저자: Gadi Eliashiv

• 마케팅 측정의 미래는 무엇일까요?
• 개인정보보호 시대에 성장 마케터들은 어떻게 성과를 측정할까요?
• 브랜드가 전략적 및 전술적 마케팅 통찰력을 얻기 위해 필요한 도구는 무엇일까요?

프라이버시 시대

우리는 점점 더 프라이버시가 중요해지는 시대에 살고 있으며, 프라이버시는 사람들이 디지털 도구를 사용하는 방식과 마케터들이 마케팅 활동의 효과를 측정하는 방식을 규정하는 중요한 요소가 될 것입니다.

하지만 확정적이고 세부적인 데이터에서 더욱 미묘하고 종합적인 현실로의 전환은 어려운 과제입니다. '프라이버시'라는 단어는 매우 다양한 의미와 해석을 지니고 있으며, 대부분 긍정적인 의미이지만 디지털 마케팅 영역에서는 불확실성, 복잡성, 혼란, 그리고 한계를 떠올리게 합니다. 

모바일 마케터들과 나누는 모든 대화에서 끊임없이 등장하는 주제입니다. 측정과 기여도 분석을 끊임없이 어렵게 만드는 요소이자, 큰 함정, 그리고 엄청난 미지의 영역이기도 합니다.

GDPR, CCPA, 제3자 쿠키 폐지와 같은 용어는 ATT, SKAN 1.0/2.0/3.0/4.0 및 Android 프라이버시 샌드박스 이제 모든 의사결정의 핵심에 있습니다. 일부는 소비자 프라이버시를 진정으로 고려해서 존재하지만, 다른 일부는 오늘날 대형 기술 플랫폼들의 경쟁적 이해관계에 크게 좌우됩니다. 

하지만 한 가지 분명한 것은, 이 분야는 헤쳐나가기 까다로운 환경이며, 성장 마케팅의 업무는 더 복잡해졌을 뿐, 결코 쉬워지지 않았다는 점입니다.

저 개인적으로 Singular 전반적으로, 이 모든 복잡함은 명확한 사명을 강조합니다. 우리의 임무는 복잡함을 단순화하고, 기업이 마케팅 성공을 이루도록 돕는 것입니다. 솔직히 말하자면, 두 일 모두 점점 어려워지고 있습니다. 

하지만 분명히 말씀드리겠습니다. 그것들이 불가능해진 것은 아닙니다.

SKAdNetwork에서 고군분투하는 사람들에게는 믿기 어려울지도 모르지만, 저는 솔직히 이 모든 변화를 엄청난 기회로 보고 있습니다. 그리고 이 글을 읽고 계신다면, 아마도 저희의 모든 콘텐츠, 즉 웨비나, 가이드, 슬랙 그룹, 워크숍, 심지어 1:1 상담에서 이러한 낙관적인 시각을 느끼셨을 거라고 생각합니다. 저희가 개인정보 보호에 얼마나 많은 시간을 투자하는지 알고 계실 겁니다.

우리 커뮤니티에 대한 약속: 우리는 여러분을 지원합니다.

오늘날, 개인정보 보호에 대한 강박관념이 만연한 시대에 살고 있는 지 2년이 지난 지금, 저는 측정의 미래에 대한 제 비전을 잠시 이야기해 보고자 합니다. 하지만 그러기 위해서는 먼저 현재 측정 분야의 현황과 그것이 미래에 대한 우리의 관점을 어떻게 형성하는지 설명해야 할 것입니다.

최전선에서는 시장이 상당히 양분되어 있다

현재 안드로이드 마케팅은 대체로 이전과 크게 다르지 않지만(측정 기준은 곧 사라질 GAID 식별자에 기반함), 애플의 iOS는 가장 큰 변화를 겪었습니다.

과거에, 대부분 기업들은 대부분 IDFA-라스트클릭 모델에 동의했습니다. 물론, 우리는 모두 이상적으로 MTA를 원했죠. 라스트 클릭을 의심했지만, Google이나 Snap 같은 SAN이 IDFA에서 임프레션 수준 데이터를 공유해 주길 원했습니다. 그래서 적절한 MTA를 가질 수 있었죠. 또한, 앱스토어가 Play Store와 유사한 “referrer” 메커니즘을 갖추길 원했습니다. 하지만 대체로 – 시장은 일치했습니다. 충분히 수용 가능한 측정 방법이 있었죠.

하지만 지금 시장은 다시 극심한 분열을 보이고 있습니다.

제1부: iOS 및 SKAdNetwork

분할의 첫 번째 주제는 SKAdNetwork (Apple’s 프라이버시를 보호하지만 매우 제한적인 어트리뷰션 API).

만약 기업들을 두 그룹으로 분류해야 한다면, 다음과 같이 정의하겠습니다:

• 그룹 1 – 예! SKAdNetwork를 성공적으로 작동시켰습니다
• 그룹 2 – 으악! 우리는 can’t SKAdNetwork를 작동시킬 수 없습니다

확실히 말씀드리겠습니다

• 두 그룹 모두 매우 똑똑한 기업들을 포함하고 있습니다
• 두 그룹 모두 모든 업종과 규모의 기업을 보유하고 있습니다
• 두 회사 모두 SKAdNetwork를 좋아하지 않습니다 (설령 작동하게 만들더라도!)

SKAdNetwork를 싫어하는 사람들이 꽤 많다고 해도 과언이 아닐 것 같아요. 복잡하고, 마치 블랙박스 같아서 사용하기가 어렵고, 실수하기 쉽거든요. 이해하기 어려운 수치(예: CPA 500달러)를 자주 보게 되는데, 그걸 해석하기가 쉽지 않죠. 

그렇다면 왜 당신은 그것을 좋아할까요?

하지만 놀라운 사실이 하나 있습니다. 1그룹은 생각보다 규모가 큽니다. SKAN에 대해 공개적으로 긍정적인 평가를 내리는 것은 인기가 없습니다. 당연한 일이죠. SKAN을 제대로 작동시킨다고 해도 기존의 IDFA보다는 여전히 성능이 떨어지기 때문입니다. 게다가 다른 모든 사람들이 SKAdNetwork를 제대로 작동시키기 위해 고군분투하는 동안 당신은 해낼 수 있다면… 엄청난 경쟁 우위가 될 수도 있습니다.

(Side note: if you’re in the group that can’t make SKAN work, 문의 주세요. 우리는 실제로 수백 개의 회사를 SKAdNetwork 전문가로 만들었으며 놀라운 결과를 얻고 있습니다.)

제2부: 확률적 귀속(일명 지문 분석)

많은 기업(특히 보호해야 할 대형 브랜드를 가진 기업)들은 추적 기반을 완전히 배제하기로 결정했습니다 확률적 어트리뷰션 는 Apple’s 가이드라인을 위반합니다. 기업은 규칙을 준수하고 안전을 유지하기 위해 잠재적인 경쟁력 약화를 기꺼이 감수하고 있습니다.

반면에, 여전히 자사 트래픽의 특정 부분에 대해 지문 인식 방식을 사용하는 기업들이 있다는 것은 누구나 알고 있습니다. 

하지만 솔직히 말해서, 이 비중이 점점 줄어들고 있다는 건 분명한 사실입니다. 

저희 데이터에 따르면 SAN(광고 정보 네트워크)이 광고비 지출의 80% 이상을 차지하며, 이들은 이미 SKAN(스캔 및 링크드인 광고 네트워크)을 100% 준수하고 추적에 사용될 수 있는 데이터를 공개하지 않습니다. 나머지 20%는 대부분 규모가 큰 공개 광고 네트워크로 구성되어 있으며, 이들 역시 대부분 SKAN을 준수하며 운영되고 있습니다. 

지문 인식을 시도하는 사람들이 있을 수 있지만, 그들은 점점 줄어드는 시장 점유율을 쫓고 있는 것뿐입니다. 굳이 말할 필요도 없겠지만, 이는 장기적으로 성공적인 전략이 아닙니다.

제3부: MMM과 점진적 발전

IDFA가 더 이상 사용되지 않게 되면서 미디어 믹스 모델링(MMM) 및 증분 측정 빠르게 뜨거운 논쟁거리가 되었습니다.

