iOS 14+ 흩어진 광고성과 데이터, 중복없이 단일 플랫폼으로 취합하기

2020년 6월 23일로 시간 여행을 해봅시다. Apple이 모바일 앱 생태계를 영원히 바꾸어놓은 iOS 14 업데이트를 발표한 날이죠.

모바일 생태계 내 누구나 다음과 같은 의문을 가졌습니다.

• SKAdNetwork가 마케팅 성과를 측정하기에 좋은 방식일까, 아닐까? (힌트: 둘 다)
• 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 팝업창에서 유저의 추적 동의율은 얼마나 될까? (힌트: 예상보다 높음)
• 유저 대부분이 추적에 동의하지 않으면, ATT 팝업창을 굳이 보일 필요가 있을까? (힌트: 샘플 유저 데이터 세트를 기반으로 전체 유저에 대한 정보를 얻을 수 있음)

모두 다 당연히 할 법한 질문들이지만 시간이 지나자, 제일 중요한 문제는 바로 이것이었습니다.

사방팔방 흩어진 데이터를 단 하나의 플랫폼에 어떻게 통합할 수 있을까?

iOS 14+ 환경에서는 데이터의 종류가 다양합니다. iOS 14가 출시되자, 마케터들은 여러 다양한 소스로부터 데이터를 받기 시작했습니다. SKAdNetwork, ATT 동의 유저, 확률적 어트리뷰션을 통한 집약형 데이터, 성과 증분 측정 데이터, 애플 서치 애즈 전용 API 등 데이터 소스가 다각화 되었습니다.

그런데 어떤 데이터 스트림이 정확하고 신뢰도가 높을까요? 여기저기에서 들어오는 데이터들을 어떻게 관리해야 마케팅을 효율적으로 집행할 수 있을까요? 중요한 질문입니다.

솔루션을 말씀드리기 전에, 문제점을 먼저 더 들여다보겠습니다.

문제

문제를 분석하기 위해 광고 성과 데이터 세 종류를 살펴보겠습니다.

1. SKAdNetwork(모든 유저 데이터): iOS가 모바일 기기 자체에서 수행하는 어트리뷰션
2. ATT 동의 유저 데이터: ID 매칭 기반 어트리뷰션
3. 추적 거부 유저 데이터: 프라이버시 강화 모드 데이터 집약형 측정 방식(페이드 미디어) 기반 어트리뷰션 혹은 확률적 모델링(온드 미디어)

SKAdNetwork 데이터는 다른 두 가지 데이터에 비해 큰 장점이 둘 있습니다. 확정적이고 모든 유저를 측정합니다. 그러나 단점도 있습니다. 유저생애가치(Lifetime Value, LTV)가 제한적입니다. SKAdNetwork는 유저의 모든 동선을 측정하지 않습니다. 예를 들어 모바일 웹은 제외됩니다. 또 포스트백이 지연되어 프로드 공격을 받을 여지가 있습니다. 이외에도 여러가지 제약사항이 있습니다.

한편, ID 매칭, 프라이버시 강화 모드 데이터 집약형 측정 방식과 확률적 모델링은 나름의 장점이 있지만 단점도 있습니다.

솔루션: 귀하의 구체적인 필요에 따라 선호하는 모델(측정방식)을 고르세요.

이론상 문제가 해결된 것 같지만 실제로는 그렇지 않습니다. SKAdNetwork 데이터는 익명처리되어 SKAdNetwork가 측정한 전환이 다른 모델로도 중복 측정되었는지 아닌지, 어떤 주체도 알 수 없습니다. 그 반대도 마찬가지입니다. 어떤 어트리뷰션 모델이 측정한 전환이 SKAdNetwork도 측정한 전환인지 아닌지 알 수 없습니다.

앱 설치가 측정되는 경우는 다음과 같습니다.

