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요약
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향상된 속성 활용 : Meta의 고급 모바일 측정(AMM)을 활용하여 정확한 앱 설치 속성과 캠페인 최적화를 실현하고, 더 나은 ROAS 모델링과 코호트 분석을 통해 사용자 획득 전략을 크게 개선할 수 있습니다.
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캠페인 리소스 최적화 : 행 수준 데이터를 사용하여 기기, 지역 및 캠페인별 LTV 곡선을 추적하여 더욱 정보에 입각한 리소스 할당 및 입찰 조정이 가능합니다. 특히 게임 및 핀테크와 같은 분야에서 LTV가 높은 애플리케이션에 유용합니다.
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통제된 실험 수행 : 증분성 테스트와 멀티터치 귀속 모델을 구현하여 광고 상호작용의 효과를 평가하고, Meta의 데이터 사용 제한을 준수하는 동시에 참여와 수익 창출을 향상시키는 데이터 기반 의사 결정을 보장합니다.
Singular 는 이제 Meta의 고급 모바일 측정을 지원하여 Facebook 및 Instagram을 포함한 Meta 속성에서 속성 정확도와 속도를 높였습니다.
성능 마케팅 전문가들은 메타의 고급 모바일 측정(AMM)을 기억할 것입니다. AMM은 앱 설치 속성 측정을 빠르고 정확하게 만들어주는 행 수준 데이터를 제공합니다. 다년간의 공백기 이후 메타의 AMM이 앱 광고 생태계와 동등한 수준으로 돌아왔으며, 이는 사용자 확보 전문가들에게 반가운 소식입니다.
Any advertisers can accept Meta’s AMM terms, to enable row-level data via an MMP integration. AMM data will include clicks and views, and will be available for both installs and re-engagements. It will also include insights from Advanced AEM, but the datapoints that we have previously reported for Advanced AEM will now be available at a row level.
고급 모바일 측정은 여러분이 더 나은 것을 구축하는 데 도움이 될 것입니다:
- ROAS 모델링
- 코호트 분석
- 증분성 테스트
- 크리에이티브 최적화
- 멀티 터치 속성 모델
예상대로 여기에 접근할 수 있는 사용자와 사용 방법에 제한이 있습니다. 각 앱에 대해 Meta의 AMM 약관에 동의해야 합니다.
Meta가 고급 모바일 측정을 통해 공유하는 데이터는 내부 성과 측정, 기여 분석 및 캠페인 최적화를 위해 사용됩니다.
즉, AMM 데이터를 다음 용도로 사용할 수 없습니다
- 타겟 사용자 생성
- 다른 곳에서의 리타겟팅
- 교차 플랫폼 사용자 프로파일링
- 제3자와의 데이터 공유
그럼에도 불구하고 모바일 마케터들에게는 중요한 날입니다.
이제 이전 집계 데이터보다 캠페인 및 광고 크리에이티브당 훨씬 더 정확한 ROAS 곡선을 구축할 수 있습니다. 디바이스 유형, GEO, OS 버전 또는 캠페인당 LTV 곡선을 추적하고, 그 통찰력을 활용하여 리소스를 더 많이 할당해야 하는 부분을 파악할 수 있습니다. 점진성 테스트를 위한 홀드아웃을 포함한 통제된 실험을 실행할 수 있으며, 여러 광고 터치 및 상호작용이 더 높은 수준의 참여 및/또는 수익화로 이어지는지 확인할 수 있습니다.
실제로 훨씬 더 빠른 데이터를 얻을 수 있으며, 훨씬 더 깊은 신호를 통해 매우 세분화된 입찰 조정 및 확장 결정을 내릴 수 있습니다.
특히 높은 LTV를 가진 RPG 게임, 피트니스 또는 건강 구독 앱, 또는 핀테크 앱과 같은 앱에 있어 매우 유용합니다. D1 ROAS는 실제 가치를 예측하는 데 그다지 도움이 되지 않기 때문입니다.
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