브라우저별 사용자 분석: GA4 데이터를 활용한 최적의 웹 환경 전략

GA4

1. 개요

GA4에서 제공하는 '브라우저 별 활성 사용자' 데이터를 분석하면, 어떤 브라우저에서 웹사이트 방문이 활발한지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 웹사이트 최적화 방향을 설정하고, 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

이번 분석에서는 Mozilla Compatible A…(일반적으로 봇 및 크롤러 포함), Chrome, Edge, Whale Browser, Safari, Firefox, Samsung Internet 등의 브라우저별 사용자 데이터를 해석하고, 각 브라우저의 특성과 웹사이트 운영자에게 유리한 환경을 알아보겠습니다.

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2. 브라우저별 사용자 데이터 분석

2.1 주요 브라우저별 사용자 비율

1. Mozilla Compatible Agent
   • 가장 높은 활성 사용자를 보유
   • 이는 봇 및 자동화된 크롤러를 포함할 가능성이 큼
   • 실제 사용자가 아닌 경우도 많아 데이터 필터링 필요
2. Chrome
   • 가장 널리 사용되는 웹 브라우저 중 하나
   • 다양한 기기 및 운영체제에서 높은 점유율을 차지
   • 웹사이트 최적화 시 가장 우선적으로 고려해야 할 브라우저
3. Edge
   • Microsoft의 기본 브라우저
   • 기업 및 Windows 사용자에게 친숙한 환경 제공
   • Chrome과 유사한 엔진 사용으로 최적화가 상대적으로 용이함
4. Whale Browser
   • 국내 사용자가 주로 이용하는 네이버 웨일 브라우저
   • 한국 시장을 타겟으로 하는 웹사이트라면 최적화 필요
5. Safari
   • iOS 및 macOS 사용자 중심
   • 모바일 및 태블릿 환경 최적화를 고려해야 함
6. Firefox
   • 기술 친화적인 사용자 및 개발자가 많이 사용
   • 보안 및 프라이버시 중심 기능이 강점
7. Samsung Internet
   • 삼성 모바일 기기에서 기본적으로 제공하는 브라우저
   • 모바일 트래픽을 중요하게 고려하는 사이트라면 대응 필요

3. 웹사이트 운영자에게 유리한 환경은?

3.1 최적화해야 할 핵심 브라우저

• Chrome: 가장 많은 사용자를 보유한 만큼, UI/UX 최적화 필수
• Edge: Windows 사용자층 공략을 위한 대응 필요
• Safari: iOS 사용자 대응을 위한 성능 및 디자인 최적화 필요
• Whale Browser: 한국 시장을 타겟으로 한다면 필수 대응

3.2 고려해야 할 사항

1. 반응형 웹 디자인 구현: 다양한 브라우저 환경에서 동일한 사용자 경험 제공
2. 브라우저 호환성 테스트: 주요 브라우저에서 UI/UX 테스트 필수
3. 빠른 로딩 속도 유지: 브라우저별 성능 최적화
4. 웹 접근성 강화: 다양한 사용자층을 고려한 접근성 개선

4. 결론 및 향후 전략

GA4의 브라우저별 사용자 데이터를 통해 웹사이트가 어떤 환경에서 가장 많은 방문을 받고 있는지 확인할 수 있습니다. Chrome, Edge, Safari, Whale Browser와 같은 주요 브라우저에서의 최적화 작업이 필요하며, 특히 모바일 환경 대응을 강화해야 합니다.

 

<보충 자료>

데이터 필터링(Data Filtering)이란?

데이터 필터링(Data Filtering)은 웹사이트 분석에서 의미 없는 데이터나 노이즈를 제거하여 정확한 인사이트를 얻는 과정입니다. 특히 GA4(구글 애널리틱스 4)에서 봇 트래픽, 내부 직원 방문, 중복 데이터 등을 필터링하는 것이 중요합니다.

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1. GA4에서 데이터 필터링이 필요한 이유

GA4의 보고서에는 웹사이트를 방문하는 모든 세션이 포함됩니다. 그러나 다음과 같은 경우 실제 사용자 트래픽이 아닌 데이터가 포함될 수 있습니다.

