SKAN vs. Sandbox: 광고주가 알아야 할 사항

By Tal Aloni leadfox

앱 마케팅 세계는 iOS 상에서 일어나고 있는 개인정보 보호의 변화에 여전히 적응 중입니다. 이에 대한 대응이 미처 끝나기도 전에, 이제 안드로이드의 프라이버시 샌드박스가 또 다른 전환기를 열고 있습니다.

현재의 과도기적 상황에 잘 대응하기 위해서는 iOS와 안드로이드를 비교 분석할 필요가 있습니다. 이에 따라, (곧 AdAttributionKit으로 개편 예정인) SKAN과 프라이버시 샌드박스 간의 유사점과 차이점을 살펴보고자 합니다. 걱정하지 마세요! 최대한 이해하기 쉽게 정리해 드리겠습니다.

시작에 앞서

Google의 프라이버시 샌드박스는 광범위한 이니셔티브입니다. 타겟팅, 리타겟팅, SDK는 물론 어트리뷰션까지 아우르는 다양한 마케팅 인프라 툴이 포함되어 있죠.

샌드박스와 달리 SKAN은 주로 어트리뷰션에 초점을 맞추고 있기 때문에, 이번 포스트에서는 SKAN과 샌드박스의 어트리뷰션 리포트 API를 집중 비교 분석해 보겠습니다.

범위 및 접근 방식

Apple이 도입한 SKAN은 소위 “블랙박스”의 역할을 하며 iOS에서만 사용할 수 있습니다.

한편, Google은 프라이버시 샌드박스를 통해 협력적인 접근 방식을 채택했으며, Chrome을 필두로 웹과 안드로이드에 서로 다른 모듈을 점진적으로 도입하고 있습니다. 이에 따라, 앱스플라이어와 같은 애드테크 업계 리더는 샌드박스의 요소들을 활용하여 혁신적인 솔루션을 구축하고 지속적인 피드백을 제공해 변화에 능동적으로 대응할 수 있습니다. 최근의 웹 쿠키 지원 중단 발표에서도 그랬듯, Google이 결정을 번복하게 된다면 큰 혼란을 불러올 수 있기 때문에, 이러한 접근 방식에는 부작용이 있을 수 있습니다.

디바이스 ID 제거

유저의 개인 정보 보호를 위한 기본 원칙은 IDFA 또는 GAID와 같은 지속적인 유저 식별자를 모호하게 만드는 것입니다. 이에 따라 SKAN과 프라이버시 샌드박스는 모두 식별자 사용을 최소화하도록 설계되었습니다.

특히 Apple의 ATT 프레임워크는 IDFA에 액세스하려면 유저의 동의가 필요하지만, Google은 ATT 스타일의 옵트인 메커니즘 사용 여부에 대해서는 발표한 바 없습니다.

GAID(Google Advertising ID)이 어떤 방향으로 진행될지, 그리고 웹 쿠키처럼 유저의 동의를 구하는 방식으로 도입될지 여부 등에 관해 많은 분들이 궁금해 하고 있습니다. 이에 대해 공식적으로 준비된 답변은 아직 없습니다. 하지만 어떠한 프라이버시 샌드박스 API도 GAID를 사용하지 않고 있으며, 이는 앞으로 GAID가 나아갈 방향에 대한 힌트가 될 수 있다는 점을 기억하세요.

데이터 집약

SKAN과 프라이버시 샌드박스는 모두 데이터 집약을 사용해, 유저 데이터를 익명화된 코호트로 그룹화하는 식으로 개별 프로파일링을 방지합니다. 이는 광고주에게는 물론, 유저를 더 이상 추적할 수 없게 되어 광고 성과를 최적화할 새로운 방법을 찾아야 하는 애드 네트워크와 퍼블리셔에게도 매우 큰 과제입니다.

앞으로 꽤 오랫동안 이 분야에서 많은 혁신이 나올 것으로 기대되고 있습니다.

데이터 리포팅

SKAN 4와 AdAttributionKit은 2일, 7일, 35일의 사전 정의된 시간에 맞춰 3개의 포스트백을 제공하도록 규정하고 있습니다. 마치 특정 시간에만 식사를 제공하고 고객을 응대하는 레스토랑과 비슷합니다.

