“저희가 설정한 적 없는 채널로 성과가 잡혀요.”

GA4 보고서를 확인하다 보면, 채널 목록에 갑자기 Unassigned라는 항목이 나타나는 경우가 있습니다. 처음 보면 태깅이 잘못된 것인지, 데이터가 누락된 것인지 당황스러울 수 있는데요.

결론부터 말씀드리면, Unassigned는 데이터 수집 오류가 아닙니다. GA4가 유입된 소스와 매체를 기존 채널 규칙에 따라 분류하지 못했을 때 표시되는 값입니다.

이번 글에서는 GA4에서 Unassigned가 발생하는 이유와, 이를 커스텀 채널 그룹으로 해결하는 방법을 정리해 보겠습니다.



구분 내용
문제의 본질 유입된 소스/매체가 Google 기본 채널 그룹 규칙과 일치하지 않을 때 발생
해결책 기본 채널 그룹을 복제해 커스텀 채널 그룹을 생성하고, 미분류 소스/매체를 조건에 추가
소급 적용 설정 변경 후 과거 데이터의 채널 분류도 반영 가능
실행 전략 보조 측정기준으로 Unassigned의 실제 소스/매체를 먼저 확인한 뒤 UTM 커스텀 규칙 정의


Unassigned, 오류가 아닙니다

많은 분들이 GA4 트래픽 획득 보고서에서 Unassigned 채널을 처음 봤을 때 “태그가 잘못 달린 건가?”, “데이터가 깨진 건가?” 하고 걱정하시곤 합니다.

하지만 Unassigned는 데이터 수집이 잘못되었다는 의미가 아닙니다. GA4는 유입된 트래픽의 소스(Source)매체(Medium)를 분석해 Organic Search, Paid Search, Email, Referral과 같은 채널로 자동 분류합니다.

그런데 이 자동 분류 규칙에 정확히 맞아떨어지지 않는 소스/매체 조합이 들어오면, GA4는 해당 트래픽을 특정 채널에 배정하지 못하고 Unassigned로 표시합니다.

즉, 문제는 트래킹 자체가 아니라 분류 규칙이 없는 것에 가깝습니다.



GA4 데모 계정에서 Unassigned가 포함된 트래픽 획득 보고서


어떤 트래픽이 Unassigned로 빠질까요?

Google이 미리 정해둔 기본 채널 분류 규칙은 생각보다 엄격합니다. 대표적으로 다음과 같은 기준을 충족해야 각 채널로 분류됩니다.


채널 Google이 인식하는 매체/소스 예시
Paid Search medium 값이 cpc, ppc, retargeting, paid 등 정해진 규칙과 일치하는 경우
Referral medium 값이 referral, app, link 등에 해당하는 경우
Email medium 또는 source 값이 email, e-mail, e_mail, e mail 등에 해당하는 경우

예를 들어 이메일 캠페인을 운영하면서 utm_medium 값을 Email, utm_source 값을 E-mail로 설정했다고 가정해 보겠습니다. 사람이 보기에는 명확한 이메일 유입처럼 보이지만, GA4의 기본 채널 그룹 규칙은 대소문자와 값의 형식을 엄격하게 판단합니다.

이처럼 Google이 정의한 규칙과 다르게 값이 들어오면, GA4는 해당 유입을 Email로 분류하지 못하고 Unassigned로 처리할 수 있습니다.

광고 캠페인에서도 동일한 문제가 자주 발생합니다. 예를 들어 네이버 브랜드검색 광고의 utm_medium 값을 brand_search 또는 main_banner처럼 내부 기준에 맞춰 임의로 설정했다면, Google의 기본 규칙에서는 Paid Search로 인식되지 않을 수 있습니다.

결과적으로 실제로는 검색광고 또는 배너 광고에서 유입된 트래픽이라도, GA4 보고서에서는 Unassigned로 표시될 수 있습니다.



