GA4 BigQuery 연동 완벽 가이드: 전환 추적부터 실무 분석까지 (2025 최신)

요약

2025년 현재, GA4와 BigQuery 연동은 데이터 기반 마케팅의 필수 요소가 되었습니다. 전 세계 1,400만 개 이상의 웹사이트가 GA4를 사용하며, 데이터 기반 의사결정을 하는 기업은 평균 23% 높은 ROI를 기록하고 있습니다. 하지만 많은 실무자들이 여전히 GA4의 이벤트 기반 추적과 BigQuery 활용에 어려움을 겪고 있습니다. 이 글에서는 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 전환 추적 설정부터 BigQuery 데이터 분석까지 단계별로 안내하며, 2025년 최신 업데이트와 실무 팁을 공유합니다.

핵심 개념과 쉬운 설명

GA4란 무엇인가요?

GA4(Google Analytics 4)는 구글의 차세대 웹 분석 도구입니다.

기존 UA(Universal Analytics)가 '페이지 조회' 중심이었다면, GA4는 '이벤트' 중심입니다. 버튼 클릭, 스크롤, 동영상 시청, 구매 등 모든 사용자 행동을 이벤트로 기록하죠.

쉽게 비유하면? 기존 분석 도구가 '몇 명이 우리 가게에 들어왔나'만 세었다면, GA4는 '누가, 어디를, 어떻게, 얼마나 오래 둘러봤는지'까지 추적합니다.

2024년 7월부로 UA가 완전 종료되면서, GA4는 이제 유일한 구글 애널리틱스 솔루션입니다.

BigQuery는 왜 필요한가요?

GA4 인터페이스만으로는 한계가 있습니다.

• 샘플링된 데이터만 볼 수 있음
• 복잡한 맞춤 분석이 어려움
• 원시 데이터에 직접 접근 불가

BigQuery는 구글 클라우드의 데이터 창고입니다. GA4의 모든 원시 데이터를 샘플링 없이 저장하고, SQL로 자유롭게 분석할 수 있습니다.

실무 예시: 한 가전제품 브랜드는 BigQuery를 활용해 '온라인 광고를 보고 오프라인 매장에서 구매한 고객'을 추적했고, 실제 ROI가 기존 측정 대비 237% 높다는 것을 발견했습니다.

전환 추적이란?

전환(Conversion)은 비즈니스 목표 달성을 의미합니다.

• 이커머스: 구매 완료
• 서비스업: 상담 신청, 회원가입
• 콘텐츠 사이트: 뉴스레터 구독

GA4에서는 이러한 중요한 행동을 '전환 이벤트'로 설정하여, 어떤 마케팅 채널이 실제로 매출을 만들어내는지 추적합니다.

2025년 GA4 & BigQuery 최신 트렌드

1. AI 기반 인사이트 혁신

2025년 GA4는 AI 기능이 대폭 강화되었습니다.

• 자동 이상치 탐지: "어제 특정 페이지 이탈률이 갑자기 30% 증가했습니다"
• 원인 분석: "모바일에서 결제 버튼 로딩 속도가 원인입니다"
• 트렌드 예측: "다음 달 구매 전환율 15% 증가 예상"

실무자가 일일이 데이터를 뒤질 필요 없이, AI가 먼저 중요한 변화를 알려줍니다.

2. 국내 광고 플랫폼 비용 데이터 통합

2025년 7월 업데이트의 핵심입니다.

기존에는 Google Ads만 자동 연동됐지만, 이제 네이버, 카카오 등 국내 광고 플랫폼 비용 데이터도 실시간 연동이 가능합니다.

실무 팁: 이제 GA4 하나로 모든 채널의 광고비 대비 매출(ROAS)을 한눈에 비교할 수 있습니다.

3. 동의 모드 V2 필수 적용

개인정보 보호 강화 시대, Consent Mode V2가 필수가 되었습니다.

사용자가 쿠키를 거부해도, GA4는 AI 모델링으로 전환 데이터를 추정합니다. 완벽하진 않지만, 데이터 공백을 최소화하죠.

