안녕하세요. DXE 데이터컨설팅팀입니다.

이번 글에서는 최근 주목받고 있는 MCP(Model Context Protocol)를 GA4 데이터 분석 업무에 활용하는 방법을 소개합니다.

왜 MCP인가?

디지털 광고 운영의 핵심은 광고 집행 이력 데이터 기반의 성과 최적화를 통한 KPI 달성입니다. 

하지만 AE들은 매일 반복되는 성과 분석 업무로 인해 정작 중요한 전략 수립과 최적화에 집중할 시간이 부족한 것이 현실입니다.

MCP는 Claude나 ChatGPT와 같은 AI 애플리케이션을 사용하여 복잡한 데이터 분석 과정을 대화로 단순화하고, 마케터의 분석 업무 효율성을 극대화해줍니다.

※ GA4 MCP는 25년 7월 22일 공식 소개 되었으며, 다음 링크를 활용해 Google 애널리틱스 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

· Google 애널리틱스 MCP 서버 사용해 보기 : https://developers.google.com/analytics/devguides/MCP?hl=ko

· GA4 MCP Github : https://github.com/googleanalytics/google-analytics-mcp

MCP 이해하기

MCP(Model Context Protocol)는 GA4와 같은 데이터 소스에 자연어로 질의하여 즉시 분석 결과를 제공받을 수 있는 프로토콜입니다.

기존의 복잡한 데이터 분석 워크플로우를 대화형 인터페이스로 대체하여, 분석 시간을 획기적으로 단축합니다.

기존 분석 프로세스 vs MCP 활용 프로세스

기존 방식

· 분석 시간 : 약 1-2시간

· 필요 기술 : GA4 UI 숙련도, 엑셀 활용 능력

· 분석 과정 : GA4 접속 → 보고서 설정 → 데이터 추출 → 계산 → 시각화

· 활용 목적 : 정확한 보고서 작성, 공식 문서화

MCP 활용 방식

· 분석 시간 : 약 30초-2분

· 필요 기술 : 프롬프트(자연어) 활용 능력

· 분석 과정 : 프롬프트 입력 → 즉시 결과 확인

· 활용 목적 : 빠른 인사이트 발굴, 가설 수립

MCP의 한계와 고려사항

MCP는 데이터 분석의 효율성을 크게 향상시키지만, 다음과 같은 한계점을 명확히 인지하고 활용해야 합니다

· 정확성 제한: 공식 보고서나 중요한 의사결정용 데이터는 반드시 GA4에서 재검증 필요

· 실시간성 한계: 실시간 캠페인 최적화보다는 트렌드 분석과 패턴 발견에 적합

· 복잡성 제약: 고도로 복잡한 다차원 분석에는 한계 존재

MCP 활용 전략 및 가이드라인

효과적인 활용 영역

✓ 권장 활용 영역

· 일간/주간 성과 트렌드 모니터링

· 채널 간 상대적 성과 비교 분석

· 이상 징후 초기 감지 및 패턴 발견

· 새로운 분석 가설 수립을 위한 탐색적 데이터 분석

✗ 신중한 접근이 필요한 영역

· 클라이언트 대상 공식 보고서 작성

· 광고비 증액/중단 등 중요 의사결정 근거 자료

· 정밀한 ROI 계산 및 예산 승인 문서

· 실시간 캠페인 최적화 판단

MCP 활용 모범 사례

1. 정확한 GA4 필드명 활용 - GA4의 표준 Dimensions와 Metrics를 정확히 명시하여 분석 정확도를 높입니다.

· 활용 링크 : GA4 Dimensions & Metrics Explorer

· 예시: sessionSourceMedium, purchaseRevenue, totalPurchasers

2. 명확한 날짜 범위 지정 - 상대적 표현보다는 구체적인 날짜를 사용하여 분석 범위를 명확히 합니다.

· 권장: "2025-09-01부터 2025-09-15까지"

· 비권장: "지난주", "최근"

3. 구체적이고 목적 지향적인 질의 설계 - 분석 목적과 기대 결과를 명확히 포함한 질의를 구성합니다.

· 권장: "디바이스별 광고 채널 효율성 비교를 위한 전환율 분석"

· 비권장: "성과가 어때?"

4. 결과 검증 및 후속 조치

MCP 결과는 방향성 파악용으로 활용하고, 중요 의사결정에는 반드시 GA4 원본 데이터 확인을 수행합니다.

실무 적용 사례 분석

※ 사례 분석에 활용된 데이터는 예시 데이터입니다.

사례 1. 월간 채널별 성과 분석

분석 목적: 8월 채널별 광고 성과를 종합 평가하여 9월 예산 배분 전략 수립

MCP 질의문:

dimensions=["sessionSourceMedium"] metrics=["sessions", "purchaseRevenue", "conversions", "bounceRate"] 활용하여

8월(2025-08-01~2025-08-31) 채널별 광고 성과 분석을 해줘. 

