파라미터Parameter

같은 이름이지만 전혀 다른 두 개념이에요. 문서가 AI 모델 얘기인지 GA4·데이터 수집 얘기인지에 따라 구분하세요.

AI 모델에서 — 학습으로 조정되는 가중치

파라미터는 모델이 학습하면서 미세 조정하는 '손잡이'예요. 하나하나가 입력의 어떤 특징을 얼마나 중요하게 반영할지 정하는 가중치(weight) 값이고, '학습'이란 이 수십억 개의 값을 데이터에 맞게 조정하는 과정이죠. 이 수가 많을수록 보통 더 복잡한 패턴을 담을 수 있어 '큰 모델'로 불려요(예: 70B = 700억 개). 다만 많다고 무조건 좋은 건 아니에요 — 분류·요약 같은 가벼운 작업엔 경량 모델로 충분한 경우가 많아요.

GA4에서 — 이벤트에 붙여 보내는 부가 정보

GA4는 모든 데이터를 '이벤트'로 수집하는데, 이벤트 이름만으로는 맥락이 부족해요. 그래서 page_view에 페이지 주소(page_location)를, purchase에 금액(value)·통화(currency)를 파라미터로 함께 보내죠. 실무 함정 두 가지 — ①보내기만 하면 끝이 아니라 보고서에서 쓰려면 맞춤 측정기준(custom dimension)으로 등록해야 하고 ②이벤트당 맞춤 파라미터 25개 제한이 있어 수집 설계 단계에서 선별해야 해요.