미디어 믹스 모델링은 데이터 과학 기반의 프로세스입니다. 총 지출 데이터, 총 수익 데이터, 기타 생태계 매개변수를 활용하여 채널별(또는 캠페인별, 혹은 그 이상) 예상 ROI를 산출합니다. IDFA(광고주 식별 함수)나 플랫폼 데이터에 대한 특별한 접근 권한이 필요하지 않다는 점에서 매력적입니다. 또한, 총 지출 및 수익 데이터만 있으면 되는데, Singular와 같은 플랫폼을 사용하면 이러한 데이터를 매우 쉽게 얻을 수 있습니다.

우리 모두 알고 있듯이, MMM은 새로운 것이 아니며 이미 오래전부터 존재해 왔습니다.

MMM은 주로 포춘 100대 기업들이 매우 복잡한 미디어 믹스 관련 질문에 답하는 데 사용되어 왔습니다(예를 들어 네브래스카 월마트의 TV 광고 지출과 바디 로션 판매량 간의 관계를 분석하는 경우). 그러나 최근에는 MMM을 탐구하고, 거의 구시대적인 기업 전용 서비스 중심 솔루션에서 벗어나 SKAN이나 안드로이드 프라이버시 샌드박스가 제공하는 인사이트 부족으로 어려움을 겪는 앱 개발자들이 활용할 수 있는 현대적이고 가벼운 SaaS 제품으로 전환할 수 있는지 살펴보려는 움직임이 새롭게 나타나고 있습니다.

MMM의 열렬한 팬들은 이것이 진정한 ROI를 파악하고 미디어의 진정한 증분 효과를 측정하는 유일한 방법이라고 믿습니다. 반면, SKAN이 제대로 작동하지 않고 신뢰할 수 없기 때문에 iOS 애플리케이션에 간소화된 MMM 모델을 사용하는 사람들도 있습니다.

팬층이 확실히 늘어나고 있는 반면, 비판적인 시각을 가진 기업들도 많습니다. MMM을 사용해 본 결과 수치가 매우 부정확하다는 것을 발견한 기업들이 있는데, 적어도 상당한 양의 수동 '조정' 없이는 정확하지 않다는 것입니다. MMM을 제대로 구현하려면 막대한 투자가 필요하며, 심지어 지지자들조차 실제 도입률보다 관심이 훨씬 더 많다고 제게 말했습니다.

그리고 점진적이라는 건요?

증분 측정과 관련해 또 하나의 구분을 언급할 가치가 있습니다: 일부는 증분을 측정하는 유일한 금본위는 동시에 청중을 대상으로 A/B 테스트를 실행하고 각 코호트의 전환 결과를 측정하는 것이라고 말합니다. 문제는 iOS에서는 이제 매우 어렵고 사실상 불가능하며, Android에서도 광고 채널과의 집중적인 협력이 없이는 달성하기 어렵다는 점입니다. 따라서 청중을 대상으로 하는 증분 측정 도구는 조심하는 것이 좋습니다 A/B 테스트 이 프라이버시 시대에.

하지만 명확히 말하자면, 모바일 마케팅의 특정 환경과 요구에 맞게 적용될 때 미디어 믹스 모델링과 인크리멘탈리티 모두 가치가 있습니다. 또한, 모바일뿐 아니라 디지털 마케팅 채널뿐 아니라 모든 마케팅 채널, TV를 포함한, 연결된 TV, 모든 종류의 스트리밍 미디어, 옥외, 웹, 그리고 인쇄물이나 전단지와 같은 전통적인 채널까지.

통합 측정은 마케팅의 미래입니다

우리는 이제 논의가 어느 단일 측정 방법을 사용해야 하는지에 관한 것이 아니라. 오히려 언제, 어디서, 어떻게 다중 측정 방법을 함께 사용한다.

그’렇기 때문에 저는 마케팅 측정의 미래가 우리가’ 선택한 것이라고 믿습니다 Unified Measurement. 저는 Unified Measurement에 대해 몇 시간이라도 이야기할 수 있을 것 같습니다. 솔직히 말하면 – 아직도 배워야 할 것이 많고 고객과 함께 테스트하면서 밝혀낼 것이 많습니다. 하지만 핵심은, 우리가 정리한 3가지 핵심 개념이 있다는 것입니다:

1. 통합 데이터 인프라
2. 다중 측정 방법론
3. 다양한 관점과 목적에 부합하는 보고 및 분석 자료

통합 데이터 인프라

Singular 는 마케팅의 진정한 가치는 다양한 정보를 한곳에 모으는 데 있다고 믿어왔다는 사실을 알려드려도 아마 놀라지 않으실 겁니다. 2014년 창립 이래, 이러한 신념을 바탕으로 제품을 설계해 왔으며, 수천 개의 서로 다른 소스에서 발생하는 마케팅 데이터를 처리할 수 있는 세계 최고의 플랫폼을 성공적으로 개발했습니다.

하이브리드 측정 비전을 제대로 구축하려면 다음과 같은 중요한 데이터 입력 목록이 필요합니다

• 마케팅 지출 데이터
• 마케팅 전달 데이터(노출수, 이메일 조회수, 딥링크 열람수)
• 허용되는 세부 측정 신호(IDFA, GAID, 쿠키)
• 집계된 개인정보 보호 측정 신호(SKAN, Android Privacy Sandbox, ITP)
• 온라인 및 오프라인 수익 데이터
• 고객 데이터(참여도, 고객 획득 비용, 고객 생애 가치, 플랫폼 간 활동)
• 생태계 데이터(경제, 날씨, 소비자 행동, 계절성)

이러한 비전을 구축하는 데 있어 우리의 출발점은 매우 탄탄하다고 자신 있게 말씀드릴 수 있습니다. 당사의 통합 데이터 인프라는 시장 최고 수준이며, 기존에 제공하는 측정 방법론과 이를 결합하는 정교함은 비할 데가 없습니다. 또한 보고 및 인사이트 레이어는 거의 10년 동안 철저한 검증과 지속적인 개선을 거쳐왔습니다.

하지만 그렇다고 해서 모든 게 끝난 건 아닙니다. 오히려 이제 막 시작일 뿐입니다.

다중 측정 방법론

(iOS의 데이터 파편화로 인해 현재도 사실상 불가능한) 단일한 성능 관점에 의존하는 대신, 위에서 언급한 모든 데이터를 활용하고 다양한 목적을 달성하는 여러 방법론을 사용하는 다양한 관점이 존재할 것입니다

• 가능한 경우 허용된 세부적인 기여도 데이터(웹, iOS, Android, 자사 데이터, PC, 콘솔, CTV, 교차 기기 데이터)를 기반으로 하는 관점 및 방법론으로, 마지막 터치 또는 다중 터치 기여도 분석을 제공합니다
• SKAdNetwork, Android의 PSA, Safari의 PCM과 같은 집계된 개인정보 보호 측정 신호를 기반으로 한 관점 및 방법론
• 사용 가능한 모든 측정 신호 위에 구축된 데이터 과학 레이어를 기반으로 하는 관점 및 방법론(예: 당사의 "SKAN 고급 분석")
• 미디어믹스 모델링과 관련된 관점 및 방법론은 채널 및 캠페인의 전반적인 투자수익률(ROI)을 평가하고, 증분 효과를 파악하며, 예산 배분과 같은 의사결정에 유용한 정보를 제공합니다

And as you might have noticed, we’re increasingly adding layers of data science to our measurement methodologies. Nowadays it’s mostly focused around SKAdNetwork (with our SKAN Advanced Analytics product) and Media Mix Modeling. But in the future it will expand to additional privacy-safe technologies as they start capturing more adoption (e.g. Android Privacy Sandbox, Private Click Measurement, etc).

다양한 관점과 목적에 부합하는 보고 및 분석 자료

당연히 제기되는 질문은 다음과 같습니다. 통합 측정은 모든 마케팅 활동에 대한 단일한 진실의 원천을 제공하는가?

당장은요? 아니요. 미래에는요? 네. 하지만 시간이 좀 걸릴 겁니다.

