월 9달러로 사는 건 예쁜 대시보드가 아니에요. 웹사이트의 방문·전환·매출 데이터를 AI 에이전트가 질문할 수 있는 도구로 바꾸는 연결 경로입니다. 다만 이벤트를 먼저 제대로 정의하고 읽기 권한부터 열어야 쓸 만한 답이 나와요.
9달러로 사는 건 분석 화면보다 ‘질문 가능한 데이터’예요
Open Analytics는 작고 단순한 사이트에서 GA4의 일상적인 분석 업무를 줄이는 데 초점을 맞춘 도구예요. 페이지뷰, 실시간 방문, 유입 경로, 퍼널, 커스텀 이벤트, Core Web Vitals, Stripe 매출 귀속을 한 제품에서 다루고, MCP 서버와 읽기 API도 제공합니다. 공개 저장소는 AGPL-3.0 라이선스이며 직접 호스팅할 수도 있어요.
호스팅형 Starter 요금은 월 9달러로, 월 5만 이벤트와 사이트 3개가 포함됩니다. 무료 플랜은 없고 카드가 필요 없는 7일 체험판을 제공합니다. 기능별 추가 결제가 아니라 사용량과 사이트 수에 따라 상위 요금제로 올라가는 구조예요.
여기서 중요한 단위는 ‘방문자’가 아니라 이벤트예요. 페이지뷰와 커스텀 이벤트가 사용량에 들어가므로, 트래픽이 적더라도 자동 이벤트를 무분별하게 늘리면 5만 건을 빨리 소진할 수 있습니다. 첫 달에는 페이지뷰와 사업에 직접 연결된 전환 2~3개만 두고 실제 발생량을 확인하는 편이 안전해요.
기본 추적기는 쿠키나 브라우저 저장소에 방문자 식별자를 남기지 않습니다. 서버가 IP 주소, 사이트 ID, 날짜와 거친 브라우저 분류를 재료로 일방향 식별자를 만들고, 이 값은 UTC 자정마다 바뀝니다. 원본 IP는 식별자 계산과 자체 지리 조회 뒤 저장하지 않으며, GPC 신호는 브라우저와 수집 서버 양쪽에서 거부합니다.
‘쿠키가 없으니 무조건 동의 배너가 필요 없다’고 단정하면 안 돼요.
제작사는 기본 구성에서 배너가 필요 없다고 설명하지만, 규제기관의 분석 도구 동의 면제는 목적 제한과 데이터 처리 방식 등 여러 조건을 전제로 합니다. 다른 광고 픽셀이나 세션 도구를 함께 쓰거나 식별 기능을 추가했다면 사이트 전체 구성을 별도로 검토해야 해요.
MCP를 붙이면 대시보드 조회가 에이전트의 도구 호출로 바뀝니다
연결에 필요한 핵심 값은 https://api.getopen.so/mcp 하나예요. MCP를 지원하는 클라이언트의 커넥터 설정에 이 주소를 넣으면 브라우저에서 OAuth 승인 화면이 열립니다. API 키를 대화창이나 설정 URL에 복사하는 방식이 아니라, 앱 이름과 요청 범위를 확인하고 접근을 승인하는 흐름이에요.
연결 후 에이전트는 기간별 방문자·페이지·유입 경로·지역·기기·실시간 현황과 매출 집계를 읽을 수 있습니다. 예를 들어 “지난 7일과 직전 7일의 회원가입 전환율을 비교하고, 변화가 큰 유입 채널을 보여줘”처럼 여러 화면을 오가야 했던 질문을 한 번에 던질 수 있어요.
다만 MCP는 분석 모델이 아니라 분석 데이터에 접근하는 표준 통로예요. 공식 MCP 문서도 이를 AI 애플리케이션과 데이터 소스·도구 사이의 표준 연결 방식으로 설명합니다. 결국 이벤트 이름과 기간, 전환 정의가 흐리면 에이전트 역시 흐린 답을 내놓아요.
| 업무 | 대시보드만 사용할 때 | MCP 에이전트를 연결할 때 |
|---|---|---|
| 주간 비교 | 기간과 보고서를 직접 전환 | 두 기간과 지표를 문장으로 지정 |
| 원인 탐색 | 채널·페이지·기기 표를 차례로 확인 | 여러 분해 기준을 연속 질문 |
| 반복 보고 | 숫자를 복사해 다시 설명 | 같은 질문 형식으로 재조회 |
| 통제 | 계정 역할에 의존 | 읽기·쓰기 범위를 연결별로 승인하고 취소 |
권한은 읽기와 쓰기로 나뉩니다. 읽기 범위는 사이트, 분석, 실시간, 매출 집계를 다루고, 쓰기는 퍼널·이벤트·위젯·공유처럼 작업별로 따로 승인합니다. 사이트 삭제, 팀 구성원, API 키, 결제, 도메인은 에이전트가 수정할 수 없도록 막혀 있어요. 연결 앱은 Account의 Connected apps에서 즉시 취소할 수 있고, 연결 및 새로운 출처에서의 최초 사용 기록도 남습니다.
