전환 모델링은 구글이 직접 측정하지 못한 전환을, 측정된 비슷한 사용자들의 데이터로 추정해 보고서에 더하는 방법입니다. 구글 애즈의 「전환수」 열과 GA4의 주요 이벤트·기여 분석 보고서에는 관찰된 전환과 모델링된 전환이 함께 들어 있는데요. 그래서 최근 며칠의 숫자가 나중에 바뀌기도 하고, 보고서와 원본 데이터의 숫자가 다르게 보이기도 합니다.
"어제 본 전환 수가 오늘 다시 보니 늘어 있네?" 광고 보고서를 매일 들여다보시는 분이라면 한 번쯤 이런 경험이 있으셨을 텐데요. 추적 코드가 고장 난 걸까 걱정하기 전에, 구글이 보고서에 추정한 전환을 섞어서 보여 준다는 사실을 알고 계시면 숫자를 훨씬 편하게 읽을 수 있습니다. 이번 글에서는 전환 모델링이 무엇인지, 왜 필요한지, 구글 애즈와 GA4에서 어떻게 보이는지 정리해 보겠습니다.
1. 전환 모델링이란 무엇일까요?
Google Ads 도움말 「모델링된 온라인 전환 정보」는 모델링된 전환을 개별 사용자를 식별하지 않는 데이터로, 직접 관찰할 수 없는 전환을 추정하는 것이라고 설명합니다. 여기서 눈여겨볼 점은 구글이 예측하는 대상인데요. 구글은 전환이 일어났는지를 예측하는 것이 아니라, 이미 일어난 전환이 광고 상호작용에서 비롯됐는지를 예측한다고 밝히고 있습니다.
조각이 몇 개 빠진 퍼즐을 떠올리면 이해가 쉬운데요. 빠진 자리 주변의 무늬와 색을 보면 그 칸에 어떤 그림이 있었을지 꽤 그럴듯하게 짐작할 수 있죠. 전환 모델링도 비슷하게, 측정이 되는 사용자 무리 중에서 측정이 안 되는 무리와 행동이 같거나 비슷한 쪽의 데이터를 보고 빈칸을 채웁니다. 도움말은 이때 기기 종류, 시간대, 위치, 운영체제 같은 큰 단위의 요소를 고려하고, 광고 채널과 상호작용 유형(노출·클릭)마다 모델을 따로 만든다고 설명합니다.
관찰된 전환에 모델링된 전환을 더한 값이 보고서의 전환수가 됩니다. 막대 길이는 개념을 보여 주기 위한 것이며 실제 비율이 아닙니다.
GA4 도움말 「모델링된 주요 이벤트 정보」는 지문(fingerprint) ID처럼 개별 사용자를 알아내려는 방식은 쓰지 않고, 과거 주요 이벤트 비율, 기기 종류, 시간대, 지역 같은 굵직한 데이터를 조합한다고 적고 있습니다. 그렇다면 구글은 왜 이렇게까지 해서 전환을 추정하는 걸까요?
2. 왜 전환을 직접 측정하지 못할까요?
도움말이 드는 이유는 크게 개인정보 보호와 기술적 한계입니다. 모델링이 없으면 보고서에는 측정 가능한 일부 전환만 남고, 그 숫자로 입찰하면 실제보다 적거나 많게 입찰하게 되기 때문입니다. Google Ads 도움말과 위의 두 도움말에 나온 대표적인 경우는 이렇습니다.
| 경우 | 무엇이 막히나 |
|---|---|
| 서드 파티 쿠키 제한 | 사파리·파이어폭스처럼 서드 파티 쿠키를 막는 브라우저에서는 전환을 직접 잴 수 없습니다 |
| 퍼스트 파티 쿠키 기간 제한 | 쿠키 유지 기간을 줄이는 브라우저에서는 그 기간이 지난 뒤의 전환이 끊깁니다 |
| 쿠키 동의 거부 | 광고 쿠키 동의가 필요한 국가에서 사용자가 거부하면 동의 모드가 구글 태그의 쿠키 읽기·쓰기를 막습니다 |
| iOS 앱 추적 투명성(ATT) | 앱에서 기기 ID를 쓸 수 없는 트래픽은 전환 경로를 잇지 못합니다 |
| 교차 기기 | 휴대전화로 광고를 보고 컴퓨터로 구매하면 두 행동이 한 사람의 것으로 연결되지 않습니다 |
동의 배너를 따로 쓰지 않는 사이트라도 브라우저의 쿠키 제한이나 기기를 바꿔 구매하는 경우는 목록에 따로 들어 있어서, 우리 사이트는 모델링과 상관없다고 단정하기는 어려운데요. 그렇다면 이렇게 추정한 전환은 보고서의 어디에 들어가 있을까요?
