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[온디맨드 웨비나] 2026년 확장 가능한 크리에이티브[온디맨드 웨비나] 2026년: 최고의 모바일 팀이 광고 크리에이티브로 승리하는 방법
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대규모 멀티 터치 어트리뷰션 분석 결과 메타에서 ROAS가 50% 더 높음

대규모 멀티 터치 어트리뷰션 분석을 통해 MTA가 증분 도달 범위, 어시스트 및 라스트 터치 어트리뷰션 대비 최대 50% 높은 ROAS를 달성하는 방법을 확인하세요

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분석속성블로그성장성장 전략

요약

  • Singular의 데이터 과학 팀은 멀티 터치 어트리뷰션을 사용하여 수조 건의 광고 노출 및 클릭을 독립적으로 분석하고 그 결과를 라스트 터치 어트리뷰션과 비교했습니다.
  • 멀티 터치 어트리뷰션으로 평가했을 때 메타는 라스트 터치 어트리뷰션보다 최대 50% 더 높은 ROAS를 보였습니다.
  • 멀티 터치 어트리뷰션은 전체 사용자 여정에서 점진적 도달 범위, 어시스트 및 채널 영향력을 보여줍니다.
  • 인증된 모바일 측정 파트너로서 Singular 는 메타와 긴밀히 협력하여 정확한 투명한 측정을 발전시키고 이러한 독립적으로 산출된 결과를 지속적인 협업의 일환으로 공유했습니다.

만약 라스트 터치 어트리뷰션이 법정에서 증인이라면, 자신있게 손을 들고 말할 것입니다. “저는 마지막에 있었습니다.”

그 증언은 정확하지만 불완전합니다.

라스트 터치 어트리뷰션은 오랫동안 모바일 측정의 핵심이었습니다. 이는 마케터에게 어떤 채널이 설치에 대한 크레딧을 받는지, 어떤 캠페인이 최적화되는지, 그리고 지출이 어떻게 정산되는지를 알려줍니다. 운영상의 명확성을 가능하게 할 때, 라스트 터치 어트리뷰션은 여전히 그 역할을 매우 잘 수행합니다.

그러나 마케터들은 점점 더 다른 질문을 하고 있습니다. 어떤 채널이 실제로 영향력, 독점 트래픽 또는 둘의 조합을 통해 성장을 주도했습니까?

그 질문에 답하려면 멀티 터치 어트리뷰션이 필요합니다. 이는 최종 상호작용에만 크레딧을 부여하는 것이 아니라 전체 사용자 여정에서 영향력을 측정하도록 설계된 방법론입니다.

다가오는 ROI 인덱스(2026년 3월 출시)에 대한 작업의 일환으로 데이터 과학 팀은 멀티 터치 어트리뷰션 관점을 통해 성과를 분석하고 마지막 터치 어트리뷰션과 비교했습니다.

이 게시물에서는 Singular의 데이터 과학 팀의 분석을 기반으로 해당 작업의 초기 벤치마크를 공유하고 메타의 모바일 게임 성능을 사례 연구로 사용합니다. 목표는 특정 채널을 홍보하는 것이 아니라 다양한 어트리뷰션 방법론이 성능 해석 방식을 어떻게 크게 변경할 수 있는지 설명하는 것입니다. 그리고 모바일 마케터가 더 전체적인 그림을 보면 고려해야 할 사항입니다.

Meta의 인증된 모바일 측정 파트너로서 Singular은 Meta의 제품 및 엔지니어링 팀과 긴밀히 협력하여 모바일 마케터가 Meta의 광고 제품군 전반에 걸쳐 캠페인 성과를 정확하고 투명하며 공정하게 해석할 수 있도록 합니다. 여기서 공유된 분석은 Singular의 데이터 과학 팀에서 독립적으로 수행했지만, 이러한 결과는 Singular과 Meta 간의 지속적인 협력 파트너십의 일부로, 측정 표준, 속성 방법론 및 마케터가 앱을 효율적으로 성장시키기 위해 의존하는 도구를 발전시키는 데 중점을 둡니다.

멀티 터치 어트리뷰션이 여러분이 생각하는 스토리를 어떻게 형성하는가

현대 모바일 성장은 직선을 따르지 않습니다. 마치 배턴을 여러 번 넘겨야 하는 릴레이 경주처럼 아무도 결승선을 먼저 통과할 수 없습니다.

사용자는 소셜 광고를 보고 스크롤을 계속 내리며 나중에 앱을 검색하고 앱 스토어 광고를 클릭한 후 마지막 알림 후에 설치할 수 있습니다. 모든 터치 포인트가 역할을 수행하지만, 마지막 터치 어트리뷰션에서 크레딧을 받는 것은 하나뿐입니다.

라스트 터치 어트리뷰션은 운영상의 질문에 답합니다.

누가 거래를 성사시켰습니까?

멀티 터치 어트리뷰션은 전략적인 질문에 답합니다.

누가 거래를 가능하게 했습니까?

