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Adobe Target - A/B 테스트 구축 및 전환율 최적화 전략 (CRO)
A/B 테스트는 웹사이트나 앱에서 사용자 경험을 분석하고 성과를 향상시키는 매우 중요한 도구입니다. Adobe Target은 이러한 테스트를 손쉽게 구현할 수 있는 도구로, 여러 버전을 실험해 최적의 결과를 도출할 수 있습니다. 이번 가이드에서는 A/B 테스트를 구축하는 방법과 더불어, 이를 활용해 전환율 최적화(CRO, Conversion Rate Optimization) 전략을 어떻게 실행할 수 있는지 살펴보겠습니다. 1. A/B 테스트란? A/B 테스트는 웹 페이지나 앱의 두 가지 이상의 버전을 비교해 더 나은 성과를 내는 버전을 선택하는 실험입니다. 다양한 변화를 적용한 후, 사용자의 반응을 통해 최적의 변화를 결정하는 중요한 과정입니다. 이 과정은 특히 전환율 최적화(CRO) 전략의 핵심입니다. 2. 전환율 최적화 전략 (CRO)란? 전환율 최적화(CRO)는 웹사이트나 앱 방문자의 행동을 분석하여, 그들이 목표한 행동(구매, 등록, 클릭 등)을 더 많이 수행하도록 만드는 전략입니다. CRO 전략에서는 사용자 경험을 개선해 이탈률을 줄이고, 더 많은 전환을 이루는 것을 목표로 합니다. 즉, 웹사이트 방문자를 실제 고객으로 전환하기 위한 전략을 구축하는 것으로 이해할 수 있습니다. A/B 테스트는 CRO의 중요한 도구로, 테스트 결과를 바탕으로 어떤 요소가 전환율을 높이는지 파악할 수 있습니다. Adobe Target은 A/B 테스트를 통해 이러한 최적화 과정을 보다 효과적으로 수행할 수 있게 도와줍니다. 3. Adobe Target으로 A/B 테스트 구축하기 3.1 활동 생성 Adobe Target에 로그인한 후, Activities 메뉴에서 Create Activity를 선택합니다. A/B TEST를 선택하여 실험을 시작합니다. 3.2 경험 작성 도구 선택 Choose Experience Composer 단계에서 Form을 선택해 코드를 활용한 실험을 설정합니다. 3.3 속성 선택 및 mbox 설정 실험이 적용될 속성을 선택하고 Create 버튼을 클릭합니다. 실험을 적용할 mbox(위치)를 설정합니다. 3.4 Audience 설정 및 트래픽 분배 실험 대상 그룹(Audience)을 설정하고, 실험을 진행할 사용자 그룹을 정의합니다. 테스트 버전들 간의 트래픽 분배율을 설정합니다. 보통 50:50으로 설정하지만, 특정 조건에 따라 다르게 설정할 수 있습니다. 3.5 목표 설정 및 실험 저장 실험 목표를 설정합니다. 예를 들어, 페이지 방문 시 클릭률 증가나 구매 완료율을 목표로 설정할 수 있습니다. 설정이 완료되면 저장을 눌러 실험을 저장합니다. 4. Adobe DataCollection (ADC)에서 추가 설정 4.1 신규 Rule 생성 및 이벤트 설정 A/B 테스트가 제대로 실행되도록 Adobe DataCollection(ADC)에서 신규 Rule을 생성합니다. Rule을 통해 테스트 발동 조건을 설정하고, 이벤트 트리거를 설정하여 특정 행동 시 테스트가 시작되도록 합니다. 4.2 Custom Code 작성 및 배포 Custom Code를 작성해 mbox와의 연결을 완료한 후, 모든 설정이 완료되면 Adobe Target 실험을 Active 상태로 배포합니다. 5. 전환율 최적화(CRO)와 A/B 테스트 활용 5.1 테스트할 요소 선택 전환율을 최적화하기 위해서는 테스트할 요소를 신중히 선택해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 부분에서 변화를 주어 테스트합니다: 페이지 레이아웃: 콘텐츠 위치나 배치를 변경해 방문자의 행동을 유도합니다. CTA(Call to Action) 버튼: 색상, 크기, 문구 등을 조정해 클릭률을 높입니다. 텍스트 및 카피: 제품 설명이나 혜택을 강조하여 더 많은 전환을 유도합니다. 5.2 사용자 행동 데이터 분석 Adobe Target의 A/B 테스트를 통해 수집된 데이터를 바탕으로, 사용자가 어떤 요소에 가장 긍정적인 반응을 보였는지 분석합니다. 이 데이터는 전환율 최적화 전략을 강화하는 데 매우 중요합니다. 결론: Adobe Target과 CRO의 통합 Adobe Target을 활용한 A/B 테스트는 전환율 최적화 전략(CRO)의 필수적인 도구입니다. 사용자 데이터를 기반으로 웹사이트나 앱에서 효과적인 변화를 적용해 전환율을 높일 수 있습니다. 지속적인 실험과 최적화를 통해 방문자들의 행동을 분석하고, 그들이 원하는 방향으로 행동을 유도함으로써 성과를 극대화할 수 있습니다. A/B 테스트와 CRO의 결합은 단순히 테스트하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사 결정을 통해 지속적인 성장을 도모할 수 있는 전략입니다.
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Adobe Target 실험 작성기(Experience Composers) 타입 알아보기
Adobe Target 실험 작성기(Experience Composer) 타입에 대해 알아보겠습니다. 우선 Adobe Target의 실험 작성기 타입은 2개가 존재합니다. 1. Visual Experience Composer (VEC) 2. Form-Based Experience Composer 각 타입을 통해 Adobe Taregt에서 실험을 생성할 수 있습니다. 각 타입의 특징에 대해 알아보겠습니다. 1. Visual Experience Composer Visual Experience Composer은 우리에게 아주 익숙한 방식입니다. 이름 그대로 시각적으로 작성하는 방법인데요 PPT처럼 페이지를 Adobe Target상에 띄워두고 직접 클릭하여 수정하는 방식입니다. 실험에따라 다소 HTML이나 Javascript, CSS지식이 필요할 수도 있지만(수정이 가능합니다.) 간단한 컨텐츠에 대한 실험은 개발지식 없이도 직접 구성해볼 수 있습니다. 2. Form-Based Experience Composer 양식 기반 방식은 이름과 같이 시각적이 아닌 코딩을 통한 경험 생성 방식입니다. 해당 기능을 활용하면 VEC로 구성이 어려운 곳에서도 실험을 구성하고 실행할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다. 다만 코드를 이용해 화면을 구성해야 하기 때문에 VEC보다 많은 개발적 지식을 필요로 합니다.