• SKAdNetwork만 측정(어트리뷰션)한 앱 설치
• SKAdNetwork가 아닌 어트리뷰션 프레임워크로만 측정한 앱 설치
• 둘 다  측정한 앱 설치
• 둘 다 측정하지 않은 앱 설치

SKAdNetwork의 핵심은 ‘익명처리’입니다. 포스트백 발송 시 임의로 지연시키는 장치 등으로 유저 개인 단위로 성과를 측정하려고 시도하는 리버스 엔지니어링을 근본적으로 차단합니다.

그러나 실무에서 광고주는 두 가지 데이터를 동시에 받게 됩니다.

iOS 14 환경에 대응하는 솔루션들은 대부분 다음과 같습니다.

마케팅 성과를 분석하려고 여러 API와 대시보드를 사용하면, 실용적인 인사이트를 도출하기가 거의 불가능합니다. 데이터를 통합하고, 중복을 거르고, 균일하게 정리하는 한편 유저 프라이버시를 지키고 Apple의 정책에 맞출 수 있는 통합 API 혹은 통합 대시보드가 유일한 솔루션입니다. 하지만, 앞서 말씀드렸다시피, 이는 불가능했습니다.

문제 해결 방법

SKAdNetwork의 많은 제약사항 중 상당수는 전환 값에 기반한 혁신을 통해 극복할 수 있습니다. 이 경우도 마찬가지입니다.

SKAdNetwork 전환 값을 활용해 여러 데이터 소스를 아우르는 단 하나의 신뢰할 수 있는 플랫폼을 구축할 수 있습니다.

전환 값은 iOS 광고주가 SKAdNetwork에서 캠페인을 집행할 때 유저 생애 가치(LTV)를 측정할 수 있는 유일한 수단입니다. 64개의 전환 값을 적절히 매핑하면 유저의 인앱구매, 앱 사용 활동 및 리텐션을 측정할 수 있습니다.

앱스플라이어가 최근 출시한 컨버전 스튜디오는 광고주가 SKAdNetwork에서 측정할 전환 값을 유연하게 설정하고 각 전환 값의 활용도를 극대화하는 툴입니다.

SKAdNetwork 전환 값은 광고주가 LTV를 정확히 측정하기에 한계가 있지만 (실시간 성과 측정, 포괄적인 유저 여정 측정 불가), 다른 어트리뷰션 모델과의 데이터 중복을 제거하는데 활용할 수 있습니다.

차근차근 설명 드리겠습니다.

1. 유저가 앱을 새로 다운받고 처음 실행시키면, 앱스플라이어는 이 앱 다운로드에 기여한 미디어 소스를 찾아 기록합니다. 즉, 어트리뷰션을 합니다.
2. 앱스플라이어가 이 앱 설치에 대해 어트리뷰션을 하면, SKAdNetwork 전환 값의 한 비트를 사용하여 updateConversionValue 호출을 통해 전환 값에 “found attribution” 플래그를 표기합니다.
3. 이후 앱스플라이어가 SKAdNetwork 포스트백을 수신하면, 앱스플라이어는 자신이 어트리뷰션한 유저 데이터와 ‘found attribution’ 플래그가 ‘false’ (즉, 앱스플라이어 어트리뷰션 데이터와 중복되지 않은)인 SKAdNetwork 포스트백만 합산하여 데이터를 정확히 집계합니다.

데이터 중복 제거, 데이터 통합 단일 플랫폼의 토대

데이터 중복을 제거하여 데이터를 정확히 집계하기 위해서 꼭 필요한 작업이 있습니다. 광고주가 사용할 SKAdNetwork 전환 값 일부를 ‘데이터 중복 확인(found attribution)’에 할당해야 합니다. 광고주가 직접 관리할 수 있는 부분이며 상황에 따라 유연하게 적용/적용 해제를 할 수 있습니다.

최근 앱스플라이어에서 출시한 컨버전 스튜디오에서 광고주는 다양한 측정 지표를 사용하여 전환 값을 손쉽게 설정할 수 있으며, 이 데이터 중복 제거 옵션이 곧 추가됩니다.

데이터 중복 제거 옵션을 활성화하면, 앱스플라이어에 보고된 데이터들이 통합되고, 중복된 부분은 제거되고 정리되어 집약형 데이터 리포트에 나타납니다.

