최근에는 AI에게 질문만 던져도 데이터 분석 결과를 얻을 수 있는 시대가 됐습니다. 하지만 많은 마케터들이 비슷한 경험을 합니다.
“AI는 똑똑한데 왜 우리 데이터에서는 뻔한 이야기만 할까?”
문제는 AI의 성능이 아닙니다. AI가 읽고 있는 데이터의 구조에 있습니다. 특히 GA4에서는 이벤트와 이벤트 파라미터 설계가 제대로 되어 있지 않으면, 아무리 뛰어난 AI를 연결해도 의미 있는 인사이트를 얻기 어렵습니다.
AI는 이벤트보다 파라미터를 읽는다
GA4는 사용자의 행동을 이벤트(Event) 형태로 저장합니다.
예를 들어 버튼 클릭, 상품 조회, 장바구니 담기, 구매 같은 행동들이 모두 이벤트로 기록됩니다.
하지만 실제 분석에서 중요한 것은 이벤트 자체보다 그 행동에 담긴 세부 정보입니다.
예를 들어 "button_click"이라는 이벤트만 있다면 버튼이 눌렸다는 사실만 알 수 있습니다.
반면 이벤트와 함께 상품명, 카테고리, 가격, 위치 정보 같은 파라미터가 기록된다면 이야기가 달라집니다.
AI는 단순히 "500번 클릭됐다"가 아니라,
어떤 상품이 가장 많이 클릭됐는지
어떤 채널에서 유입된 사용자가 클릭했는지
어떤 버튼이 구매 전환에 영향을 줬는지
까지 분석할 수 있습니다.
즉, AI가 똑똑한 답변을 하기 위해서는 먼저 데이터가 똑똑하게 수집되어 있어야 합니다.
파라미터가 없으면 분석도 멈춘다
실제 현장에서는 이런 일이 자주 발생합니다.
한 프로모션 페이지에 여러 상품이 배치되어 있는데 모든 버튼 클릭 이벤트가 동일하게 "button_click"으로 수집됩니다.
(예시를 위해 ai로 생성한 이미지입니다. 실제 사례 속 광고주의 업종과는 관련이 없습니다)
이 경우 분석 담당자가 물어봅니다.
"어떤 상품이 가장 반응이 좋았나요?"
하지만 GA4에는 버튼 클릭 수만 존재하고 어떤 상품의 버튼인지 구분하는 정보가 없습니다.
결국 AI도 사람도 같은 답변을 할 수밖에 없습니다.
"버튼 클릭은 총 500건 발생했습니다."
숫자는 보이지만 의미는 보이지 않는 상태입니다.
파라미터 설계가 만들어내는 차이
만약 버튼 클릭 이벤트에 상품명, 카테고리, 유입 채널 같은 파라미터가 함께 수집됐다면 어떨까요?
같은 질문에 대한 답변은 완전히 달라집니다.
"로션 카테고리의 A제품이 전체 클릭의 50%를 차지했으며, 네이버 검색광고 유입에서 가장 높은 반응을 보였습니다."
여기서 끝나지 않습니다.
AI는 추가로
어떤 채널에 예산을 늘려야 하는지
어떤 상품을 페이지 상단에 배치해야 하는지
어떤 광고 소재를 확대해야 하는지
까지 제안할 수 있습니다.
결국 AI의 성능 차이가 아니라 데이터 설계의 차이인 셈입니다.
좋은 데이터는 좋은 질문에서 시작된다
많은 기업이 먼저 이벤트를 만들고 나중에 분석을 고민합니다.
하지만 순서는 반대여야 합니다.
가장 먼저 해야 할 질문은 이것입니다.
"우리는 무엇을 분석하고 싶은가?"
이 질문이 정해지면 필요한 데이터가 보입니다.
예를 들어,
"어떤 채널에서 어떤 상품이 가장 잘 팔리는가?"
를 알고 싶다면 상품 카테고리와 유입 채널 파라미터가 필요합니다.
"어떤 버튼이 실제 구매로 이어지는가?"
를 알고 싶다면 버튼 위치나 버튼 유형 정보가 필요합니다.
즉, 분석 목표가 먼저이고 데이터 설계는 그 다음입니다.
AI 시대일수록 데이터 설계가 중요해진다
많은 사람들이 AI가 데이터를 대신 분석해줄 것이라고 기대합니다.
하지만 AI는 없는 정보를 만들어낼 수 없습니다.
GA4에 필요한 정보가 수집되지 않았다면 AI 역시 표면적인 숫자만 보여줄 뿐입니다.
오히려 AI 시대에는 데이터 수집 구조의 중요성이 더 커지고 있습니다.
이벤트 이름을 어떻게 정의할지, 어떤 파라미터를 함께 수집할지, 어떤 기준으로 데이터를 분류할지에 따라 AI가 제공할 수 있는 분석 수준이 완전히 달라지기 때문입니다.
결국 AI가 똑똑한 답을 하지 못하는 이유는 AI가 부족해서가 아닙니다.
좋은 분석은 좋은 프롬프트에서 시작되는 것이 아니라, 좋은 데이터 구조에서 시작됩니다.
GA4를 활용하고 있다면 지금 필요한 것은 새로운 AI 툴이 아니라, 현재 데이터가 어떤 방식으로 수집되고 있는지부터 점검하는 일일지도 모릅니다.
