모바일 광고 분석: 측정 방식을 바꾸는 3가지 핵심 트렌드

모바일 광고 분석은 변화하는 개인정보 보호 규정, 플랫폼 업데이트, 그리고 변화하는 소비자 행동에 힘입어 전례 없는 속도로 진화하고 있습니다. 기존 측정 방식의 한계가 점점 드러나면서, 마케터들은 정확한 성과 분석을 위해 혁신적인 전략을 적극적으로 도입하고 있습니다.

모바일 마케팅 분석의 판도를 바꾸고 있는 3가지 핵심 트렌드를 소개합니다.

Singular는 각 분야에서 첨단 데이터 역량을 활용하여 이러한 주요 트렌드에 맞춘 솔루션을 개발하고 테스트함으로써 고객이 새로운 시대에 성공할 수 있도록 지원합니다.

1. 점진적 변화: 모든 변화가 미치는 영향을 파악하기

증분 측정 방식이 주목받고 있습니다. 이 방법은 유료 광고에 노출된 사용자 그룹과 노출되지 않은 사용자 그룹을 비교하여 유료 광고의 영향을 분리해내므로, 광고주는 어떤 전환이 마케팅 활동으로 인해 직접적으로 발생했는지 파악할 수 있습니다.

증분 효과 검증은 종종 대조군 설정이나 지역 기반 테스트를 통해 실제 마케팅 효과를 정량화합니다. 자연 유입 또는 유기적 전환을 제외함으로써 마케터는 데이터에 기반한 의사 결정을 내리고 예산 배분을 더욱 효과적으로 최적화할 수 있습니다.

이러한 모바일 광고 분석 접근 방식은 사용자 개인 정보 보호 규정 변경 이후 특히 강력한 효과를 발휘하는데, 사용자 수준 추적에 크게 의존하지 않기 때문입니다. 대신, 증분 분석은 전반적인 성과 결과에 초점을 맞추어 마케팅 성공 여부를 측정하는 유연하고 개인 정보 보호 규정을 준수하는 방법을 제공합니다.

2. 기기 내 측정: 개인정보 보호를 침해하지 않으면서 정밀한 측정 가능

프라이버시 프레임워크와 같은 Apple’s 앱 추적 투명성 (ATT) 그리고 가까운 미래에, Google’s Android 프라이버시 샌드박스 전통적인 추적 방식을 제한하면서, 디바이스 ID에 구애받지 않는 온디바이스 측정 방법이 강력한 솔루션으로 부상하고 있습니다. 이 모바일 광고 분석 방법은 전환 데이터를 사용자의 디바이스에서 직접 처리하고 귀속시켜, 민감한 데이터가 로컬에 유지되도록 보장합니다.

현재 시중에는 여러 솔루션이 나와 있으며, 이 방법론을 기반으로 한 다른 솔루션들도 연구되고 있습니다

사전 설치
캠페인에서 앱 소유자는 기기 제조업체(OEM)기기가 시장에 출시되기 전에 앱이 기기에 미리 설치되도록 합니다.

이러한 캠페인에는 여러 제조업체와의 파트너십을 촉진하여 앱 소유자의 프로세스를 간소화하는 제3자 미디어 파트너가 참여할 수도 있습니다.

Meta는 Meta Install Referrer를 사용하여 Facebook 또는 Instagram 광고에 대한 Android 사용자 수준의 클릭률 및 조회율 기여도를 안전하게 수집하는 방법을 도입했습니다 .

이로써 Google Play 설치 추천을 통해 이미 제공되던 측정 가능성이 크게 확장되었습니다. Meta는 광고가 표시된 Facebook 또는 Instagram 앱의 로컬 기기 저장소에 캠페인 메타데이터를 저장합니다. 수년 만에 처음으로 Android 앱 광고주들은 Meta에서 조회 기반 기여도 분석을 다시 이용할 수 있게 되었으며, 이를 통해 캠페인 결과를 더욱 정확하게 파악할 수 있는 추가 정보와 데이터를 확보할 수 있게 되었습니다.

구글
구글에 따르면, 온디바이스 전환 측정 솔루션은 “iOS 앱 캠페인의 전환 가시성을 향상시키면서 사용자 프라이버시를 유지하도록 설계되었습니다.” 이 방법은 데이터 보안을 손상시키지 않고 마케터가 캠페인 성과를 정확히 평가할 수 있게 합니다.

또한 Google Analytics 4는 향상된 기기 내 측정 기능을 도입하여 마케터에게 더 나은 인사이트를 제공하는 동시에 개인정보 보호를 최우선으로 하는 정책을 준수합니다.

3. 모델링 기반 기여도 분석: 개인정보 보호 제한으로 생긴 공백 메우기

개인정보 보호 규정 및 플랫폼 업데이트로 인해 사용자 행동 직접 추적이 제한됨에 따라 모델링 기반 어트리뷰션의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 이 방법은 머신러닝 및 통계 모델을 활용하여 고객 여정의 여러 접점에 기여도를 예측하고 할당합니다.

관찰 가능한 패턴과 집계된 데이터를 분석하여 모델링된 기여도 분석은 확정적 추적이 불가능한 경우에도 전환 경로를 추정합니다. 예를 들어, 사용자가 여러 채널과 상호 작용하지만 직접 추적할 수 없는 경우, 모델링된 기여도 분석은 각 접점에 확률적 기여도를 할당할 수 있습니다.

이 모바일 광고 분석 방법은 사용자 수준 식별자가 제한적이거나 사용할 수 없는 환경에서 측정 정확도를 향상시킬 수 있는 확장 가능한 방식을 모바일 마케터에게 제공합니다. 특히 개인정보 보호 프레임워크로 인해 신호 손실이 심한 인앱 환경에서 유용합니다.

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Singular를 통해 이러한 미래지향적인 측정 전략을 도입함으로써 마케터는 더욱 스마트한 인사이트를 바탕으로 더 빠른 성장을 달성하는 동시에 진화하는 개인정보 보호 규정을 준수할 수 있습니다.

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