할 경우 데이터의 무결성을 보장하기 위해 몇 가지 보호 장치를 마련해야 합니다. 그러한 파이프라인을 설정하는 것은 로켓 과학이 아닙니다. 데이터 웨어하우스의 이점을 경험할 수 있는 위험이 적은 접근 방식입니다.

귀하의 필요에 맞는 설정은 무엇입니까?

우리는 마케팅 데이터를 Looker Studio로 가져오는 많은 옵션을 보았습니다. 귀하의 필요에 맞는 설정은 무엇입니까? 의사 결정 과정을 좀 더 쉽게 하기 위해 올바른 질문을 하는 데 사용할 수 있는 의사 결정 트리를 만들었습니다.

필요에 맞는 설정

GA4 데이터를 Looker Studio로 가져오는 6가지 방법

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GA4 할당량 한도를 과거의 이야기로 만들기

새로운 GA4 할당량 제한에 문제가 있는 경우 마케팅 데이터를 Looker Studio로 가져오는 방법을 수정해야 할 수 있습니다. 보다 안정적인 커넥터부터 스프레드시트, 데이터 웨어하우스에 이르기까지 다양한 옵션이 있습니다. 이 기사가 다양한 가능성에 대한 명확한 그림을 얻고 올바른 선택을 하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 어디서부터 시작해야 할지 여전히 확신이 서지 않는다면 저희 팀과 함께 데모를 예약할 수 있습니다. 저희는 항상 기꺼이 도와드리겠습니다.

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저자 소개

Supermetrics의 데이터 시각화 책임자인 Ralph는 최초의 상용 Looker Studio 차트 라이브러리(Looker Studio의 한계를 뛰어넘을 수 있는 데이터 시각화 모음)를 구현하는 작업을 하고 있습니다.