특히 AI 도구와 LLM(대규모 언어 모델)의 등장으로 웹사이트 트래픽이 어디에서 발생하는지 파악하는 것이 중요해졌습니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션은 이러한 변화에 앞서 나가고 있으며, 데이터를 활용하여 전략적 인사이트를 얻는 것이 고객사 운영 및 자문 방식의 기본입니다.
ChatGPT, 퍼플렉시티, 제미니 등과 같은 AI 도구가 정보 검색의 중요한 지점이 되고 있습니다. Google의 자체 AI 오버뷰 데이터는 여전히 검색 콘솔 내에 혼합되어 있지만, 트래픽은 이러한 AI 플랫폼에서 발생하므로 이를 이해하는 것이 디지털 전략을 효과적으로 조정하는 데 핵심입니다.
TL;DR: 사용자가 점점 더 많은 AI 도구(ChatGPT, Perplexity, Gemini 등)로부터 정보를 얻게 되면서 Google 애널리틱스 4(GA4)에서 이러한 추천 트래픽을 추적하는 것이 매우 중요해졌습니다. 이 가이드에서는 빠른 인사이트를 얻기 위해 GA4 Explore 보고서 내에서 정규식 필터를 사용하여 LLM 트래픽을 세분화하는 방법과 보다 상세한 지속적인 보고를 위해 Looker Studio(직접 필터 사용 또는 GA4 관리자에서 사용자 지정 채널 그룹 설정)를 통해 LLM 트래픽을 세분화하는 방법을 설명합니다. 이러한 트래픽을 이해하면 진화하는 디지털 환경에 맞게 SEO 및 콘텐츠 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다.
변화하는 흐름: LLM 트래픽 세분화가 중요한 이유
사람들이 온라인에서 정보를 찾고 상호 작용하는 방식은 빠르게 변화하고 있습니다. ChatGPT와 같은 대화형 AI, Perplexity와 같은 전문 도구, 통합 어시스턴트를 사용하는 등, LLM은 콘텐츠의 주요 관문이 되고 있습니다. 최근 몇 달 동안 이러한 소스에서 당사 및 고객사의 웹사이트로 유입되는 추천 트래픽이 눈에 띄게 증가하는 것을 관찰할 수 있었습니다.
이러한 도구를 엄격하게 '검색 엔진'으로 분류할 것인지에 대한 논쟁이 계속되고 있지만, 그 기능적 영향력은 부인할 수 없습니다. 검색 엔진은 검색과 사용자 여정에 영향을 미칩니다. 따라서 LLM에서 발생하는 트래픽의 양과 행동을 이해하는 것은 여러 가지 이유로 중요합니다:
- 적응 전략: 콘텐츠 및 SEO 전략(예: SEVO 및 LLM-SEO)을 알려 사용자가 선호하는 플랫폼에서 사용자를 만날 수 있도록 도와줍니다.
- 영향력 측정: AI 환경 내에서 가시성을 높이기 위한 노력의 효과를 측정할 수 있습니다.
- 사용자 행동 이해하기: 이 세그먼트를 분석하면 AI 소스를 통해 유입된 사용자가 사이트와 어떻게 다르게 상호 작용하는지를 알 수 있습니다.
- 기회 파악하기: 어떤 AI 플랫폼이 관련 트래픽을 유도하고 있는지 강조합니다.
GA4에서 LLM 및 챗봇 트래픽을 추적하는 방법
기존 분석 설정 내에서 이러한 트래픽을 분리하고 분석할 수 있는 실용적인 방법이 있습니다. 보고 및 액세스 수준에 대한 요구 사항에 따라 권장하는 두 가지 기본 방법은 GA4 Explore 보고서와 Looker Studio를 사용하는 것입니다.
- GA4 탐색 보고서: GA4 인터페이스 내에서 빠른 분석, 트렌드 시각화, 특정 인사이트 공유에 탁월합니다.
- Looker Studio: 지속적인 모니터링 및 심층 분석(예: 랜딩 페이지 또는 LLM 트래픽과 관련된 이벤트 분석)을 위해 공유 가능하고 잠재적으로 더욱 맞춤화된 대시보드를 만드는 데 이상적입니다.
설정 방법을 자세히 알아보겠습니다.
방법 1: GA4 탐색 보고서를 사용한 빠른 분석
정규식(정규식) 필터를 사용하여 초기 보기를 얻는 가장 간단한 방법입니다.
- 탐험 생성: GA4에서 탐색으로 이동하여 새 블랭크 탐색을 시작합니다.
- 차원 및 메트릭 설정:
- 변수 열에서 세션 소스/매체를 차원으로 가져옵니다.
- 세션, 참여 세션, 잠재적으로 전환 또는 주요 이벤트를 지표로 가져옵니다.
- 보고서 작성하기: 세션 소스/미디엄을 행으로 드래그하고 선택한 지표(예: 세션)를 탭 설정 열의 값으로 드래그합니다.
- LLM 세그먼트 만들기:
- 변수 열에서 세그먼트 옆의 '+'를 클릭하고 세션 세그먼트를 선택합니다.