Step 1. 먼저 어떤 소스/매체가 Unassigned인지 확인하세요

Unassigned 문제를 해결하기 위해서는 먼저 어떤 값들이 분류되지 않고 있는지 확인해야 합니다. GA4 보고서에서 다음 순서로 확인할 수 있습니다.

  • 트래픽 획득 보고서로 이동
    GA4 좌측 메뉴에서 보고서 → 획득 → 트래픽 획득으로 이동합니다.
  • 보조 측정기준 추가
    기본 측정기준인 ‘세션 기본 채널 그룹’ 옆의 + 버튼을 클릭하고, ‘세션 소스/매체’를 추가합니다.
  • Unassigned 필터 적용
    보고서 상단 필터에서 세션 기본 채널 그룹을 Unassigned로 설정합니다.

이렇게 하면 어떤 소스/매체 값들이 Unassigned로 분류되고 있는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 예를 들어 naver / brand_search, super email / email과 같은 값이 보인다면, 해당 값을 올바른 채널로 연결해 주면 됩니다.



GA4 데모 계정에서 Unassigned의 소스와 매체를 확인한 보고서


Step 2. 커스텀 채널 그룹을 만들어 해결하세요

GA4의 기본 채널 그룹은 관리자 권한이 있어도 직접 수정할 수 없습니다. Google이 정해둔 기본 분류 규칙이기 때문입니다.

대신 GA4에서는 커스텀 채널 그룹(Custom Channel Grouping) 기능을 제공합니다. 기존 기본 채널 그룹을 복제한 뒤, 우리 회사의 캠페인 운영 방식에 맞는 규칙을 추가하는 방식입니다.


설정 방법

  • GA4 관리자 설정으로 이동
    화면 좌하단의 관리(Admin) 메뉴에서 속성(Property) 열에 있는 채널 그룹(Channel Groups)으로 이동합니다.
  • 새 채널 그룹 만들기
    ‘새 채널 그룹 만들기’를 클릭하면 기본 채널 그룹의 설정이 자동으로 복사됩니다.
  • 규칙 추가
    예를 들어 utm_medium 값이 brand_search인 네이버 검색광고 유입을 Paid Search로 분류하고 싶다면, Paid Search 채널에 OR 조건으로 medium = brand_search 조건을 추가합니다.
  • 이름 지정 후 저장
    채널 그룹에 ‘골든플래닛 커스텀 채널’과 같은 이름을 지정하고 저장하면 완료됩니다.

커스텀 채널 그룹의 장점

커스텀 채널 그룹의 가장 큰 장점은 과거 데이터에도 소급 적용할 수 있다는 점입니다. 지금까지 Unassigned로 쌓여 있던 데이터도 새로 설정한 맞춤 채널 규칙에 따라 재분류해 확인할 수 있습니다. 단, 데이터 규모에 따라 반영에는 즉시부터 최대 24시간 정도가 소요될 수 있습니다.



Step 3. 보고서에서 새 채널 그룹으로 확인하기

커스텀 채널 그룹을 만들었다고 해서 기존 보고서 화면이 자동으로 바뀌지는 않습니다. 보고서에서 사용하는 측정기준을 직접 변경해야 합니다.

트래픽 획득 보고서에서 측정기준 드롭다운을 클릭한 뒤, 기존의 ‘세션 기본 채널 그룹’ 대신 내가 만든 커스텀 채널 그룹 이름을 선택합니다.

이전에 Unassigned로 표시되던 항목들이 Paid Search, Email 등 올바른 채널로 분류되어 나타난다면, 설정이 정상적으로 적용된 것입니다.



GA4 데모 계정에서 커스텀 채널 그룹이 적용된 보고서


정리하며

항목 내용
문제 원인 소스/매체가 Google 기본 채널 분류 규칙과 일치하지 않음
해결 방법 커스텀 채널 그룹 생성 후 조건 추가
소급 적용 과거 데이터에도 반영 가능
주의 사항 보고서에서 측정기준을 커스텀 그룹으로 전환해야 확인 가능

Unassigned 문제는 GA4를 도입한 많은 기업이 한 번쯤 겪는 현상입니다. 중요한 것은 이를 단순 오류로 넘기지 않고, 어떤 소스/매체가 분류되지 않고 있는지 확인한 뒤 올바른 채널 기준을 만들어 주는 것입니다.

