Blog iOS 14.5 이해하기: 어트리뷰션 방법

iOS 14.5 이해하기: 어트리뷰션 방법

Apple이 iOS 14와 AppTrackingTransparency(ATT) 도입을 발표한 이래, 모바일 업계는 허용되는 것과 허용되지 않는 것이 무엇인지 혼란스러워하고 있습니다.

기억해야 할 중요한 점은 Apple의 ATT 도입 목표가 GDPR과 같은 개인정보 보호 규제의 목적과 매우 유사하다는 것입니다. 이러한 규제는 유저로 하여금 퍼스트파티가 유저의 고유하고 식별 가능하며 지속적인 데이터를 서드파티와 공유하는 것에 대해 선택할 수 있도록 하기 위해 존재합니다.

정말 간단하죠? 그런데 이러한 규제의 적용 대상에 대해서는 왜 이렇게 의견이 분분할까요?

그 이유 중 하나는 바로 산업 전체에서 공통으로 사용되는 언어가 없기 때문입니다. 현재 업계에서는 같은 개념에 대해 각기 다른 용어가 사용되고 있습니다.

특히, '핑거프린트'라는 용어는 실제로는 핑거프린트와 확률론적 어트리뷰션 방법을 모두 포함하는 의미로 두리뭉실하게 사용되곤했습니다. iOS 14.5 변화에 따라, Adjust를 포함한 일부 회사들은 핑거프린트에서 철저한 확률론적 어트리뷰션으로 방법을 전환했습니다. 이에 따라, Adjust는 일반적으로 '핑거프린트'라 이해되는 용어를 풀어 설명하고, iOS 14.5에서 계속 허용되는 것이 무엇인지 설명하고자 합니다.

다음의 용어들은 의미를 이해하고 구분할 수 있어야 합니다.

  1. 핑거프린트란? 디바이스 정보를 기반으로 지속되고 고유한 ID를 생성하여, 유저를 여러 웹사이트에서 트래킹하는 방법. 핑거프린트를 위해 사용되는 기술 중 하나는 WebGL(캔버스) 속성 및 특정 하드웨어 속성을 함께 사용하여 폰트 지표를 포착하는 방식입니다. 이러한 데이터는 핑거프린트를 지속적이며 고유하게 만들어, 유저 식별에 사용될 수 있습니다. 핑거프린트와 핑거프린트 ID는 공통된 ID를 공유하지 않는 각기 다른 웹사이트와 앱에서 유저를 트래킹하기 위해서 주로 사용됩니다. 예를 들어 핑거프린트는 디바이스 그래프를 만들기 위해 사용되는데, 이는 명백히 Apple의 가이드라인에 위배됩니다.

  1. 확률론적 어트리뷰션이란? MMP인 Adjust는 유저를 여러 웹사이트와 앱에 걸쳐서 트래킹하거나 타겟팅하지 않습니다. Adjust가 주력하는 것은 일정 정도의 정확성을 갖고 설치를 인게이지먼트에 어트리뷰션하는 것입니다. 80%의 설치가 클릭 이후 첫 1시간 이내에 발생하기 때문에, 이러한 어트리뷰션은 지속적인 ID를 필요로 하지 않습니다. Adjust는 몇 시간 뒤면 이용이 불가능한 임시 데이터에 기반해서 예측을 수행할 수 있습니다. 따라서, Adjust의 확률론적 어트리뷰션은 디바이스 엔트로피와 패턴에 기반합니다. Adjust는 클릭 시간, 설치 시간 및 기본 디바이스 정보와 같은 파라미터를 살펴봅니다. 이러한 제한된 파라미터를 통해 Adjust는 클릭 이후 몇 시간 동안 설치의 소스를 추정할 수 있습니다.
  • SKAdNetwork의 정확도가 더 높은데 광고주가 확률론적 어트리뷰션을 사용해야 하는 이유가 무엇인가요?

확률론적 어트리뷰션은 SkAdNetwork를 대체하기 위한 것이 아니며, SkAdNetwork의 정확도를 따라갈 수 없을 것입니다. 그러나 확률론적 어트리뷰션은 캠페인을 집행하는 광고주들에게 중요한 자산을 제공합니다. 확률론적 어트리뷰션을 사용하면, 미디어 파트너들이 캠페인을 최적화하고, 모델을 개선하며, 최고의 ROI를 전달할 수 있습니다.

