Ep5. "GA에 AI 연결 안 한 XX 없제?" | Vibe Coding Diary

안녕하세요. 구독자 님, 오랜만에 찾아 온 Vibe Coding Diary 입니다.

오늘은 Google Analytics(이하 GA)에 AI를 연결하여 데이터 분석을 좀 더 효율적으로 하는 방법을 공유드려요.

* 사용 후기

지난 이야기

1. GA의 필요성과 문제점

웹 사이트를 개발하고 운영을 하다보니 GA를 볼 일이 꽤나 많더군요. 사용자 유입부터 해서 어떤 페이지를 주로 보며, 이탈률이 얼마나 있는지 등.. 이러한 정보를 GA가 제공하다보니 1일 1회 이상은 방문해보는 것 같아요. 🫠

그런데 문제가 있어요. 저는 GA를 배우지도 못 했고, 무엇을 어떻게 보아야 하며, 표시된 데이터가 어떤 의미가 있는지 전혀 몰랐다는 거에요. 심지어 유의미한 데이터를 보기 위해서는 GA 설정을 또 만져야 하는데, GA 까막눈은 그저 '추천'만 보고 있답니다. 😎

그래서 오늘은 이런 GA 까막눈을 위해 AI의 도움을 받을 수 있도록 설정을 하고, 실제로 활용할 수 있는 방법을 공유드리려 해요. 직접 해보니 설정이 좀 복잡하긴 하지만, 한 번만 설정해둔다면 유용하게 사용할 수 있을거라 봐요 :)

2. GA에 AI를 연결해보자.

참고: 설정법이 다소 복잡할 수 있어요. 설정 과정에서 지원이 필요하다면 아래 채널로 말씀주세요 :)

1) 미리보기

설정이 길다보니 '맛보기 수육' 느낌으로 결과 중 일부만 먼저 공유드려요. 이후에 나올 설정 내용을 잘 수행해둔다면, 이런 내용은 AI가 척척 정리해줄거에요.🚀

a) 8월 사용자 추이

b) AI가 말아주는 사이트 개선 방안

2) Google Analytics Data API 활성화 하기

GA를 사용하기 위해서는 구글 콘솔에서 아래의 설정을 해두어야 해요. 사이트의 UI가 복잡하여 말로 풀기보단 스크린샷을 준비해두었으니 하나씩 따라해보기로 해요.

2-a) GCP 프로젝트 생성 및 선택

2-b) API 활성화하기

1) 왼쪽 메뉴에서 'API & Services' > Library 클릭

2) 검색창에 Google Analytics Data API를 검색하고 선택, 이 후 Enable 버튼 클릭

2-c) 서비스 계정 생성 및 키 다운로드

1) Service account 생성 (서비스 계정 이름 예: ga4-mcp-server)

2) 생성된 Account(ex: ga4-mcp-server)를 클릭하여 새로운 key 발급

3) JSON 포맷으로 생성 (이 후 자동으로 다운로드 되며, 잘 저장해두고 노출 안되게 주의가 필요함)

2-d) 생성된 계정에 엑세스 권한 부여

1) 속성 > 속성 엑세스 관리 > 우측 상단에 + 버튼 클릭

2) '뷰어' 역할 설정 후 저장

2-e) 설정에 필요한 정보 Copy & Save

1) 속성 ID 복사 및 별도 메모 (참고: G-로 시작하는 측정 ID(Measurement ID)가 아님)

2) 앞서 저장한 key.json 파일에서 client_email 복사 및 별도 메모

3) google-analytics-mcp 연결하기

위 설정을 진행하느라 고생 많으셨어요. 이제 막바지인데요. GA를 AI에 연결하는 방법으로 MCP(Model Context Protocol) Server라는 것을 활용할거에요. 다양한 MCP Server중에서도 GA에 특화된 MCP Server를 공유드리고, 설정 완료까지 쭉 달려볼게요.

3-a) python 및 google-analytics-data 모듈 설치

구독자님이 개발자라면 충분히 셋팅을 하실테지만, 비개발자라면 사전에 준비가 필요해요. 우선, python와 pip라는 프로그램을 설치해두어야 하는데 해당 내용은 아래 외부 사이트를 참고해주세요.

1) google-analytics-data 모듈 설치

2) 모듈이 잘 설치되었는지 테스트코드 작성 및 실행

# ga4 모듈 테스트 코드
import os
from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient

# Set credentials path
os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = "/path/to/your/service-account-key.json"

# Test connection
client = BetaAnalyticsDataClient()
print("✅ GA4 credentials working!")

2-b) google-analytics-mcp 설치

1) pip를 이용한 google-analytics-mcp 설치

2-c) Claude Desktop에 MCP 연결

저는 MCP를 연결할 프로그램을 Claude Desktop을 이용했는데요. 이 외에도 VS Code, Claude Code, Cursor 등 다양한 프로그램에도 MCP를 연결 할 수 있으니, 구독자님이 사용하는 프로그램에 설정을 해주세요.

1) Claude Code 설정에서 MCP서버 설정 파일 열기

2) 설정파일에 내용 추가 (앞 단계에서 저장해둔 경로 및 속성 ID 입력)

{
  "mcpServers": {
    "ga4-analytics": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "ga4_mcp_server"],
      "env": {
        "GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS": "/path/to/your/service-account-key.json",
        "GA4_PROPERTY_ID": "123456789"
      }
    }
  }
}

4) MCP Server 연결 확인하기

진짜 끝났네요. 위의 모든 설정을 끝났다면 실행중인 Claude Code를 종료하고, 다시 실행해주세요.

그 후 아래 이미지와 같이 설정모양의 버튼을 클릭하면 ga4-analytics가 보일거에요.

5) 실사용 예시

1) 필요한 데이터를 채팅으로 요청

2) 요약된 응답

3) 8월 사용자 추이

4) AI가 말아주는 사이트 개선 방안

3. 끝으로, 설정 후기 요청

어느때보다 많은 스샷과 설정이 들어간 Vibe Coding Diary였는데요.

앞서 말한대로 한 번만 설정해둔다면 앞으로 GA 분석할 때 많이 용이할거라고 생각해요.

구독자님도 한 번 설정해보고 후기를 들려주실 수 있을까요?

소소한 부탁을 드려보며, 오늘의 뉴스레터는 여기까지 하겠습니다 :)

수요팅! 🔥

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아쉽지만 구독자님을 위해 준비한 오늘의 뉴스레터는 여기까지입니다. 🥹 오늘 받은 뉴스레터에 대한 솔직한 피드백을 주실 수 있으실까요? 또한 받아보고 싶은 주제가 있다면 적어주세요. 뉴스레터 발행에 참고토록 할게요. 🙏

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