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Adobe Analytics와 Adobe Target 연동하기 (A4T, Shared Audiences)
Adobe Analytics와 Adobe Target을 연동하려면 A4T와 Shared Audiences를 사용해야합니다. 여기서 각 기능(A4T, Shared Audiences)를 통한 연동의 개념은 다음과 같습니다. A4T - Adobe Target의 실험 내용을 Adobe Ananlytics에서 리포팅 가능하며 Adobe Target의 실험을 설정할 때 Goal Metric또한 Adobe Analytics에서 가져와 사용할 수 있습니다. Shared Audiences - Adobe Analytics데이터를 통해 생성한 세그먼트를 Adobe Target의 오디언스로 사용할 수 있습니다. 이 두 가지 기능을 모두 사용해야 Adobe Analytics와 Adobe Target의 주요 연동이 이루어진다고 볼 수 있습니다. 연동 방법은 그렇게 아주 어렵지는 않습니다. 1. 다음 URL에서 form을 작성합니다. 작성할 때 A4T와 Shared Audiences 두 기능 모두 신청합니다. https://survey.adobe.com/jfe/form/SV_ekBHTLSoP5Zki2y 2. 각 솔루션에 대한 Permission을 얻습니다. 3. Form을 입력한 뒤 기능이 모두 오픈되면 Adobe Target의 Administration > Reporting의 Visual Experience Composer을 Select per activity나 Adobe Analytics로 변경합니다. 4. Adobe Launch(Data Collection)에서 Experience Cloud ID Service를 설치하고 배포합니다. 여기까지 완료되면 Adobe Analytics와 Target의 연동이 완료됩니다. 폼 입력 후 적용까지 시간이 다소 소요되기 때문에 신청 후 일주일 정도는 시간이 걸릴 수 있습니다.
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Adobe Target Activity 종류 알아보기
Adobe Target Activity 종류는 크게 5가지가 있습니다. 1. A/B Test 2. Multivariate Testing(MVT) 3. Automated Personalization(AP) 4. Experience Targeting(XT) 5. Recommendations 또한 각Activity 안에 세부 기능까지 합치면 실험 방식이 더 많아지게 됩니다. 이번 게시글에서는 해당 Activity들에 대해 알아보도록 하겠습니다. 1 - A/B Test 이미 너무 유명한 A/B Test입니다. A/B안을 나눠 동일 기간 내 더 높은 전환율을 기록하는 콘텐츠 등을 발굴하는 Activity입니다. A/B뿐만 아니라 더 많은 실험을 설정할 수 있으며 실험 대상 Audience도 설정할 수 있습니다. 또한 트래픽 분배 방식에 기본, Auto-allocate to best experience, Auto-target for personalized experiences 이렇게 세 가지 종류가 존재합니다. 기본의 경우 50:50으로 실험을 구성하면 마지막까지 50:50을 유지하고 Auto-allocate는 승자를 식별하고 테스트가 진행되는 동안 승자에게 더 많은 트래픽을 할당합니다. 또한 Auto-target은 기계학습을 사용하여 유사한 프로필을 가진 이전 방문자의 행동 기반으로 컨텐츠를 개인화하여 전환을 유도해주는 방식입니다. 좋은 기능들이지만 아무래도 활발하게 사용되지는 않는 것 같습니다만 개인적으로는 Auto-allocate정도는 사용해 나쁠게 없을 것 같습니다. 2 - Multivariate Testing(MVT) MVT또한 너무 유명한 Test방법 입니다. A/B안이 아닌 컨텐츠 단위로 2개 이상의 컨텐츠를 페이지에서 변경한 뒤 만들 수 있는 모든 조합을 사용자에게 보여줘 어떤 조합이 가장 큰 효과를 거두는지 확인하는 테스트입니다. 간단히 예를 들자면 2개 이상의 컨텐츠를 화면에서 변경하면 총 4개의 화면이 나올 수 있는데 [(0, 0), (0, 1), (1, 0), (1, 1)]이 모든 조합 중 가장 좋은 조합을 확인하는 방법입니다. 3 - Automated Personalization(AP) MVT와 비슷한 개념으로 기계 학습을 사용합니다. 방문자의 개별 프로필을 기반으로 다양한 변형을 방문자와 연결합니다. 랜덤 포레스트나 멀티 암드 밴딧과 같은 앙상블, 강화학습 기법을 사용하여 사용자에게 더 효과가 좋은 컨텐츠를 제공합니다. 4 - Experience Targeting(XT) 경험 타겟팅은 간단히 이야기하자면 개인화 기법입니다. 각 오디언스 혹은 규칙에 따라 콘텐츠를 특정 대상에게 전달하는 단순한 기법입니다. 5 - Recommendations 우리나라 말로는 권장 사항으로 번역돼있는데 그냥 말 그대로 추천입니다. 추천 알고리즘을 통해 특정 사용자에게 컨텐츠 혹은 상품에 대한 추천 목록을 만들고 이를 화면에 디자인하여 노출할 수 있습니다. 다섯가지 Activity에 대해 알아봤는데요 가장 많이 사용하게 되는건 역시 A/B Test 혹은 Experience Targeting(XT)입니다. 또한 상품을 판매하거나 컨텐츠 추천이 필요한 경우 설정이 다소 복잡할수는 있지만 Recommendation기능도 활발하게 활용해 볼 수 있습니다.
