AI 시대, GA4의 맹점을 넘어선 '보이지 않는 사용자' 트래픽 측정 전략
🤖 AI 추천
AI 기반 검색 플랫폼의 부상으로 인해 기존의 웹 트래픽 측정 방식이 한계에 봉착하고 있음을 인지하고, 새로운 측정 및 분석 방법론을 모색하는 마케터, 분석가, 비즈니스 리더에게 본 콘텐츠를 추천합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 트렌드
AI 기반 검색 플랫폼(ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews 등)의 확산으로 사용자가 콘텐츠를 소비하되 클릭 없이 정보를 얻는 'Zero-click' 환경이 도래하며, 기존 Google Analytics(GA4)로는 파악할 수 없는 새로운 형태의 트래픽이 발생하고 있습니다.
주요 변화 및 영향
- AI 검색의 부상: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews와 같은 AI 플랫폼은 콘텐츠를 요약하고 답변을 직접 제공하여 사용자의 웹사이트 방문을 줄입니다.
- GA4의 측정 한계: AI 봇은 JavaScript를 실행하지 않고, GA 태그를 로드하거나 쿠키를 설정하지 않아 GA4에서 전혀 감지되지 않습니다.
- 데이터의 맹점 발생: AI가 생성한 요약본으로 사용자가 정보 습득 및 구매 결정까지 마치게 되면, 웹사이트의 첫 클릭(First-click) 및 전환 퍼널 데이터가 왜곡되어 ROI 분석에 심각한 오류를 초래합니다.
- '보이지 않는 사용자'의 등장: AI 봇은 실제 사용자와 다르지만 콘텐츠를 소비하고 영향을 미치므로, 이를 '보이지 않는 사용자'로 인식하고 측정해야 합니다.
- CTR의 중요성 증대: AI 요약본과 차별화되는 고유한 가치 제안, 호기심 유발, 메타 데이터 최적화를 통해 사용자의 클릭을 유도하는 것이 필수적입니다.
트렌드 임팩트
GA4에만 의존하는 것은 AI 시대의 데이터 맹점을 간과하는 위험한 행위이며, 시장에서의 잘못된 의사결정을 야기할 수 있습니다. 따라서 AI 시대에 맞는 새로운 측정 및 분석 도구와 전략 도입이 시급합니다.
업계 반응 및 전망
GA4가 더 이상 진실의 유일한 출처가 될 수 없음을 인지하고, 서버 로그 분석, Plausible, 또는 하이브리드 솔루션 등으로 측정 범위를 확장해야 합니다. AI 봇을 안내하고 사용자 클릭을 유도하기 위한 콘텐츠 최적화 및 구조화된 데이터(Schema.org) 활용이 중요해질 것입니다.
📚 실행 계획
GA4 외에 서버 로그 분석, Plausible, 또는 기타 로그 기반 분석 솔루션을 보조적으로 도입하여 AI 봇 트래픽을 포함한 전체적인 트래픽을 파악합니다.
분석 도구
우선순위: 높음
AI 요약본에서 제공하지 못하는 고유한 가치를 제공하거나 호기심을 자극하는 매력적인 제목과 설명(meta title, description)으로 변경하여 클릭률(CTR)을 높입니다.
콘텐츠 최적화
우선순위: 높음
Schema.org 마크업을 활용하여 AI 봇이 콘텐츠를 더 잘 이해하고 중요 정보를 추출하여 인용할 수 있도록 구조화된 데이터를 적용합니다.
데이터 구조화
우선순위: 중간