주의사항: 2025년 7월부터 개인정보 처리 규정이 강화되었습니다. 개인정보 처리방침 업데이트와 명확한 동의 절차가 필수입니다.

4. BigQuery 새 컬럼 추가

2024년 7월 17일부터 session_traffic_source_last_click 컬럼이 추가되었습니다.

무엇이 좋아졌나요? 기존에는 세션 범위의 트래픽 소스 정보를 복잡한 쿼리로 추출해야 했습니다. 이제는 이 컬럼 하나로 Google Ads 캠페인명, 매체, 소스를 바로 확인할 수 있습니다.

단계별 실행 가이드: GA4 & BigQuery 연동부터 분석까지

1단계: GA4 속성 설정 및 전환 이벤트 정의

목표: 비즈니스에 맞는 핵심 지표(KPI) 선정

1. 비즈니스 목표 명확화 - 이커머스: 구매 완료, 장바구니 추가 - 리드 생성: 상담 신청, 전화 클릭, 양식 제출 - 콘텐츠: 뉴스레터 구독, 동영상 시청 완료

2. GA4 관리 > 이벤트 > 전환 이벤트 생성 - 최대 30개까지 설정 가능 - 우선순위가 높은 3~5개 핵심 전환부터 시작

3. 전환 이벤트 예시 - purchase: 구매 완료 - generate_lead: 리드 생성 - sign_up: 회원가입

실무 팁: 너무 많은 전환을 설정하면 분석이 복잡해집니다. 매출에 직접 영향을 주는 3~5개 핵심 전환부터 시작하세요.

2단계: Google Cloud Platform(GCP) 설정

목표: BigQuery 사용 환경 준비

1. GCP 계정 생성 (https://console.cloud.google.com) - Google 계정으로 로그인 - 신규 사용자는 90일간 $300 무료 크레딧 제공

2. 새 프로젝트 생성 - 프로젝트 이름: "회사명_GA4_데이터" 형식 권장 - 프로젝트 ID는 자동 생성되나 수정 가능

3. BigQuery API 활성화 - 왼쪽 메뉴 > API 및 서비스 > 라이브러리 - "BigQuery API" 검색 후 활성화

4. 서비스 계정 권한 설정 - IAM 및 관리자 > 서비스 계정 - 'BigQuery Data Editor' 역할 부여

주의사항: 프로젝트 생성 시 결제 계정 등록이 필요하지만, 무료 할당량(월 1TB 쿼리, 10GB 저장) 내에서는 비용이 발생하지 않습니다.

3단계: GA4와 BigQuery 연동

목표: 자동 데이터 전송 설정

1. GA4 관리자 설정 접속 - 관리 > 제품 링크 > BigQuery 링크

2. BigQuery 프로젝트 선택 - 2단계에서 만든 GCP 프로젝트 선택 - 중요: 하나의 GA4 속성은 하나의 BigQuery 프로젝트만 연결 가능

3. 데이터 내보내기 설정 - 일일 내보내기(권장): 매일 자정 기준 전날 데이터 전송 - 스트리밍 내보내기: 실시간 데이터 전송 (카드 등록 필요, 비용 발생)

4. 데이터 위치 선택 - 한국 리전 선택 시 데이터 지연 시간 최소화

실무 팁: 처음에는 일일 내보내기만 활성화하세요. 스트리밍은 실시간 대시보드가 필요한 경우에만 추가합니다.

4단계: BigQuery SQL 기본 쿼리 작성

목표: 원하는 데이터 추출 및 분석

기본 쿼리 구조:

SELECT
  event_date,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS users,
  COUNT(*) AS events
FROM
  `프로젝트ID.데이터셋.events_*`
WHERE
  _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20250101' AND '20250131'
GROUP BY
  event_date
ORDER BY
  event_date

쿼리 설명:

• event_date: 이벤트 발생 날짜
• user_pseudo_id: 고유 사용자 식별자
• _TABLE_SUFFIX: 날짜별 테이블 필터링