라스트 터치 어트리뷰션과 멀티 터치 어트리뷰션 비교

라스트 터치는 누가 거래를 성사시켰는지 알려줍니다. 멀티 터치 어트리뷰션은 누가 거래를 가능하게 했는지 알려줍니다. – Omri Gal, 데이터 책임자 @ Singular

해결책은 하나의 모델을 다른 모델보다 선택하는 것이 아닙니다. 두 가지 모두 라스트 터치 및 멀티 터치 어트리뷰션을 사용하며, 각 질문에 가장 적합한 답변을 제공합니다.

멀티 터치 어트리뷰션이 라스트 터치보다 더 잘 대답하는 질문 유형

속성 모델은 경쟁자가 아닌 전문가입니다.

마지막 터치 vs 멀티 터치 속성 모델 비교

디스커버리 및 커뮤니티 채널이 멀티 터치 어트리뷰션에 더 의존하는 이유

모든 채널이 동일한 역할을 하도록 설계된 것은 아닙니다.

일부 채널은 의도를 포착하고, 다른 채널은 이를 생성합니다.

유료 검색과 같은 의도 기반 채널은 마지막 터치 어트리뷰션에서 강하게 보이는 경향이 있습니다. 왜냐하면 전환 순간에 나타나기 때문입니다. 사용자는 정보를 얻고, 동기를 부여받아 행동할 준비가 된 상태로 도착합니다.

Meta, TikTok, Snap, Pinterest와 같은 소셜 플랫폼을 포함한 발견 및 커뮤니티 중심 채널은 사용자에게 훨씬 더 일찍 영향을 미칩니다. 브랜드를 소개하고, 인식을 형성하며, 시간이 지남에 따라 친숙함을 구축합니다. 그들의 영향력은 종종 최종 클릭 훨씬 전에 발생합니다.

마지막 터치 어트리뷰션 하에서:

  • 의도 채널은 종종 매우 효율적인 것으로 보입니다.
  • 발견 채널은 종종 “저평가”된 것으로 나타납니다.

멀티 터치 어트리뷰션 하에서:

  • 의도 채널은 여전히 마감에 대한 크레딧을 받습니다.
  • 발견 채널은 영향력, 어시스트 및 증분 도달 범위에 대한 크레딧을 받습니다.

디스커버리 채널은 사용자를 레이스에 참여시키는 것이 그들의 역할이기 때문에 결승선에서 보기 드문 모습을 보입니다. - 스테프 필론, CMO @ Singular

효율성과 증분성을 분리하기 위해 멀티 터치 어트리뷰션 사용하기

Singular’s 고급 어시스트 프레임워크

  • 단일 어트리뷰션 설치
  • 공동 어트리뷰션 설치
  • 어시스트 설치
  • MTA CPI 및 ROAS와 같은 모델링된 MTA 지표

함께, 이러한 지표는 라스트 터치만으로는 알 수 없는 것을 드러냅니다. 그들은 잠재 고객의 고유성, 채널 중첩 및 퍼널 전반에 걸친 실제 기여도를 보여줍니다.

멀티 터치 어트리뷰션을 통해 볼 때 데이터가 보여주는 것

메타는 가장 높은 단일 어트리뷰션 설치 비율 중 하나를 보입니다

모바일 게임 광고주 전반에 걸쳐 메타는 94%의 단일 어트리뷰션 설치율을 보였습니다.
단일 어트리뷰션 설치는 다른 채널의 이전 터치 포인트 없이 어트리뷰션된 설치가 이루어졌을 때 발생합니다.

높은 단일 속성 비율은 효율적인 전환뿐만 아니라 점진적인 도달 범위를 나타내는 경우가 많습니다. – 에란 프리드먼, CTO 및 공동 창립자 @ Singular

이것이 모바일 마케터에게 중요한 이유: 채널이 사용자 여정에서 일관되게 단독으로 표시되면 크레딧을 놓고 경쟁하기보다는 수요를 창출할 가능성이 더 높습니다.

멀티 터치 속성 분석은 Meta에 대한 단일 속성 설치 비율을 보여줍니다

낮은 공동 속성으로 인해 최소한의 식인 풍습이 제안됩니다

Meta는 또한 6%의 공동 속성 설치 비율을 보였습니다.

공동 속성 설치는 채널이 마지막 터치 크레딧을 수신하지만 다른 채널이 사용자에게 이전에 영향을 미쳤을 때 발생합니다.

이것이 모바일 마케터에게 중요한 이유: 낮은 공동 속성은 증분 지출이 다른 채널에서 생성된 가치를 대체할 가능성이 적다는 것을 의미합니다.

채널별 공동 속성 설치 비율

도움 비율은 마지막 터치 속성에서 숨겨진 가치를 드러냅니다

여러 게임 데이터 세트에서 Meta는 최대 29% 추가 지원 설치를 생성했습니다.

지원 설치는 채널이 설치에 영향을 주었지만 마지막 터치 크레딧을 받지 못한 경우에 발생합니다.

