음식점·카페 전환 정의와 태깅·측정 설계

음식점·카페는 결제 한 번으로 끝나는 온라인 쇼핑몰과 달리 예약, 방문, 전화 문의처럼 서로 다른 성격의 행동이 전환 후보로 섞여 있습니다. 전화 예약을 전환으로 잡을 때는 실제로 방문한 예약과 취소·미방문·일정 변경 예약을 분리해서 추적해야 하며, 예약 접수일 기준으로 셀지 실제 방문 예정일 기준으로 셀지에 따라 성과 숫자가 크게 달라질 수 있으니 어느 쪽 기준인지 미리 명시해두는 편이 좋습니다. 이벤트를 만드는 작업과 그 이벤트를 주요 이벤트로 표시하는 작업은 별개이며, 모든 이벤트를 전환으로 지정하면 정작 핵심 지표가 묻히기 때문에 우리 매장에서 진짜 의미 있는 행동이 무엇인지 선정 기준부터 정해두어야 합니다.

방문(세션)을 기본 단위로 집계하던 예전 방식과 달리, 지금은 페이지뷰를 포함한 모든 상호작용을 이벤트 하나의 구조로 통일해서 수집합니다. 세션조차 별도 집계 단위가 아니라 하나의 이벤트에서 파생된 개념이라, '세션이 몇 개'가 아니라 '어떤 이벤트가 몇 번 발생했는가'로 사고를 바꿔야 합니다. 이벤트는 자동 수집, 향상된 측정, 추천, 맞춤 네 가지로 나뉘는데, 자동 수집과 향상된 측정은 코드 수정 없이 태그 설치와 토글만으로 작동하고, 추천 이벤트는 정해진 이름·매개변수 규격을 따라야 보고서에 자동으로 매핑되며, 맞춤 이벤트는 이름과 매개변수를 자유롭게 정의하는 대신 보고서를 직접 구성해야 합니다. 구현 순서는 자동 수집 확인부터 시작해 향상된 측정 활성화, 추천 이벤트 매핑, 맞춤 이벤트 순으로 진행하는 편이 안정적입니다. 표준 속성에서는 최대 30개, 더 상위 속성에서는 최대 50개까지 주요 이벤트를 지정할 수 있고, 주요 이벤트로 표시한 시점부터만 데이터가 쌓이고 과거 데이터에는 소급 적용되지 않는다는 점도 태깅 설계 전에 알아둘 부분입니다.

음식점은 구글 광고에서 오프라인 매장 방문 전환 측정을 지원받는 업종에 포함되며, 최근 90일 동안 약 30만 회 이상의 오프라인 매장 방문과 50만 회 이상의 광고 상호작용이 있어야 매장 판매 측정 기능을 쓸 수 있습니다. 이 조건을 채운 매장이라도 집계 방식이 하나가 아닙니다. 광고를 10초 이상 본 뒤 3일 이내에 방문하면 노출 후 전환으로, 클릭한 뒤 1일 이내에 방문하면 클릭 후 전환으로 각각 집계됩니다. 클릭 기여 추적 기간은 기본값이 30일이지만 1일에서 30일 사이로 조정할 수 있고, 대부분의 음식점 비즈니스에는 7일 정도가 권장된다는 이야기가 있으니 기본값을 그대로 두기보다 업종 특성에 맞게 줄여보는 편이 좋습니다. 전화 예약처럼 광고 클릭으로 잡히지 않는 구간은 앞서 정리한 접수일·방문 예정일 기준을 명확히 세워두는 것이 측정 설계의 출발점입니다.

• 우리 매장에서 무엇을 주요 이벤트로 볼지 기준을 먼저 정했는가
• 전화 예약은 접수일 기준인지 방문 예정일 기준인지 명시했는가
• 자동 수집·향상된 측정부터 켜고 추천·맞춤 이벤트 순으로 확장했는가
• 표준 속성의 주요 이벤트 개수 한도를 넘기지 않았는가
• 오프라인 매장 방문 전환 측정 조건(방문 수·광고 상호작용 수)을 우리 매장이 충족하는지 확인했는가