특히 국내 마케팅 환경에서는 네이버, 카카오, 제휴 매체, 이메일 솔루션 등 다양한 채널을 활용하기 때문에 Google의 기본 채널 그룹만으로는 실제 마케팅 구조를 충분히 반영하기 어려운 경우가 많습니다.

지금 바로 GA4 보고서에서 보조 측정기준을 추가해, 우리 회사의 Unassigned 트래픽이 어디에서 발생하고 있는지 확인해 보세요. 생각보다 빠르게 채널 성과를 더 명확하게 정리할 수 있습니다.



자주 묻는 질문 FAQ

Q1. UTM 태그를 표준 규칙에 맞게 수정하면 되지 않나요? 커스텀 채널 그룹까지 꼭 만들어야 하나요?

신규 캠페인부터 Google의 표준 규칙에 맞춰 UTM을 정리하는 것이 가장 이상적입니다. 하지만 국내 매체 환경에서는 네이버, 카카오, 제휴 매체 등 다양한 캠페인 구조가 Google의 기본 분류 규칙과 맞지 않는 경우가 많습니다.

또한 이미 외부에 배포된 링크나 타 솔루션에서 자동 생성되는 매체 값을 일괄 수정하기도 쉽지 않습니다. 따라서 원본 데이터를 건드리지 않고, 우리 비즈니스 기준에 맞춰 데이터를 재분류할 수 있는 커스텀 채널 그룹 설정이 유용합니다.

Q2. 커스텀 채널 그룹을 만들면 기본 채널 그룹 보고서는 어떻게 되나요?

커스텀 채널 그룹을 만들어도 GA4 기본 채널 그룹은 그대로 유지됩니다. 커스텀 그룹은 별도로 추가되는 개념이기 때문에, 보고서에서 측정기준을 선택할 때 기본 그룹과 커스텀 그룹 중 원하는 기준을 골라 볼 수 있습니다. 기존 보고서나 데이터가 삭제되거나 덮어씌워지는 것은 아닙니다.

Q3. Unassigned 트래픽이 전체의 일부라면 굳이 신경 써야 할까요?

비율이 작아 보여도 무시하기는 어렵습니다. 채널 성과 분석은 마케팅 예산 배분의 근거가 되기 때문입니다.

예를 들어 특정 제휴 채널이나 이메일 캠페인의 전환 기여가 Unassigned에 묻혀 있다면, 해당 채널의 ROI가 실제보다 낮게 측정될 수 있습니다. 결과적으로 효과 있는 채널의 예산을 줄이는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

Q4. 커스텀 채널 그룹은 탐색 보고서에서도 사용할 수 있나요?

GA4의 커스텀 채널 그룹은 트래픽 획득 보고서뿐만 아니라 탐색 보고서에서도 측정기준으로 활용할 수 있습니다. 따라서 퍼널 분석이나 세그먼트 비교 시에도 동일한 채널 분류 기준을 적용할 수 있습니다.

다만 Looker Studio와 연동해 사용하는 경우에는 GA4 커넥터에서 커스텀 채널 그룹을 지원하는지 별도로 확인하는 것이 좋습니다.



GA4를 어디서부터 손봐야 할지 막막하신가요?

골든플래닛은 GA4 무료 진단 서비스를 통해 데이터가 올바르게 수집·분류되고 있는지 점검해 드립니다. 이벤트 설계, UTM 구조, 채널 그룹, 전환 설정 등 GA4 운영에 필요한 핵심 항목을 확인하고 비즈니스 목적에 맞는 개선 방향을 제안해 드립니다.


구글 애널리틱스(GA), 잘 쓰고 있는 게 맞나요?