어시스트는 "누락된 전환"이 아닙니다. 이는 이전에 영향이 발생했음을 증명합니다. - Omri Gal, 데이터 담당 부사장 @ Singular

이것이 모바일 마케터에게 중요한 이유: 어시스트 비율은 전환되지 않은 경우에도 발견 및 의도를 주도하는 채널을 강조합니다.

멀티 터치 속성 분석은 Meta의 지원 설치와 마지막 터치 설치를 비교합니다

멀티 터치 속성 모델링은 ROAS 결과를 변경합니다

SingularSingular의 멀티 터치 속성 모델을 적용하면 Meta는 마지막 터치 속성에 비해 최대 50% 더 높은 ROAS를 보여주었습니다.

멀티 터치 어트리뷰션은 성과를 부풀리지 않고 재할당합니다. 모델은 단일 어트리뷰션 설치에 대해 전체 크레딧을 부여하고, 공동 어트리뷰션 설치에 대해서는 크레딧을 줄이며, 설정 가능한 가중치에 따라 어시스트에 대해 부분 크레딧을 부여합니다.

모바일 마케터에게 중요한 점: MTA에서 개선된 ROAS는 채널이 과대 평가된 것이 아니라 과소 평가되었음을 나타내는 경우가 많습니다.

멀티 터치 어트리뷰션 모델은 라스트 터치 어트리뷰션에 비해 메타에 대해 최대 50% 더 높은 ROAS를 보여줍니다

라스트 터치 어트리뷰션과 멀티 터치 어트리뷰션은 라이벌이 아닌 팀멤버입니다

멀티 터치 어트리뷰션은 라스트 터치 어트리뷰션을 대체하도록 설계되지 않았습니다.

라스트 터치는 청구, 파트너 책임 및 일상적인 최적화에 여전히 필수적입니다. 멀티 터치 어트리뷰션은 예산 할당, 중복 탐지 및 장기적인 성장 계획과 같은 전략적 의사 결정을 알리는 데 사용됩니다.

라스트 터치가 공이 골라인을 통과한 지점을 보여준다면, 멀티 터치 어트리뷰션은 그곳에 도달하기까지의 과정을 보여줍니다. – 스테프 필론, CMO @ Singular

이 결과에 대해 모바일 마케터가 해야 할 일

멀티 터치 어트리뷰션의 가치는 지표 자체에 있는 것이 아니라, 그것이 가능하게 하는 의사결정에 있습니다. 마케터가 전체 사용자 여정에서 채널이 어떻게 기여하는지 이해하면, 예산 논의가 더 명확하고 전략적으로 이루어집니다. 세계에서 가장 빠르게 성장하는 앱과 함께 일하면서 본 것을 바탕으로, 이러한 경험 법칙은 어트리뷰션 인사이트를 실행으로 옮기는 데 도움이 됩니다.

  1. 라스트 터치 ROAS에만 의존하여 채널을 평가하지 마십시오.
  2. 멀티 터치 어트리뷰션을 사용하여 과소평가된 기여자를 식별합니다.
  3. 지출을 확대하기 전에 공동 어트리뷰션 비율을 모니터링합니다.
  4. 높은 어시스트 비율을 비효율성이 아닌 영향력의 신호로 간주합니다.
  5. MTA 모델을 구성하여 비즈니스 목표를 반영합니다.

멀티 터치 어트리뷰션을 일상적인 의사 결정에 도입하기

Singular’s 멀티터치 어트리뷰션 및 고급 어시스트

파트너사에 대한 지불 방식은 변하지 않습니다.

당신의 의사결정에 대한 신뢰도가 변합니다.

이 분석에서 볼 수 있듯이 성과를 측정하는 방식이 바뀌면 성장에 대한 이야기도 자주 바뀌게 됩니다.

방법론

Singular 데이터 분석가는 수조 건의 광고 노출, 수십억 건의 클릭, 수십억 건의 설치에 대한 데이터를 요약했습니다. 메타의 인증된 모바일 측정 파트너로서 Singular의 역할의 일환으로, 이러한 독립적으로 생성된 결과는 모바일 광고주를 위한 측정 정확성, 투명성 및 혁신에 대한 지속적인 협력을 지원하기 위해 메타와 공유되었습니다.

저자 소개
사아디 무슬루

사아디 무슬루

Saadi Muslu는 Singular 및 Extract의 마케팅 담당 부서장으로 세계 최고의 브랜드를 위한 마케팅 분석 및 데이터 인프라의 발전을 이끌고 있습니다. 전략가이자 스토리텔러인 그녀는 측정, 데이터 조정 및 AI 기반 통찰력에 대한 깊은 전문 지식을 결합하여 시장 진출 팀이 성장을 가속화하도록 돕습니다. 지난 10년 동안 그녀의 작업은 마케팅, 제품 및 데이터를 통합하여 측정 가능한 비즈니스 영향을 제공하는 데 중점을 두었습니다.

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