누락된 데이터 모델링으로 SKAN 실행 가능하게 하기

최근 웨비나에 참여한 모바일 마케터 중 89%가 SKAN 데이터를 매우 어렵다고 답했습니다.

다시 말해, 형편없다는 뜻입니다.

이제 세 가지 선택지가 남았습니다. 성장 전문가들은 IDFA 의 상실을 계속 아쉬워하거나 , 큰 규정 미준수 위험을 감수하고 핑거프린팅이 가능한 몇 안 되는 광고 소스에 사용자 확보 노력을 집중하거나, 아니면 과감하게 SKAdNetwork를 활용하는 방법을 배우는 것 입니다 .

좋은 소식입니다. 곧 도움이 될 만한 소식이 들려옵니다.

더 좋은 소식은, 바로 여기에서 지금 당장 도움을 받을 수 있다는 것입니다. 애플의 개인정보 보호 기준 때문에 누락된 데이터에 대한 도움도 포함됩니다.

Apple의 SKAN 개인정보 보호 기준은 지난 24시간 동안 SKAN 캠페인 ID별 설치 횟수를 기준으로 적용됩니다. 설치 횟수가 10~15회 미만이면 데이터가 표시되지 않고, 20~25회 이상이면 표시됩니다. 30회 이상이면 데이터의 질이 크게 향상됩니다. 게시자별 설치 횟수 기준도 있는데, 예를 들어 게시자 732에서 설치 횟수가 너무 적으면 최근 확보한 5명의 사용자가 해당 게시자를 통해 유입되었을 가능성이 매우 높습니다. 또한 전환 값 기준도 있는데, 예를 들어 게시자 732에서 25명의 신규 사용자를 확보했지만 전환 값이 각기 다른 경우, 개별 사용자를 그룹에서 구분해낼 수 있습니다.

개인정보 보호는 중요합니다. 하지만 모바일 마케터들은 캠페인 최적화에 필요한 데이터를 어떻게 얻을 수 있을까요?

SKAN 데이터 누락 모델링

“우리는 이 메커니즘을 이해하려고 많은 시간과 노력을 투자했습니다,” Singular 제품 매니저 Evyatar Ram이 최근에 나에게 말했습니다 Growth Masterminds 팟캐스트 에피소드. “그 설치 중 80%는 전환값이 있습니다. 그리고 나머지 20% … 우리는 전환값을 모델링하거나 추정하려고 합니다.”

이 기술은 SKAN 모델링 메트릭스(SKAN Modeled Metrics)로, 마케터들이 전환의 20%가 누락되었음에도 불구하고 매출, 이벤트 및 전환 가치 집계에 대한 정확한 모델링 결과를 얻을 수 있도록 해줍니다.

얼마나 정확합니까?

데이터가 많을수록 정확도가 높아집니다. 그리고 정확도 수준을 항상 정확히 알 수 있을 거라고 램은 말합니다.

그는 "우리가 하려는 일 중 하나는 모든 것을 투명하게 공개하는 것입니다."라고 말하며, "그래서 이 지표를 제시할 때마다 신뢰 구간을 함께 보여드릴 것입니다. 이 신뢰 구간은 실제 값이 속해 있을 가능성이 매우 높은 범위를 나타냅니다."라고 덧붙였습니다

즉, 신뢰 구간이 20이면 마케터는 100이라는 수치가 80~120 사이에 있을 확률을 90% 확신할 수 있습니다. 이를 통해 광고 지출. 대안은 전체 데이터뿐 아니라 가장 가치 있는 데이터 — 전환 데이터 — 20%가 누락된 캠페인을 운영하는 것입니다. 이 20%가 캠페인이’ 개와 사자 사이의 차이를 만들게 합니다.

요점은?

성과 향상을 위한 실질적인 데이터.

SKAN: 낮은 스케일은 나쁜 데이터를 의미합니다

또 한 가지 중요한 점은 모바일 마케터가 개인정보 보호 기준을 충족하도록 다양한 파트너와 협력하여 iOS 캠페인에 대한 집중도를 다르게 설정해야 한다는 것입니다.

하나의 광고 네트워크 캠페인에 여러 개의 SKAN 캠페인 ID를 사용할 수 있습니다. 네트워크 측에서는 타겟팅, 크리에이티브 및 기타 캠페인 구성 요소에 대한 인사이트를 얻어 성과를 개선하기 위해 이러한 방식을 사용하지만, 이는 궁극적으로 마케터가 각 SKAN 캠페인 ID에서 확보하게 되는 규모에 부정적인 영향을 미칩니다.

SKAdNetwork 캠페인 ID는 100개로 제한되어 있다는 점을 기억하세요.

Aarki나 Liftoff 같은 일부 네트워크는 내부 캠페인 ID와 SKAN 캠페인 ID의 비율이 거의 1:1입니다. 반면 Applovin이나 Facebook 같은 네트워크는 전체 캠페인당 훨씬 더 많은 SKAN 캠페인 ID를 사용합니다.

각 광고 네트워크가 사업을 운영하는 방식은 그들의 자유이지만, 캠페인을 설계하고 확장할 때는 이 비율을 염두에 두어야 합니다. 비율이 높은 파트너와 소규모 캠페인을 진행하면 SKAN 전환 데이터가 제한적으로 수집되어, 파트너가 주장하는 가치를 실제로 제공하고 있는지 검증할 수 없으므로 파트너의 말을 전적으로 신뢰해야 합니다. 따라서 대규모 캠페인은 높은 비율의 파트너와, 소규모 캠페인은 낮은 비율의 네트워크와 협력하는 것이 좋습니다.

실제로 SKAN 캠페인 ID와 내부 캠페인 ID의 비율이 49:1까지 치솟는 네트워크를 목격했습니다.

만약 이러한 추세가 시간이 지나도 계속된다면, 개인정보 보호 기준을 충족하려면 하루에 1,500건의 설치가 필요할 것입니다. 한 파트너사의 경우…

(단, SKAN 캠페인 ID 간에 고르게 분포되어 있다고 가정합니다.)

이는 가장 규모가 큰 캠페인을 제외한 모든 캠페인에 영향을 미칠 것입니다. 또한 네트워크 자체에도 영향을 미칠 것입니다. 마케터들이 해당 플랫폼을 통해 확실한 성과를 낼 수 없다면 다른 곳을 찾을 것이기 때문입니다.

파트너와 규모를 맞추고 나머지는 모델링하세요

파트너와 캠페인 규모를 일치시킨 후(물론 파트너에게 직접 문의하거나, 각 캠페인 ID에 몇 개의 SKAN ID가 할당되는지에 대한 문서를 확인하면 됩니다), 나머지는 모델링을 통해 완벽하지는 않더라도 양질의 데이터, 가치 있는 정보, 그리고 실행 가능한 인사이트를 확보했다는 확신을 가질 수 있습니다.

많은 모바일 마케터들이 iOS 14.5, iOS 15, SKAdNetwork, 그리고 IDFA(식별자 인증) 기능 상실로 어려움을 겪고 있습니다.

하지만 저는 많은 사람들이 그 어려움을 극복하고 터널 끝의 빛을 향해 나아가는 것을 보고 있습니다.

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