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[마소캠퍼스] 구글 애널리틱스의 IP 주소 필터링에 대한 고급 가이드

기업용 구글 애널리틱스 360 데이터가 머신 러닝, 예측 모델링 및 멀티 터치포인트 기여도를 포함하도록 확장되면서 데이터 품질이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

 

이 글에서는 기본으로 돌아가서 아마도 구글 애널리틱스 데이터 필터링에서 가장 중요한 필수 항목에 대해 논의할 것입니다. 이는 IP 주소로 조직의 활동을 필터링하는 것입니다.

 

IP 주소가 무엇인지, 데이터에서 특정 IP 주소를 가져오는 것이 중요한 이유, 구글 애널리틱스 내에서 이를 수행하는 방법에 대해 알아볼 것입니다. 또한 전통적인 v4 형식을 뛰어넘는 더 복잡한 IP 주소를 필터링하는 방법도 검토할 것입니다.

 

 

IP주소란 무엇입니까?

 

IP는 “인터넷 프로토콜”을 의미합니다. IP 주소는 장치(컴퓨터, 태블릿, 모바일 등)를 네트워크(가정의 케이블 회사, 직장의 회사 네트워크, 스타벅스의 Wi-FI 네트워크 등)에 확인하는 것입니다. 웹 사이트를 탐색하거나, 이메일을 보내거나, 주문을 하는 등 온라인에서의 모든 요청은 네트워크를 통해 인터넷으로 전송됩니다. 장치의 현재 IP 주소는 해당 요청에 대한 응답이 올바른 사람(당신!)에게 다시 전송되도록 하는 데 사용됩니다. IP 주소는 네트워크/ISP에 의해 할당되기 때문에 영구적이지 않습니다. 따라서 가정에서 노트북을 사용할 때는 하나의 IP 주소를 사용하고, 동일한 노트북을 오픈 WI-FI 핫스팟을 사용하는 공용 카페에 가져갈 때는 다른 IP 주소를 사용하게 됩니다.

 

 

데이터에서 IP 주소를 필터링해야 하는 이유는 무엇입니까?

 

대부분의 조직이 웹 사이트에서 분석을 구현하는 이유는 실제 사용자 행동을 정확하게 평가하기 위해서입니다. 그러나 기업들이(특히 큰 조직의 경우) 직원들의 홈페이지를 회사 웹 사이트에 대한 디폴트로 설정하는 것은 드문 일은 아닙니다. 직원 수와 직원이 하루 동안 새로운 브라우저 세션을 여는 횟수에 따라 엄청난 양의 부적격의 트래픽이 될 수 있습니다.

 

회사 웹 사이트가 브라우저 기본값으로 설정되었는지 여부에 관계없이, 회사의 직원들은 일반 사용자들이 웹 사이트와 상호 작용하는 것과는 매우 다른 방식으로 웹 사이트와 상호 작용할 가능성이 큽니다. 그러한 내부 행동 패턴을 모두 수집하는 것은 가장 평가하고자 하는 실제 사용자 행동을 분산시킬 뿐입니다.

 

특정 IP 주소를 필터링하는 데는 다른 좋은 이유가 있지만, 일반적으로 당신이 사이트에 대해 수집하는 데이터가 자연스럽게 행동하는 실제 외부 사용자로부터 얻은 것인지 확인하기 위해서입니다.

 

아래 필터를 사용할 때는 먼저 테스트 보기에서 사용해 보십시오. 구글 애널리틱스에서 보기 필터와 설정을 테스트 보기에 적용하고 결과를 적어도 며칠 후에 확인한 다음, 기본 작업 보기에서 필터와 설정을 적용하는 것이 가장 좋습니다. 작업 중인 모든 구글 애널리틱스 속성에 대한 테스트 보기 및 백업 보기가 아직 없다면, 지금이 만들기에 적절한 때입니다.

 

 

구글 애널리틱스로 IP 주소 필터링하기

 

구글 애널리틱스를 사용하면 분석 보기에서 단일 IP 주소 또는 다양한 IP 주소를 쉽게 필터링하는 것이 매우 간단해집니다. 그러나 IP주소에는 IPv4와 IPv6의 두 가지 주요 유형이 있으며 각각 약간 다르게 처리해야 합니다. 아래에서는 각 IP주소 유형을 필터링 하는 방법에 대해 설명합니다.

 

IPv4

IPv4 주소는 x . x . x . x 형식을 가지고 있습니다. 여기서 x는 0-255사이의 10진수 값입니다. 대부분의 IP 주소를 추적하는 첫 번째 단계는 IP 주소 또는 범위를 정규식으로 변환하는 것입니다.

 

위에서 설명한 표준 IPv4 주소(또는 여러 IPv4 주소의 표준 범위)에 대해, 구글 애널리틱스를 사용하여 유효한 정규식을 생성하는 가장 쉬운 방법은 E-Nor의 자체 IP 범위 정규식 빌더(IP Range Regular Expression Builder)를 온라인으로 사용하는 것입니다. 정규식을 얻었으면, 아래 예제와 같이 사용자 정의 필터에 적용하십시오.