설치는 했는데, 데이터가 맞는지 확신이 없다면 지금 바로 점검받으세요

구글 애널리틱스(GA)는 많은 기업이 웹사이트와 앱의 성과를 확인하기 위해 활용하는 대표적인 분석 도구입니다. 하지만 GA를 설치했다고 해서, 데이터가 항상 정확하게 수집되고 있다고 단정하기는 어렵습니다.


이벤트는 정상적으로 수집되고 있는지, 전환은 올바르게 측정되고 있는지, 유입 채널은 제대로 분류되고 있는지에 따라 리포트에서 보이는 숫자의 의미는 크게 달라질 수 있습니다.


잘못된 데이터 위에서 내린 마케팅 판단은, 아무리 정교해도 의미가 없습니다. 지금 보고 있는 GA 데이터가 실제 고객 행동을 제대로 반영하고 있는지, 한 번쯤은 점검해 볼 필요가 있습니다.

 

혹시 이런 경험 있으신가요?

아래와 같은 상황이라면, 지금 GA 설정과 데이터 수집 상태를 점검해 보는 것이 좋습니다.

  • GA를 설치했는데 데이터가 제대로 잡히는지 모르겠다
  • 이벤트 설정은 했는데 전환이 제대로 측정되는지 불안하다
  • 리포트를 봐도 어떤 숫자를 믿어야 할지 모르겠다
  • 세팅을 누군가에게 맡겼는데 검증을 받은 적이 없다


골든플래닛이 지금까지 진단한 기업의 90% 이상에서 데이터 오수집이 발견되었습니다.

보이지 않는 문제가 의사결정을 흐리고 있을 수 있습니다.

 

데이터는 쌓이는데, 인사이트는 보이지 않는다면?
문제는 분석 역량이 아니라, 데이터가 처음부터 잘못 수집되는 데 있을 수 있습니다.

 

 

 

무료진단, 이렇게 꼼꼼하게 진행합니다

골든플래닛의 GA 무료진단은 단순히 GA가 설치되어 있는지만 확인하는 과정이 아닙니다. 기본 설정부터 이벤트, 전환, GTM, 유입 채널, 데이터 품질까지 실제 분석에 영향을 주는 핵심 항목을 종합적으로 점검합니다.

 

01. 기본 설정 점검

GA 속성 설정, 데이터 스트림 구성, 측정 ID 연결 여부, 내부 트래픽 필터 설정 등 기본 환경이 올바르게 구성되어 있는지 전체적으로 확인합니다.

 

02. 이벤트 및 전환 추적 검증

클릭, 스크롤, 폼 제출, 구매 등 핵심 사용자 행동이 이벤트로 올바르게 수집되고 있는지 확인합니다. 또한 전환으로 설정된 이벤트가 정확히 집계되고 있는지도 함께 검수합니다.

 

03. GTM 태그 및 트리거 점검

Google Tag Manager를 통해 태그가 발동되는 조건과 타이밍이 의도한 대로 작동하는지 살펴봅니다. 불필요하거나 중복된 태그가 있는지도 함께 확인합니다.

 

04. 마케팅 채널 그룹 및 트래픽 소스 분류 확인

유입 소스가 올바르게 분류되고 있는지, 마케팅 태그인 UTM 파라미터가 제대로 반영되고 있는지 점검합니다. 이를 통해 채널별 성과를 신뢰할 수 있는 상태인지 확인합니다.

 

05. 데이터 품질 종합 진단

수집되는 데이터에 이상치, 중복 세션, 비정상적인 수치가 없는지 전반적인 데이터 품질을 평가합니다. 신뢰할 수 있는 분석의 출발점이 되는 단계입니다.

 
 

진단 후 받으실 수 있는 것들

무료진단을 신청하시면 단순 점검 결과만 전달받는 것이 아니라, 현재 상태를 이해하고 개선 방향을 논의할 수 있는 자료와 세션을 함께 제공받을 수 있습니다.

 
제공 항목 내용
진단 보고서 현재 GA 설정 상태와 문제점을 항목별로 정리한 맞춤 보고서를 제공합니다.
1시간 간이 컨설팅 진단 결과를 바탕으로 전문가와 1:1로 개선 방향을 논의하는 컨설팅 세션입니다.
GENOVA NEXUS GA4 1개월 무료 PoC AI 기반 GA 데이터 분석 챗봇을 1개월간 무료로 체험하실 수 있는 기회를 제공합니다.