반면, 샌드박스 어트리뷰션 API는 30일 뷔페에 비유할 수 있습니다. 어느정도 “예산”이 제한되어 원하는 만큼 마음껏 먹을 수는 없지만 (자세한 내용은 뒤에서 설명됩니다) 대신 엄격한 시간대에 얽매이진 않습니다. 그러나 한 달의 기간이 끝나면 포크를 내려놓아야 합니다.

샌드박스의 유연한 리포팅은 광고주에게 유용할 수 있지만, 더 긴 기간의 수익 지표를 원하는 마케터들에게는 30일 기한 제한이 아쉽게 다가올 수 있습니다.

랜덤 딜레이

개인 정보 보호를 우선시하는 어트리뷰션 방식을 사용하면, 리포트 데이터가 특정 개인과 연결되는 것을 방지하고자 데이터를 실시간으로 전송하지 않습니다. 이렇게 되면 광고주의 입장에서는 데이터 분석 시간이 지연되고 의사 결정과 대응 속도가 느려집니다.

SKAN 포스트백 전송도 예외는 아닙니다. 첫 번째 포스트백의 경우 24-48시간 지연되고 두 번째 및 세 번째 포스트백의 경우 24시간에서 144시간까지 지연됩니다.

프라이버시 샌드박스는 개인정보 보호를 강화하기 위해 두 가지 딜레이 메커니즘을 통합시켰습니다.

이벤트 레벨 보고서(캠페인 최적화를 위해 설계됨)는 광고 클릭 후 최소 1일, 광고 조회 후 1~30일까지 지연됩니다.

반대로, 광고주 입장에서 안심할 수 있는 부분은 캠페인 성과 분석용으로 설계된 집약 보고서를 몇 시간 내에 사용할 수 있다는 점입니다.

개인 정보 보호용 임계치

무명의 가수와 팬이 나누는 대화에 대한 농담이 있죠. 팬이 “저 이번 앨범 샀어요!”라고 말하자 가수는 이렇게 대답합니다. “오, 그 사람이 당신이었군요!”

이는 개인 정보 보호 중심의 광고 측정과 관련된 문제를 정확하게 보여줍니다. 측정과 관련된 숫자가 적으면 적을수록, 개인을 식별하는 것이 쉬워지기 때문에 개인 정보를 보호하는데 좋지 않습니다.

이 문제를 해결하기 위해 SKAN과 프라이버시 샌드박스 모두 개인 정보 보호용 임계값을 사용하지만, 구현 방식이 서로 다릅니다.

데이터의 볼륨이 적을 때, SKAN은 인스톨 후 활동에 대한 정보(캠페인 정보 포함)를 제공하지 않습니다. 여기서 생기는 시그널 손실을 보완하기 위해서 개발된 것이 앱스플라이어의 SKAN용 널 모델링 솔루션이죠. 한편, 프라이버시 샌드박스는 “노이즈”라는 개념을 사용합니다. 실제 숫자를 가리기 위해 추가되는 가짜 데이터를 뜻하는 개념입니다. 데이터 볼륨이 적을 때는 노이즈의 영향이 크지만, 볼륨이 커질수록 상대적인 노이즈 크기가 줄어들어 노이즈의 영향이 미미해집니다.

Tip: SKAN과 샌드박스 모두 데이터 양이 적으면 광고주가 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 각 미디어 소스에 적절하게 예산을 분배해야 하며, 캠페인을 과도하게 나누지 않는 것이 가장 좋습니다. 이 전략을 통해 개인 정보 보호 규정을 준수하면서도 충분하고 유의미한 데이터를 수집할 수 있기 때문에, 신뢰도 높은 리포트를 얻을 수 있습니다. 즉, 예산을 신중하게 계획할수록, 데이터의 신뢰도가 올라갑니다.

비트 기반 어트리뷰션

SKAN과 샌드박스 모두 ‘비트’를 사용해 전환 혹은 캠페인 데이터를 보여줍니다. 비트로 표시되는 값은 사용하기엔 어렵지만, 데이터를 제어하고 표준화하는데는 매우 유용합니다. 무엇보다도, 직접적으로 식별 가능한 정보(예: 이름, ID 또는 특정 액션)가 전송되지 않습니다.

