마지막 클릭 기여와 데이터 기반 기여 모델을 바꾸면 매체별 성과 순위가 뒤집히는 이유

GA4는 2023년 11월부로 첫 클릭, 선형, 시간 가치 하락, 위치 기반 같은 규칙 기반 모델의 지원을 종료했습니다. 이 모델을 쓰던 전환은 자동으로 데이터 기반 어트리뷰션으로 전환됐습니다. 2026년 현재 선택지는 데이터 기반, 유료+오가닉 라스트 클릭, 구글 유료 채널 라스트 클릭 셋뿐입니다.

세 번째 모델에는 단서가 있습니다. 전환 경로에 구글 광고 클릭이 하나도 없으면 유료+오가닉 라스트 클릭으로 자동 대체됩니다. 그래서 구글 광고 비중이 낮은 계정에서는 두 번째와 세 번째 모델의 결과가 거의 같게 나오기도 합니다.

데이터 기반 어트리뷰션은 섀플리 가치 개념에 기반한 알고리즘을 씁니다. 전환에 이른 경로만 보는 게 아니라 전환에 이르지 못한 경로까지 함께 사용해, 특정 터치포인트가 경로에 있었을 때와 없었을 때 전환 확률이 얼마나 달라지는지를 비교합니다. 이 계산에 전환까지 걸린 시간, 기기 유형, 광고 상호작용 횟수, 노출 순서, 소재 유형이 함께 들어갑니다.

라스트 클릭은 이런 계산을 하지 않습니다. 경로에 몇 개의 접점이 있었든 마지막 하나에 전부 몰아줍니다. 계산 방식이 이렇게 다르니 결과가 다른 것은 오류가 아니라 당연한 일입니다.

뒤집히는 방향에는 규칙성이 있습니다. 라스트 클릭에서는 구매 직전에 등장하는 채널이 강해 보입니다. 브랜드 검색, 리타겟팅, 장바구니 회수 메시지처럼 이미 사기로 마음먹은 사람이 마지막으로 거치는 길목이 여기에 해당합니다. 반대로 처음 브랜드를 알린 노출형 매체는 경로 앞쪽에 있어 공을 거의 못 받습니다.

데이터 기반 모델로 바꾸면 이 몫이 일부 앞쪽으로 재분배됩니다. 그래서 리타겟팅 ROAS는 내려가고 신규 유입 캠페인 ROAS는 올라가는 식으로 순위가 바뀝니다. 여기서 중요한 건 어느 쪽도 "진짜 성과"를 보장하지 않는다는 점입니다. 라스트 클릭 계열 모델은 이미 구매 의사가 있던 고객의 전환까지 광고 성과로 잡아 과대평가하는 경향이 있고, 데이터 기반 모델도 결국 관측된 경로 안에서만 계산합니다.

모델은 배분 규칙이므로 총합은 변하지 않습니다. 채널별 숫자만 이동합니다. 그래서 모델을 바꾼 뒤 "전환이 늘었다"는 보고가 올라오면 그건 모델 때문이 아니라 다른 변화가 겹친 것입니다. 반대로 채널별 순위 변화는 모델 변경만으로 충분히 설명됩니다.

이 구분이 중요한 이유는 예산 회의 때문입니다. 모델을 바꾼 달의 채널별 ROAS 변화를 성과 개선이나 악화로 해석하면, 실제로는 아무 일도 없었는데 예산을 옮기게 됩니다.

사용 가능 여부는 전환 종류마다 개별 판정됩니다. 같은 속성 안에서도 어떤 키 이벤트는 데이터 기반 모델을 쓰고 다른 키 이벤트는 데이터 부족으로 못 쓰는 상태가 동시에 존재할 수 있습니다. 게다가 30일 기간의 전환량이 최소 요건 아래로 떨어지면 이미 보고 있던 데이터 기반 결과가 보고서에서 사라지기도 합니다.

구글 애즈 쪽 전환 액션에 대해서는 고객센터가 30일간 전환 200건, 광고 상호작용 2,000건 이상을 권장 기준으로 안내합니다. 다만 이건 GA4 속성이 아니라 구글 애즈 전환 액션 단위의 권장치이므로 그대로 GA4에 옮겨 적용할 기준은 아닙니다.

검증에는 두 가지 안전장치가 필요합니다. 첫째, 데이터 기반 모델은 전환 발생 후 최대 7일까지 재기여가 일어나 과거 전환의 배분이 다시 계산될 수 있습니다. 그래서 바꾸자마자 며칠 데이터로 판단하면 안 되고, 최소 일주일이 지난 구간부터 봐야 합니다.

둘째, 같은 기간을 두 모델로 각각 뽑아 채널별 차이표를 만듭니다. 어느 채널이 몇 퍼센트 올라가고 내려갔는지를 한 번 정리해두면, 이후 보고서를 볼 때마다 모델 차이를 머릿속에서 보정할 수 있습니다. 그리고 예산을 실제로 옮길 근거가 필요하다면 모델 비교가 아니라 광고를 실제로 끄고 켜는 증분 실험이 훨씬 강한 근거가 됩니다.