 

 

진단 보고서 예시

구글 애널리틱스 업력 10년 이상인 골든플래닛의 전문가들이 GA 설정 상태를 꼼꼼히 살펴보고, 진단 보고서를 작성해 드립니다.


단순한 설정 확인을 넘어, 데이터가 실제로 비즈니스 의사결정에 활용될 수 있는지까지 점검합니다. 수집 오류, 이벤트 누락, 전환 추적 미설정 등 놓치기 쉬운 문제들을 항목별로 분류하고, 정상 / 주의 / 심각 3단계로 알기 쉽게 정리해 드립니다.

 

 

보고서에 포함되는 내용

  • 종합 진단 요약 — 전체 설정 항목의 현황을 한눈에 파악할 수 있는 요약 차트 제공
  • 상세 분석 내용 — 페이지별·이벤트별 데이터 수집 현황 및 오류 항목 상세 안내
  • 핵심 수정 사항 — 즉시 조치가 필요한 항목을 우선순위 기준으로 정리
  • 개선 요약표 — 진단 결과와 권장 조치를 한 표로 정리해 실행이 쉽도록 구성


보고서 확인부터 개선 방향 논의까지, 1:1 컨설팅 세션으로 이어집니다.

 
 

GENOVA NEXUS GA4란?

GENOVA NEXUS GA4는 데이터를 자연어로 질문하고 즉시 인사이트를 얻을 수 있는 분석 특화 AI 에이전트 챗봇입니다.


복잡한 리포트를 직접 뽑지 않아도, “지난달 모바일 전환율이 왜 떨어졌나요?”처럼 질문하면 GA 데이터를 기반으로 답변을 받을 수 있습니다.


요즘 GA4 교육은 마음만 먹으면 어디서든 쉽게 접할 수 있습니다. 온라인 강의부터 오프라인 아카데미까지, 마케터와 기획자들은 그 어느 때보다 데이터 공부에 많은 시간을 투자하고 있습니다.


하지만 문제는 교육을 마친 뒤 실무 현장으로 돌아왔을 때 발생합니다. 아무리 훌륭한 교육이라도, 개별 기업이 비즈니스 목적에 따라 설정한 우리 회사만의 커스텀 스키마(Custom Schema) 영역까지 모두 다루기는 어렵기 때문입니다.


표준화된 강의 내용을 넘어 우리 회사만의 맞춤 정의 데이터를 분석하려는 순간, 복잡한 BigQuery 구조와 SQL이라는 기술적 장벽에 다시 가로막히게 됩니다. 결국 공부에 쏟은 시간과 열정이 실무 성과로 이어지지 못한 채, 분석을 포기하거나 단순 지표 확인에 머무는 경우가 생깁니다.


GENOVA NEXUS GA4는 이 간극을 해결하기 위해 탄생했습니다. 교육만으로 해결하기 어려웠던 우리 회사만의 고유한 데이터 구조를 AI가 이해하고, 복잡한 과정 없이 질문만으로 실무 인사이트를 도출할 수 있도록 돕습니다.

 
 

GENOVA NEXUS GA4 특장점

GENOVA NEXUS GA4는 단순한 데이터 분석 도구를 넘어, 신뢰할 수 있는 비즈니스 파트너를 지향합니다. 데이터 정확성, 비용 투명성, 보안 안정성이라는 세 가지 핵심 가치로 차별화된 경쟁력을 갖추고 있습니다.

 

01. 데이터 정확성

구글 애널리틱스 공식 Support Page 기반의 RAG 기술과, 골든플래닛의 GA 구축 10년 이상의 노하우를 결합한 검증된 지식베이스로 신뢰할 수 있는 답변을 제공합니다.