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Adobe Target - Custom Parameter & Visitor Profile 이해하기
Adobe Target에서 Analytics 연동 없이 Audience를 제작할 때 Custom하게 사용할 수 있는 변수는 크게 Custom Parameter와 Visitor Profile 두 개가 존재합니다. Custom Parameter는 실험이 발동하는 시점에 Adobe Target이 조회하는 변수입니다. 즉 Adobe Target에 수집되는 값이 아닌 현재 페이지에 있는 값을 실험이 실행되는 시점에 Adobe Target의 Audience로 이용하는 것 이라고 이해하면 됩니다. Visitor Profile의 경우 Target이 수집하는 변수로 말 그래도 Visitor profile정보입니다. 현재 페이지에 존재하는 값이 아니더라도 이전 접속에서 수집된 값도 Audience생성에 활용할 수 있습니다. 하지만 수집 시점으로부터 최대 90일까지 유지할 수 있다는 제한이 있습니다. 정리하자면 아래와 같습니다. Custom Parameter - 실험이 실행되는 시점에 변수를 Target으로 전달하여 Audience로 사용함 Visitor Profile - 원하는 시점에 Target에 저장해둔 데이터를 Audience로 사용함 하지만 이것만 보고서는 정확히 이해가 가지 않죠? 예시를 들어보겠습니다. 만약 해당 페이지에 존재하는 상품을 가지고 Audience를 구성한다고 생각해보겠습니다. [B상품이 페이지에 존재한다면 실험을 노출한다]라는 구성을 진행한다면 Custom Parameter를 통해 현재 페이지에 B상품이 존재할 경우 True를 Target으로 보내 구성할 수 있습니다. 이번엔 Visitor Profile입니다. Target에서 Audience를 구성할 때 30세 이상에게 실험을 진행한다고 생각해보겠습니다. 이 경우 사용자가 로그인을 할 때 Visitor Profile에 30살 이라는 정보를 미리 수집해놓고 Audience를 구성하면 됩니다. 두 값을 적재적소에 사용하면 왠만한 오디언스는 대부분 구성을 할 수 있습니다만 역시 Adobe Analytics와 함께 사용하는 것이 좋습니다. 둘다 한계치가 있지만 꼭 기억해야 하는 내용은 아래와 같습니다. Custom Parameter - 한번에 최대 50개까지 수집 가능 Visitor profile - 한번에 최대 50개까지 수집 가능 + 최소 14일에서 최대 90일까지 유지됨
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Adobe Launch를 통해 Adobe Analytics 설치하기
이번 글에서는 Adobe Launch를 통해 Adobe Analytics를 설치하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Adobe Analytics Report Suite의 경우 이전 게시글에서 이미 만들어놨기 때문에 해당 Report Suite을 사용하도록 하겠습니다. Report Suite관련 글 - 링크 바로 실습을 진행해보겠습니다. 1 - 프로퍼티로 이동하여 [Extensions]로 이동합니다. Adobe Launch의 Extension은 어도비 런치에서 사용할 수 있는 도구(Tools)들을 모아놓은 공간이라고 보면 됩니다. 맨 처음 접속하면 Core가 이미 설치돼있는데 코어는 어도비 런치에서 Rule을 만들 때 기본적으로 설정할 수 있는 내용들을 내포하고 있습니다. 가령 Adobe Launch코드가 발동할 때 Dom Ready에서 룰이 발동하게 하거나 특정 페이지에서 발동하게 하거나 하는 등 기본적인 조건을 설정할 수 있게 해줍니다. 바로 이런 룰을 설정하는데 필요한 도구를 모아둔 공간이 Extension입니다. 정리하자면 우리가 Launch의 Rule을 통해 어떤 조건을 설정하거나 어디로 데이터를 전송하거나 하려면 바로 이 Extension을 설치해야 하는 것 입니다. 즉 Adobe Analytics로 데이터를 보내거나 혹은 Adobe Target을 설치하거나 심지어 Google Analytics로 데이터를 보내고싶다면 바로 여기서 Extension을 설치하여 룰에서 사용하면 됩니다. 2 - 상단의 [Catalog]를 클릭한 뒤 [Adobe Analytics]를 검색합니다. 그럼 Adobe Analytics Extension이 나오는데요 해당 Extension을 클릭합니다. 3 - 우측의 Install을 클릭합니다. 4 - 다음과 같은 화면이 나온다면 이제 추가 정보를 입력해야합니다. 많은 정보를 입력할 수 있지만 오늘은 우선 [Report Suites]영역만 채워 페이지뷰만 전달받아 볼 예정입니다. 이미 눈치채셨겠지만 Report Suite에 지난번 만들었던 Report Suite을 입력하면 됩니다. 다만 입력하는 곳이 총 세 군데 존재하는데 지난번 글에서 이야기했던 Dev, Staging, Production 환경입니다. 각각 환경별로 다른 Report Suite에 데이터를 집어넣어 개발때 테스트한 데이터가 실제 운영환경에는 수집되지 않도록 조절할 수 있습니다만 지금 우리는 그렇게까지 복잡하게 하지 않고 하나의 Report suite을 세 환경 모두에 사용하는 것으로 하겠습니다. Report suite에 값을 모두 넣었다면 우측 상단의 [Save]를 눌러 완료합니다. 5 - 이제 [Rules]로 이동해 [Add Rule]을 클릭합니다. 그런 뒤 Events의 [+ Add]를 클릭합니다. 6 - Event Type을 Library Loaded (Page Top)으로 선택한 뒤 우측 상단의 [Keep Changes]를 클릭합니다. 7 - 그런 다음 Action의 [+ Add]를 클릭합니다. 8 - Extension을 [Core]에서 [Adobe Analytics]로 변경하고 Action Type을 [Send Beacon]으로 변경합니다. 그런 뒤 s.t()를 선택합니다. 간략하게 이야기하자면 어도비로 데이터를 전송할 것 인데 써있는 그대로 해당 데이터는 페이지뷰 형태로 보낸다는 의미로 받아들이면 됩니다. 9 - 완료되었다면 우측 상단의 [Save]를 클릭합니다. 10 - 이제 Publishing Flow로 이동해 지난번 [First work]처럼 배포를 진행합니다. 11 - 배포가 완료되면 사이트로 이동해 디버거를 실행하고 왼쪽 메뉴의 [Analytics]를 클릭한 뒤 사이트를 새로고침합니다. 그럼 다음과 같이 이벤트가 발동한 것을 확인할 수 있습니다.
