모바일 앱 어트리뷰션(Mobile App Attribution)이란

어트리뷰션(Attribution)이란?

디지털 마케팅에서 어트리뷰션은 다양한 매체를 거쳐 전환이 발생했을 때 어떤 매체가 정말 전환에 기여했는지 찾아 성과를 귀속시키는 것을 말합니다. 이런 어트리뷰션은 매체 별 광고 성과를 측정하고 분석하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.

모바일 앱 어트리뷰션(Mobile App Attribution)이란?

웹 어트리뷰션은 쿠키, 태그, UTM 등의 조합을 통해 사용합니다. 즉, 매체 별로 다른 URL 파라미터를 사용하고 사용자가 매체 별 광고를 클릭을 하면 해당되는 쿠키를 심습니다. 이렇게 유입된 유저가 전환(여기서는 구매했을 시 전환 완료라 가정)이 되었다면 심어진 쿠키 정보가 전달되어 이를 트래킹하는 서비스에서 전환 완료임을 알 수 있었습니다.

반면 모바일 앱에서는 쿠키를 사용할 수 없고 설치 경로를 구분하기가 어렵습니다. 앱은 웹과는 다른 고객 유입 경로를 가지고 있기 때문에 모바일 어트리뷰션 툴이 없으면 우리의 고객이 어디에서 오는지, 어떤 매체가 전환에 가장 크게 기여하는지 판단할 수 없습니다.

모바일 앱 어트리뷰션은 앱이 설치될 때마다 앱 설치에 기여한 캠페인, 채널, 마케팅 파트너사를 파악하는 기술입니다. 마케터는 이러한 어트리뷰션 데이터에 근거하여 앱 사용자를 획득하기 위한 마케팅(UA)과 획득한 사용자가 앱을 더 잘 사용할 수 있도록 하는 리마케팅의 성과를 측정하고 마케팅을 최적화합니다.

어트리뷰션 플랫폼은 여러 광고 네트워크들과 연동하여 실시간으로 광고 클릭 데이터를 수집하고 확률적 모델링, 보안처리된 포스트백, 딥링킹 등 최첨단 기술로 광고 성과를 측정합니다. 어트리뷰션 플랫폼 기술은 복잡하지만 사용법은 쉽고 업무를 효율적으로 지원하여, 마케터는 마케팅에만 온전히 집중할 수 있도록 합니다.

포스트백(Post-back)이란?

광고 매체에서 유입된 유저의 행동 데이터를 다시 광고 매체로 전달하는 것입니다. 즉, 모바일 앱 어트리뷰션 서비스에서 광고를 클릭한 데이터를 수집하고 이를 다시 광고 매체로 전달하는 것입니다. 광고 매체들은 모바일 앱 어트리뷰션 서비스로부터 포스트백 받은 정보를 광고 성과 확인, 리타게팅 광고 운영, 광고 성과 최적화 등과 같은 광고 운영에 활용합니다.

다시 말해, 모바일 앱 어트리뷰션 서비스에서 특정 광고를 클릭하여 앱 설치 및 특정 액션을 수행한 유저들은 충성 고객이 될 확률이 높다고 가정하고 (아마 서비스마다 이러한 액션을 정할 수 있을 것임) 리텐션 상승을 위한 광고를 게재할 때 이 그룹을 타게팅하면 무작위 고객에게 광고하는 것보다 성과가 더 좋을 것입니다. 이러한 이유로 포스트백 기능을 사용합니다.

딥링크(Deeplink)란?

웹사이트 혹은 다른 앱에서 URL을 클릭했을 때, 앱을 실행시키고 특정 페이지로 이동하도록 돕는 기술입니다. 다시 말해, 유저가 광고를 클릭했을 때 앱을 열어 특정 페이지로 바로 도달하도록 만들어 줍니다. 유저가 하나의 링크를 클릭하는 것만으로도 앱 내부 콘텐츠를 바로 확인할 수 있도록 합니다. 이는 모바일 앱 마케팅을 할 때 반드시 필요한 기술로, 유저 경험을 최적화하여 전환율 및 리텐션을 높일 수 있습니다.

모바일 앱 어트리뷰션을 꼭 써야 하는 이유

웹과 다른 앱의 유저 유입 환경

광고를 누르면 웹사이트로 유입이 되는 웹과 달리 앱은 스토어를 거치게 됩니다. 이 스토어는 외부 플랫폼으로 모든 데이터를 제공하지는 않습니다. 데이터를 분석하는 디지털 마케터에게 이는 정확한 분석을 막으며 정확한 매체 기여도를 산정하는데 어려움을 줍니다. 모바일 어트리뷰션 툴은 이런 데이터의 공백을 해결하여, 디지털 마케터가 정확히 앱 마케팅의 성과를 분석할 수 있게 개발되었습니다.

단 1번의 앱 배포로 여러 매체 분석 가능

모바일의 경우, 앱 심사를 거쳐야 하므로 웹에 비해 배포 속도가 느립니다. 모바일 어트리뷰션의 SDK를 포함하여 배포를 진행하면 이후에는 추가 배포를 진행하지 않고 여러 매체를 분석할 수 있습니다.