 

예제 1:

단일 IP: 123.45.67.89

정규식: ^123\.45\.67\.89$

단일 IPv4 주소를 기반으로 한 간단한 보기 필터

 

예제 2:

범위: 123.45.67.89 – 123.45.67.255

정규식: ^123\.45\.67\.(89|9[0-9]|1([0-9][0-9])|2([0-4][0-9]|5[0-5]))$

IPv4 주소 범위를 기반으로 한 보기 필터

 

경우에 따라 서브넷 범위(때때로 CIDR체계-특정계층에 속하지 않는 도메인간 라우팅(Classless Inter-Domain Routing)이라고도 함)가 있는 IPv 4주소가 나타날 수 있습니다. IP 주소 끝에 / 가 표시되고 그 뒤에 1-34의 숫자가 따라옵니다. 이러한 경우 위에서 언급한 IP 범위 정규식 빌더 도구를 사용하기 전에 먼저 IPv4 주소를 유효한 범위로 변환해야 합니다. 이를 위해 MX 툴박스 서브넷 계산기(MX Toolbox Subnet Calculator)를 사용할 수 있습니다.

 

이 도구를 사용하려면, 먼저 IPv4 주소를 입력한 다음 서브넷 값(/XX)을 선택하고 서브넷 보기를 클릭합니다.

 

표준 IPv4 주소 범위를 출력하기 위해 서브넷 계산기 사용

 

이렇게 하면 정규식을 구축하는 데 사용할 수 있는 표준 IPv4 주소 범위가 출력됩니다.

 

서브넷 범위가 일단 IPv4 주소 범위로 변환되면, 위와 같이 제외 필터를 만들 수 있습니다.

 

예제:

제공: 123.45.67.89/20

계산된 범위: 123.45.64.0 – 123.45.79.255

표준식: ^123\.45\.(6[4-9]|7[0-9])\.([0-9]|[1-9][0-9]|1([0-9][0-9])|2([0-4][0-9]|5[0-5]))$

 

IPv6

IPv4는 각각이 40억 개의 서로 다른 가능한 IP주소를 제공하는 3개의 숫자로 된 4개의 숫자 그룹으로 구성되어 있습니다. 이는 매우 많은 것처럼 들리지만 새로운 무선 및 네트워크 장치가 항상 등장하면서 IP 주소가 부족해 질 가능성을 처리하기 위해 향상된 프로토콜인 IPv6이 만들어졌습니다. IPv6는 1990년대 후반에 만들어졌으며, 이 글을 작성하고 있는 지금 전 세계적으로 약 22%채택률을 보입니다.

 

일반적인 IPv6 주소의 형식은 x : x : x : x : x : x : x : x 입니다. 여기서 각 x(“세그먼트”라고 함)는 0과 FFFF사이의 16진수 값이 될 수 있습니다. 0인 세그먼트는 짧은 형식 표기법으로 생략할 수 있으므로 x : x : x : x:: (마지막 세그먼트 4개가 0임을 나타냄)와 같은 형식으로 구성된 IPv6 주소는 흔히 볼 수 있습니다.

 

IPv6의 구조로 인해, 고유 IP주소의 가능성이 340언데실리온 개(0이 36개!)가 넘을 수 있으므로, 우리는 이러한 주소가 곧 소진되지 않도록 해야 합니다. IPv6 주소를 필터링하려면 제공된 값과 동일하거나 제공된 값으로 시작하는 미리 정의된 필터를 사용하기만 하면 됩니다.

 

예제 1:

IP 주소: 2600:0C02:1020:2111:FFFF:FFFF:FFFF:FFFF

IPv6 주소 범위에 대한 보기 필터

 

예제2:

IP 주소: 2600:0C02:1020:2111::

대체 형식 IPv6 주소 범위에 대한 보기 필터

 

이 게시물의 앞에서 언급한 IPv4 예와 같이 서브넷이 추가된 IPv6 주소(/XX)가 발생할 수 있습니다. 그러나 서브넷이 포함된 IPv4 주소와 달리 IPv6 주소의 경우 서브넷을 완전히 생략할 수 있습니다.

 

예제:

IP 주소: 2600:0C02:1020:2111::/64

IPv6 필터에 대해 서브넷 생략

 

추가 리소스

정규식IP를 사용하여 내부 트래픽에 대한 구글 애널리틱스 보기필터 만들기

 

 

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원문 URL : https://www.e-nor.com/blog/google-analytics/advanced-guide-to-ip-address-filtering-in-google-analytics
원문 제목 : Advanced Guide to IP Address Filtering in Google Analytics
작성자 및 작성일자: by Matt Hoffman / Jun 11, 2018

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