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어도비(Data Collection) 디버깅하기 - 3. 실제 Production환경에 배포하기
이번 글에서는 지난번 Dev에 배포했던 내용을 실제 Production에 배포해보도록 하겠습니다. 지난 어도비(Data Collection) 디버깅하기 - 2. 디버거를 통해 개발환경 적용해보기에서 console.log("Custom Rule");을 Dev에 배포했었는데요 Production으로 옮겨보겠습니다. 어렵지 않기 때문에 바로 진행해보도록 하겠습니다. 1 - Adobe Launch에 접속해 왼쪽의 [Publishing Flow]를 클릭한 뒤 지난번 Dev에 배포했던 카드 우측 상단의[...]을 클릭합니다. 그리고나서 [Approve & Publish to Production]을 클릭하면 끝입니다. 여기서 보면 그 외에도 여러가지 옵션이 있지만 모두 Submitted와 Approved에 연관된 옵션들입니다. 따라서 우리 회사에서 배포 프로세스를 어떻게 타는지에 따라 나머지도 이용하면 됩니다. 대부분은 Dev에서 디버깅을 통해 태깅을 완료하면 Production으로 바로 옮기는 경우가 많습니다. 2 - 클릭하면 처음에 Published로 바로 안가고 Approved로 이동하는 것을 확인할 수 있습니다. 원래는 Approved단계가 완료된 후 Published로 이동하기 때문에 해당 단계로 잠시 이동하는것 뿐 조금 기다리면 Published로 이동합니다. 3 - 모든 작업이 완료되면 아래와 같이 Published로 이동하게 됩니다. 4 - 사이트로 이동해 개발자도구(F12)의 콘솔을 확인해보면 Dev환경으로 Replace하지 않아도 정상적으로 "Custom Rule"이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
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어도비(Data Collection) 디버깅하기 - 2. 디버거를 통해 개발환경 적용해보기
어도비 런치(Data Collection)로 룰을 작성한 뒤에 우리는 세 가지 환경에 데이터를 배포할 수 있습니다. 각각 Dev, Staging, Production환경인데요 앞에서 계속 이야기했듯이 Production환경은 실제 작업 내용이 배포되는 환경입니다. 그렇다면 Production이 아닌 Dev 혹은 Staging에서 데이터를 확인해야하는데 실제 Dev나 Staging서버가 없는 경우 참 난감합니다. 하지만 다행히도 어도비 디버거(Adobe Experience Platform Dibugger)를 사용하면 이를 해결할 수 있는데요 실제 Production환경에서도 디버거를 통해 Dev환경을 적용해볼 수 있습니다. 단순히 배포되는 형태가 아닌 내가 사용하고있는 크롬 브라우저에서만 작동하기 때문에 테스트용도로 활용할 수 있습니다. 마치 GTM의 미리보기 처럼 말이죠 실제로 진행해보겠습니다. 지난번 실습에서 테스트 룰을 하나 만들어놨었는데요 해당 룰에는 다음과 같이 코딩을 진행했었습니다 - 지난번 실습 내용: http://googleanalytics360.com/board/view.php?bo_table=adobelaunch&wr_id=3&page= 해당 룰이 발동하면 개발자 콘솔(F12)에 "Custom Rule" 이라는 문자를 확인할 수 있게 될 것입니다. 해당 룰을 Dev환경에 배포한 뒤 실제로 확인해보겠습니다. 1 - 왼쪽 메뉴의 Publishing Flow로 이동합니다. 2 - 오른쪽 상단의 [Add Library]를 클릭합니다. 3 - 그 뒤 뜨는 창에서 Name을 입력하고 Environment를 [Development]로 설정한 뒤 [Add All Changed Resource]를 클릭하고 [Save & Build to Development]를 클릭합니다. 여기서 Add All Changed Resource를 클릭하면 가운데 목록이 뜨는데 내가 작업한 룰을 모두 가져오는 버튼입니다. 따라서 정리하자면 내가 작업한 룰들을 배포할건데 [Development] 환경에 배포할 거라는 뜻이 됩니다. 간단하죠? 4 - 그럼 아래와 같이 Development영역에 First work가 생기고 로딩중인 것을 확인할 수 있습니다. 이미 예상하시겠지만 Development에서 최종 Production으로 배포를 하면 Published쪽으로 카드가 이동하게 됩니다. Approved영역을 Staging으로 보면 되는데 사실 잘 사용하진 않습니다. 5 - 아래와 같이 준비가 완료되면 초록색 불이 들어옵니다. 6 - 이제 Dev환경에 배포가 완료되었으니 해당 환경을 적용해보겠습니다. 왼쪽의 [Environments]를 클릭한 뒤 Development환경의 Install영역 박스를 클릭합니다. 7 - 박스의 중간 영역의 script를 복사합니다. 해당 스크립트는 프로덕션과는 다른 스크립트입니다. 8 - 사이트로 이동해 어도비 디버거(Adobe Experience Platform Dibugger)를 실행한 뒤 [새로고침] 하고 [Experience Platform Tags > Configuration]으로 이동합니다. 그런 뒤 중간 script에 [Action > Replace]를 클릭합니다. 9 - 복사해뒀던 Dev script를 집어넣어 Replace 해줍니다. 10 - 그런 뒤 개발자 도구(F12)로 이동하여 [콘솔]을 확인해보면 Custom Rule이 정상적으로 출력되는것을 확인할 수 있습니다. 다음 게시글에서는 실제로 Publishing 배포를 시도해보도록 하겠습니다.
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어도비(Data Collection) 디버깅하기 - 1. 런치가 제대로 설치되어있는지 확인하기
어도비 런치(Data Collection)을 통해 룰을 생성하게되면 해당 룰을 배포해야하는데요 그 전에 정상적으로 작동하는지 또한 확인해야합니다. 실제로 Production에 배포하기 전에 개발 단계에서도 제대로 작동하는지 확인하지 않으면 배포 후 데이터가 수집되지 않는 등 안좋은 결과를 초래할 수 있습니다. 여기서 Chrome의 Adobe Experience Platform Debugger를 사용하면 손쉽게 배포 전 그리고 배포 후에도 디버깅을 진행할 수 있습니다. - https://chromewebstore.google.com/detail/adobe-experience-platform/bfnnokhpnncpkdmbokanobigaccjkpob 위 URL에 접근하여 [Chrome에 추가]를 클릭하면 됩니다. 추가가 완료되었다면 이제 어도비 런치가 설치되어있는 사이트로 이동합니다. 그리고 Adobe Experience Platform Debugger를 실행합니다. 배포 없이 처음 실행하면 다음과 같이 Not Found만 표시될 것 입니다. 이 상태에서 사이트를 다시 [새로고침]해줍니다. 그리고나서 [Experience Platform Tags > Configuration]을 클릭해보면 실제로 내가 추가한 Production의 어도비 런치(Data Collection)코드를 확인할 수 있습니다. 내가 넣은 코드가 확인되었다면 정상적으로 삽입이 완료된 것 입니다. 다음 글에서 실제로 개발환경 디버깅 및 배포를 진행해보겠습니다.
