August 9, 2025
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Google Analytics의 동의 모드를 위한 행동 모델링은 개인 정보 보호 중심 측정의 중요한 변화를 나타냅니다. 주요 결과는 사용자가 분석 쿠키를 거부할 때 직접적인 사용자 수준 데이터(예: 세션 길이, 전환)가 캡처되지 않는다는 것입니다. 이를 해결하기 위해 Google Analytics 4(GA4)는 동의를 제공한 사용자로부터 집계된 익명 데이터를 분석하여 동의하지 않은 사용자의 행동을 추론하는 머신 러닝을 적용합니다. 이는 개인 정보 보호 기본 설정을 존중하면서 보고 정확성을 유지합니다.
행동 모델링 적용의 주요 결과는 다음과 같습니다.
데이터 완전성 향상: 행동 모델링을 통해 GA4 속성은 동의 누락으로 인해 발생하는 데이터 격차를 해소하여 참여 및 전환에 대한 지속적인 분석을 지원할 수 있습니다. 연구에 따르면 모델링된 데이터는 동의 거부로 인해 손실된 전환의 최대 70~90%를 복원할 수 있습니다 (Google, 2023; Google 도움말 참조).
데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수: 이 시스템은 동의를 부여한 사용자의 익명화된 데이터에만 의존하므로 GDPR과 같은 개인 정보 보호 규정이 존중되도록 보장합니다. 모델링 과정에서 개별 사용자는 추적되거나 재식별되지 않습니다.
사이트별 모델링: 모델 훈련은 일반적인 글로벌 데이터 세트가 아닌 각 조직의 자체 GA4 속성 데이터를 사용하여 수행됩니다. 이 속성별 접근 방식은 정확성과 관련성을 높이지만 모델링이 활성화되기 전에 최소 관찰 데이터 임계값이 필요합니다.
모델링 기법: 모델은 분류 및 회귀 알고리즘을 사용하여 세션 및 전환과 같은 측정항목을 추정합니다. 결과는 보고서 내에서 집계된 형태로 제공되며, 사용자 수준에서는 절대 제공되지 않습니다.
보고 및 제한 사항: 모델링된 데이터는 GA4 보고서 내에 명확하게 표시되며, 종종 신뢰 구간이나 불확실성 범위가 보완됩니다. 관찰된 데이터가 불충분한 경우(예: 트래픽이 적은 사이트), 모델링이 보류되어 보고가 누락될 수 있습니다.
"동의 모드를 위한 행동 모델링을 통해 조직은 진화하는 개인 정보 보호 기대치를 충족하면서 신뢰할 수 있는 분석을 유지할 수 있습니다" (Bendersky et al., 2021). 이 접근 방식은 고급 머신 러닝을 활용하고, 규제 프레임워크와 일치하며, 직접적인 추적이 점점 더 많은 제한에 직면하더라도 디지털 측정을 위한 실질적인 연속성을 제공합니다.