- 세그먼트의 이름을 설명할 수 있는 이름으로 지정합니다(예: "LLM/AI 트래픽").
- 언제 세션 포함: 아래에서 조건을 추가합니다: 세션 소스/미디엄 일치 정규식.
- 다음 정규식 패턴(또는 업데이트된 버전)을 붙여넣습니다:
코드 스니펫
^.*AI|.*\.openai.*|.*copilot.*|.*chatgpt.*|.*gemini.*|.*gpt.*|.*neeva.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*perplexity.*|.*google.*bard.*|.*bard.*google.*|.*bard.*|.*edgeservices.*|.*you\.com.*|.*pi\.ai.*|.*claude\.ai.*|.*anthropic.*|.*astastic.*|.*copy\.ai.*|.*bnngpt.*|.*gemini.*google.*$
(중요 참고 사항: 이 정규식은 2025년 초 기준으로 일반적인 AI/LLM 소스를 식별합니다. 새로운 도구가 지속적으로 등장하고 명명 규칙이 변경될 수 있습니다. 이 목록의 정확성을 유지하기 위해 주기적인 검토와 업데이트가 필요합니다.) - 적용을 클릭한 다음 저장 및 적용을 클릭합니다.
- 분석: 이제 보고서 테이블이 정규식과 일치하는 소스의 트래픽만 표시하도록 필터링됩니다. 트래픽을 유도하는 특정 LLM 소스와 해당 소스의 참여 수준을 확인할 수 있습니다.
- (선택 사항) 추세 시각화: 탐색 탭을 복제합니다. 시각화 유형을 꺾은선형 차트로 변경합니다. 세션(또는 다른 메트릭)을 값으로 드래그합니다. 그러면 시간 경과에 따른 LLM 트래픽 양이 표시됩니다.
방법 2: Looker Studio를 통한 지속적인 보고
Looker Studio는 대시보드에 더 많은 유연성을 제공합니다. 여기서 동일한 정규식 필터 원리를 두 가지 방법으로 사용할 수 있습니다:
A) 경량 접근 방식(모든 GA4 액세스 수준):
- 차트/표 만들기: Looker Studio에서 GA4 데이터 소스를 사용하여 차트(예: 시계열, 표)를 추가합니다.
- 필터 추가: 차트를 선택합니다. 설정 패널(일반적으로 오른쪽에 있음)에서 필터 섹션까지 아래로 스크롤하여 필터 추가를 클릭합니다.
- 필터 구성:
- 필터 만들기를 클릭합니다.
- 이름을 지정합니다(예: "LLM 소스 필터").
- 조건을 설정합니다: 포함 &t; 세션 소스/미디엄 &t; 정규식과 일치합니다.
- 방법 1에서 사용한 것과 동일한 정규식 패턴을 붙여넣습니다.
- 저장을 클릭합니다.
- 적용: 이제 필터가 해당 특정 차트에 적용되어 LLM 트래픽 데이터만 표시합니다. LLM 트래픽을 분리하려는 다른 차트에 대해서도 이 과정을 반복합니다. 이렇게 하면 기존 대시보드에 LLM 관련 뷰를 쉽게 추가할 수 있습니다.
B) 심층 접근 방식(GA4 관리자 액세스 필요):
이 방법을 사용하면 GA4 자체 내에 전용 채널 그룹이 생성되며, 이 그룹은 Looker Studio(및 GA4 보고서)에서 깔끔하게 사용할 수 있습니다.
- GA4에서 탐색하기: 관리자(왼쪽 하단 톱니바퀴 아이콘)로 이동합니다.
- 채널 그룹 찾기: 속성 열의 데이터 표시에서 채널 그룹을 클릭합니다.
- 새 그룹 만들기: 새 채널 그룹 만들기를 클릭합니다.
- 이름 그룹: 그룹에 이름을 지정합니다(예: "사용자 지정 채널(LLM 포함)"). 원하는 경우 설명을 추가합니다.
- LLM 채널 추가: 새 채널 추가를 클릭합니다.
- 채널에 특정 이름을 지정합니다(예: 'AI/LLM 추천').
- 채널 조건에서 설정합니다: 세션 소스/미디엄 일치 정규식.
- 이전에 사용한 것과 동일한 정규식 패턴을 붙여넣습니다.
- 저장을 클릭합니다.
- 채널 재정렬: 재정렬을 클릭합니다. 새 "AI/LLM 리퍼럴" 채널을 기본 리퍼럴 채널 위로 드래그합니다. 이렇게 하면 정규식과 일치하는 트래픽이 여기에 먼저 할당됩니다. 적용을 클릭합니다.
- 그룹 저장: 오른쪽 상단에서 그룹 저장을 클릭합니다.
- Looker Studio에서 사용: GA4가 새 그룹을 처리한 후(최대 48시간 허용), 차트 수준 필터 없이 보다 깔끔한 세분화를 위해 이 "사용자 지정 채널 포함 LLM" 그룹을 Looker Studio 보고서에서 기본 채널 그룹 차원으로 선택할 수 있습니다.