3. 모델링된 전환은 구글 애즈와 GA4 어디에 보일까요?
두 도구 모두 모델링된 전환을 따로 떼지 않고 관찰된 전환과 합쳐서 보여 줍니다. 다만 숫자가 자리 잡는 데 걸리는 시간과 보이는 위치가 조금 다릅니다.
구글 애즈는 「전환수」 열에, GA4는 핵심 보고서에 모델링된 값이 함께 들어갑니다.
- 구글 애즈: 「전환수」 열에 모델링된 전환과 관찰된 전환이 함께 보고되고, 전환 가치와 기여 경로도 관찰된 전환과 같은 단위로 나옵니다. 이 데이터가 입찰에도 쓰이는데요, 도움말은 모델링된 전환이 완전히 처리되고 안정되기까지 최대 5일이 걸릴 수 있다고 안내합니다.
- GA4: 이벤트·주요 이벤트·기여 분석(Attribution) 같은 핵심 보고서와, 이벤트 범위 측정기준을 고를 수 있는 탐색 분석에 모델링된 데이터가 들어갑니다. 채널별 기여 데이터는 모델 학습에 쓰이느라 전환이 기록된 뒤 최대 12일까지 바뀔 수 있어서, 도움말은 지난주보다 앞에서 끝나는 기간을 고르라고 권합니다.
구글은 모델링된 값을 품질에 대한 확신이 높을 때만 넣는다고 설명하는데요. GA4 도움말에 따르면 모델을 학습시킬 트래픽이 부족하면 모델링된 주요 이벤트를 보고하지 않거나 「직접」(Direct) 채널로 돌립니다. 직접 채널 비중이 유난히 커 보일 때 이 점을 함께 떠올려 보시면 좋겠습니다.
4. 동의 모드 행동 모델링은 무엇이 다를까요?
GA4에는 이름이 비슷한 기능이 하나 더 있습니다. GA4 도움말 「동의 모드 행동 모델링」은 애널리틱스 쿠키를 거부한 사용자의 행동을, 동의한 비슷한 사용자의 행동으로 추정하는 기능인데요. 앞의 전환 모델링이 광고와 전환의 연결을 채운다면, 행동 모델링은 사용자 수, 세션 수, 신규 사용자 같은 사용자 지표를 채운다는 점이 다릅니다.
도움말이 안내하는 조건은 이렇습니다.
- 사이트의 모든 페이지(앱이면 모든 화면)에 동의 모드가 켜져 있어야 합니다.
- 웹은 동의 배너보다 태그가 먼저 로드되고, 동의하지 않아도 구글 태그가 로드되는 구현이어야 합니다.
analytics_storage='denied'이벤트가 하루 1,000개 이상인 날이 7일 이상 있어야 합니다.analytics_storage='granted'로 이벤트를 보낸 일일 사용자가 1,000명 이상인 날이 지난 28일 중 7일 이상이어야 합니다.
도움말은 이 숫자를 채워도 신규·재방문 사용자 비율 같은 다른 요소 때문에 자격이 안 될 수 있다고 덧붙이는데요. 자격을 얻으면 모델링은 자동으로 켜지지만, 보고서에 보이려면 관리 > 데이터 표시 > 보고 ID 에서 「혼합됨」을 골라 저장해야 하고, 속성 편집자 이상 권한이 필요합니다. 보고 ID 도움말에 따르면 혼합됨은 User-ID가 있으면 User-ID를, 없으면 기기 ID를, 둘 다 없으면 모델링을 쓰는 방식입니다. 다른 옵션을 고르면 모델링된 데이터가 보고서에서 빠질 뿐, 수집과 처리에는 영향이 없다고 도움말은 설명합니다.