처음에는 읽기만 승인하세요.
주간 요약과 이상 징후 설명에는 쓰기 권한이 필요하지 않습니다. 퍼널이나 이벤트를 실제로 관리해야 할 이유가 생겼을 때만 해당 범위를 추가하면 실수의 반경을 줄일 수 있어요. OAuth 기반 범위 승인과 토큰의 대상 제한은 MCP 권한 모델의 핵심이기도 합니다.
GA4를 바로 지우기보다 두 도구의 숫자가 다른 이유부터 보세요
Open Analytics가 잘 맞는 곳은 소규모 콘텐츠 사이트, 랜딩 페이지, SaaS 초기 제품처럼 핵심 질문이 명확한 환경이에요. “어디서 왔나, 무엇을 봤나, 가입했나, 매출로 이어졌나”를 빠르게 묻고 싶은 팀이라면 설치와 보고 과정이 단순해집니다.
반대로 광고 플랫폼 연결, 장기 사용자 코호트, 복잡한 전자상거래 스키마처럼 지속 식별과 폭넓은 마케팅 생태계가 중요한 조직은 GA4를 즉시 제거하기보다 병행 검증이 필요해요. Open Analytics의 익명 방문자 식별자는 매일 바뀌기 때문에, 기본 상태에서는 같은 사람을 여러 날에 걸쳐 추적하는 용도가 아닙니다. 사이트가 별도의 가명 사용자 ID를 보내는 identify 기능은 가능하지만, 이는 기본 익명 모델과 다른 처리이므로 개인정보 고지와 내부 정책도 함께 바뀌어야 합니다.
숫자가 기존 분석기보다 낮게 나오는 것 자체도 장애라고 볼 수 없어요. Open Analytics는 GPC 방문을 집계하지 않고 DNT도 기본적으로 존중하므로, 쿠키 기반 도구와 총량이 달라질 수 있다고 명시합니다.
20분 안에 설치하고 AI 에이전트에 연결하는 순서
1. 사이트를 만들고 추적기를 설치합니다
Open Analytics에 로그인해 사이트 이름과 도메인을 추가하고 oa_pk_… 형태의 tracking key를 받으세요. 프로젝트 폴더에서 npx getopen init을 실행하면 Next.js, React, Vue, Nuxt, SvelteKit, Remix, Astro, Gatsby, WordPress와 일반 HTML을 감지해 알맞은 파일에 스니펫을 넣습니다. 수동 설치라면 대시보드가 제공하는 비동기 스크립트를 사이트의 <head>에 붙이세요.
2. 첫 페이지뷰와 핵심 전환 하나를 검증합니다
배포한 사이트를 직접 열고 realtime 화면에 첫 방문이 들어오는지 확인하세요. 이어서 가장 중요한 버튼에 data-oa-event="signup"처럼 이벤트 속성을 붙입니다. 버튼 위치를 비교하려면 data-oa-prop-section="hero"와 data-oa-prop-section="pricing"처럼 속성을 추가하세요. 같은 클릭에 HTML 속성과 oa.track()을 함께 쓰면 중복 과금될 수 있으니 한 방식만 선택합니다.
3. MCP 커넥터를 읽기 전용으로 연결합니다
AI 클라이언트의 MCP 또는 custom connector 설정에서 이름을 Open Analytics, URL을 https://api.getopen.so/mcp로 입력하세요. 브라우저 승인 화면에서 site:read, analytics:read, realtime:read처럼 필요한 읽기 범위만 확인하고 승인합니다. stdio만 받는 클라이언트라면 문서에 안내된 npx mcp-remote https://api.getopen.so/mcp 브리지를 사용할 수 있어요.
4. 답이 아니라 근거가 보이는 질문으로 시험합니다
첫 질문은 “지난 7일과 직전 7일의 방문자, signup 이벤트, 전환율을 표로 비교하고 각 수치의 기간을 적어줘”가 좋아요. 다음으로 “변화가 큰 상위 유입 경로와 랜딩 페이지를 분리해 보여줘”라고 물으세요. 숫자가 의심되면 같은 기간을 대시보드에서 대조하고, 이벤트가 실제 버튼 클릭과 한 번씩 대응하는지 확인합니다.
5. 일주일 뒤 교체 여부를 결정합니다
GA4와 7일 정도 병행해 캠페인 유입의 방향, 전환 발생 시각, 이벤트 누락을 비교하세요. 필요한 질문에 일관되게 답하고 월 이벤트 예상량이 요금제 안에 들어오면 전환하고, 광고 연동이나 장기 사용자 분석이 빠진다면 GA4를 보조 도구로 남겨두는 편이 현실적입니다.