SKAN은 포스트백을 사용하여 광고주 및 애드 네트워크와 전환 데이터를 공유합니다. 반면, 프라이버시 샌드박스는 애드 테크 회사가 어트리뷰션 리포트에 액세스할 수 있도록 API를 제공합니다.

앱스플라이어와 같은 MMP는 표준화된 방식을 개발하여 비트값을 친숙한 지표와 실행 가능한 인사이트로 변환하고 쉽게 해석할 수 있도록 지원합니다.

데이터 세분성

SKAN은 소스 식별자로 2~4자리 숫자를 할당하고 (인스톨 수에 따라 다름) 인스톨 후 전환 데이터에는 6비트(가능한 전환값 64개에 해당)만 허용합니다. 그렇기 때문에 마케터가 캠페인 성과와 인스톨 후 활동을 세밀하게 분석할 수 있는 여지가 크게 제한됩니다.

이와 반대로 프라이버시 샌드박스는 캠페인 소스 및 인스톨 후 이벤트에 128비트를 제공합니다. 복잡한 계산과 수치에 대한 자세한 설명은 생략하고 핵심만 말하자면, 샌드박스를 사용하면 SKAN보다 10억 배 이상 더 많은 데이터를 얻을 수 있습니다.

하지만 프라이버시 샌드박스에서 각 소스 이벤트(예: 광고 클릭)에는 해당 소스의 기여 분석 최대 수(기여 예산)가 있다는 점을 주의해야 합니다. 샌드박스에서는 특정 기여 예산으로 제한되고 랜덤 노이즈가 추가됩니다. 즉, 데이터를 매우 세분화할 수 있지만, 예산을 신중하게 계획하고 사전에 우선 순위를 정해야 합니다.

기술적 복잡성

SKAN은 Apple이 관리하는 블랙박스와 같은 역할을 하며, 성공적인 캠페인 및 전환 수와 같은 필수 정보만을 제공합니다.

반면, 프라이버시 샌드박스는 앱스플라이어와 같은 애드테크 기업들이 자체 솔루션을 개발할 수 있는 기반 요소로 구성되어 있습니다. 이러한 솔루션은 개인 정보 보호를 위해 엄격한 클라우드 인프라 가이드라인을 준수해야 합니다.

또한 샌드박스는 MMP와 같은 중립적 위치의 서비스 제공자를 통해 크로스 네트워크 라스트 클릭 어트리뷰션을 제공합니다. 즉, 앱스플라이어와 다른 MMP는 샌드박스 어트리뷰션 데이터 플로우에서 크로스 네트워크 라스트 클릭 어트리뷰션에 대한 인사이트를 제공하는 중요한 역할을 맡게 될 것입니다.

언급된 주요 차이점에서 알 수 있듯, 샌드박스는 더욱 복잡한 기술이기도 하지만 한편으로는 업계에 혁신을 가져다 주는 기회이기도 합니다.

통합된 뷰 확보

SKAN과 프라이버시 샌드박스는 모두 특정 운영 체제 (iOS 및 안드로이드) 에 맞게 설계되었기 때문에, 광고주가 플랫폼 전체 상황을 파악하기가 어렵습니다.

일부 애드 네트워크는 아직 SKAN을 완전히 채택하지 않았고, SKAN은 Apple Search Ads를 지원하지 않으며, Google의 프라이버시 샌드박스는 이제 막 공개되었습니다. 이처럼 데이터가 여러 곳에 분산되어 있는 상황은 글로벌 캠페인 성과를 분석하고 이에 기반한 결정을 내리기에 그리 이상적이지 않습니다.

즉, 이렇게 파편화된 환경에서는 단일하고 통합된 뷰를 확보하는 것이 매우 중요합니다. 앱스플라이어는 미디어 소스 및 플랫폼 전반의 모든 캠페인 데이터를 하나의 중앙 집중식 뷰로 통합하는 SSOT(Single Source of Truth)를 통해 파편화 문제를 해결하고자 지속적으로 노력하고 있습니다.