애초에 이러한 데이터 세트들은 서로 호환되도록 설계되지 않았습니다. 예를 들어, 허용된 세부적인 기여도 데이터(예: IDFA)와 집계된 개인정보 보호 측정 데이터(예: SKAdNetwork)를 결합하고, 이를 MMM 모델의 통계적 결과와 결합한다고 생각해 보세요. 이러한 데이터 포인트 간의 중복을 명확하게 파악할 방법이 없습니다. 하나는 기기 수준 데이터이고, 다른 하나는 여전히 어느 정도 확정적인 집계된 코호트 수준 데이터이며, 마지막 하나는 지출, 수익 및 기타 요인 간의 상관관계를 분석하는 완전한 통계 모델 데이터입니다.

따라서 현재로서는 이러한 데이터들을 통합하는 것은 상당한 시행착오 없이는 매우 어려운 일입니다. 지금까지 우리가 살펴본 초기 시도들은, 심지어 이 데이터의 제한된 부분집합(예: IDFA와 SKAdNetwork 데이터 통합)에 대해서조차, 지나치게 단순화되어 있고 상당히 부정확했습니다.

업계 전반적으로 SKAdNetwork를 제대로 도입하는 단계는 아직 초기 단계이며, 모든 앱 개발자가 MMM 모델을 성공적으로 운영하기까지는 갈 길이 멉니다. 본질적으로 지금까지 이처럼 다양한 관점을 포괄적으로 지원하는 플랫폼이 없었기 때문에 참고할 만한 과거 경험이 부족합니다.

하지만 결국 마케터들이 이러한 수치들을 종합적으로 이해할 수 있는 방법을 원하고 필요로 한다는 것은 분명하며, 이는 향후 몇 달, 몇 년 동안 우리 데이터 과학, 엔지니어링 및 제품 팀의 목표 중 하나가 될 것입니다.

통합 측정 기능은 언제 출시될 예정인가요?

이는 점진적인 과정이 될 것이며, 저는 세 단계를 구상하고 있습니다

1. 1단계: 공통 데이터 인프라 및 데이터 과학 레이어(일명 하이브리드 측정 플랫폼)를 통해 더 많은 방법론에 대한 접근성을 확보합니다. 이 단계에서는 단순한 홍보가 아닌 실제 도입에 초점을 맞춥니다.
   
2. 2단계: 다양한 방법론에 맞춰 보고서 시각화 방식을 재구상합니다. 이 부분은 이미 현재 논의되고 있으며, 더 많은 방법론이 도입됨에 따라 더욱 중요해질 것입니다.
3. 3단계: 다양한 관점과 방법론에서 얻은 결과를 모든 가용 데이터 소스를 기반으로 하는 단일 인사이트 엔진으로 통합하는 방법을 개발합니다. 

이러한 단계들이 완전히 순차적으로 진행되지는 않겠지만, 1단계에서 얻은 교훈이 2단계와 3단계에 큰 영향을 미칠 것은 분명합니다.

마지막으로

저희는 이 비전에 대해 매우 기대하고 있습니다.

실력 덕분인지 운 덕분인지 (아마 둘 다겠죠 :)) 우리는 이러한 비전을 실현할 수 있는 완벽한 플랫폼을 구축했습니다. 이는 우리 플랫폼뿐 아니라 업계 전체의 자연스러운 확장 방향이었으며, 개인정보 보호는 이를 실현하는 데 있어 완벽한 촉매제 역할을 했습니다.

데이터 과학이 오늘날 우리가 하는 모든 일에 스며들고 점점 더 정교해지는 모습을 보는 것은 정말 멋진 일입니다. 하지만 동시에 우리는 단순함과 접근성을 유지하기 위해 노력해야 하며, 이것이 바로 차세대 측정 솔루션이 제공해야 할 핵심 요소입니다.

다음 몇 주와 몇 달 동안 이에 대해 더 공유할 예정이니 기대해 주세요. 그때까지는 모든 일반적인 채널에서 저희를 찾을 수 있습니다: 슬랙, 웨비나 그리고 물론 저희 블로그

Google은 웹 중심으로 프라이버시 샌드박스 이니셔티브를 오랫동안 진행해 왔습니다. 어제 Google은 이 프로젝트를 Android 플랫폼으로 확장할 계획을 발표했습니다. 웹 샌드박스가 제3자 쿠키를 제거하려는 동안(주로 외부 압력 때문), Android 프라이버시 샌드박스 프로젝트’s 목표는 GAID를 폐기하는 것입니다.

그렇게 되면 측정, 타겟팅, 리타겟팅 등 모바일 마케팅 시스템 전반에 큰 영향을 미칠 것입니다.

다행인 점은 현재 구글이 제안한 측정 방식이 상당히 괜찮아 보인다는 것입니다. 사실, 괜찮은 수준을 넘어 훨씬 더 좋습니다. 놀라울 정도로 사려 깊고 유연하며, 앱 생태계에 큰 혼란을 초래하지 않고도 GAID를 없앨 수 있음을 보여줍니다.

구글이 광고 생태계에 깊이 뿌리내리고 기반을 다져왔으며, 이 분야에 대한 본질적인 이해도를 갖고 있고, 기존 질서를 그대로 유지하고자 하는 의지가 강하다는 점을 고려하면 그다지 놀라운 일은 아닐 것입니다. 또한 웹에서 비슷한 시도를 하면서 얻은 수많은 시행착오가 훌륭한 첫 번째 시도를 만들어내는 데 도움이 되었을 가능성도 큽니다.

구글은 이 프로젝트의 예상 완료 기간이 2년 이상이라고 밝혔으며, 현재 보이는 모습은 그 기간 동안 계속해서 변화할 것으로 예상됩니다. 그럼에도 불구하고, 구글이 이러한 아이디어들을 미리 제안하고 피드백을 구하는 모습을 보여준 것은 칭찬할 만합니다! SKAdNetwork 프로젝트에서는 그런 기회를 갖지 못했는데, 정말 아쉬운 부분입니다

안드로이드 개인정보보호 샌드박스 자체에도 타겟팅 및 리타겟팅과 관련된 몇 가지 주제가 있지만, 이 글에서는 주로 어트리뷰션에 초점을 맞출 것입니다. 왜냐하면 Singular 에서는 어트리뷰션을 매우 중요하게 생각하기 때문입니다. 🙂

하지만 먼저 주의사항이 있습니다

이 글은 구글이 공개한 초기의 복잡한 문서를 . 혹시 제가 잘못 이해한 부분이 있다면 알려주세요!

 

요약: 안드로이드 개인정보 보호 샌드박스를 이용한 출처 표기

핵심은 구글이 결국 GAID를 더 이상 사용하지 않겠지만, 광고주들이 효과적으로 사용자 확보를 할 수 있도록 계속 지원하겠다는 것입니다. 세계 최대 광고 네트워크인 구글은 측정의 중요성을 잘 알고 있습니다.

이를 위해 구글은 안드로이드 운영체제에 내장될 온디바이스 서비스를 개발할 예정입니다. 이 서비스를 "어트리뷰션 리포팅 API"라고 부르며, 몇 가지 기능을 수행할 것입니다

• 광고 네트워크에서 보고한 스토어 조회수 및 클릭수(구글은 이를 "소스"라고 부릅니다)
• Apps/Singular 에서 보고하는 설치, 구매, 가입과 같은 스토어 전환 이벤트(Google에서는 이를 "트리거"라고 부릅니다)
• 기기에 저장된 조회수/클릭수와 보고된 전환 이벤트를 일치시킵니다
• 데이터를 네트워크/측정 파트너/광고주에게 두 가지 형태로 전송합니다
  • 이벤트 수준 보고서: 상위 퍼널 분석(캠페인, 하위 캠페인, 크리에이티브, 클릭 ID까지)은 매우 상세하게 제공되지만, 하위 퍼널 데이터(전환 가치 1~3비트)는 매우 제한적으로 제공되는 보고서입니다
  • 집계 가능한 보고서 – 상위 퍼널 분석(지역, 캠페인 등) 데이터와 하위 퍼널 데이터(매출, 구매 건수 등)를 보다 상세하게 포함하는 균형 잡힌 보고서입니다

 

이벤트 수준 보고서가 SKAdNetwork랑 비슷한 것 같은데, 맞나요?

처음 봤을 때는 SKAdNetwork보다 훨씬 좋아 보입니다.

