한나 파르바즈, 사라 엘 바크리, 데이비드 바르가스, 에란 프리드먼과 함께하는 포스트 트루스 시대 광고 측정

광고 측정 데이터를 신뢰할 수 있을까요?

네. 물론이죠. 당연하죠.

아니, 전혀 아니야. ㅋㅋㅋ 지금 진심으로 하는 말이야?

포스트 트루스 광고 측정 메가패널

최근 광고 측정에 관한 대규모 패널 토론을 진행했습니다. 제 마음속 깊은 곳에서 타오르는 질문은 바로 이것입니다. 마케팅 데이터를 신뢰할 수 있을까요? 메타에서 2만 건의 설치가 발생했다고 할 때, 그 수치는 사실일까요? 믿을 만한 정보일까요? 틱톡에서 캠페인이 성공적이었다고 할 때, 그 평가는 정확할까요?

이번 메가패널에는 광고 기술 분야에서 최고의 전문가들이 참여했습니다

• 한나 파르바즈
  • 올해의 앱 마케터
  • Curio, Uptime, Drinki에서 마케팅/성장 부문 책임자로 근무했던 경력 보유
  • Leads Aperture 에이전시
• 사라 엘 바크리
  • 게임 산업 성장 컨설턴트
  • 전 Gameloft UA 매니저
  • 그녀는 자신의 에이전시인 SHAMSCO를 이끌고 있습니다
• 데이비드 바르가스
  • UA 컨설턴트
  • Splitmetrics 의 UA 관리자
  • Acorns의 파트너십 매니저
• 에란 프리드먼
  • Singular 의 공동 창립자 겸 CTO
  • 연쇄 창업가 

재생을 누르고 계속 스크롤하세요…

현재 거의 모든 측정이 모델링에 기반하고 있기 때문에 광고 측정 데이터를 신뢰할 수 있는지 여부에 대한 질문은 어려운 문제입니다.

우리는’re Meta의 AEM, TikTok의 ADC에 대해 이야기하고 있습니다. 새로운 Google의 새로운 통합 전환 측정(ICM). 모든 종류의 확률적 측정 거의 모든 네트워크에서. 그리고 모바일 마케터를 위해, App Store Connect와 Google Play Console의 데이터가 있습니다. 물론, 여러분의 1차 데이터 전체: 실제로 일어난 일을 100% 알고 있는 이유는 여러분이’re 직접 소유한 앱, 사이트, 플랫폼에서 직접 측정하고 있기 때문입니다.

Singular CTO Eran Friedman과 나는 몇 주 전에 이에 대해 이야기했습니다: 모든 현재 사용 가능한 데이터 포인트 은 약간의 게임 체인저입니다. They’re 실제로 정말 정말 좋습니다.

하지만 문제가 있습니다.

그것들은 결코 쉬운 문제가 아닙니다. 사실, 정반대죠. 

안타깝게도 그들 중 누구도 동의하지 않습니다.

패널들의 의견을 요약하면 다음과 같습니다

“모든 측정은 무효하다. 모든 측정은 유효하다. 진실은 없다. 모든 것이 진실이다. 아무것도 믿을 수 없다. 모든 것을 믿어야만 한다.”

그게 무슨 뜻인가요?

심층 분석: 탈진실 시대 광고 측정의 문제점

데이비드 바르가스는 몇 주 전 링크드인에 이 글을 올리면서 자신도 모르는 사이에 광고 측정 메가패널의 시작을 알렸습니다

 

여기 단 하나의 캠페인이 있습니다. 이 캠페인은 네 가지 방식으로 측정되었으며, 각 측정 결과는 모두 다릅니다.

• SKAN: 463 설치
• App Store Connect 데이터의 CPP 설치 건수: 552건
• 앱 추천 경로: 2,054회 설치
• MMP: 1,329 설치

만약 집 리모델링을 위해 동네 철물점에서 서로 다른 줄자를 네 개나 사서 측정했는데 이런 차이가 난다면, 제조사에 강력한 항의 편지를 보내지 않겠어요?

이것이 현재 광고 측정의 현황입니다.

그리고 딱히 강경한 어조의 편지를 쓸 만한 사람도 없어요.

