GA4 전환율이 내 계산과 다른 진짜 이유

GA4 보고서를 보다 보면 고개를 갸웃하게 되는 수치를 종종 만납니다. 질문이 마케터 커뮤니티에도 자주 올라올 만큼 흔한, 세션 주요 이벤트 비율이 직접 계산한 값과 다르게 나오는 경우를 살펴보겠습니다.

위 표는 일정 기간 동안 소스/매체별 세션 수, 주요 이벤트 수, 세션 주요 이벤트 비율(전환율)을 정리한 표로 이를 엑셀로 정리하면 아래와 같습니다.

28.6%는 상식적이지 않습니다?

상식적으로 "주요 이벤트 ÷ 세션 수"로 전환율을 계산합니다. 이 상식대로라면 합계 기준 71.4%(10 ÷ 14)가 나와야 합니다. 하지만 GA4는 28.6%를 보여줍니다.

결론부터 말하면, 이 수치는 틀린 데이터가 아닙니다.

비율의 기준은 '이벤트 수'가 아니라 '세션'입니다.

우리는 직접 계산할 때 무의식적으로 "한 세션에서 주요 이벤트는 한 번만 발생한다"고 가정합니다. 하지만 GA4의 세션 주요 이벤트 비율은 다음과 같이 계산합니다.

세션 주요 이벤트 비율 = 주요 이벤트가 1회 이상 발생한 세션 수 ÷ 전체 세션 수

즉, 주요 이벤트가 몇 번 발생했는지가 아니라 주요 이벤트가 발생한 세션이 몇 개인지가 중요합니다. 이 기준으로 역산하면 다음과 같습니다.

전체 14개 세션 중 주요 이벤트가 발생한 세션은 4개였고, 이 4개 세션에서 주요 이벤트가 총 10번 발생했습니다. 따라서 28.6%는 정확하게 계산된 값입니다.

4 (주요 이벤트 발생 세션) / 14 (총세션) = 28.6%  

중복이 범인입니다.

이 차이는 한 세션에서 주요 이벤트가 여러 번 발생했기 때문에 생겼습니다. 전환수 중복과 이에 대한 대책은 아래 글을 참고 바랍니다.

분석을 망치는 가장 흔한 실수, GA4 주석 하나로 끝냅니다 - 행복나무

하지만 여기서 중요한 점은, 여러 번 집계된 것이 곧 잘못된 데이터는 아니라는 것입니다. 한 번만 셀지, 발생한 만큼 셀지는 분석 목적에 따라 선택하는 기준입니다. 중복 제거가 필요하다면 위 포스팅에서 소개한 방법을 적용하면 됩니다. 다만 중복 제거를 적용했는데도 전환율의 차이가 다시 보인다면, 어딘가에서 새로운 중복이 발생하고 있다는 신호입니다.

정확도보다 추세에 집중

중복은 모든 로그 분석 도구가 안고 있는 숙제입니다. GA4는 이 문제에 대한 해결책을 공식 문서로 꾸준히 제공하고, 여러 기기를 쓰는 사용자를 하나로 묶는 기능도 갖추고 있습니다. 이런 점에서 GA4는 이 숙제를 가장 잘 풀고 있는 도구라고 해도 과언이 아닙니다.

그럼에도 GA4의 모든 수치를 내 계산과 정확히 맞추려면 많은 시간과 비용이 듭니다. 들인 노력에 비해 얻는 것이 적습니다. 그래서 수치가 낯설다면 먼저 "틀렸다"가 아니라 "기준이 다르다" 로 관점을 바꾸는 것이 우선입니다. 그리고 숫자 하나하나의 정확도보다 추세를 꾸준히 확인하는 데 집중하는 편이 훨씬 효율적입니다.