GA4 어트리뷰션 입문: 첫 터치와 마지막 터치, 뭘 믿어야 하나

대상: GA4 리포트는 보지만 기여 모델은 낯선 사람  ·  형식: 설명 가이드(시리즈 8편)  ·  2026-07-11

리포트 두 장인데 1등 채널이 서로 달랐다

마케팅팀 회의에서 흔히 벌어지는 장면. 한 사람이 GA4 사용자 획득 보고서를 열어 "이번 달은 오가닉 검색이 1위"라고 말한다. 옆 사람이 트래픽 획득 보고서를 열어보니 1위는 유료 소셜이다.

같은 계정, 같은 기간, 심지어 같은 사람이 뽑은 숫자. 그런데 순위표 맨 위에 앉은 채널이 다르다. 회의는 잠깐 멈추고, 누군가는 "리포트가 잘못됐나"라고 묻는다.

리포트는 안 틀렸다. 두 보고서는 애초에 "1등"을 서로 다른 기준으로 뽑고 있었을 뿐. 이 글은 그 기준 차이, 그리고 그 위에서 작동하는 어트리뷰션(기여, attribution) 모델이 왜 존재하고 뭘 대답해주는지를 순서대로 푼다.

답부터 말하면, 첫 터치와 마지막 터치 중 하나를 정답으로 고르는 문제가 아니다. 왜 그런지는 스코프(scope, 데이터를 묶는 단위)부터 보자.

어트리뷰션은 공로 배분이다

구글의 공식 정의부터. 어트리뷰션이란 "사용자가 의미 있는 행동(전환)에 도달하기까지 거친 여러 광고, 클릭, 요인에 공로를 배분하는 행위"다. GA4 공식 도움말에 나오는 문장 그대로.

"공로를 배분한다"는 말이 낯설면 축구를 떠올리면 쉽다. 결승골을 넣은 선수는 스포트라이트를 받지만, 그 전에 수비를 뚫는 패스를 넣어준 선수가 없었다면 골은 없었다. 골(전환) 하나에도 여러 선수(터치포인트)가 관여한다.

마지막 클릭(last-click) 모델은 골을 넣은 선수에게만 공을 전부 돌리는 셈. 한때 있었던 첫 클릭(first-click) 모델은 반대로 최초에 공을 배급한 선수에게만 돌렸다. 둘 다 한 명에게 몰아주는 단순화라는 점은 마찬가지.

데이터 기반 어트리뷰션(DDA)은 이 경기 전체의 패스 전개를 계산해서, 관여한 만큼 나눠주는 쪽에 가깝다. 어떻게 나누는지는 뒤에서 다시 보자.

이미지: 골을 넣은 선수만 스포트라이트를 받지만, 그 전에 공을 이어준 선수들이 없었다면 골은 없었다.

같은 여정을 세 번 자르는 법: 사용자, 세션, 이벤트 스코프

앞서 본 회의실 장면의 정체는 스코프 차이다. GA4는 같은 여정을 세 가지 다른 단위로 잘라서 보여준다.

첫 사용자 소스/매체(First user source/medium)는 사람 단위. 사용자가 사이트나 앱을 처음 발견한 채널을 딱 한 번 기록하고, 그 뒤로 세션을 몇 번을 열든 값이 바뀌지 않는다. 이 값은 사용자 획득(User acquisition) 보고서에서 본다.

세션 소스/매체(Session source/medium)는 방문 단위. 세션을 새로 열 때마다 그 시점의 유입 채널을 다시 기록하니, 같은 사람이라도 방문할 때마다 값이 달라질 수 있다. 이 값은 트래픽 획득(Traffic acquisition) 보고서에서 본다.

회의실 장면을 스코프로 풀어 보자. 어떤 사용자를 오가닉 검색이 처음 데려왔는데, 나중에 유료 소셜 광고를 보고 다시 방문했다고 하자. 사용자 획득 보고서는 이 사람을 여전히 오가닉 검색으로 센다. 트래픽 획득 보고서는 이번 세션을 유료 소셜로 센다. 두 보고서 다 맞고, 그저 세는 단위가 다를 뿐이다.

실무 함정 하나는 이 둘을 한 표에 섞는 것이다. GA4 공식 도움말도 두 스코프의 지표를 섞어 쓰지 말라고 못 박는다. 세션 수(sessions)는 첫 사용자 스코프 차원과 함께 조회할 수 없고, 첫 사용자 소스는 첫 사용자 채널그룹과, 세션 소스는 세션 채널그룹과 짝을 맞춰야 한다.

세 번째가 이벤트 스코프. 전환 이벤트 하나가 발생할 때마다, 그 전환에 이르기까지의 터치포인트 히스토리(룩백 윈도 안에서 최대 50개)에 공로를 어떻게 나눌지 계산하는 층이 바로 어트리뷰션 모델이다. 스코프가 "어디서 왔나"를 기록하는 차원이라면, 모델은 "그 기록 중 무엇에 얼마나 공을 돌릴까"를 계산하는 로직이라는 위계 차이다.