"이벤트 수준 보고서"는 상위 퍼널 데이터(캠페인, 하위 캠페인, 크리에이티브, 클릭 ID까지)를 매우 세분화하여 제공하며, 전환 값은 SKAN의 6비트 전환 값과 달리 3비트 전환 값으로 제한적으로 제공됩니다.

하지만 최대 3개의 전환 이벤트를 서로 다른 시점에 전송할 수 있을 것으로 보입니다. 각 이벤트는 조회 또는 클릭에 기인하는 것으로 간주될 것입니다. 따라서 첫 번째 전환 이벤트는 설치에 사용되고, 이후의 두 전환 이벤트는 사용자 라이프사이클 후반에 발생할 수 있는 의미 있는 KPI에 사용될 가능성이 높습니다. 이는 매우 중요한 기능이며, SKAdNetwork에서 우리가 가장 원했던 기능 중 하나였습니다.

다음은’ 이벤트 수준 보고서와 SKAN:

 

 

이벤트 수준 보고서를 사용하면 어떤 종류의 보고서를 만들 수 있나요?

이해를 돕기 위해 이벤트 수준 포스트백 세트의 예시를 보여드리겠습니다

 

 

"소스 이벤트 ID"는 네트워크에서 정의하며, 기본적으로 네트워크에서 정의하는 클릭/조회 ID입니다. 즉, 캠페인 이름, 크리에이티브 이름, 국가, 운영 체제, 잠재고객 등 마케터가 중요하게 생각하는 모든 데이터와 1:1로 대응됩니다.

"트리거 유형"은 광고주/MMP가 정의하며 SKAN 전환 값과 매우 유사합니다. SKAN보다 비트 수는 적지만, 최대 3개의 트리거를 서로 다른 시점에 전송할 수 있으므로 코호트 보고에 유리합니다!

광고주/MMP가 "트리거 유형"을 정의하는 방법에 대한 매우 간단한 예시를 보여드리겠습니다

• 001 = 설치
• 010 = 레벨 완료
• 101 = 7일간 매출 > 10달러

이 모든 것을 종합하면 Singular 대시보드의 결과는 다음과 같을 수 있습니다

 

 

따라서 "트리거 유형"(전환 값)은 SKAN보다 제한적이지만, 상위 퍼널 데이터에 대한 놀라운 세부 정보를 얻을 수 있고, 여러 전환 이벤트를 전송할 수 있습니다. 이것만으로도 현재 SKAdNetwork에서 제공하는 것보다 훨씬 강력한 보고서를 생성할 수 있습니다.

그리고 그거 아세요? 아직 끝이 아니에요. 

다음 섹션인 "집계 가능한 보고서"를 확인해 보세요

 

집계 가능한 데이터를 사용하여 어떤 종류의 보고서를 만들 수 있을까요?

이 분야는 특히 흥미롭고 구글이 제안한 구현 방식도 상당히 영리하지만, 현재로서는 불분명한 세부 사항들이 몇 가지 있습니다.

 

 

일반적인 개념은 다음과 같습니다

1. 광고 네트워크가 클릭 및 조회를 Android Attribution API에 보고하면, 특정 세분화를 나타내는 “aggregation keys”를 포함합니다. 이 키는 최대 128비트까지 지원되어 매우 유용합니다(128비트는 엄청납니다). 예를 들어, 광고 네트워크 “MobCool”은 캠페인 ID에 16비트, 크리에이티브 ID에 16비트를 사용합니다. 그리고 상상하기 쉽게 그들의 캠페인 ID는 1입니다 및 크리에이티브 ID는 2입니다. 세분화를 만들기 위해, 캠페인 ID와 크리에이티브 ID를 비트로 변환하고 연결합니다. 결과는 32비트 문자열이 됩니다:
   0000 0000 0000 0001 0000 0000 0000 0010
2. 앱이 설치된 후 얼마 지나지 않아 광고주/MMP는 앱에서 발생한 전환 이벤트를 Android Attribution API에 보고합니다. 이러한 이벤트는 집계 키에 자체적인 세부 분석 정보를 추가할 수도 있습니다. 예를 들어, 광고주가 기기 모델별로 마케팅 보고서를 더 세분화하려면 10비트(임의로 10비트를 선택했으며, 원한다면 20비트를 사용할 수도 있음)로 키를 생성할 수 있으며, 그 형식은 다음과 같습니다
3. 광고 네트워크와 광고주/MMP의 비트가 함께 이어집니다.  예를 들어 Campaign 1에서 유입되고 Creative 1을 본 뒤 Acer Liquid A1을 사용하는 사용자는 다음과 같은 분해 키를 가집니다: 0000 0000 0000 0001 0000 0000 0000 0010 0000 0010. 이는 단 40비트입니다. 최대 128비트… 가능한 세분화가 상상 이상입니다! (Note: we’re 아직 몇 개까지 다른 세분화를 가질 수 있는지 제한이 있는지 확실하지 않습니다. 128 비트는 매우 큽니다.)
4. 전환 이벤트를 보고할 때 광고주/MMP는 전환 이벤트 자체에 대한 수치 값도 함께 보고해야 합니다. 설치 수(예: 1)와 같은 간단한 카운터 값이나 수익(예: 100달러)과 같은 임의의 숫자 값을 사용할 수 있습니다. 이 값은 집계 시 합산되는 값입니다(자세한 내용은 나중에 설명). (참고: 여기에 전달할 수 있는 값에는 제한이 있습니다. 이는 Google에서 사용하는 차등 개인정보 보호 메커니즘의 일부입니다.).
5. 전환 이벤트(“trigger”)와 조회/클릭(“source”)이 성공적으로 매치될 때마다 Android’s 온디바이스 서비스는 이 정보를 집계 키와 함께 저장합니다. 이후 이 사용자 데이터를 암호화된 형태로 고객’s 광고 기술 플랫폼 (MMP, 광고 네트워크).
6. 이제 고객의 애드테크 플랫폼(MMP, 광고 네트워크 등)에는 이러한 "암호화된 집계 가능한 사용자 수준 데이터" 레코드가 많이 있습니다. 이를 집계하기 위해 Google은 훌륭한 아이디어를 생각해냈습니다. "집계 서비스"라는 별도의 네트워크 서버가 미리 정의된 집계 키를 기반으로 사용자 수준 데이터를 동시에 복호화하고 집계합니다. 위 예시의 최종 결과는 다음과 같을 수 있습니다
7. 물론 이는 지나치게 단순화된 설명입니다. 제대로 구현한다면 훨씬 더 다양한 차원을 고려할 수 있을 것이며, Singular 에서는 이 표를 다양한 데이터 소스와 연결하여 실제 ROI를 도출할 것입니다. 구글은 집계 키를 최대 128비트까지 허용하고 있는데, 이는 의미 있는 세부 분석을 추가할 수 있는 여지가 많다는 것을 의미하며, 결과적으로 매우 유용한 보고서를 생성할 수 있을 것입니다.

또한, 집계 서비스에서는 다음과 같은 사항이 적용됩니다 

이 "집계 서비스"는 Google에서 개발하고 서명한 프로그램이지만, "신뢰할 수 있는 실행 환경"이라고 하는 다른 회사 서버에서 실행됩니다. 즉, Singular "집계 서비스"를 실행하는 경우, 우리는 그 작동 방식을 조작할 수 없으며 Google이 의도한 대로 작동하게 됩니다.

 

기여도 분석의 워터폴 로직은 어떻게 작동할까요?

저희는 현재 상황을 어느 정도 이해하고 있지만, 이 글 서두에서 말씀드렸듯이 개발자 문서가 현재로서는 복잡하고 불분명한 부분이 많습니다. 프로젝트가 진행됨에 따라 이러한 부분은 점차 명확해지겠지만, 모든 것이 100% 확정되었거나 완벽하게 설명된 것은 아닙니다.