부정광고 방지

모바일 앱 어트리뷰션 서비스들은 대부분 부정광고를 감지하고 방지해 줍니다. 이러한 기능으로 과도한 광고 지출을 방지할 수 있습니다.

신규 유저 판단

모바일 앱 어트리뷰션 서비스를 이용하지 않고 여러 광고 매체를 사용하게 된다면 각 매체 별로 식별 값을 공유하지 않기 때문에 신규 유저를 판단하기가 어렵습니다. A 광고에서 설치한 유저가 B 광고에서 설치를 한다면 식별 값을 공유하지 않기 때문에 1명의 유저인데 A와 B 광고 둘 다 신규 유저로 잡히게 됩니다. 모바일 앱 어트리뷰션 서비스는 자체 식별 값을 사용하여 이러한 문제를 방지해 줍니다.

모바일 앱 어트리뷰션 식별 방법

모바일 앱 어트리뷰션은 구글 레퍼러, 광고 식별자, 핑거 프린트과 같은 방식으로 사용자를 식별합니다.

구글 레퍼러 (Google Referer)

광고를 클릭하고 구글 플레이로 렌딩이 된 다음, 앱의 설치 및 실행이 되었다면 적용이 됩니다. 정확도는 100%에 가까우나 구글 플레이에서만 지원하는 기능으로 모바일 웹/앱 어트리뷰션에서 사용할 수 있습니다.

광고 ID

광고식별자 매칭 방식은 매체가 성과측정 툴에 광고식별자(ADID/IDFA)를 직접 제공하는 방식입니다. 구글 레퍼러 방식과 마찬가지로 정확도가 100%에 가까우나 매체가 광고 식별 값을 제공할 수 있는 경우에만 사용될 수 있습니다.

• IDFA는 광고 식별자고 IDFV는 기기 쪽 식별자라서 IOS의 경우, IDFV로 광고 식별자로도 사용할 수 있음

핑거 프린트

핑거프린트 방식은 구글 레퍼러 방식과 광고 식별 값 매칭 방식을 사용하지 못하는 경우에 적용됩니다. 이용자의 앱 사용환경 중 수집이 가능한 정보를 이용하여 유입경로를 결정하는 방식입니다. 사용하는 정보는 IP주소, 디바이스 환경 등으로 다양합니다. 구글 레퍼러와 광고 식별자 매칭 방식을 사용할 수 없는 경우에도 성과측정을 할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 사용되는 정보가 간접적이기 때문에 아주 낮은 확률이라도 1종 혹은 2종 오류가 발생할 가능성이 있습니다.

모바일 앱 어트리뷰션 모델링

광고는 보통 1개의 매체에서만 운영하는 것이 아니라 여러 매체를 사용합니다. 이 때, 사용자는 여러 광고에 반응하여 클릭을 할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 페이스북에 올라온 광고를 클릭해 앱을 실행한지 얼마 지나지 않아 구글 광고를 다시 클릭해 앱일 실행할 수 있습니다. 이러한 상황에서 어떠한 매체에 신규 실행이라는 광고 성과를 주어야 할 지는 정책에 따라 달라집니다.

처음 클릭한 페이스북에 줄 수도 있고 가장 마지막에 클릭한 구글에 줄 수도 있고 두 매체에 균등하게 줄 수도 있습니다. 이러한 정책을 First, Last, Linear 어트리뷰션 모델이라 합니다.

광고매체를 운영할 때 2~3개 이상, 많으면 10개가 넘는 매체를 동시에 운영하는 것이 일반적입니다. 이런 상황에서는 이용자가 여러 개의 광고에 반응할 수 있습니다. 예를 들어 이용자가 매체 A에서 클릭하고, 얼마 후에 노출된 매체 B에서도 클릭한 후 앱을 신규 실행 했다면, 어떤 매체에 신규 실행이라는 광고 성과를 인정해주어야 할까요?

신규 실행의 기여를 A에게 줄 수도 있고, B에게 줄 수도 있고, 모두에게 균등하게 줄 수도 있습니다. 각각을 First, Last, Linear 어트리뷰션 모델이라고 부릅니다. 물론 이 3가지 이외에도 많은 모델이 존재합니다.

• First Ad-Touch Attribution 모델은 첫번째 클릭이 발생한 매체에 성과를 인정합니다. 여러번의 클릭을 거쳐 신규실행이 발생했다면 첫번째 클릭을 일으킨 매체의 성과로 인정합니다.
• Last Ad-Touch Attribution모델에서는 반대로 마지막 클릭이 발생한 매체에 성과를 인정합니다.
• Linear Attribution 모델에서는 클릭을 발생시킨 각 매체에 동일 비율의 성과를 인정합니다.

참고 자료

https://www.appsflyer.com/kr/product/mobile-attribution-for-user-acquisition/

https://heejun.kim/category/marketingstory/what-is-mobile-attribution-and-why-should-you-use-it/

https://brunch.co.kr/@parkkyunga/11

https://help.dfinery.io/hc/ko/articles/360006663994-포스트백-Post-back-설정-방법

https://www.airbridge.io/blog-ko/deeplink-101-for-marketers-and-developers

https://www.blog.adbrix.io/post/understading-attribution