GA4 계정과 속성 만들기

PART 1에서는 GA4가 무엇인지, 어떤 순서로 시작하면 좋은지 살펴봤습니다.

이제 실제로 Google Analytics 4, 구글애널리틱스 설정을 시작합니다.

기본 구조는 이렇습니다.

Google Analytics 계정
→ GA4 속성
→ 데이터 스트림
→ 웹사이트/앱

이번 글에서는 GA4 계정과 GA4 속성까지만 다룹니다.

데이터 스트림 연결과 태그 설치는 다음 글에서 이어갑니다.

1. Google Analytics에 접속하자

먼저 Google 계정으로 Google Analytics에 로그인합니다.

Analytics를 처음 사용한다면 새 계정과 속성을 만드는 설정 화면이 나타납니다.

이미 Analytics를 사용 중이라면 기존 계정이 보일 수 있습니다.

같은 비즈니스라면 새 계정을 무조건 만들기보다, 기존 계정 안에 새 속성을 만드는 것이 더 적절할 수 있습니다.

2. 계정과 속성은 무엇이 다를까?

초보자가 가장 먼저 헷갈리는 지점입니다.

쉽게 구분하면 이렇습니다.

계정(Account) = Analytics 전체를 관리하는 큰 단위
속성(Property) = 실제 서비스 데이터를 수집하고 분석하는 공간

예를 들어 STARTMKTG라는 비즈니스를 운영한다면 이런 구조가 자연스럽습니다.

STARTMKTG 계정
→ STARTMKTG 속성

계정은 관리의 큰 틀이고, 속성은 실제로 숫자를 보고 분석하는 공간이라고 생각하면 됩니다.

3. 새 계정을 만들어야 하는 경우

새 Google Analytics 계정이 필요한 경우는 대체로 이렇습니다.

Analytics를 처음 사용하는 경우
완전히 다른 회사나 비즈니스를 따로 관리해야 하는 경우

이미 같은 비즈니스의 계정이 있다면, 그 계정 안에 속성을 추가하는 방식을 먼저 검토하세요.

사이트마다 계정을 새로 만드는 방식은 관리가 복잡해지기 쉽습니다. 처음에는 추천하지 않습니다.

4. Google Analytics 계정을 만들자

새 계정을 만든다면 계정 이름부터 정합니다.

회사나 조직을 나중에 알아보기 쉬운 이름이 좋습니다.

예를 들면 STARTMKTG처럼 비즈니스 단위로 짧게 짓는 방식이 무난합니다.

데이터 공유 관련 설정이 보이면, 내용을 확인한 뒤 필요한 항목만 선택하세요.

지금 단계에서는 항목을 모두 외울 필요는 없습니다. 무엇을 공유하는지 읽고 선택하는 정도면 충분합니다.

5. GA4 속성을 만들자

계정 다음으로 속성을 만듭니다.

속성 생성 과정에서 보통 이런 항목을 설정합니다.

속성 이름
보고 시간대
통화
업종
비즈니스 규모
비즈니스 목표

하나하나 완벽할 필요는 없지만, 시간대와 통화처럼 나중에 자주 영향을 주는 값은 신중하게 고르는 편이 좋습니다.

6. 속성 이름

속성 이름은 나중에 여러 속성이 생겨도 알아보기 쉬운 이름이 좋습니다.

예를 들면 이렇습니다.

STARTMKTG
STARTMKTG Website
STARTMKTG App

지나치게 복잡한 naming rule을 만들 필요는 없습니다.

도메인명을 그대로 써야 하는 것도 아닙니다. 팀원들이 바로 알아볼 수 있는 이름이 더 중요합니다.

7. 보고 시간대

보고 시간대는 보고서의 날짜 기준에 영향을 줍니다.

비즈니스가 한국을 중심으로 운영된다면 대한민국 시간대를 선택하는 것이 자연스럽습니다.

예를 들어 “어제 방문자 수”를 볼 때, 어느 시점부터 어제인지가 이 설정에 따라 달라질 수 있습니다.

나중에 바꾸는 것도 가능하지만, 처음 설정할 때 운영 기준에 맞게 고르는 편이 덜 헷갈립니다.

8. 통화

통화는 매출이나 수익을 표시할 때 쓰는 기준입니다.

한국 원화로 운영한다면 KRW를 선택하는 것이 자연스럽습니다.