 

02. 비용 투명성

기업은 관리자 페이지를 통해 서비스 크레딧 및 BigQuery 데이터 조회 사용량을 투명하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 비용을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

03. 보안 안정성

데이터 암호화·격리, AI 학습 데이터 활용 금지, 제로 트러스트(Zero Trust) 기반의 다계층 보안 아키텍처를 통해 고객 데이터의 주권을 철저히 보장합니다.

 

 

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정확하고 투명하며 안전한 분석 환경을 갖춘 GENOVA NEXUS GA4를 가장 빠르게 경험할 수 있는 방법이 바로 지금 열려 있습니다.


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  • 쇼핑몰, SaaS, 콘텐츠 미디어 등 GA를 설치한 모든 기업이 대상입니다.
  • 선착순으로 진행되며, 접수 후 영업일 기준 2일 이내 연락드립니다.
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  • 영업 연락 없이 진단 일정만 안내드립니다.
 
 

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GA 데이터는 단순히 쌓아두는 것만으로는 충분하지 않습니다. 제대로 수집되고, 제대로 해석될 때 비로소 비즈니스 의사결정에 도움이 됩니다.


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1:1 간이 컨설팅 진단 결과를 바탕으로 전문가와 개선 방향을 논의할 수 있습니다.
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3년 만의 이름 복귀, 무엇이 바뀌었고 왜 다시 돌아왔을까?

Data Studio는 Google의 무료 데이터 시각화 도구입니다.

Google 애널리틱스, Google Ads, Google Sheets, BigQuery 등 다양한 데이터 소스를 연결해 대시보드와 보고서를 만들 수 있어, 마케터와 분석가들이 널리 활용해 왔습니다.

Google은 Data Studio를 2016년에 출시했고, 이후 이 솔루션은 누구나 쉽게 접근할 수 있는 시각화 도구로 자리잡았습니다.

 

그런데 2022년 10월, 이 제품의 이름은 Data Studio에서 Looker Studio로 바뀌었습니다.

그리고 약 3년 만인 2026년, Google은 다시 이 이름을 Data Studio로 되돌렸습니다.

 

그렇다면 Google은 왜 이름을 바꿨다가, 다시 되돌렸을까요?

 

처음에 왜 Looker Studio가 되었을까?

배경은 Google의 Looker 인수에 있습니다.

Google은 2020년 Looker 인수를 완료한 뒤, 자사의 BI 제품군을 Looker 중심으로 정리하는 방향을 제시했습니다.

 

이후 2022년에는 Looker와 Data Studio의 통합 방향을 발표했고, 같은 해 10월에는 공식적으로 “Data Studio is now Looker Studio”라고 발표했습니다.

당시 Google은 BI 제품군을 Looker 브랜드 아래 통합하고, Data Studio 역시 그 흐름 안에서 재정비하겠다는 전략을 분명히 했습니다.

 

즉, 당시의 이름 변경은 단순한 브랜드 교체라기보다,

Google이 자사의 분석 제품군을 하나의 브랜드 체계 안에서 정리하려는 움직임으로 볼 수 있었습니다.

 

그런데 왜 다시 Data Studio로 돌아왔을까?

이번에는 방향이 조금 다릅니다.

Google은 2026년 발표에서, Looker는 엔터프라이즈 BI 플랫폼으로 두고, Data Studio는 이를 보완하는 보다 가볍고 직관적인 도구로 다시 소개하고 있습니다.

다시 말해, 이번 명칭 변경의 핵심은 “Looker”와 “Data Studio”의 차이를 더 분명하게 보여주기 위한 것에 가깝습니다.

 

이 점은 사용자 입장에서도 꽤 중요합니다.

Looker는 조직 차원에서 데이터를 체계적으로 관리하고, 여러 부서가 공통된 기준으로 분석할 수 있도록 돕는 기업용 BI 플랫폼에 가깝습니다.

 

반면 Data Studio는 누구나 비교적 쉽게 접근해, 필요한 데이터를 빠르게 시각화하고 공유할 수 있는 도구에 더 가깝습니다.

둘 다 BI 영역에 속하지만, 실제 사용 목적과 대상은 꽤 달랐던 셈입니다.