이상일 기자 info@dowaseum.org
[저작권자 ⓒ디지털트렌드코리아 무단 전재-재배포 금지]
최근에는 AI에게 질문만 던져도 데이터 분석 결과를 얻을 수 있는 시대가 됐습니다. 하지만 많은 마케터들이 비슷한 경험을 합니다.
“AI는 똑똑한데 왜 우리 데이터에서는 뻔한 이야기만 할까?”
문제는 AI의 성능이 아닙니다. AI가 읽고 있는 데이터의 구조에 있습니다. 특히 GA4에서는 이벤트와 이벤트 파라미터 설계가 제대로 되어 있지 않으면, 아무리 뛰어난 AI를 연결해도 의미 있는 인사이트를 얻기 어렵습니다.
AI는 이벤트보다 파라미터를 읽는다
GA4는 사용자의 행동을 이벤트(Event) 형태로 저장합니다.
예를 들어 버튼 클릭, 상품 조회, 장바구니 담기, 구매 같은 행동들이 모두 이벤트로 기록됩니다.
하지만 실제 분석에서 중요한 것은 이벤트 자체보다 그 행동에 담긴 세부 정보입니다.
예를 들어 "button_click"이라는 이벤트만 있다면 버튼이 눌렸다는 사실만 알 수 있습니다.
반면 이벤트와 함께 상품명, 카테고리, 가격, 위치 정보 같은 파라미터가 기록된다면 이야기가 달라집니다.
AI는 단순히 "500번 클릭됐다"가 아니라,
어떤 상품이 가장 많이 클릭됐는지
어떤 채널에서 유입된 사용자가 클릭했는지
어떤 버튼이 구매 전환에 영향을 줬는지
까지 분석할 수 있습니다.
즉, AI가 똑똑한 답변을 하기 위해서는 먼저 데이터가 똑똑하게 수집되어 있어야 합니다.
파라미터가 없으면 분석도 멈춘다
실제 현장에서는 이런 일이 자주 발생합니다.
한 프로모션 페이지에 여러 상품이 배치되어 있는데 모든 버튼 클릭 이벤트가 동일하게 "button_click"으로 수집됩니다.
이 경우 분석 담당자가 물어봅니다.
"어떤 상품이 가장 반응이 좋았나요?"
하지만 GA4에는 버튼 클릭 수만 존재하고 어떤 상품의 버튼인지 구분하는 정보가 없습니다.
결국 AI도 사람도 같은 답변을 할 수밖에 없습니다.
"버튼 클릭은 총 500건 발생했습니다."
숫자는 보이지만 의미는 보이지 않는 상태입니다.
파라미터 설계가 만들어내는 차이
만약 버튼 클릭 이벤트에 상품명, 카테고리, 유입 채널 같은 파라미터가 함께 수집됐다면 어떨까요?
같은 질문에 대한 답변은 완전히 달라집니다.
"로션 카테고리의 A제품이 전체 클릭의 50%를 차지했으며, 네이버 검색광고 유입에서 가장 높은 반응을 보였습니다."
여기서 끝나지 않습니다.
AI는 추가로
어떤 채널에 예산을 늘려야 하는지
어떤 상품을 페이지 상단에 배치해야 하는지
어떤 광고 소재를 확대해야 하는지
까지 제안할 수 있습니다.
결국 AI의 성능 차이가 아니라 데이터 설계의 차이인 셈입니다.
좋은 데이터는 좋은 질문에서 시작된다
많은 기업이 먼저 이벤트를 만들고 나중에 분석을 고민합니다.
하지만 순서는 반대여야 합니다.
가장 먼저 해야 할 질문은 이것입니다.
"우리는 무엇을 분석하고 싶은가?"
이 질문이 정해지면 필요한 데이터가 보입니다.
예를 들어,
"어떤 채널에서 어떤 상품이 가장 잘 팔리는가?"
를 알고 싶다면 상품 카테고리와 유입 채널 파라미터가 필요합니다.
"어떤 버튼이 실제 구매로 이어지는가?"
를 알고 싶다면 버튼 위치나 버튼 유형 정보가 필요합니다.
즉, 분석 목표가 먼저이고 데이터 설계는 그 다음입니다.
AI 시대일수록 데이터 설계가 중요해진다
많은 사람들이 AI가 데이터를 대신 분석해줄 것이라고 기대합니다.
하지만 AI는 없는 정보를 만들어낼 수 없습니다.
GA4에 필요한 정보가 수집되지 않았다면 AI 역시 표면적인 숫자만 보여줄 뿐입니다.
오히려 AI 시대에는 데이터 수집 구조의 중요성이 더 커지고 있습니다.
이벤트 이름을 어떻게 정의할지, 어떤 파라미터를 함께 수집할지, 어떤 기준으로 데이터를 분류할지에 따라 AI가 제공할 수 있는 분석 수준이 완전히 달라지기 때문입니다.
결국 AI가 똑똑한 답을 하지 못하는 이유는 AI가 부족해서가 아닙니다.
좋은 분석은 좋은 프롬프트에서 시작되는 것이 아니라, 좋은 데이터 구조에서 시작됩니다.
GA4를 활용하고 있다면 지금 필요한 것은 새로운 AI 툴이 아니라, 현재 데이터가 어떤 방식으로 수집되고 있는지부터 점검하는 일일지도 모릅니다.
이상일 기자 info@dowaseum.org
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