글로벌 서비스라도, 실제 경영과 분석에서 어떤 통화를 기준으로 보는지에 맞춰 선택하세요.

통화는 보고서에서 금액을 어떻게 보여줄지에 영향을 줍니다.

9. 업종과 비즈니스 규모

업종과 비즈니스 규모는 가장 가까운 값을 선택하면 됩니다.

우리 비즈니스와 글자 하나까지 완벽히 일치할 필요는 없습니다.

이 정보는 기본 설정이나 추천 보고서 구성 등에 영향을 줄 수 있습니다.

처음에는 “가장 비슷한 선택” 정도로 진행해도 충분합니다.

10. 비즈니스 목표

비즈니스 목표는 Analytics를 어떤 목적으로 쓰는지에 가까운 값을 고르면 됩니다.

예를 들어 매출 측정, 잠재고객 확보, 온라인 판매처럼 실제 사용 목적에 가까운 항목을 선택합니다.

이 선택은 기본 보고서 구성 등에 영향을 줄 수 있습니다.

다만 한 번 골랐다고 해서 다른 분석을 못 하게 막는 설정은 아닙니다. 너무 부담스럽게 생각할 필요는 없습니다.

11. 약관 확인과 생성

설정을 마쳤다면 약관을 확인하고 속성을 생성합니다.

여기까지 끝나면 GA4에서 데이터를 받을 공간은 준비된 상태입니다.

하지만 웹사이트에서 데이터가 바로 들어오는 것은 아닙니다.

아직 웹사이트나 앱을 연결하지 않았기 때문입니다.

12. 속성을 만들었다고 측정이 시작된 것은 아니다

이 차이를 분명히 기억해 두세요.

GA4 데이터 받을 공간 = 준비 완료
웹사이트 연결 = 아직

속성을 만든 것은 Analytics 안에 분석 공간을 만든 것입니다.

실제 측정을 시작하려면 다음 단계가 필요합니다.

웹 데이터 스트림(Data stream) 만들기
Google 태그로 웹사이트 연결하기

이 부분은 다음 글에서 이어서 설명합니다.

13. 계정 구조를 너무 복잡하게 만들지 말자

한 비즈니스, 한 웹사이트라면 대체로 이렇게 단순하게 시작해도 됩니다.

Analytics 계정 1
→ GA4 속성 1
→ Web data stream 1

처음부터 광고용, 블로그용, 모바일용처럼 근거 없이 속성을 많이 나누면 관리가 어려워집니다.

필요할 때 구조를 확장해도 늦지 않습니다. 처음에는 단순하게 시작하는 편이 좋습니다.

14. 운영용과 테스트용 데이터

개발 중이거나 테스트 트래픽이 섞일 수 있습니다.

그렇다고 무조건 별도 계정이나 속성을 만들 필요는 없습니다.

내부 트래픽 제외, 테스트 환경 구분, 별도 속성 사용 여부는 설치와 운영 단계에서 판단하면 됩니다.

지금은 먼저 운영할 기본 계정과 속성을 깔끔하게 만드는 데 집중하세요.

15. GA4 계정과 속성을 만들 때 기억할 것

계정과 속성을 만들 때는 아래를 점검해 보세요.

Google Analytics에 Google 계정으로 로그인한다
기존 계정을 재사용할지, 새 계정을 만들지 정한다
계정 이름은 회사나 조직을 알아보기 쉽게 짓는다
GA4 속성을 생성한다
속성 이름은 나중에 헷갈리지 않게 짓는다
보고 시간대는 비즈니스 운영 기준으로 선택한다
통화는 실제 분석 기준에 맞게 선택한다
업종은 가장 가까운 값을 고른다
비즈니스 규모도 가장 가까운 값을 고른다
비즈니스 목표는 Analytics 사용 목적에 가깝게 선택한다
다음 단계는 데이터 스트림과 Google 태그 연결이다

16. 정리

쉽게 다시 정리하면 이렇습니다.

계정 = Analytics 전체를 관리하는 큰 공간
속성 = 서비스 데이터를 수집하고 분석하는 공간

속성을 만들었다면 GA4를 시작할 자리는 마련된 것입니다.

다음 글에서는 웹사이트에 GA4를 설치하기 위해 데이터 스트림을 만들고 연결하는 방법을 알아보겠습니다.