우리가 생각하는 상황은 다음과 같습니다

1. 모든 광고 네트워크는 자사 광고의 조회수 및/또는 클릭수(구글에서는 이를 "소스"라고 부릅니다)를 보고할 수 있습니다.
2. 네트워크는 각 접점에 우선순위를 지정할 수도 있습니다(예: 대부분의 네트워크는 클릭이 노출보다 높은 우선순위를 가져야 한다는 데 동의할 것입니다).
3. 설치된 앱에서 전환 이벤트(구글에서 "트리거"라고 부르는 것)가 보고되면 안드로이드는 해당 전환 이벤트를 모든 관련 조회 및 클릭과 일치시키려고 시도하고 우선순위가 가장 높은 이벤트를 선택합니다.
4. 분명히, 이 로직은 완전히 별도로 각 네트워크마다… 이는 두 개 이상의 네트워크가 클릭 및/또는 조회를 가질 경우(실제 상황) 두 네트워크 모두 귀속 포스트백(이벤트 수준 및 집계 보고)을 받게 된다는 의미입니다.

위의 4번 항목은 광고 네트워크 전반에 걸친 중복 제거 문제를 제기합니다. 모든 네트워크가 이익을 얻고 (수익을 받는) 상황이 반복되면 마케터의 시각이 상당히 왜곡될 수 있으므로, 이는 바람직하지 않습니다.

해당 문서에서는 특히 조회/클릭 이벤트에 대한 리디렉션을 활성화하여 타사 측정 사용 사례를 다룹니다. 따라서 Singular 와 같은 회사가 고객을 위해 네트워크 전반에 걸쳐 데이터 중복 제거를 구현할 수 있는 방법은 이와 같다고 생각합니다

1. 광고 네트워크가 클릭 및 조회를 보고할 때, 응답 헤더에 “Attribution-Reporting-Redirects”를 사용합니다 (함수 확인 registerAttributionSource) 포함됩니다’s Singular 엔드포인트.
2. 그러면 API가 Singular의 서버에 연결되고, 고객의 워터폴 및 우선순위 선택(예: 클릭이 조회수보다 중요, 어트리뷰션 기간은 X 등으로 설정)에 따라 정확히 동일한 조회수와 클릭수를 등록하게 됩니다.
3. 광고주 앱에서 당사 SDK를 통해 전환 이벤트가 보고되면 Android API는 당사가 보고한 모든 조회수 및 클릭수와 비교하여 당사가 제공한 우선순위에 따라 관련 접점을 선택합니다. 이를 통해 광고 네트워크 전반에 걸쳐 중복을 제거할 수 있습니다.

저희가 제안한 방식대로 이 흐름을 구현한다면, MTA 보고 기능까지 제공받을 수 있다는 추가적인 이점도 얻게 될 것입니다!

 

해결되지 않은 질문들: 배워야 할 것이 훨씬 더 많다

아직 살펴봐야 할 부분이 많고, 진행 과정에서 구글이나 관련 생태계 측으로부터 명확한 설명을 들어야 할 부분도 많습니다. 제가 궁금한 몇 가지 질문은 다음과 같습니다

1. 사기 탐지, 관리, 완화를 어떻게 할까요?
   현재’는 기업이 구글로부터 응답을 받았다고 주장하는 것을 막는 것이 불분명합니다. 우리는 SKAdNetwork에서처럼 암호 서명에 대한 언급을 찾지’ 못했습니다. 또한, 이 API가 악의적인 사용자가 원할 때마다 무한 클릭과 노출을 등록하는 것을 어떻게 방지합니까? (즉, 클릭 스팸 방지.) 우리는 registerAttributionSource 함수가 클릭을 등록하려면 “InputEvent”를 기대한다는 것을 확인했지만, 이것이 광고 클릭인지 일반 입력 이벤트인지 검증하는 방법은 확실하지 않습니다. 또한 – 뷰의 경우 이벤트가 필요하지 않습니다.
2. URL과 파라미터, 왜 다를까?
   registerAttributionSource와 triggerAttribution 메서드가 항상 URL을 받아야 하고 파라미터를 직접 받지 않는 이유는? (우리는 이것이 ’보호’라고 가정하지만, ’확신’할 수 없습니다.)
3. 업계는 집계 키를 어떻게 조율할까요?위에서 설명했듯, 집계 키는 광고 네트워크 값(조회·클릭 키 일부)과 광고주/MMP 값(전환 이벤트 키 나머지)으로 구성됩니다. API는 광고주/MMP가 모든 세분화를 덮어쓸 수 있게 하지만, 실수로 광고 네트워크가 필요로 하는 것을 don’t 덮어쓰지 않도록 주의해야 합니다. 이로 인해 복잡성이 생기며, 구글이 API를 개선해 기업 간 조정 부담을 won’t 줄일 수 있습니다. (네트워크 64비트, 광고주/MMP 64비트? :))
4. 구글 애즈는 이 기능을 어떻게 활용할까요?
   애플은 다른 광고 네트워크와는 다른 방식으로 애플 검색 광고에 대한 프로세스를 운영하고 있습니다. 구글 애즈도 다른 모든 광고 네트워크처럼 안드로이드용 새로운 개인정보 보호 샌드박스를 따를까요? 초기 징후는 그렇지만, 여전히 몇 가지 의문점이 남아 있습니다.
5. 모바일 앱 지연 딥링크 기능을 어떻게 지원하나요?
   지연 딥링크는 전통적으로 서버‑사이드 어트리뷰션 처리, Google’s 현재 설치 리퍼러 프레임워크, 그리고 일부 디바이스 내 방법으로 지원되었습니다.  하지만 이 방법들은 모두 프라이버시 샌드박스의 프라이버시 목표를 우회할 수 있습니다. 우리는 API에 지연 딥링크 솔루션이 내장돼 광고주가 신규 사용자를 위한 간소화된 사용자 경험을 제공하길 바랍니다.

 

요약하자면

아직 초기 단계입니다. 구글이 이 계획을 이제 막 발표했기 때문에 앞으로 많은 개선이 있을 것입니다. 구글이 피드백을 구하고 있다는 점이 고무적이며, 이 계획에 대해 구글과 협력하게 되어 기쁩니다. 초기 문서를 보면 SKAdNetwork보다 훨씬 더 나은 보고 기능을 제공할 수 있는 바람직한 접근 방식을 보여주고 있어 매우 기대됩니다. 어쩌면 애플이 SKAN에 포함할 만한 기능도 몇 가지 있을지도 모릅니다

한 가지 확실한 것은, 저희는 앞으로도 이 문제를 지속적으로 다루고 구글 및 고객과 함께 개선해 나갈 것이라는 점입니다.

더 논의하고 싶다면, 모든 사안에 대해 전문 Slack 그룹에 참여하시길 강력히 권장합니다 모바일 어트리뷰션 프라이버시.

올해 초, 저는 모바일 마케팅 생태계의 변화를 보여주는 영화 '인셉션'의 한 장면을 공유한 적이 있습니다. 분명히 우리는 여전히 그 현실 속에 살고 있습니다.

하지만 때로는 변화가 긍정적일 수도 있습니다.

무슨 일이 일어나고 있나요? 페이스북이 안드로이드 앱 캠페인을 위한 설치 추천 기능을 출시합니다

몇 주 전, 페이스북은 2021년 10월 말에 모바일 측정 파트너(MMP) 통합 기능 내의 고급 모바일 측정(AMM) 프로그램을 더 이상 지원하지 않을 것이라고 발표했습니다 . 이에 따라 광고주는 MMP를 통해 페이스북 앱 설치 캠페인에 대한 집계 설치 측정 데이터만 얻게 됩니다.

iOS(14.5 이후)에서의 영향은 AMM 데이터가 현재 iOS 14.5+ 옵트아웃 이벤트에 제공되지 않아 최소 수준일 것으로 예상됩니다(모든 기기에 IDFA 가 더 이상 없으며 따라서 AMM에서 기기 수준 귀속이 불가능합니다) — Android에 대한 영향은 더 클 것으로 예상됩니다.

최근 페이스북은 성공적인 테스트를 거쳐 구글 플레이 스토어의 설치 리퍼러 데이터를 활용하여 안드로이드 사용자에게도 일부 데이터를 가져올 계획이라고 발표했습니다.