단계별 추적 요약
| 방법 | 주요 단계 | GA4 액세스 필요 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|---|
| GA4 탐색 보고서 | 탐색 만들기 ․ 디밍/메트릭 추가 ․ 세션 세그먼트 만들기(정규식과 일치) ․ 세그먼트 적용 ․ 시각화 | Viewer+ | GA4 내에서 빠른 분석, 간편한 설정 | 대시보드의 유연성이 떨어지고, 세그먼트에 수동 적용이 필요한 경우 |
| Looker Studio (경량) | 차트 만들기 & 필터 추가 & 필터 구성(세션 소스/미디엄에서 정규식과 일치) & 저장 & 차트에 필터 적용 | Viewer+ | 유연한 대시보드, 관리자 필요 없음, 차트별 필터 적용 | 차트별로 반복되는 필터 로직, 정규식 정확도에만 의존하는 필터링 로직 |
| Looker Studio (GA4를 통한 심층 분석) | GA4 관리자: 채널 그룹 생성 &t; LLM 채널 추가 (정규식과 일치) &t; 재정렬 &t; 그룹 저장. 그런 다음 Looker Studio: 차트에서 새 채널 그룹 차원을 사용합니다. | 관리자 | 보고서에서 더 깔끔한 세분화, GA4에서 일관된 채널 정의 | 관리자 액세스, GA4에서 초기 설정, 처리 지연(최대 48시간)이 필요합니다 |
지속적인 모니터링이 핵심
AI 환경은 유동적입니다. 새로운 도구가 등장하고 플랫폼이 트래픽을 식별하는 방식이 바뀔 수 있습니다. 제공된 정규식 필터는 시작점일 뿐이며, 효과를 유지하려면 주기적으로 검토하고 업데이트해야 합니다. 추천 소스를 정기적으로 확인하고 패턴을 세분화하여 관련 LLM 도구에서 트래픽을 정확하게 캡처하고 있는지 확인하세요.
데이터 기반 디지털 전략을 중요하게 생각하는 기업이라면 이렇게 증가하는 트래픽 부문을 이해하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이제 이러한 추적 기능을 설정하면 AI가 사용자가 온라인에서 정보를 검색하는 방식을 지속적으로 재편함에 따라 이에 적응하고 최적화하며 가시성을 유지하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 머큐리 테크놀로지 솔루션은 이러한 수준의 분석을 고객 전략에 통합하여 진화하는 디지털 에코시스템의 현실에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
LLM 트래픽 추적 FAQ
Q1: 추적된 LLM 트래픽이 낮은 이유는 무엇인가요? 관심 있는 LLM 플랫폼이 아직 추천 트래픽을 많이 보내지 않거나, 내 콘텐츠가 해당 LLM에 자주 노출되지 않거나, 정규식 필터에 관련 소스 식별자가 누락되어 있을 수 있습니다. 정규식 필터가 최신 상태인지 확인하세요.
Q2: 정규식 필터를 얼마나 자주 업데이트해야 하나요? 분기별로 검토하거나, 중요한 새 AI 도구가 주목을 받고 있거나 기존 도구의 식별 방식에 변화가 의심되는 경우(예: 하위 도메인 또는 매개변수의 변경) 더 자주 검토하세요.
Q3: 이 방법을 사용하여 특정 AI 도구의 트래픽을 개별적으로 추적할 수 있나요? 예. 개별 도구에 대해 보다 구체적인 패턴을 사용하여 정규식을 수정하거나 별도의 세그먼트/필터를 만들 수 있습니다(예: Perplexity의 경우 .*perplexity.*, 특정 OpenAI 리퍼러의 경우 .*openai.com/.*, 세부적인 사항은 다를 수 있음).
Q4: AI를 통해 사용자가 내 콘텐츠와 하는 모든 상호작용을 추적하나요? 아니요. 이 방법은 주로 사용자가 AI 도구의 응답 내에서 링크를 클릭하여 내 웹사이트로 연결되는 사례인 '추천 트래픽'을 추적합니다. AI가 링크 없이 콘텐츠를 요약하거나 사용자가 AI의 요약본을 읽은 후 브랜드를 별도로 검색하는 경우는 추적하지 않습니다.
Q5: Google AI 오버뷰의 트래픽도 여기에 포함되나요? 현재 Google AI 오버뷰의 트래픽은 일반적으로 GA4 및 Search Console에서 일반 Google 오가닉 트래픽 데이터와 혼합됩니다. 정규식 방식은 <다른> 식별 가능한 AI 플랫폼 및 챗봇에서 명시적으로 참조된 트래픽에 초점을 맞추고 있습니다. AI 오버뷰를 직접 추적하려면 다른 접근 방식이 필요하며, 종종 Search Console 실적 데이터 변화를 분석해야 합니다.
Q6: 머큐리 기술 솔루션이 이 추적 설정 및 분석에 도움을 줄 수 있나요? 예. 분석, SEO 및 디지털 전략 서비스의 일환으로 고객이 강력한 추적 기능을 구현하고, 데이터를 해석하며, LLM 추천과 같은 소스에서 얻은 인사이트를 전체 전략에 통합하여 의사 결정 및 성과를 개선할 수 있도록 지원합니다.