예시 그림: GA4 관리 > 데이터 표시 > 보고 ID 화면 구조를 단순화했습니다(실제 화면 캡처가 아님).
동의 모드에는 기본 구현과 고급 구현이 있는데요. 구글 태그 개발자 문서에 따르면 기본 구현은 사용자가 동의하기 전까지 태그를 막아 아무 데이터도 보내지 않고, 고급 구현은 동의가 거부된 상태에서도 쿠키 없는 신호를 보냅니다. 그래서 구글 애즈 전환 모델링도 기본 구현은 일반 모델, 고급 구현은 광고주별 모델로 나뉩니다.
5. 전환 모델링이 들어간 숫자는 어떻게 읽어야 할까요?
- 최근 며칠 숫자는 잠정치로 봅니다: 구글 애즈는 최대 5일, GA4 채널 기여는 최대 12일까지 바뀔 수 있습니다. 어제 성과로 바로 판단하기보다 기간을 조금 앞당겨 비교하시길 권합니다.
- 조금 덜 잡힐 수 있습니다: 동의 모드 모델링 도움말은 모델이 과대 예측을 줄이는 쪽으로 만들어져 실제로 일어난 전환 일부가 잡히지 않을 수 있다고 적고 있습니다.
- BigQuery와 숫자가 다를 수 있습니다: GA4 행동 모델링은 잠재고객, 유지율 보고서, 예측 측정항목, BigQuery 내보내기 같은 데이터 내보내기에는 적용되지 않습니다. 원본 데이터와 보고서 숫자가 어긋날 때 먼저 확인할 부분입니다.
- 모델링이 안 되는 경우도 있습니다: 오프라인 전환 가져오기와 주간 전환 수가 아주 적은 계정은 일부 모델링을 받지 못할 수 있습니다.
- 관찰 데이터를 늘리는 것이 먼저입니다: 도움말은 구글 태그, 동의 모드, 향상된 전환을 쓰면 모델 품질이 좋아진다고 권합니다. 관찰된 데이터가 많을수록 빈칸을 더 잘 채울 수 있기 때문입니다.
정리
전환 모델링은 쿠키 제한, 동의 거부, 기기 전환 때문에 끊긴 광고와 전환의 연결을 비슷한 사용자의 관찰 데이터로 추정해 채우는 방법이고, 구글 애즈와 GA4 보고서의 전환 수에는 이 값이 이미 섞여 있습니다. 최근 숫자가 며칠 동안 바뀌는 것도, 보고서와 BigQuery 숫자가 다른 것도 이 구조를 알면 자연스럽게 이해되는데요. 저도 광고 보고서를 볼 때 이 점을 기억해 두려고 정리해 봤고, 세부 조건은 본문에 링크한 도움말을 참고해 주세요.
자주 묻는 질문
- 전환 모델링과 전환 기여 모델은 같은 건가요?
- 다릅니다. 기여 모델은 이미 기록된 전환의 공을 여러 접점에 어떻게 나눌지 정하는 규칙이고, 전환 모델링은 측정되지 않은 광고와 전환의 연결을 추정해 채우는 방법입니다. GA4 기여 설정 도움말의 예시도 주요 이벤트 하나의 공을 여러 접점에 나눠 그 합이 1이 되도록 보여 줍니다.
- GA4에서 모델링된 데이터를 빼고 볼 수 있나요?
- 동의 모드 행동 모델링은 관리 > 데이터 표시 > 보고 ID 에서 혼합됨이 아닌 다른 옵션을 고르면 보고서에서 빠집니다. 수집과 처리는 그대로이고 언제든 다시 바꿀 수 있습니다.
- 동의 모드 기본 구현과 고급 구현은 모델링에서 무엇이 다른가요?
- 기본 구현은 동의 전까지 태그를 막아 데이터를 보내지 않아 구글 애즈 전환 모델링이 일반 모델로 이루어지고, 고급 구현은 동의가 거부돼도 쿠키 없는 신호를 보내 광고주별 모델을 쓸 수 있습니다. GA4 행동 모델링 조건에도 동의하지 않아도 태그가 로드되는 구현이 들어 있습니다.
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