실전 예시 1: 전환율 계산

SELECT
  traffic_source.source AS 유입소스,
  COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS 전체방문자,
  COUNT(DISTINCT CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN user_pseudo_id END) AS 구매자,
  ROUND(COUNT(DISTINCT CASE WHEN event_name = 'purchase' THEN user_pseudo_id END) / COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) * 100, 2) AS 전환율
FROM
  `프로젝트ID.데이터셋.events_20250101`
GROUP BY
  traffic_source.source
ORDER BY
  구매자 DESC

실전 예시 2: 세션별 트래픽 소스 분석 (2025 신규 컬럼 활용)

SELECT
  session_traffic_source_last_click.manual_campaign_name AS 캠페인명,
  session_traffic_source_last_click.manual_source AS 소스,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(user_pseudo_id, session_id)) AS 세션수
FROM
  `프로젝트ID.데이터셋.events_20250101`
WHERE
  session_traffic_source_last_click.manual_campaign_name IS NOT NULL
GROUP BY
  캠페인명, 소스
ORDER BY
  세션수 DESC

초보자 팁: BigQuery 콘솔에서 쿼리 실행 전 '쿼리 유효성 검사'를 클릭하면 예상 처리량을 확인할 수 있습니다. 비용 관리에 유용합니다.

5단계: Looker Studio 대시보드 구축

목표: 데이터 시각화 및 실시간 모니터링

1. Looker Studio 접속 (https://lookerstudio.google.com)

2. 새 보고서 만들기 - 데이터 소스 추가 > BigQuery 선택 - 프로젝트 > 데이터셋 > 테이블 선택

3. 커스텀 쿼리 활용 - 4단계에서 작성한 SQL 쿼리 직접 입력 가능 - 복잡한 계산 필드 없이 원하는 지표 바로 시각화

4. 대시보드 구성 예시 - 일별 방문자/전환 트렌드 (라인 차트) - 채널별 ROAS (막대 그래프) - 제품별 구매 전환율 (테이블) - 실시간 주요 지표 (스코어카드)

실무 팁: 대시보드는 의사결정권자가 보는 '요약본'과 실무자가 보는 '상세본'을 분리하세요. 요약본은 3~5개 핵심 지표만, 상세본은 깊이 있는 분석 지표를 담습니다.

실무 활용 체크리스트

초기 설정 체크리스트

• [ ] GA4 속성 생성 및 추적 코드 설치
• [ ] 핵심 전환 이벤트 3~5개 정의 및 설정
• [ ] 내부 트래픽 필터링 (직원 IP 제외)
• [ ] 중복 태그 설치 확인 (GTM vs 직접 설치)
• [ ] GCP 프로젝트 생성 및 BigQuery API 활성화
• [ ] GA4-BigQuery 연동 완료
• [ ] 첫 데이터 수집 확인 (24시간 후)
• [ ] 개인정보 처리방침 업데이트
• [ ] 동의 모드 V2 설정

월간 분석 체크리스트

• [ ] 전월 대비 전환율 변화 분석
• [ ] 채널별 ROAS 비교 (광고비 대비 매출)
• [ ] 주요 랜딩 페이지 이탈률 점검
• [ ] 구매 퍼널 단계별 이탈 지점 확인
• [ ] AI 인사이트 알림 검토
• [ ] BigQuery 비용 사용량 확인
• [ ] 이상치 발견 시 원인 분석

분기별 최적화 체크리스트

• [ ] 전환 이벤트 재정의 필요성 검토
• [ ] 어트리뷰션 모델 성과 비교
• [ ] 예측 지표 정확도 평가
• [ ] 대시보드 개선 사항 반영
• [ ] 팀 교육 및 데이터 리터러시 향상

실제 성공 사례

사례 1: 야놀자 - AI 예측 모델링 활용

과제: 신규 유저 중 실제 구매 가능성이 높은 사용자 타겟팅

해결: GA4의 예측 지표 '7일 내 첫 구매 가능성이 높은 유저' 세그먼트를 앱 캠페인에 활용

결과: 앱 캠페인 효율 7% 개선, 광고비 대비 신규 구매자 획득 비용 감소

핵심 포인트: GA4의 AI 기능을 마케팅 자동화에 직접 연결하여 즉각적인 성과 개선

사례 2: 이커머스 - 결제 퍼널 최적화

과제: 높은 장바구니 이탈률 (결제 직전 60% 이탈)