하지만 모든 것을 믿으면서도 아무것도 믿지 않는다면, 이 이야기는 말이 될 수도 있습니다. (너무 포스트모던적이죠?) 계속 읽어보세요…

이해가 되도록 설명해 주세요 (제발, 정말 부탁드려요)

해답은 마케팅 측정 메가패널에서 한나 파바즈가 제공한 단 하나의 인용문에 있습니다

“이제 진실은 없습니다. 중요한 건 진실이 아니라 삼각측량입니다.”

부족하세요? 더 필요하세요?

자, 여기 데이비드 바르가스의 또 다른 명언이 있습니다

"모든 단서를 하나로 엮어야 비로소 무슨 일이 벌어지고 있는지 알 수 있습니다."

에란 프리드먼이 보내준 또 다른 글입니다

"이러한 차이점 자체를 통해 사용자 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다."

사라 엘 바크리에게도 차례를 주도록 합시다. 

"기본적으로 우리는 다양한 출처의 데이터를 검증하고 확인해야 하며, 서로 다른 출처의 데이터를 교차 검증해야 합니다."

그게 가장 쉬운 답이라고 그녀는 말합니다. (쉬운가요?) 하지만 더 어려운 답은 수많은 데이터 소스 중에서 어떤 것을 사용하여 다른 소스들을 교차 검증해야 하는지, 그리고 다양한 소스들을 어떻게 활용해야 하는지를 아는 것이라고 그녀는 덧붙입니다. 게다가 앱, 게임, 장르, 규모, 수익 창출 방식에 따라 적절한 조합이 달라질 수 있다는 점도 어려움을 더합니다. 

다시 말해, 해결책에 대한 해결책이 필요한 것입니다.

그걸 어떻게 찾을 수 있을까요? 

조금 아래로 스크롤해 보세요…

우선, 광고 측정과 관련해서 좋은 소식이 있습니다

해결책을 제시하기 전에 먼저 좋은 소식을 전해드리겠습니다.

바로 이겁니다: 플랫폼들이 실제 데이터를 제대로 보고하지 않는다는 거죠.

엄청나게요.

"수많은 계정을 통해 모든 사례를 꼼꼼히 확인했고, 플랫폼들이 실제보다 적게 보고하고 있다는 것을 알게 됐습니다."라고 파르바즈는 말합니다. "이는 최악의 시나리오입니다."

플랫폼 입장에서 최악의 시나리오라 하더라도, 여러분에게는 오히려 좋은 결과일 수 있습니다. 그녀의 테스트 결과에 따르면, 광고 캠페인의 실제 결과가 플랫폼에서 보고한 수치보다 최대 4.4배나 높게 나왔습니다. 이는 엄청난 수치입니다. 예를 들어, 4,400건의 설치가 발생했는데 Meta에서는 1,000건만 보고하는 경우처럼 말이죠. 말 그대로 엄청난 차이입니다.

파르바즈는 "직접 확인해 볼 수 있습니다."라고 말합니다.

맞춤 상품 페이지(CPP)를 설정하여 App Store Connect를 통해 해당 페이지의 결과만 정확하게 추적하세요. App Store Connect는 이 CPP를 통해 발생하는 앱 설치 수를 정확하고 정밀하게 파악할 수 있어야 합니다. 이제 Meta, Google, TikTok, Snap 등 다양한 광고 네트워크에서 해당 CPP로 트래픽을 유도하세요. (데이터를 더욱 깔끔하게 분석하려면 CPP당 한 번에 하나씩 시도해 보는 것이 좋습니다.)

마지막으로 광고 네트워크 측 수치와 앱스토어 커넥트 측 수치를 비교해 보세요.

"저는 맞춤형 제품 페이지 데이터가 플랫폼 내부에 있는 데이터보다 높지 않은 경우를 본 적이 없습니다."라고 파르바즈는 말합니다.

하지만 그게 전부가 아닙니다. 많은 경우, 이는 직접 클릭을 통한 유입만을 집계하는 것이라고 그녀는 덧붙입니다. 특정 맞춤 상품 페이지로 직접 유입되지 않더라도 조회수를 통해 유입된 트래픽도 집계에 포함됩니다.