기술적 작동 방식은 다음과 같습니다

• 페이스북에서 안드로이드 앱 광고를 게재합니다
• 사용자가 광고를 클릭하면 구글 플레이 스토어로 이동합니다
• 페이스북은 구글로 전달되는 클릭 정보에 보안 캠페인 메타데이터를 추가합니다
• 사용자가 Google Play 스토어에서 앱을 설치하면 설치 리퍼러는 해당 보안 캠페인 메타데이터를 광고주에게 전달합니다
• 앱이 설치되고 실행되면 Singular 클라이언트의 보안 메타데이터를 검색하여 어떤 캠페인이 앱 설치로 직접 이어졌는지에 대한 정보를 얻을 수 있습니다

(참고: Facebook이 MMP에 제공하는 데이터는 향후 AMM 지원 중단에도 변경되지 않으므로 어트리뷰션 데이터 흐름에는 변화가 없습니다. 또한 Facebook은 설치 리퍼러(Install Referrer) 사용을 아직 테스트 중이므로 일반 출시 시점에 더 자세한 내용이 제공될 예정입니다.)

이해를 돕기 위해, 지금까지 알려진 내용을 바탕으로 FAQ 형식의 간단한 글을 준비했습니다.

이 데이터 세트는 기존 데이터 세트와 완전히 동일한가요?

어느 정도는 맞지만, 완전히 똑같지는 않아요.

앱 설치로 직접 이어지지 않은 클릭도 Facebook과 MMP에서는 기여도에 포함되지만, 이 데이터 세트에는 표시되지 않습니다.

이번 변화의 장점은 무엇인가요?

가장 확실한 이점은 광고주들이 2021년 10월 말에 종료되는 AMM 프로그램을 통해 얻을 수 있었던 페이스북 어트리뷰션 데이터의 상당 부분을 되찾을 수 있다는 것입니다. 이는 적어도 안드로이드 환경에서는 BI/내부 분석 시스템에 상당한 차질이 발생하지 않을 것임을 의미합니다.

이는 더 긴 코호트 연구의 가능성을 열어줍니다.

페이스북 기기 수준의 기여도 데이터는 180일 후 삭제해야 합니다(실제로 이 부분에 대한 감사를 받고 있습니다). 구글은 설치 추천 데이터에 대한 명확한 보존 요건을 제시하지 않으므로, 앱 사용자에 대해 더 긴 기간(예: 365일)의 코호트를 제공할 수 있습니다.

추측: 페이스북은 왜 이런 변화를 주었을까요?

Singular 는 구글이 안드로이드에서 개인정보 보호 정책을 어떻게 변경할지 생각해 볼 때 다음과 같은 변화를 예상합니다

• GAID를 더 이상 사용하지 않도록 하여 기기 그래프, 데이터 집합 및 리타겟팅을 없애 개인 정보 보호를 크게 강화합니다.
• Install Play 리퍼러 메커니즘을 유지하여 영구 기기 식별자를 공유하지 않고도 광고 및 측정 기능을 활성화합니다

제 생각에 페이스북도 같은 생각을 하고 있을 것이며, GAID 기능의 단계적 폐지를 준비하고 있는 것 같습니다.

Singular 내부에서 논의했던 또 다른 관점은 페이스북이 기본적으로 각 플랫폼이 제공하는 개인정보 보호 메커니즘을 준수하고 있다는 점입니다

• iOS 14.5 이상에서 ATT 사용 가능
• 안드로이드용 Google Play 추천 링크

제 Singular/MMP 설정과는 어떻게 호환될까요?

이미 Google Play 추천 데이터를 수집하고 있기 때문에(다른 광고 네트워크에서도 널리 사용되는 방식입니다), AMM 변경 이전과 동일한 데이터 파이프라인을 통해 광고주에게 해당 정보를 제공할 예정입니다. 따라서 광고주는 기존 데이터 세트를 그대로 이용할 수 있으므로 추가적인 작업이 필요하지 않아 매우 좋은 소식입니다.

하지만 이로 인해 어트리뷰션 방식이 크게 바뀌지는 않을 것으로 보입니다. Singular 와 같은 MMP는 Facebook으로부터 동일한 데이터 접근 권한을 계속 유지할 것이며, 이를 통해 Facebook 어트리뷰션 주장에 대한 보다 정확하고 완전한 정보를 얻을 수 있기 때문입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다

• 노출수 및 노출수 기반 기여도
• 모든 클릭 및 해당 클릭에서 파생된 설치는 어트 리뷰션 창을

다음 주목할 변화는 장기 코호트와 실제 LTV 를 Facebook에서 획득한 Android 사용자에게 측정할 수 있는 가능성입니다. We’ll 데이터 세트를 MMP 엔드포인트에서 받아와 – 특정 보존 규칙이 적용되는 – Referral Mechanism에서 제공되는 데이터와 지능적으로 결합해야 합니다. 보존 규칙이 다를 수 있습니다.

(아직 확정된 사항이 아니므로, 지금으로서는 어떤 약속도 드리지 않겠습니다!)

요약

우리가 매우 격동적인 시대를 살고 있고 많은 변화가 있지만, 저는 페이스북의 이번 변화가 매우 긍정적이라고 생각합니다.

지금 이 시점에서 저는’ 우리 멋진 고객과 전체 업계에 약속을 확대하고 싶습니다. 우리는’ 모든 광고 네트워크와 마케팅 채널 전반에 걸쳐 측정 파트너 역할을 지속하며, 다양한 출처와 데이터셋의 인사이트를 통합해 단일 진실의 원천을 제공하겠습니다.

여기에는 지출 데이터, 자체 보고된 플랫폼 성과 데이터, 확정적 기기 수준 속성 데이터, SKAdNetwork와 같은 확정적 집계 데이터, 코호트 및 미디어 믹스, 증분 효과에 대한 확률적 집계 데이터, 추천인 데이터 등이 포함됩니다.

이 글 서두에 올린 GIF 이미지를 다시 떠올려보면, 저희는 여러분의 중력 부츠와 같은 존재라고 생각합니다. 저희는 이러한 업계 변화에 대한 안정성, 지속성, 그리고 교육을 제공하기 위해 노력할 것입니다. 이를 통해 여러분은 빠르게 따라잡고 앞서 나갈 수 있을 것입니다!

다음에 또 만나요!

– 가디

앵귈라, BWI, 2021년 6월 28일 – 모바일 광고 기술 개발사이자 시장 선도적인 KIDOZ 문맥 광고 네트워크(www.kidoz.net) 및 Kidoz 퍼블리셔 SDK를 소유한 Kidoz Inc.(TSXV:KIDZ)(이하 “회사”)는 마케팅 분석 및 어트리뷰션 플랫폼 분야의 선두 기업인 Singular (singular)와 새로운 파트너십을 체결하여 어린이 친화적인 모바일 시장에서 사용자 확보를 측정하고 마케팅 데이터를 통합한다고 발표했습니다.

핵심 과제는 앱 개발자와 마케터가 아동에게 안전한 방식으로, 개인정보 보호 규정을 완벽하게 준수하면서 앱 설치를 늘리기 위한 캠페인에 현명하게 투자할 수 있도록 지원하는 것입니다. PRIVO 인증을 획득하고 COPPA 및 GDPR 규정을 모두 준수하는 Singular 와 Kidoz는 Singular의 개인정보 보호 규정을 준수하는 아동 안전 어트리뷰션 제품과 Kidoz의 문맥 광고 네트워크를 결합하기 위해 파트너십을 맺었습니다. Singular의 COPPA 준수 측정 방식을 활용하여 Singular 와 Kidoz는 고객과 게시자에게 정확하게 집계되고 기여도가 분석된 캠페인 결과를 제공할 수 있습니다.

Kidoz 공동 CEO Eldad Ben Tora가 최근에 만나 Singular’s John Koetsier와 함께, 아동 안전 마케팅 및 Kidoz 네트워크에서 앱 설치 캠페인 잠재력에 대해 논의하기 위해 Singular attribution이 활성화된 상태로. 전체 인터뷰는 여기에서 보기.

 

키도즈의 공동 CEO인 엘다드 벤 토라는 “어린이에게 안전한 유입 경로 분석에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.”라고 말했습니다. “이전에는 사용자 확보 예산을 최적화하려는 앱 소유자들이 다양한 트래픽 소스의 가치를 추적하는 데 어려움을 겪었습니다. Singular와의 파트너십을 통해 이제 모든 광고주는 키도즈가 제공하는 개인정보 보호 및 보안을 유지하면서도 설치 유입 경로를 정확하게 분석하고 각 유입 경로의 가치를 파악할 수 있습니다. Singular 는 마케팅 분석 및 유입 경로 분석 분야의 선두 기업이며, 이번 파트너십을 통해 어린이에게 안전한 마케팅의 가능성이 더욱 확대될 것입니다.”