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어도비 애널리틱스(Adobe Analytics) 변수 알아보기(eVar) - 2
이전 글에서 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)의 Prop에 대해 알아봤습니다. 이번에는 eVar에 대해 알아보고 생성하는 방법도 알아보겠습니다. 이전글에 이어 다시 한번 간단히 정리해보자면 Prop - 딱 하나의 단일 이벤트에 따라오는 변수(디멘션) eVar - 이벤트, 세션, 사용자 등 범위를 지정하여 유지시킬 수 있는 변수(디멘션) 입니다. eVar는 결국 GA4와 비교하자면 사용자 범위의 디멘션이 될 수 있습니다. 하지만 GA4보다 훨신 넓은 범위를 커버할 수 있다는 차이가 있습니다. GA4의 사용자 디멘션이 그저 사용자에게서 수집된 데이터가 쭉 유지된다고 하면 eVar의 경우 내가 원하는 시점에 해당 값을 초기화 할 수 있습니다. 예를들어 위 그림처럼 이벤트 페이지에 방문했을 때 [이벤트 페이지에 방문했다]라는 데이터를 수집한다고 생각해보겠습니다. GA4의 경우 상식적으로는 사용자 디멘션으론 해당 데이터를 수집하진 않습니다.(물론 때에따라 사용할 수도 있습니다.) 하지만 eVar의 경우 이런 데이터 수집이 더 유연하게 가능합니다. 왜냐면 변수의 [만료]가 존재하기 때문입니다. GA4의 경우 첫 번째 방문에 이벤트 페이지에 접속하게 되면 이후 해당 값이 덮어 씌워지기 전까지는 계속 유지가 됩니다. 하지만 Adobe의 경우 만료를 정할 수 있는데 예를들어 두 번째 방문의 [결제]를 만료로 설정하게 되면 이벤트 페이지에 방문 후 결제가 일어났을 때 해당 값이 null이 되어 더이상 수집되지 않습니다. 따라서 내가 원하는 시점까지만 값을 유지할 수 있는거죠 따라서 분석 요건에 따라 eVar를 유연하게 사용하면 좋은 결과를 얻을 수 있게 됩니다. 위 스크린샷은 eVar의 만료를 설정하는 영역입니다. 결제완료, 카트추가, visit 등 많은 부분 완료로 설정할 수 있고 배우진 않았지만 event(Custom Metirc)을 기준으로도 설정이 가능합니다. 이제 실제로 eVar를 생성해보도록 하겠습니다. 1. 지난번 생성했던 Report Suite을 클릭합니다. 2. [Edit Settings > Conversion > Conversion Variables] 3. 화면 중앙의 [Add New]를 클릭합니다. 4. 아래와 같이 정보를 입력하고 [Save]를 클릭합니다. 5. 생성이 완료되었습니다.
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어도비 런치(Adobe launch) Rules 이해하기
사이트에 어도비 런치(Adobe launch)의 설치가 완료되면 기본적으로 룰(Rules)을 이용해 사이트에 간섭하게 됩니다. 룰을 통해 할 수 있는 일을 예로 들자면 1. 페이지가 로드될 때 Adobe Analytics로 데이터를 전송한다. 2. 특정 버튼을 클릭했을 때 Adobe Analytics로 데이터를 전송한다. 3. 특정 페이지에 접근했을 때 팝업을 띄운다. 등 특정 페이지, 특정 버튼에 대한 데이터 Adobe Aanalytics(AA) /Google Aanalytics(GA)로 수집하거나 사이트에서 조작가능한 수준의 html, js, css를 통해 팝업을 띄우는 등 많은 일을 할 수 있습니다. 같은 태그 매니지먼트 시스템(Tag Management System)인 Google Tag Manager(GTM)에서는 태그와 트리거를 통해 룰(Rules)과 동일한 동작을 수행하게 됩니다. 즉 GTM에서 태그와 트리거가 어도비 런치의 룰과 동일하다고 생각하면 됩니다. 어도비 런치의 룰 메뉴에 접근하여 [Create New Rule]을 클릭합니다. 그럼 다음과 같은 화면을 볼 수 있는데요 여기서 IF가 바로 어떤 조건에서 동작을 수행할거냐에 대한 이야기이며 THEN이 그 동작에 해당됩니다. 정리하면 IF -> 어떤 타이밍에 이 Rule을 발동시킬 것 인가? (GTM의 트리거에 해당합니다.) THEN -> Rule이 어떤 동작을 할 것인가? (GTM의 태그에 해당합니다.) 위의 예시를 통해 다시 살펴보자면 1. (IF)페이지가 로드될 때 (THEN)Adobe Analytics로 데이터를 전송한다. 2. (IF)특정 버튼을 클릭했을 때 (THEN)Adobe Analytics로 데이터를 전송한다. 3. (IF)특정 페이지에 접근했을 때 (THEN)팝업을 띄운다. 이 됩니다. 또 IF안에 EVENTS와 CONDITIONS이 나눠지는데 EVENTS는 룰을 발동시킬 트리거이며 CONDITIONS은 해당 트리거 내에서의 제한사항 입니다. 즉 특정 페이지에서 룰을 발동시킨다면 EVENTS -> 페이지에서 룰을 발동시킨다 CONDITIONS -> B페이지로 제한 이 됩니다. 이부분은 헷갈리니 나중에 알아보고 룰을 실제로 만들어보겠습니다. EVENTS의 [+ Add]를 클릭합니다. 그럼 아래와 같은 화면이 나옵니다. 이벤트 타입을 [Library Loaded (Page Top)]을 선택한 뒤 [Keep Changes]를 클릭합니다. 여기서 Library Loaded의 의미는 어도비 런치가 로드되는 순간에 룰을 발동하겠다는 의미입니다. 그런다음 THEN의 [Add]를 클릭합니다. 그런다음 Action Type을 Custom Code로 입력한 뒤 [ Open Editer]를 클릭합니다. console.log("Custom Rule");이라는 코드를 집어넣은 뒤 우측 상단의 [Save]를 클릭한 뒤 [Keep change]를 클릭합니다. 그런 뒤 이름을 [테스트]로 입력한 뒤 [Save]를 클릭합니다. 이렇게 첫 룰을 만들어봤습니다. 이 룰을 해석하자면 [(IF)어도비 런치가 로드되면 (THEN)브라우저의 콘솔창에 Custom Rule이라는 텍스트를 출력한다.] 가 됩니다. 다음번에는 해당 룰을 배포해 실제로 사이트의 콘솔창에 Custom Rule이라는 텍스트가 출력되는지 확인해보겠습니다.