분석 방법: GA4 '깔때기 탐색' 보고서로 단계별 이탈 지점 파악

발견: 제품 페이지에서 배송비 정보가 명확하지 않아, 결제 단계에서 예상치 못한 배송비를 보고 이탈

해결: 제품 페이지에 배송비 정보 사전 노출, 무료 배송 기준 명확화

결과: 장바구니 이탈률 17%p 감소, 월 매출 30% 증가

핵심 포인트: BigQuery로 세밀한 사용자 여정 분석, 가설 수립 후 A/B 테스트로 검증

사례 3: 메타버스 마케팅 - 온·오프라인 통합 추적

과제: 가상 매장 체험이 실제 구매로 이어지는지 측정

해결: 제페토 가상 매장에 GA4 이벤트 추적 설치, BigQuery로 가상 체험-실제 구매 연결 분석

결과: 제품 체험 후 실제 구매 전환율 18%, 기존 디지털 광고 대비 참여도 3배 증가

핵심 포인트: 새로운 마케팅 채널의 효과를 데이터로 증명하여 예산 배분 근거 확보

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. GA4와 BigQuery 데이터가 왜 다르게 나오나요?

A. 여러 원인이 있습니다.

1. 샘플링 차이: GA4 인터페이스는 데이터가 많을 때 샘플링하지만, BigQuery는 전체 데이터 사용
2. 데이터 카디널리티: GA4는 고유 값이 너무 많으면 일부만 표시
3. 시간대 차이: GA4는 속성 시간대 기준, BigQuery는 UTC 기준
4. 처리 시점: GA4는 실시간 처리, BigQuery는 일일 배치 처리

해결책: 공식 문서의 스키마 차이를 이해하고, 중요 지표는 양쪽에서 검증하세요.

Q2. BigQuery 비용이 얼마나 나오나요?

A. 소규모 사이트는 무료 범위 내 사용 가능합니다.

무료 할당량:

• 월 1TB 쿼리 처리
• 10GB 데이터 저장

실제 비용 예시:

• 일 방문자 1만 명 수준: 월 5~10GB 저장, 대부분 무료
• 일 방문자 10만 명 수준: 월 50~100GB 저장, 월 $2~5 예상

절약 팁: 필요한 컬럼만 SELECT하고, 날짜 범위를 제한하여 쿼리하세요.

Q3. SQL을 모르는데 BigQuery를 사용할 수 있나요?

A. 기본 SQL만 알아도 충분합니다.

필수 문법 5가지만 익히세요:

1. SELECT: 컬럼 선택
2. FROM: 테이블 지정
3. WHERE: 조건 필터링
4. GROUP BY: 그룹화
5. ORDER BY: 정렬

온라인에 GA4 BigQuery 쿼리 템플릿이 많습니다. 복사해서 날짜와 조건만 수정하면 바로 사용 가능합니다.

추천 학습 경로: YouTube "GA4 BigQuery 기초" 검색 → 무료 강의 1~2개 수강 (총 2~3시간)

Q4. 어떤 전환 이벤트를 설정해야 하나요?

A. 비즈니스 모델에 따라 다릅니다.

이커머스:

• purchase (구매 완료)
• add_to_cart (장바구니 추가)
• begin_checkout (결제 시작)

리드 생성 비즈니스:

• generate_lead (상담 신청)
• contact (전화 클릭)
• form_submit (양식 제출)

콘텐츠/미디어:

• sign_up (회원가입)
• subscribe (구독)
• video_complete (동영상 시청 완료)

원칙: 매출에 직접 영향을 주는 행동부터 설정하세요.

Q5. 기존 UA 데이터를 GA4로 이전할 수 있나요?

A. 직접 이전은 불가능합니다.

UA와 GA4는 데이터 구조가 완전히 다릅니다. UA는 세션 기반, GA4는 이벤트 기반이죠.