1. 봇 및 스팸 트래픽
   • Mozilla Compatible Agent와 같은 데이터는 검색 엔진 크롤러(예: 구글봇, Bing봇)나 자동화된 프로그램이 웹페이지를 읽는 경우가 많음.
   • 이는 실제 사용자가 아니라서 웹사이트 성과를 왜곡할 가능성이 있음.
2. 내부 직원 또는 개발자의 트래픽
   • 웹사이트 개발 또는 유지보수 중 발생하는 내부 트래픽이 포함될 수 있음.
   • 직원이 테스트 목적으로 자주 방문하면 방문 수치가 과대평가됨.
3. 중복 트래픽
   • 동일 사용자가 여러 디바이스(PC, 모바일)에서 방문할 경우, 중복으로 집계될 수 있음.
   • 사용자 ID를 활용한 필터링이 필요함.
4. 잘못된 이벤트 데이터
   • 특정 코드 오류 또는 GA4 설정 오류로 인해 이벤트 데이터가 여러 번 수집될 가능성이 있음.
   • 필터링을 통해 정제된 데이터를 얻을 필요가 있음.

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2. GA4에서 데이터 필터링 방법

GA4에서는 필터 기능을 사용하여 특정 유형의 트래픽을 제거할 수 있습니다.

① 봇 및 스팸 트래픽 제거

GA4에서는 기본적으로 자동 봇 필터링(Auto Bot Filtering) 기능이 활성화되어 있지만, 여전히 일부 봇이 감지될 수 있습니다.
방법:

1. GA4 → 관리(Admin) → 데이터 스트림(Data Streams)으로 이동
2. “내부 트래픽 정의” 설정 추가
3. IP 주소(회사 또는 개발자의 IP)를 제외하도록 필터 설정

② 내부 트래픽 제외 설정

내부 직원이나 개발자가 GA4 데이터에 포함되지 않도록 필터링할 수 있습니다.
방법:

1. 관리(Admin) → 데이터 설정(Data Settings) → 데이터 필터(Data Filters)
2. 새 필터 생성 → "Internal Traffic" 선택
3. 내부 IP 주소 입력 후 제외(Exclude) 설정
4. 적용 후 내부 트래픽이 GA4 보고서에 포함되지 않음

③ 중복 사용자 데이터 제거

GA4는 기본적으로 쿠키 및 사용자 ID를 기반으로 세션을 구분하지만, 다른 기기에서 로그인하는 사용자의 경우 중복 방문이 발생할 수 있음.
방법:

• GA4의 User-ID 기능을 활성화하여 동일 사용자의 데이터를 하나로 통합
• "교차 기기 보고서(Cross-device tracking)" 기능 활용

④ 잘못된 이벤트 데이터 필터링

GA4에서 이벤트가 중복으로 발생하거나 잘못된 데이터가 포함될 경우 이를 필터링할 수 있음.
방법:

1. 이벤트 설정(Event Settings)에서 불필요한 이벤트를 제외
2. “수동 필터”를 적용하여 중복 수집된 이벤트 제거
3. “디버깅(Debugging) 모드”를 사용하여 GA4 트래킹 코드 오류 확인

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3. 데이터 필터링을 통해 얻을 수 있는 이점

✅ 정확한 사용자 행동 데이터 확보

• 봇이나 내부 트래픽이 제거되면, 실제 사용자의 방문 패턴을 분석할 수 있음.

✅ SEO 및 마케팅 성과 정확도 증가

• 불필요한 데이터를 제거하면 광고 캠페인의 실제 성과를 평가하는 데 도움됨.

✅ 웹사이트 UX 개선 가능

• 올바른 데이터를 통해 사용자 경험을 개선하는 데 집중할 수 있음.

✅ 데이터 분석 신뢰성 향상

• GA4 보고서가 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하여 비즈니스 의사결정이 더욱 정확해짐.

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4. 결론

GA4 데이터 필터링을 통해 봇 트래픽, 내부 방문, 중복 데이터 등을 제거함으로써 정확하고 신뢰할 수 있는 분석 결과를 확보할 수 있습니다. 이를 통해 SEO 최적화, 마케팅 전략 수립, UX 개선 등에 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.

💡 추천 조치:

• 내부 트래픽 제외 필터 설정
• 봇 및 스팸 트래픽 차단
• 중복 사용자 제거를 위한 User-ID 기능 활성화
• 잘못된 이벤트 데이터를 필터링하여 분석 정확도 개선