 

 

결국 Google은 한때 통합을 위해 Data Studio를 Looker Studio로 바꿨지만,

시간이 지나면서 두 솔루션의 성격을 다시 더 명확히 구분할 필요가 생겼고,
그 결과 익숙한 이름인 Data Studio가 다시 돌아오게 된 것으로 볼 수 있습니다.

 

이 변화는 단순한 복귀라기보다, 제품 역할을 다시 정리하는 과정에 더 가깝습니다.

 

이름만 바뀐 것은 아닙니다

이번 변화는 명칭만 바뀐 것이 아니라, 일부 기능 업데이트도 함께 포함하고 있습니다.

Google은 새 Data Studio를 기존 보고서와 데이터 소스뿐 아니라, BigQuery 대화형 에이전트Colab 기반 데이터 앱까지 한곳에서 다룰 수 있는 공간으로 소개하고 있습니다.

즉, Data Studio가 단순한 보고서 작성 도구를 넘어, 다양한 데이터 자산을 탐색하는 진입점으로 확장되고 있다는 의미입니다.

아래는 Data Studio로의 명칭 변경과 함께, 업데이트된 기능들입니다.

 

1. Conversational Analytics (전체 공개)

자연어로 데이터를 질문하고 차트 형태의 답변을 받는 기능이, 이제 모든 사용자에게 미리보기로 제공됩니다.

SQL 없이도 데이터를 더 직관적으로 탐색할 수 있습니다.

 

2. BigQuery 대화형 에이전트 연동

BigQuery에서 생성한 데이터 에이전트를 Data Studio에 게시하여 Conversational Analytics에서 활용할 수 있습니다.

이는 데이터 트렌드를 더 잘 이해하는 데 도움을 줍니다.

 

3. Gemini in Data Studio

기존 'Gemini in Looker'가 'Gemini in Data Studio'로 이름이 변경되었습니다. (Pro에서만 사용 가능)

AI 어시스턴트를 통해 보고서 작성, 데이터 분석, 인사이트 도출을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

4. 통합 홈 화면

새로운 홈 화면에서 보고서, BigQuery 대화형 에이전트, Colab 데이터 앱을 한 곳에서 관리할 수 있습니다. 결과적으로 저장 및 공유가 쉽고 간편해졌습니다.

 

기존 사용자는 크게 걱정하지 않아도 됩니다

좋은 점은, 대부분의 기존 사용자는 별도로 신경 쓸 부분이 많지 않다는 점입니다.

Google은 기존 보고서, 데이터 소스, 자산, 사용자 정보가 별도 조치 없이 새 경험으로 전환된다고 안내하고 있습니다. 즉, 이름은 바뀌었지만 기존에 사용하던 환경이 갑자기 크게 달라지는 것은 아닙니다.

 

마무리

이번 변화는 단순히 Looker Studio가 다시 Data Studio라는 예전 이름으로 돌아온 것만은 아닙니다.

Google이 한때 BI 제품군을 Looker 중심으로 통합했다면, 이제는 Looker는 기업용 BI, Data Studio는 보다 직관적이고 가벼운 데이터 시각화 도구로 역할을 다시 분명히 나누고 있다고 볼 수 있습니다.

 

또한 Conversations(대화형 분석) 같은 기능을 통해, 앞으로의 Data Studio는 단순히 보고서를 만드는 도구를 넘어 데이터에 더 쉽게 질문하고 인사이트를 얻는 출발점으로도 활용될 가능성이 높습니다.

 

오늘 글이 궁금하셨던 부분을 조금이나마 해결해 드렸길 바랍니다.

추가로 더 궁금한 사항이 있거나, Data Studio와 함께 활용하기 좋은 GA4 도입 및 분석 환경 구축에 관심이 있다면 골든플래닛에 문의해 주세요.

 

여러분이 GA4와 Data Studio에 보다 빠르게 적응하고, 꾸준히 인사이트를 발견할 수 있도록 골든플래닛이 함께하겠습니다.

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