  • 그렇다면, 미디어 파트너와 데이터를 공유할 수 있는 건가요?

그렇습니다. 예를 들어, 캠페인에 확률론적 설치를 어트리뷰션할 수 있도록 키워드를 미디어 파트너와 공유하는 것은 허용됩니다. 공유된 데이터는 웹사이트 및 앱 간의 트래킹과 타겟팅에 사용될 수 없습니다.

  1. 전환 모델링이 무엇인가요? 전환 모델링은 동의한 유저의 행동을 추론하여, 전체 유저의 종합적인 행동을 모델링하는 것입니다. 다음은 허용되는 것으로 알려진 두 가지 형식입니다.
    1. 어트리뷰션 목적 애널리틱스 회사는 동의 유저를 기반으로 설치 이후의 행동을 분석하고, 해당 데이터를 사용하여 모든 유저에게 비슷한 지표를 적용합니다. 이를 통해 LTV나 ROAS와 같은 코호트 지표를 알 수 있습니다. 마케터에게 가장 중요한 것은 데이터의 중요성입니다. 따라서, 이러한 방식이 얼마나 정확한지 확인해야 합니다. 전환 모델의 정확성은 유저의 동의 비율 에 달려 있습니다.
    2. 타겟화된 광고 목적 위와 유사하게 미디어 회사들은 동의한 유저들의 부분 집합을 사용하여, 비슷한 맥락적 신호에 기반하여 미동의 유저들이 관심을 가질만한 광고를 게시할 수 있습니다.
  2. SKAdNetwork란? SkAdNetwork는 Apple의 어트리뷰션 프레임워크입니다. 이를 통해 미디어 채널들은 새로운 개인정보 강화의 세계에서 정확한 어트리뷰션 데이터를 얻을 수 있습니다. SkAdNetwork의 장점은 정확도 100%의 결정론적 어트리뷰션을 제공한다는 것입니다. Adjust가 테스트한 결과, SkAdNetwork는 IDFA를 통한 결정론적 어트리뷰션 정확도의 2% 범위 안에 듭니다. 즉, 캠페인이 이전에는 IDFA를 통해 1,000개의 설치를 어트리뷰션했다면, SkAdNetwork는 약 900개의 설치와 100개의 재다운로드를 어트리뷰션할 것입니다. 이는 SkAdNetwork가 iTunes 계정에서만 설치를 1회 어트리뷰션하기 때문입니다. 따라서, ATT 이전의 데이터와 일관성을 유지하기 위해 설치와 재다운로드수의 합계를 보는 것이 중요합니다.

또한, SkAdNetwork는 아직 현재 이용 가능한 모든 인벤토리를 커버하지 못하고, 퍼블리셔들도 여전히 SkAdNetwork의 도입 단계에 있다는 것을 기억해야 합니다. 인벤토리 커버리지가 100%에 이르기 전까지는 SkAdNetwork가 보고하는 설치수가 iOS 14.5 이전에 IDFA를 통한 결정론적 어트리뷰션 수보다는 적을 것입니다.

  1. 어느 정도의 유저 동의 비율을 기대해야 하나요? 전 세계 유저 중 약 25%가 IDFA 공유를 차단했기 때문에, 75%의 유저가 동의 요청창을 보게 될 것입니다. Adjust의 분석에 따르면, 최대 40%의 유저가 IDFA 공유에 동의할 것이며, 이는 앱에서 최대 30%의 IDFA 비율을 낳게 됩니다. Adjust의 관한 포스트에서 사전 동의 프롬프트 제작 방법에 대한 자세한 내용을 확인하시기 바랍니다..

그렇다면 성공과 실패는 어떻게 결정될까요? 플랫폼이 변화할 때 남들보다 더 앞서 나가는 회사는 분명히 존재합니다. 변화의 영향을 이해하지 못하는 모바일 회사는 성장 기회를 놓칠 것입니다.

그러나 신속하게 대응하는 회사는 새로운 기회와 혁신의 기회를 포착할 것입니다. 민첩성과 퍼스트파티 데이터를 모두 갖춘 회사는 성공할 확률이 높을 것입니다.

Adjust가 어떻게 성공을 지원하는지에 관한 자세한 내용은 최신 출시된 “Adjust의 iOS 14 성공 가이드”를 확인하시기 바랍니다.

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