“Singular 고객에게 최고의 마케팅 분석 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, COPPA 규정을 준수하는 측정 솔루션을 통해 선도적인 COPPA 네트워크인 키도즈(Kidoz)와 협력하는 것은 완벽한 조합입니다.”라고 Singular의 공동 창립자 겸 COO인 수잔 쿠오는 말했습니다. “키도즈와의 협력을 통해 Singular 고객은 안전하고 비공개적인 방식으로 아동 및 가족에게 접근할 수 있는 새로운 옵션을 갖게 되었으며, 앞으로 키도즈와 함께 비즈니스 관계를 구축해 나가기를 기대합니다.”

Singular 소개

Singular (www.singular.netsingular)는 마케팅 데이터를 통합하여 마케터에게 기존에 분산되어 있던 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 제공하는 마케팅 분석 및 어트리뷰션 플랫폼입니다. 상위 퍼널 마케팅 데이터와 하위 퍼널 어트리뷰션 데이터를 연결함으로써 마케터는 여러 채널의 모든 접점에서 ROI를 측정하고 가장 세부적인 수준까지 마케팅 지출을 최적화할 수 있습니다. Singular 현재 상거래, 여행, 게임, 엔터테인먼트, 미디어, 온디맨드 서비스 등 다양한 산업 분야에서 100억 달러 이상의 디지털 마케팅 지출을 추적하여 매출 및 고객 생애 가치(LTV)를 분석하고 있습니다. Singular 는 Norwest Venture Partners, General Catalyst, Thomvest Ventures, Method Capital, Translink Capital, DCM, Telstra Ventures의 투자를 받았습니다.

키도즈 주식회사 소개.

Kidoz Inc. (TSXV:KIDZ) (www.kidoz.net) 선도적인 COPPA & GDPR 준수 컨텍스트 모바일 광고 네트워크를 보유해 매월 수억 명의 어린이·청소년·가족에게 안전하게 도달합니다. Google 인증 및 Apple 승인받은 Kidoz는 브랜드·콘텐츠 퍼블리셔·가족을 연결하는 핵심 광고 기술 스위트를 제공합니다. Disney, Hasbro, Lego 등 대형 브랜드가 신뢰하는 Kidoz 컨텍스트 광고 네트워크는 수천 개 모바일 앱·웹사이트·비디오 채널에서 아이들을 안전하게 타깃하고 참여시킵니다. Kidoz 네트워크는 위치나 PII 데이터를 사용하지 않으며, 고급 컨텍스트 타게팅 도구로 브랜드가 완벽한 브랜드 안전성을 유지하며 이상 고객에 도달하도록 돕습니다. 집중된 AdTech 솔루션 제공업체로서 Kidoz SDK와 Kidoz Programmatic 네트워크는 디지털 광고 생태계의 필수 제품이 되었습니다.

1995년 제정된 사적 증권 소송 개혁법(Private Securities Litigation Reform Act)은 미래예측 진술에 대한 "면책 조항"을 제공합니다. 본 보도자료에 포함된 특정 정보(및 회사가 발표했거나 발표할 예정인 구두 진술 또는 기타 서면 진술에 포함된 정보)에는 회사의 미래 성공에 대한 예상과 같은 미래예측 진술이 포함되어 있습니다. 이러한 미래예측 정보에는 향후 예상 결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 위험과 불확실성이 내재되어 있으며, 따라서 실제 결과는 회사가 발표했거나 회사를 대리하여 발표된 미래예측 진술에 명시된 내용과 실질적으로 다를 수 있습니다. 추가적인 위험 및 불확실성에 대한 자세한 내용은 회사가 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출한 자료를 참조하십시오. 특히, 독자 여러분께서는 Kidoz Inc.의 재무 상태 및 영업 실적에 대한 보다 자세한 설명과 Kidoz Inc. 투자와 관련된 위험 요소에 대한 상세한 내용을 확인하시려면 2021년 3월 31일 SEC에 제출된 회사 연례 보고서(Form 10-K), 2005년 3월 9일 증권법 424(b)조에 따라 제출된 투자설명서, 2007년 7월 17일 제출된 SB2, 그리고 2015년 6월 29일 SEDAR에 제출된 TSX 벤처 거래소 보통주 상장 신청서를 참조하시기 바랍니다.

더 자세한 정보는 다음 연락처로 문의하십시오:
Henry Bromley
최고재무책임자(CFO)
ir@kidoz.net
(888) 374-2163

지난 몇 년 동안 모든 Apple 이벤트가 거대한 파장 광고 환경 전반에 걸쳐 파장을 일으켰다. 올해’s WWDC 2021 예외가 없었다!

이미 알고 계시겠지만, iOS 15에서 가장 흥미로운 소식은 앱 개발자가 모든 승리한 SKAdNetwork 포스트백(there’s also iCloud+ Private Relay, 하지만 이는 별도의 게시물이 될 것입니다).

이 변화는 매우 환영받으며, 광고주에게 더 나은 투명성을 제공해 기대됩니다. 하지만 자세히 생각하면 복잡성을 더하고, 흥미로운 영향을 만들 수 있습니다. 광고 네트워크 와 광고주.

애플의 모든 변화와 마찬가지로, 이것 또한 우리 현실의 지속적인 변화의 일부입니다. 그리고 저는 지난 한 해를 묘사하기에 완벽한 GIF를 찾은 것 같습니다

장점: iOS 15에서 SKAdNetwork 포스트백에 직접 접근할 수 있습니다

가시성이 높아지는 건 언제나 좋은 일이죠. 그리고 원천 데이터를 직접 얻는 건 이전보다 훨씬 나아졌습니다. 애플이 광고주들을 고려하기 시작한 것도 아주 반가운 일입니다 (SKAN은 광고주들을 위한 플랫폼이라기보다는 광고 네트워크를 위해 만들어진 것 같았거든요!)

이번 변화를 통해 Singular 고객들이 얻게 될 주목할 만한 이점은 다음과 같습니다

1. 모든 선정된 포스트백API, 원시 로그 또는 ETL을 통해 데이터베이스로 직접 액세스할 수 있습니다.
2. 개인정보 보호 기준과 데이터 삭제 빈도를 분석하는 도구입니다.
3. 퍼블리셔 수준의 보고서를 완벽하게 확인할 수 있습니다. 예전에는 네트워크에서 설치를 유도한 퍼블리셔를 숨기던 시절을 기억하시나요? 이제 Apple은 (개인정보 보호 기준을 충족하는 한) 퍼블리셔의 신원을 투명하게 공개합니다.
4. 전환값 위에 정보를 전달할 수 있는 기능으로, 광고 네트워크가 반드시 필요하거나 이해하지 않을 수도 있습니다. 예: 3비트를 이벤트 매핑(튜토리얼 완료, 소셜 로그인, 구매)에 사용하고, 3비트를 설치일에 사용할 수 있습니다.
   광고 네트워크는 이벤트 비트를 사용할 수 있지만, Singular 는 전체 6비트를 사용합니다.
5. Singular에서 네트워크 데이터와 SKAN 데이터를 비교할 수 있는 기능: 네트워크에서 수집한 집계 보고서와 디코딩된 SKAN 포스트백, 그리고 앱에서 전송한 원시 SKAN 포스트백을 모두 수집합니다. 이제 이 세 가지 데이터를 비교하여 정확한 수치를 확인할 수 있으며, 더 중요한 것은 전환율 또한 정확하다는 것을 검증할 수 있습니다.
6. 포스트백 디코딩의 다중 레이어:
   1. 레벨 1: 앱에서 수신한 원본 포스트백
   2. 레벨 2: 디코딩된 변환 값
   3. 레벨 3: 디코딩된 skan_campaign_id 정보
   4. 레벨 4: SKAN 포스트백을 상위 퍼널 캠페인/크리에이티브 데이터와 매칭하고, 지출 및 ROI를 분석합니다
7. 사기 방지 강화: iOS 14.6에서는 SKAN 포스트백이 여전히 기기에서 전송되지만, Apple이 운영하는 프록시 서버를 거칩니다. iOS 15에서는 승리한 포스트백의 사본이 두 개 전송됩니다. 하나는 Singular로, 다른 하나는 네트워크로 전송됩니다. 이를 통해 기기 외부에서 발생한 조작을 감지할 수 있습니다. (완벽하게 안전한 설정은 아니므로 악의적인 사기꾼은 여전히 ​​SKAN을 악용할 수 있으며, 모든 핵심 기술을 공개할 수는 없지만, 이러한 악용을 감지하기 위한 자체적인 메커니즘을 개발 중입니다.)