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[Adobe Target] (03) getOffer의 오퍼(Offer) 이해하기
이번 글에서는 Adobe Target에서 Offer가 무엇인지, 그리고 이를 어떻게 설정하고 활용할 수 있는지에 대해 설명드리겠습니다. 앞서 설명드린 바와 같이, getOffer 메서드는 mbox를 호출하여 Target의 Offer를 받기 위한 요청을 실행합니다. 우리는 Offer를 통해 사용자의 행동이나 속성에 따라 맞춤형 콘텐츠를 제공함으로써 사용자 경험을 향상시키게 됩니다. 1. Offer란? Offer는 Adobe Target에서 특정 mbox를 통해 사용자에게 제공되는 콘텐츠를 의미합니다. 이는 텍스트, 이미지, HTML 코드 등 다양한 형태로 존재할 수 있으며, 사용자의 특성이나 행동에 따라 동적으로 변경될 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 사용자에게는 웰컴 메시지를, 기존 사용자에게는 특별 할인 코드를 제공하는 것이 가능합니다. 2. Offer의 종류 Adobe Target에서는 여러 종류의 Offer를 제공할 수 있습니다. 주요 Offer의 종류는 다음과 같습니다. HTML Offer : HTML 코드를 통해 제공되는 콘텐츠로, 웹 페이지의 특정 부분을 동적으로 변경할 수 있습니다. JSON Offer: JSON 형식으로 데이터를 제공하여 클라이언트 측에서 이를 처리하고 렌더링할 수 있습니다. Redirect Offer: 사용자를 특정 URL로 리디렉션하는 Offer입니다. Experience Fragment(XF) Offer: Adobe Experience Manager(AEM)과 통합하여 AEM에서 관리되는 콘텐츠 조각을 제공할 수 있습니다. 3. Offer 설정 방법 Adobe Target에서 Offer를 설정하는 과정은 다음과 같습니다. 예시에서는 경험 타켓팅(Experience Targeting, XT) 활동을 생성하여 JSON Offer를 설정하는 과정을 보여줍니다. (1) Adobe Target 로그인 : Adobe Target에 로그인합니다. (2) Activity 생성 및 선택 : 새로운 활동을 생성하거나 기존 활동을 선택합니다. (3) Offer 생성 : 활동 내에서 새로운 Offer를 생성합니다. (4) Offer 내용 정의 : Offer의 내용을 정의합니다. HTML, 이미지, 텍스트 등을 입력할 수 있습니다. (5) 타겟팅 규칙 설정 : 특정 사용자 그룹이나 조건에 따라 Offer가 제공되도록 타겟팅 규칙을 설정합니다. (6) 저장 및 활성화 : 설정을 저장하고 활동을 활성화합니다. 4. Offer 활용 예제 다음은 Adobe Target에서 설정한 JSON Offer를 ADC(Adobe Data Collection)에서 활용하는 간단한 예제입니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"example", params: {}, success:function(offer) { console.log("example", offer[0]?.content?.[0]?.example); }, error:function(status, error) { console.log("Error fetching offer:", status, error); }, }); 위 예제에서는 "example"이라는 mbox를 호출하여 성공적으로 오퍼를 가져오면 콘텐츠를 콘솔에 출력합니다. 5. 정리 이번 글에서는 Adobe Target에서 Offer가 무엇인지, 그리고 이를 설정하고 활용하는 방법에 대해 설명드렸습니다. Adobe Target에서는 AB 실험, 개인화 경험 타겟팅, 다변량 실험 등의 다양한 활동에서 Offer를 활용합니다. 앞으로 구체적인 활동 세팅을 통해 getOffer 메서드로 offer와 params를 어떻게 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 제공할 수 있을지 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
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[Adobe Target] (02) getOffer로 mbox 활용하기
지난 글에서 Adobe Target의 getOffer 메서드를 사용하여 mbox를 가져오는 기본적인 코드를 설명했습니다. 이번 글에서는 이 코드를 더욱 상세히 설명하고, 각 부분이 어떻게 동작하는지, 그리고 이를 활용하는 방법에 대해 다루겠습니다. 1. 기본 구조 먼저, 코드를 다시 한 번 살펴보겠습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"your_mbox_name", params: { a:1, b:2 }, success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }, error:function(status, error) { console.log("Error", status, error);}, }); 이 코드는 Adobe Target에서 특정 mbox의 오퍼를 가져오는 기본적인 구조입니다. 이제 각 부분을 하나씩 설명하겠습니다. 2. mbox mbox는 Adobe Target에서 오퍼를 제공받기 위해 사용합니다. mbox 속성에는 타겟팅할 mbox의 이름을 지정합니다. 예를 들어, 특정 페이지나 위치에서 다른 콘텐츠를 제공하고자 할 때 사용됩니다. mbox:"your_mbox_name"위 예제에서는 "your_mbox_name"이라는 이름의 mbox를 지정했습니다. 실제 구현 시에는 여러분이 설정한 mbox 이름을 사용해야 합니다. 3. params params는 mbox 호출 시 함께 전달할 추가 매개변수입니다. 이는 타겟팅 규칙을 세부적으로 설정하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 사용자 속성이나 페이지 정보를 Adobe Target으로 전달할 수 있습니다.params: { a:1, b:2 }위 예제에서는 a와 b라는 두 개의 매개변수를 전달하고 있습니다. 실제 구현 시에는 필요에 따라 다양한 매개변수를 추가할 수 있습니다. 4. success 콜백 함수 success 콜백 함수는 오퍼를 성공적으로 가져왔을 때 실행되는 함수입니다. 이 함수 내에서 원하는 동작을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 가져온 오퍼를 페이지에 적용하는 코드를 작성할 수 있습니다.success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }여기서 offer는 Adobe Target 가져온 오퍼 데이터를 담고 있는 객체입니다. 이를 활용하여 페이지의 콘텐츠를 동적으로 변경할 수 있습니다. 이에 대해선 다음 글에서 자세히 다루도록 하겠습니다. 5. error 콜백 함수 error 콜백 함수는 오퍼를 가져오는 데 실패했을 때 실행되는 함수입니다. 이 함수 내에서 오류 처리 코드를 작성할 수 있습니다. error:function(status, error) { console.log("Error", status, error);}여기서 status는 오류 상태 코드이고, error는 오류 메시지입니다. 이를 활용하여 오류 로그를 남기거나 사용자에게 오류 메시지를 표시할 수 있습니다. 6. 활용 예제 이제 위의 코드를 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 예제를 통해 살펴보겠습니다. 예를 들어, 특정 페이지에서 사용자에게 맞춤형 메시지를 보여주고자 할 때 다음과 같이 구현할 수 있습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"welcome_message", params: { userType:"new", }, success:function(offer) { document.getElementById("welcome-banner").innerHTML = offer.content; }, error:function(status, error) { console.log("Error fetching offer:", status, error); }, }); 위 예제에서는 "welcome_message"라는 mbox를 호출하여 새로운 사용자(userType: "new")에게 맞춤형 환영 메시지를 제공하고 있습니다. 성공적으로 오퍼를 가져오면 welcome-banner 요소의 내용을 offer의 콘텐츠로 변경합니다.7. 정리이번 글에서는 Adobe Target의 getOffer 메서드를 활용하여 mbox 오퍼를 가져오는 방법과 각 부분의 동작 원리에 대해 자세히 설명했습니다. 이를 통해 여러분은 보다 효과적으로 Adobe Target을 활용하여 사용자에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있을 것입니다. 다음 글에서는 Adobe Target에서 Offer란 무엇인지, 어떻게 설정하고 활용하는지에 대해 설명드리겠습니다.