대안:

1. 과거 UA 데이터: BigQuery로 내보내기하여 별도 보관
2. 전년 동기 비교: GA4 데이터가 1년 이상 쌓이면 자연스럽게 비교 가능
3. 하이브리드 분석: 당분간 UA 과거 데이터와 GA4 신규 데이터를 병행 참고

실무 팁: GA4 전환 초기 6개월은 학습 기간으로 설정하세요. 데이터가 충분히 쌓여야 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

용어 설명 (Glossary)

이벤트 (Event)

GA4에서 사용자 상호작용을 기록하는 기본 단위입니다. 페이지 조회, 클릭, 스크롤, 구매 등 모든 행동이 이벤트로 기록됩니다.

전환 이벤트 (Conversion Event)

비즈니스 목표 달성으로 정의한 특정 이벤트입니다. 구매, 회원가입, 상담 신청 등이 대표적입니다.

데이터 기반 어트리뷰션 (Data-Driven Attribution, DDA)

AI가 실제 전환 데이터를 분석하여 각 마케팅 채널의 기여도를 자동으로 계산하는 모델입니다. 2025년 GA4의 기본 어트리뷰션 모델입니다.

샘플링 (Sampling)

전체 데이터 중 일부만 추출하여 분석하는 방식입니다. GA4 인터페이스는 데이터가 많을 때 샘플링하지만, BigQuery는 전체 데이터를 사용합니다.

SQL (Structured Query Language)

데이터베이스에서 데이터를 추출하고 조작하는 프로그래밍 언어입니다. BigQuery는 SQL을 사용합니다.

스키마 (Schema)

데이터베이스의 구조와 형식을 정의한 것입니다. GA4 BigQuery 스키마는 이벤트, 사용자, 세션 정보를 어떻게 저장하는지 설명합니다.

동의 모드 (Consent Mode)

사용자의 쿠키 동의 여부에 따라 데이터 수집 방식을 조정하는 GA4 기능입니다. V2에서는 동의하지 않은 사용자도 모델링으로 전환 추정이 가능합니다.

Looker Studio (구 Google Data Studio)

구글의 무료 데이터 시각화 도구입니다. BigQuery, GA4 등 다양한 데이터 소스를 연결하여 대시보드를 만들 수 있습니다.

마무리: 데이터 기반 마케팅의 시작

GA4와 BigQuery 연동은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.

2025년 현재, 전 세계 분석 도구 시장의 43%를 차지하는 GA4는 AI 기반 인사이트, 크로스 플랫폼 통합, 예측 모델링으로 마케팅의 판을 바꾸고 있습니다.

하지만 많은 기업이 여전히 GA4의 10%도 활용하지 못하고 있습니다.

핵심 요점 정리:

1. 전환 이벤트부터 정의하세요 - 비즈니스 목표에 맞는 3~5개 핵심 지표 선정
2. BigQuery 연동은 생각보다 간단합니다 - 무료 범위 내 충분히 활용 가능
3. AI 기능을 적극 활용하세요 - 자동 인사이트, 예측 지표로 업무 효율 3배 향상
4. 데이터 기반 의사결정으로 ROI 23% 향상 - 실제 사례로 증명된 효과
5. 2025년 최신 기능 활용 - 국내 광고 플랫폼 통합, 새 BigQuery 컬럼 등

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GA4 & BigQuery 활용이 처음이라면, 혼자 시작하기 부담스러울 수 있습니다.

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에이달(ADALL)은 100개 이상의 기업과 함께 데이터 기반 마케팅을 구축해온 디지털 마케팅 에이전시입니다. GA4 & BigQuery 연동부터 맞춤형 대시보드 구축, 전환 최적화 전략까지 실무 중심으로 지원합니다.

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데이터는 이미 쌓이고 있습니다. 이제 제대로 활용할 차례입니다.

본 콘텐츠는 2025년 1월 기준 최신 정보를 바탕으로 작성되었습니다. GA4 및 BigQuery 정책은 지속적으로 업데이트되므로, 공식 문서를 함께 참고하시기 바랍니다.