위시리스트: 애플이 SKAN을 통한 유기적 보고가 가능하도록 전환 값과 함께 유기적 설치 포스트백을 보내기 시작하면 어떨까요 ? 제발 그렇게 해주세요!

단점: 이러한 포스트백만으로는 그 가치가 제한적입니다

위에서 설명했듯이 iOS 15에서 포스트백을 받는 것은 분명히 좋은 점입니다.

하지만 이러한 댓글 답변은 만병통치약이 아닙니다… 사실, 전혀 그렇지 않습니다.

SKAdNetwork의 작동 방식 때문에 광고주는 SKAN 캠페인 ID(최대 100개 값)를 제어할 수 없습니다. 이는 당연히 광고 네트워크에서 관리하며, 각 광고 네트워크의 매핑 방식은 서로 크게 다릅니다.

광고주가 그리고 아마도 하지 않을 이 매핑에 접근할 수 없으며, 이는 이러한 포스트백이 단독으로는 보고서를 구축할 기능적인 방법을 제공하지 못한다는 의미입니다. 우리는 여전히 다른 분산된 소스들을 모두 찾아 기능적인 보고서를 조합해야 합니다.

예를 들어, 이러한 포스트백에서 오는 데이터는 다음과 같습니다

광고 네트워크	소스 앱	캠페인 ID	변환 값
페이스북	페이스북	7 -> ???	21 -> (수익 10달러)
Google	Google	53 -> ???	36 -> (수익 17달러)

광고 네트워크가 SKAN 캠페인 ID에 대한 매핑을 제공할지 확인하는 것이 흥미로울 것입니다. 제 추측 는 그들이 이를 공유하지 않을 것이라는 것입니다. 그 이유는 다음과 같습니다:

1. 페이스북과 구글은 캠페인, 광고 그룹/광고 세트, 크리에이티브를 "SKAN 캠페인 ID"와 연결하기 위해 정교한 머신러닝 모델을 사용하는 것으로 보이며, 이를 공유하는 것은 간단한 일이 아닐 것입니다.
2. SKAN 포스트백은 임의 타이머를 사용하기 때문에 특정 SKAN 포스트백에 어떤 매핑이 사용되었는지 항상 알 수는 없습니다. 즉, 이러한 매핑 중 일부는 통계적 특성을 가질 수 있으며, 이는 광고주와 쉽게 공유할 수 있는 정보가 아닙니다.
3. 페이스북과 구글이 제공하지 않는다면 다른 네트워크들도 제공하지 않을 거라고 생각합니다. 너무 많은 작업이 필요하고, 이미 구축된 네트워크를 통해 번역된 포스트백을 제공하고 있기 때문입니다.

숨겨진 문제점: 마케터들이 iOS 앱 마케팅에서 직면하는 엄청난 복잡성

정확한 시계 하나만 있으면 시간을 정확히 알 수 있죠. 하지만 시계 두 개가 서로 다르게 작동하면 더 이상 확신할 수 없어요. 세 개라면? 정말 어렵죠.

마케팅에 대한 정확한 정보를 제공하는 단 하나의 소스는 같은 방식으로 작동합니다. 하지만 이제 모바일 마케터들은 최소 6개, 어쩌면 그 이상의 소스를 가지고 있습니다.

1. 설치 수에 대한 IDFV 데이터(물론 출처 정보는 포함되지 않음)
2. 일부 설치에 대한 IDFA 데이터(전체 어트리뷰션 정보 포함)
3. Apple에서 전송하는 SKAN 포스트백 원본 데이터 (iOS 15부터, 그리고 Singular와 연동되는 많은 광고 네트워크의 경우 iOS 14부터 이미 제공됨)
4. 네트워크에서 전송된 포스트백을 해독하여 그 의미를 (해당 내용을 공유하는 네트워크에 대해) 해석했습니다
5. SKAN 데이터, IDFA 동의 데이터 및 모델링 데이터를 포함하는 Facebook, Google 및 기타 네트워크의 통합 보고서 (실제 캠페인 이름, 크리에이티브 이름, 노출수, 클릭수, 비용 등을 확인할 수 있는 유일한 곳)
6. 딥링크 및 소유 미디어 데이터

지금 시계가 몇 개나 있으신가요? 그중에서 정확한 시계는 어떤 건가요? 모든 시계를 다 신경 써야 할까요? 물론, 믿고 있던 시계 하나가 틀렸을 수도 있습니다. 하지만 시계가 여섯 개, 일곱 개나 있다면 삶이 훨씬 더 복잡해지는 건 분명합니다.

이제 마케터는 고민에 빠집니다. 어떻게 해야 할까요? 몇 가지 지표를 골라 최적화해야 할까요? 미디어 믹스 모델링을 활용해야 할까요? 증분 테스트 를 해야 할까요 ? 이러한 신호만으로 충분할까요?

물론, 일부 마케터는 다시 지문 인식에 대해 고민하기 시작합니다. MMPs 몇몇 비규격임에도 기본 옵션(!! )으로 제공하거나, 다른 형태로 가리면, 사람들은 이 모든 SKAN 복잡성을 무시하고 … 지문 인식을 할 수 있는지 혼란스러워합니다. 최근 주요 모바일 앱 개발자와 이야기를 나눴는데, 그는’ SKAN 도입을 위해 뛰어난 준비를 해왔으며 적극적으로 적용 중이며, 일부 경쟁사가 설치에 지문 인식을 사용하고 있어 그는’ 유일한 보이 스카우트라고 느꼈습니다.

물론 SKAdNetwork에는 여전히 상당한 공백이 존재합니다.

변환 값에는 부호를 붙여야 사기 위험이 줄어듭니다(하지만 그렇다고 해서 그 허점을 완전히 막을 수는 없습니다). 웹에서 앱으로의 변환을 위한 SKAN 솔루션이 절실히 필요합니다.

현실은 마케팅 측정 방식이 변화하고 있다는 것입니다

우리는 실시간으로 마케팅 측정의 미래를 재창조하고 있습니다. 마치 비행기를 조종하면서 동시에 문제를 해결하는 것처럼 말이죠.

SKAN은 지금보다 훨씬 더 정교해져야 합니다. 미디어 믹스 모델링이나 증분 분석과 같은 다른 보완적인 솔루션도 통합해야 하지만, 중요한 것은 IDFA처럼 단일한 진실의 원천이 아니라 여러 신호가 작용하게 될 것이라는 점입니다.

그래서 누군가 저에게 IDFA 변경 사항과 그것이 고객 및 비즈니스에 미치는 영향에 대해 물어볼 때마다, 저는 필요성은 변하지 않았지만 기술은 변했고, Singular 와 같은 MMP는 사용 가능한 모든 신호를 통합하는 차세대 측정 방식을 구축할 수 있는 놀라운 기회를 갖게 되었다고 말합니다.

그리고 우리는 성장 팀이 캠페인을 최적화하는 데 필요한 방향성 있는 통찰력을 제공하기 위해 투입과 산출에 대한 모든 가용 정보를 통합한, 마케팅 효과에 대한 현실을 단순화한 종합적인 관점을 제시해야 합니다.

지난 몇 주, 몇 달 동안 여러 마케터들과 이야기를 나눠봤는데, 그들은 거의 탈진한 상태였습니다. 지난 한 해 동안 너무 많은 변화를 겪었고, 앞으로도 더 많은 변화가 있을 거라고 예상하고 있습니다.

Singular 에서 저희의 역할은 바로 그 작업을 고객님을 위해 해드리는 것입니다.

그리고 언제나 그랬듯이, 여러분의 성장에 필요한 통찰력을 제공해 드리겠습니다.

영화 '인셉션'의 한 장면이 현실에서 벌어지는 것 같은 기분이 드시나요?

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