다만 이 세 스코프를 나란히 정의한 공식 문서 한 페이지를 직접 찾지는 못했다. 여기 정리는 여러 자료를 교차 확인한 것이니, 최종 확인은 각자 계정의 사용자 획득·트래픽 획득 보고서 도움말 페이지로 하길 권한다.

사라진 모델들: 첫 클릭, 선형, 시간 가치 하락은 왜 없어졌나

2023년 하반기, 구글은 규칙 기반(rule-based) 모델 4종을 정리했다. 첫 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반. 넷 다 사람이 미리 정한 규칙대로 기계적으로 공로를 나누던 방식.

정확한 완전 제거일은 자료마다 조금씩 다르게 적혀 있다. 2023년 5월부터 GA4 신규 전환 액션에 이 4개 모델 선택이 막혔고, 9월엔 구글이 폐지(sunset)를 공식 발표했으며, 실제 완전 삭제 시점은 자료에 따라 9월 또는 10월 중순으로 표기가 갈린다. 그래서 이 글에서는 하루 단위 날짜 대신 2023년 하반기로만 적는다.

이 4개를 쓰던 기존 전환 액션은 자동으로 데이터 기반 어트리뷰션으로 넘어갔고, 원하면 수동으로 마지막 클릭으로 바꿀 수도 있었다. 지금 GA4에 남은 선택지는 유료+오가닉 채널의 데이터 기반 어트리뷰션·마지막 클릭, 그리고 구글 유료 채널 전용 마지막 클릭뿐이다.

실무 함정 하나. 인터넷에 떠도는 예전 GA4 튜토리얼이나 스크린샷에는 아직도 저 4개 모델이 선택지로 나온다. 그건 2023년 이전 화면이니, 지금 계정에서 안 보인다고 뭔가 잘못된 게 아니다.

이미지: 네 갈래 규칙 기반 길은 지워졌다. 지금 GA4 지도에 남은 길은 두 갈래뿐이다.

데이터 기반 어트리뷰션: 기계가 나눠주는 공로

데이터 기반 어트리뷰션(DDA)은 지금 GA4의 기본값. 규칙을 미리 정해놓지 않고, 그 계정 자체의 전환 경로와 미전환 경로를 머신러닝으로 비교해서 각 클릭·노출이 전환에 실제로 얼마나 기여했는지를 계산한다.

전환까지 남은 시간, 기기 종류, 광고 노출 횟수, 노출 순서, 소재 유형 같은 변수를 함께 본다. 어떤 채널이 유독 전환 직전 마지막 순서에 자주 등장하는 경로와, 그 채널 없이도 비슷하게 전환된 경로를 비교해서 실제 증분 기여를 추정하는 식이다.

다만 블랙박스다. 계정마다 계산 결과가 다르게 나오고, 왜 이 채널에 특정 비중을 줬는지 정확한 산출 근거는 화면에서 보이지 않는다. 다른 계정의 DDA 가중치와 우리 계정을 직접 비교하는 것도 의미가 없는데, 각자의 데이터로 각자 학습한 결과이기 때문이다.

그래서 실무에서는 DDA를 정답 숫자로 떠받들기보다, 마지막 클릭 같은 다른 모델과 나란히 비교하는 참고 자료로 쓰는 편이 안전하다. 비교 방법은 뒤에서 다시 짚는다.

이미지: 규칙이 아니라 계산이다. 다만 어떤 계산인지는 우리도 정확히 못 본다.

공로 인정에도 시한이 있다: 전환 확인 기간

어트리뷰션 모델이 아무리 정교해도, 무한정 과거의 터치포인트까지 공로를 인정하면 안 된다. 반년 전에 본 광고 하나가 오늘 전환에 영향을 줬다고 계속 잡으면, 최근 캠페인 성과를 판단하는 데 오히려 잡음만 커진다. 그래서 GA4는 어떤 터치포인트가 전환 공로를 인정받을 수 있는 시간 범위, 즉 키 이벤트 확인 기간(key event lookback window)을 둔다.

획득 이벤트(첫 설치·첫 방문)는 기본 30일이고 7일로만 줄일 수 있다. 그 외 대부분의 주요 전환 이벤트는 기본 90일이고 30일 또는 60일로 조정할 수 있다. 참여 조회(engaged-view) 이벤트는 기본 3일. 이 값은 모든 어트리뷰션 모델과 세션 어트리뷰션에 공통으로 적용된다.

실무 함정 둘. 하나, 획득 이벤트는 30일에서 더 늘릴 수 없고 7일로만 줄일 수 있다는 점을 늘어난다고 착각하기 쉽다. 둘, 확인 기간 설정을 바꿔도 과거 데이터에는 소급 적용되지 않고 변경 시점 이후부터만 반영된다.