핵심 분석 결과:

[1] m.search.naver.com / referral

· 세션수 : 6,000 | 매출(월) : 36,000,000 | 구매자수 : 600 | 이탈률 : 14.0% | 세션당 매출 : 5,000원

=> 네이버 모바일 검색: 최고 수익성 채널로 세션당 매출 5,000원, 구매자 전환율 약 10%

[2] ig / paid

· 세션수 : 32,000 | 매출(월) : 23,000,000 | 구매자수 : 500 | 이탈률 : 16.0 | 세션당 매출 : 700원

=> Instagram 광고: 대용량 트래픽(32,000 세션) 확보 채널이나 구매자 전환율 약 1.5%로 개선 필요

[3] meta / paidsocial

· 세션수 : 17,000 | 매출(월) : 16,000,000 | 구매자수 : 400 | 이탈률 : 13.0% | 세션당 매출 : 900원

=> Meta Paid Social: 양호한 구매자 전환율(약 2.3%)과 낮은 이탈률(13.0%)로 확대 투자 검토

[4] meta / display

· 세션수 : 17,000 | 매출(월) : 10,000,000 | 구매자수 : 160 | 이탈률 : 51.0% | 세션당 매출 : 500원

=> Meta Display: 높은 이탈률(51.0%)과 낮은 구매자 전환율(0.9%)로 캠페인 최적화 시급

사례 2. 일별 성과 트렌드 모니터링

분석 목적: 메타 광고의 성과 변동 패턴 파악 및 최적화 포인트 도출

MCP 질의문:

dimensions=["date", "sessionSourceMedium"], metrics=["sessions", "purchaseRevenue", "totalPurchasers", "bounceRate"]를 활용하여

2025-09-01부터 2025-09-15까지 메타 광고 성과 트렌드 분석을 해줘.

트렌드 및 최적화 권장사항:

· Meta Paid Social

=> 일평균 구매자 전환율 3.0%로 안정적 성과, 예산 확대 검토

· 주중 vs 주말

=> 평일 구매자 전환율이 주말 대비 1.5배 높음, 주중 집중 투자 전략

· Meta Display

=> 전 기간 구매자 전환율 0.8% 미만으로 랜딩 페이지 개선 시급

사례 3. 디바이스별 타겟팅 최적화

분석 목적: 디바이스별 광고 효율성 분석을 통한 타겟팅 전략 최적화

MCP 질의문:

dimensions=["deviceCategory", "sessionSourceMedium"], metrics=["sessions", "purchaseRevenue", "totalPurchasers", "bounceRate"]를 활용하여

2025-09-01부터 2025-09-15까지 디바이스별 광고 채널 효율성 분석을 해줘. 

디바이스별 성과 매트릭스:

[1] 모바일 세션 비중 : 89.0%

=> 예산 집중 투자

[2] 데스크톱 세션 비중 : 9.0%

=> 선별적 투자

[3] 태블릿 세션 비중 : 1.5%

=> 소규모 유지

주요 광고 채널의 디바이스별 성과:

[1] ig / paid

· 모바일 세션 : 14,000 | 모바일 구매자 : 200 | 데스크톱 세션 : 70 | 데스크톱 구매자 : 0 | 모바일 구매자 전환율 : 1.4%

=> Instagram 광고 개선: 높은 트래픽에도 불구하고 구매자 전환율 1.4%로 개선 여지 존재

[2] meta / display

· 모바일 세션 : 6,900 | 모바일 구매자 : 50 | 데스크톱 세션 : 100 | 데스크톱 구매자 : 0 | 모바일 구매자 전환율 : 0.7%

=> 데스크톱 전략 재검토: 주요 광고 채널에서 구매자 발생 없음, ROI 분석 후 예산 재조정 필요

[3] meta / paidsocial

· 모바일 세션 : 4,200 | 모바일 구매자 : 120 | 데스크톱 세션 : 50 | 데스크톱 구매자 : 0 | 모바일 구매자 전환율 : 2.8%

=> Meta Paid Social 확대: 모바일에서 2.8%의 구매자 전환율로 가장 우수한 성과

DXE의 MCP 활용 방법론

단계별 분석 프레임워크

1단계: 목적 정의

· 분석 목표와 기대 결과 명확화

· 의사결정에 필요한 핵심 지표 식별

2단계: 질의 설계

· GA4 표준 필드명 활용 (totalPurchasers, purchaseRevenue 등)

· 구체적 날짜 범위와 조건 설정

3단계: 결과 해석

· MCP 분석 결과의 비즈니스 의미 도출

· 이상치 및 특이점 식별

4단계: 검증 및 액션

· GA4 원본 데이터 교차 검증

· 구체적 개선 방안 수립

마무리하며

MCP는 디지털 광고 AE의 일상적인 분석 업무를 효율적으로 개선할 수 있는 툴 입니다.

복잡한 데이터 분석 과정을 대화로 단순화함으로써, 반복적인 업무에서 벗어나 보다 전략적이고 창의적인 사고에 집중할 수 있게 됩니다.

인사이트 발굴과 가설 수립은 MCP로 빠르게, 정확한 의사결정과 공식 보고서 작성은 GA4로 정확하게 작업하여 분석 효율성과 정확성을 동시에 확보하세요.

DXE는 디지털 마케팅 영역에서 데이터 활용 역량을 강화하고, 실질적인 비즈니스 성과 개선을 지원하는 다양한 솔루션과 방법론을 연구하고 있습니다.

광고 운영 효율화와 데이터 분석 고도화에 관심이 있으시다면, DXE와 함께 더 나은 방법을 모색해보는건 어떨까요?