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어도비 애널리틱스(Adobe Analytics) Data Warehouse 기능 생성하기
안녕하세요 어도비 애널리틱스에는 Data Warehouse 라는 보고서 기능이 있습니다. 이 기능에 대해 간단하게 설명드리자면, 원하는 지표들을 원하는 곳으로 손쉽게 export할 수 있습니다. 또한 일회성 뿐만 아니라 정해진 시간에 주기적으로 export 시킬 수 도 있습니다. 만드는 방법은 간단합니다. 메뉴에서 [도구 -> Data Warehouse] 로 들어갑니다. 그럼 위와 같은 화면을 볼 수 있는데요. 여기서 [추가] 버튼을 클릭하겠습니다. 먼저 "일반 설정" 부분이 나오는데요. 이 부분에서 요청이름과 export하고싶은 날짜범위를 선택할 수 있습니다. 선택을 완료했다면 "보고서 작성" 으로 넘어갈게요. 위 처럼 원하는 지표들을 "drag and drop" 형식으로 끌어서 원하는 위치에 놓으면 됩니다. 이제 "보고서 대상"으로 넘어갈게요. 보고서 대상에서는 어느 위치로 데이터를 보낼지 선택하는 부분이에요. 따로 만드신 계정이 없으시다면 [계정 추가] 버튼을 클릭해서 새로 만들도록 해요. 제가 사용했던 Google Cloud Platform 뿐만 아니라 다양한 유형이 있어요. 원하시는 것 선택해서 만드시면 됩니다 :) "보고서 옵션"으로 넘어가겠습니다. 해당 부분에서는 받을 파일 이름, 어떤 형식으로 받을 지 등등을 선택하는 부분입니다. 니즈에 맞게 선택하시면 될 것 같아요. "예약 옵션" 부분입니다. 이 부분에서는 지금 바로 데이터를 보낼지, 주기적으로 보낼지 선택하는 부분입니다. "알림 이메일" 부분에서는 파일이 정상적으로 보내졌을 때 특정 사용자에게 이메일을 보내는 기능이에요. 선택이 아니라 필수이므로 입력해주시고 저장을 눌러 마무리 하면 됩니다. 여기까지가 Data Warehouse 생성하는 방법이였습니다. 감사합니다.
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어도비 애널리틱스(Adobe Analytics) 변수 알아보기(prop) - 1
어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)에는 Prop과 eVar가 존재합니다. 간단히 정리하자면 Prop - 딱 하나의 단일 이벤트에 따라오는 변수(디멘션) eVar - 이벤트, 세션, 사용자 등 범위를 지정하여 유지시킬 수 있는 변수(디멘션) 입니다. 우선 간단한 Prop부터 알아보겠습니다. 예를들면 이런곳에 Prop을 사용할 수 있는데요 1. gnb가 클릭되는 그 시점의 클릭 텍스트 2. 스크롤뎁스를 측정할 때 50%라는 정보 3. 배너가 클릭됐을 때 배너의 이름 위와 같이 딱 클릭이 일어났을 때 그 클릭과 같은 레벨에서의 데이터 수집이 필요하면 Prop을 사용하게 됩니다. Prop을 생성하는 방법은 아래와 같습니다. 1. Prop을 생성할 Report suite을 클릭합니다. 2. 클릭한 뒤 [Edit Settings > Traffic > Traffic Variables]를 클릭합니다. 3. 하단의 [Add New]를 클릭한 뒤 이름을 입력하고 [Enabled]를 통해 활성화합니다. 4. 그런 뒤 [Save]를 클릭하면 생성이 완료됩니다.
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어도비 애널리틱스(Adobe Analytics) Report Suite만들기
GA4의 속성(혹은 스트림)과 같이 데이터가 저장되는 최종 저장소입니다. 따라서 GA4를 처음 실행해서 속성, 스트림을 생성하듯이 어도비 애널리틱스도 Report Suite를 우선적으로 생성해야합니다. 우선 https://experience.adobe.com에 로그인합니다. 로그인하면 Home화면에서 [Analytics]를 클릭해 어도비 애널리틱스(Adobe analytics)로 이동합니다. 그런 뒤 상단의 [Admin -> All admin]을 클릭하여 이동합니다. 중간의 Data configuration & collection의 Report suites를 클릭합니다. 그런 뒤 중앙의 Add Report Suite를 클릭합니다. 필요한 내용을 모두 입력한 뒤 Create Report Suite를 클릭합니다. (Go Live Date는 오늘로 설정합니다.) 이후 정상적으로 Report suite이 생성된 것을 확인할 수 있습니다. 다음과 같이 생성 완료 문구가 나오면 생성이 완료된 것 입니다. 리스트로 돌아가면 Report suite이 생성된 것을 확인할 수 있습니다. * 해당 작업을 실행하기 위해서는 Report Suite을 관리할 수 있는 권한이 필요합니다.