판매 주기가 긴 업종이라면 90일 기본값이 실제 구매 여정보다 짧을 수 있다. 이 값이 우리 비즈니스의 실제 검토 기간과 맞는지부터 Admin에서 확인하는 게 먼저.

그래서 뭘 믿어야 하나: 모델은 정답이 아니라 관점이다

여기까지 왔으면 답이 보일 차례. 첫 터치와 마지막 터치는 서로 경쟁하는 정답이 아니라 역할이 다른 관점이다. 첫 터치는 이 사람에게 우리를 처음 발견시킨 채널을 보여주고, 마지막 터치는 전환 직전에 결정타를 날린 채널을 보여준다.

구글 자신도 이 관점 차이를 제품 기능으로 인정한다. Attribution 섹션의 모델 비교(Model comparison) 보고서에서는 최대 세 개 모델(예: 마지막 클릭, 첫 클릭, 데이터 기반)을 나란히 놓고 같은 채널의 공로 배분이 모델마다 어떻게 달라지는지 직접 비교할 수 있다. 같은 클릭 데이터인데 모델만 바꿔도 채널 성과 순위가 흔들린다는 사실을, 구글이 보고서 하나로 증명해 둔 셈이다.

이 보고서의 정확한 화면 경로와 명칭은 실제 스크린샷으로 재확인하지 못하고 문헌 기준으로 정리했으니, 계정에서 직접 열어 위치를 확인해두면 좋다.

실무적으로는 채널마다 다른 KPI를 붙이는 것. 발견 배지를 든 채널(오가닉 콘텐츠, 인지 광고 등)은 신규 사용자 수·도달 같은 인지 지표로, 마감 배지를 든 채널(리타게팅, 브랜드 검색 등)은 전환수·전환율로 평가한다. 한 모델의 숫자만 놓고 이 채널은 필요 없다고 예산을 빼면, 그 채널이 맡은 역할 자체를 오해한 것일 수 있다.

이 보고서 바깥에 있는 것들

여기까지는 GA4가 클릭·세션으로 기록한 데이터 안에서의 이야기. 그런데 어트리뷰션 모델은 애초에 기록된 클릭에만 공로를 나눌 수 있다. 클릭 자체가 안 남는 인지 경로, 예를 들어 입소문이나 PPL처럼 광고 클릭 없이 브랜드를 각인시키고 나중에 직접 검색이나 다이렉트 유입으로 전환되는 경로는 이 모델의 계산 범위 밖에 있다. 이 사각지대를 다루는 방법은 다크 퍼널 추적법에서 따로 정리했다.

또 하나, 브랜드검색으로 들어온 전환을 하나의 채널 성과처럼 읽는 착시도 있다. 브랜드검색은 수요가 수확되는 통로일 뿐, 그 앞의 진짜 원인이 무엇이었는지는 첫 터치 기록만으로는 못 잡는다. 원장(확실한 귀속)과 추정(집계 신호 기반 배분)을 나눠 보는 프레임은 심화 편에서 이어간다.

이미지: 안개 속 대화와 화면은 클릭으로 안 남는다. 그렇다고 없었던 일은 아니다.

오늘 확인할 것

여기까지 모델과 스코프, 확인 기간까지 순서대로 봤으니, 남은 건 하나. 이제 화면을 열고 직접 확인할 차례.

이미지: 오늘 할 일은 세 가지뿐. 열어서, 나란히 놓고, 직접 비교하는 것.

그래도 하나만 챙긴다면, 이것이다.

모델은 정답을 주지 않는다, 관점을 준다. 관점을 하나만 보고 예산을 정하지 마라.

근거·출처

• 어트리뷰션 공식 정의: [GA4] Attribution, Google 고객센터
• 모델 목록·DDA 기본값: Get started with attribution, Google 고객센터
• 모델 폐지 보강: Attribution models, Google 고객센터
• 폐지 시점 교차확인: Google confirms sunset date for attribution models in Ads and GA4, Search Engine Land
• 전환 확인 기간 기본값: Change the key event lookback window, Google 고객센터
• 스코프 구분 보충(비공식, 2차 교차확인): GA4 scopes guide: first user vs. session, DashThis
• 모델 비교 보고서 보충(비공식): GA4 Model comparison report in Attribution, OptimizeSmart

익명화한 실무 장면으로 열었고 특정 회사·채널명은 없다. 스코프 3단 구분과 모델 비교 보고서의 정확한 화면 경로는 공식 1차 문서로 완전히 확인하지 못해 2차 자료로 교차확인했다. 폐지 모델의 완전 삭제 날짜도 자료마다 표기가 갈려 2023년 하반기로만 적었다.