그런데, 엔드 유저의 프라이버시를 침해하지는 않나요?

전혀 그렇지 않습니다. 데이터는 완전히 익명으로 유지됩니다. Apple이 정상으로 인정하는 어트리뷰션 기준, 타이머, 포스트백 발송 연기와 같은 장치로 누구도 유저 개인 단위의 데이터를 얻을 수는 없습니다. SKAdNetwork의 모든 개인정보보호 시스템은 이 옵션에 상관없이 작동되며 엔드 유저의 프라이버시가 철저히 보호됩니다.

익명처리를 해제하고 개인 정보를 얻을 수 있는 방법은 없습니다.  ‘found attribution’ 플래그는 데이터를 집약할 때, 데이터 중복을 제거하여 앱스플라이어를 신뢰할 수 있는 단일 데이터 집약형 플랫폼으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

이제 found attribution 플래그의 기능을 정리해보겠습니다.
 

장점

파편화된 데이터 → 신뢰도 높은 단일 플랫폼에 취합

문제와 해결방식을 간단합니다.

동시 다발적 데이터 발생 → 데이터 활용하기 어려움

단일 플랫폼으로 데이터 통합 → 데이터를 마케팅 실무에 활용할 수 있음

각 어트리뷰션 모델 장점 극대화

광고주가 두 데이터 집약형 어트리뷰션 모델 사이의 중복 데이터를 제거할 수 있으면, 각 모델의 장점만 취할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 장점을 활용할 수 있습니다.

• 기존 어트리뷰션 모델을 활용하여 유저 여정 전반에 걸쳐 LTV 측정
• SKAdNetwork로 모든 유저를 커버하고 광고성과를 결정적 모델로 측정

어트리뷰션 모델별 장점을 최대한 활용하면 iOS 14+ 환경에서도 마케팅을 잘 해나갈 수 있습니다.

타협 불가한 엔드유저의 프라이버시

SKAdNetwork의 프라이버시 보호 프레임워크는 현재 가동 중이며 건드릴 수 없습니다.

SKAdNetwork 캠페인 최적화 방식 기존과 동일 

SKAdNetwork는 다른 어트리뷰션 모델의 측정 여부에 상관없이 모든 유저에 대한 포스트백을 발송하기 때문에 광고 네트워크는 SKAdNetwork 전환 값에 기반하여 최적화를 지속할 수 있습니다.

SKAdNetwork 데이터는 기존과 동일하게 모든 유저를 측정하고 정확하게 사용할 수 있습니다.

단점

SKAdNetwork에서 사용 가능한 전환 값: 6비트 → 5비트

앞서 언급한 바와 같이, SKAdNetwork에서 전환 값 측정에 사용되는 6비트 중 1비트가 현재 인스톨(앱 설치)이 두 어트리뷰션 측정 방식에서 동시에 측정되었는지 여부를 표시하기 위해 사용됩니다. 1비트를 데이터 중복 여부 확인 용도로 사용하기 때문에, 전환 값 측정 자원이 1비트 제한됩니다.

이 솔루션을 기획할 때, 앱스플라이어의 가장 큰 고객사 몇몇 기업이 설계 파트너로 참여했고, 이들은 신뢰도 높은 단일 데이터 플랫폼을 사용하기 위해  1비트를 데이터 중복 여부 판단에 기꺼이 사용하고자 했습니다. 하지만 판단은 결국 광고주의 몫입니다.

결론

새로운 시대에 적응하기 위해서는  데이터 정확도와 유저 개인정보를 동시에 지키는 일이 우선입니다. 앱스플라이어는 사명감을 갖고 광고주가 변화 속에서 자신있게 나아갈 수 있도록 지원합니다.

마케팅 성과 데이터의 신뢰도를 100% 유지하는 일은 매우 중요합니다. 마케팅 성과 데이터를 정확히 취합하는 단일 플랫폼으로 광고 예산을 최적화하고, 엔드 유저에게 최상의 경험을 제공하여 비즈니스를 성장시키세요.