광고 네트워크 기반 광고 측정의 좋은 점은 실제 측정치보다 적게 보고하고, 주장하는 것보다 더 많은 수익을 제공한다는 것입니다. 이는 분명 모두가 동의할 만한 사실일 것입니다.

진실이 사라진 마케팅 측정의 시대에 더욱 좋은 소식이 있습니다

하지만 더 좋은 소식이 기다리고 있습니다. 

각 광고 네트워크에 대해 직접 이러한 작업을 수행하여 첫째, 해당 네트워크에서 주장하는 수치를 실제로 얻고 있는지 확인하고 둘째, 주장하는 수치에 대한 자연 유입 또는 조회 유입 증가분을 확인할 수 있지만, Singular 사용하면 이러한 작업을 대신 수행할 수 있습니다.

왜냐하면 … 통합 측정.

Singular 그 일을 대신해 줍니다. 빨간색은 아니지만, 마치 크고 간편한 버튼 같아요.

왜냐하면 Singular 마케팅 지출 데이터, 광고 전달 데이터, 광고 네트워크 청구 데이터, iOS의 SKAN & IDFA 데이터, GAID 데이터, IDFV 데이터, Google 리퍼러 데이터, 자체 1인당 인앱 활성화 및 참여 데이터, 자체 1인당 수익 데이터, 그리고 훨씬 더 많은 데이터를 던집니다 큰 혼합기에 넣어 그리고 Unified Measurement를 도출합니다.

네, 믹서기는 아니에요.

그것보다 조금 더 복잡합니다.

하지만 최근 Singular 고객들이 바로 우리가 이야기하는 것과 같은 불일치를 경험하는 사례를 여러 번 목격했습니다. 이로 인해 고객들은 각 데이터 세트를 자세히 살펴보게 되고, 결국 통합 측정(Unified Measurement)에서 Singular 모델링한 결과가 실제로 가장 정확한 결과라는 것을 발견하게 됩니다.

프리드먼은 "가장 실시간에 가깝고, 가장 세부적이며, 일상적인 운영 측면에서 가장 실행 가능한 데이터 세트를 찾고 있다면, 일반적으로 MMP 대시보드에서 제공되는 사용자 수준의 모델링된 정보가 바로 그러한 정보입니다."라고 말합니다.

추가로 Meta 측의 AMM, Google 측의 새로운 ICM도 포함해, there’s 실제로 모바일 측정의 미래에 대한 좋은 전망이 있습니다.

그렇기 때문에, 고장난 줄자와 그로 인한 엄청난 혼란에도 불구하고, 지금은 거의 측정의 황금기라고 할 수 있습니다.

데이비드 바르가스의 말을 기억하는 한:

"저는 늘 이렇게 말합니다. 아무것도 믿지 않으면서 동시에 모든 것을 믿으세요."

그리고… 차이점을 유리하게 활용하세요.

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전체 메가패널에서 여러분은 어떤 세그먼트와 인구통계가 다른 것보다 더 “clicky”하고, 어떤 경우에는 클릭이 잘 안 되기 때문에 view-through를 사용해 측정해야 하는지 들을 수 있습니다. (이는 플랫폼과 광고 네트워크에도 영향을 미칩니다.) 여러분은 MMM, incrementality, 확률적이며, 여러분의 업무를 더 쉽게 만들고, 여러분을 더 뛰어나게 할 다양한 스마트하고 멋진 내용들.

여기서 더 많은 것을 찾을 수 있습니다

• 00:00 그로스 마스터마인즈 소개
• 00:30 메가패널을 만나보세요
• 03:11 데이비드의 링크드인 게시물: 촉매제
• 04:54 패널들이 개인적인 통찰을 공유합니다
• 08:06 측정 과제 심층 분석
• 12:12 한나, 과소 보고 문제에 대해 이야기하다
• 15:08 에란의 측정에 대한 관점
• 18:29 플랫폼별 정확도 차이
• 19:53 데이터에 대한 신뢰: 역설적인 접근
• 20:32 확률적 방법론을 활용한 유료 캠페인 관리
• 21:49 실시간 데이터 최적화
• 24:06 귀속의 불일치와 그 영향
• 27:40 메타의 AMM이 돌아왔습니다
• 33:18 iOS 광고의 경쟁 환경
• 35:14 마무리 생각 및 모범 사례