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[Adobe Target] (01) getOffer로 mbox 가져오기
어도비 타겟(Adobe Target)으로 각종 Activity를 구축할 때 mbox 라는 낯선 용어를 접하게 됩니다. AB TEST나 개인화 경험(Experience Targeting)을 생성하려면 필수적으로 mbox 이름을 지정해야 하기 때문인데요. 이때 글로벌 mbox인 target-global-mbox가 기본 설정되어 있지만, 일반적으로 커스텀 mbox를 별도로 지정하고 사용해야 합니다. 1. mbox는 웹사이트에서 타겟 Activity를 발동시키는 트리거 역할을 한다. 타겟 Activity는 웹페이지 내 특정 경로나 위치, 조건에서 발동해야겠죠? 바로 이때 mbox가 트리거로서 웹사이트에서 해당 활동의 작동 여부를 제어하는 역할을 한다고 볼 수 있습니다. Activity 설정 화면이 있는데요. 해당 화면에서 위치1에는 우리가 사용할 커스텀 mbox 명을 작성해야 합니다. 2. ADC의 Rules에서 getOffer 메소드는 mbox를 활성화한다. 앞서 mbox가 타겟 Activity를 트리거하는 역할을 한다고 설명했는데요. 이를 위해서 ADC의 Rules에서 getOffer를 이용해 mbox를 실행시켜야 합니다. ADC의 Rules 설정 화면입니다. Adobe 외 Google Marketing Platform 등의 솔루션을 사용해본 분들이면 어딘가 익숙하게 느껴질 수 있는 인터페이스입니다. 각각의 요소를 간단히 정리하면 (1) Events는 ADC(Rules)에서 발생하는 트리거 또는 이벤트를 나타냅니다. 이벤트는 Rules가 실행되는 시점을 결정하며, 예를 들어 페이지로드, 클릭, 스크롤 등의 사용자 행동이 이벤트가 될 수 있습니다. (2) Conditions은 Rules가 실행되기 위한 조건을 정의하는 부분입니다. 조건은 사용자의 행동, 속성, 이벤트 발생 여부 등을 기반으로 설정되며, 조건이 충족되어야만 해당 Rule이 실행됩니다. (3) Actions은 Conditions이 충족되었을 때 실행되는 작업을 나타냅니다. Actions에는 getOffer와 같은 mbox를 실행시키거나 특정 이벤트를 트리거하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다. 바로 우리는 Custom Code에서 자바스크립트 함수를 작성하여 mbox를 웹페이지의 특정 위치, 조건에서 발동하도록 제어할 수 있습니다. 이때 타겟 Activity의 위치와 getOffer의 mbox 이름이 동일해야 올바르게 트리거하여 mbox를 활성화할 수 있습니다. adobe.target.getOffer({ mbox:"your_mbox_name", params: { a:1, b:2, }, success:function(offer) { // 원하는 어떤 코드라도 작성해주세요 }, error:function(status, error) { console.log("Error", status, error); }, }); Adobe Target에서 mbox를 가져오고, 성공 또는 오류에 따라 각각의 동작을 수행하는 JavaScript 코드입니다. 각 부분의 동작과 활용해 대해선 다음 글에서 설명하도록 하겠습니다.
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웹사이트에 어도비 런치(Adobe launch) 설치하기
웹사이트에 어도비 런치를 설치하기 위해서는 먼저 환경(Environments)을 이해해야 합니다. 환경(Environments)는 GTM에도 존재하는 기능으로 환경을 나누어 해당 환경에 배포할 수 있는 기능을 이야기합니다. 예를들면 웹 개발 프로젝트에서 개발서버, 스테이징서버, 실서버가 나누어지는 것 처럼 어도비 런치도 각 환경을 특정하여 내가 작업한 내용을 특정 환경에 배포할 수 있고 그에따른 환경별 스크립트가 존재합니다. 우선 태그가 존재하는 Environments로 이동해보겠습니다. 어도비 런치에서 생성한 속성(Property)를 선택한 뒤 왼쪽의 Environments를 클릭합니다. 그럼 위와 같은 화면을 확인할 수 있습니다. 위에서 이야기한 것 처럼 기본적으로 Development, Staging, Production이 존재하는데 여기서 Production이 실제 어도비 런치에 작업한 내용을 최종 배포했을 때 적용되는 곳입니다. 필요한 경우 더 많은 환경을 생성하여 사용할 수 있습니다. 더 자세한 내용은 이후 실제로 배포작업을 진행할 때 알아보도록 하겠습니다. Production의 우측에 보면 INSTALL부분에 박스를 확인할 수 있는데 이 박스를 클릭하면 아래와 같이 [<script src="]로 시작하는 자바스크립트 코드를 확인할 수 있습니다. 해당 코드를 복사하여 웹사이트의 <head>에 붙여넣기하여 코드를 배포하면 됩니다.
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데이터 수집을 위한 어도비 런치(Adobe Launch) 프로퍼티 생성하기
어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)에 데이터를 수집하는 방법 중 하나로 어도비 런치(Adobe Launch)를 활용할 수 있습니다. 어도비 런치의 기본적인 구조는 프로젝트(Project) -> 프로퍼티(Property)로 구성됩니다. 여기서 프로젝트는 Adobe Experience Platform에 접속했을 때 가장 큰 범위로 구글 마케팅 플랫폼의 프로젝트에 해당된다고 볼 수 있습니다. 아래 스크린샷의 상단의 [PLUS Zero Partner Sandbox]가 프로젝트입니다. 다음 으로 프로퍼티(Property)입니다. 구글 태그매니저는 계정내부에 컨테이너가 존재하지만 어도비는 단순히 프로퍼티만 존재합니다. 따라서 프로퍼티 만으로 구분을 해야하기 때문에 네이밍 규칙을 잘 정할 필요가 있습니다. 기본적으로 프로퍼티에서 플랫폼 (웹, 모바일)을 선택할 수 있어 본인이 서비스하고있는 플랫폼에 따라 구분지을 수 있습니다. 또한 글로벌 서비스를 하고있다면 프로퍼티를 어도비 런치(Adobe launch)에서 국가별로 나누어 생성할 수도 있습니다. 이제 본격적으로 프로퍼티를 생성해보겠습니다. 1. 아래 화면의 우측 중앙부의 [New Property]를 클릭합니다. 2. 어도비 런치(Adobe launch) 프로퍼티 생성 화면이 나오면 프로퍼티 이름을 입력한 뒤 플랫폼을 선택하고 어도비 런치를 사용하고자 하는 웹사이트의 도메인을 입력한 뒤 [Save]를 클릭합니다. 3. 성공적으로 프로퍼티가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.