자동화된 인사이트: 최적화된 SKAN 변환 모델을 통해 더욱 스마트한 SKAN 설정 방법을 알려줍니다

오늘날의 AI가 그렇게 똑똑하다면 왜 당신의 업무를 더 많이 처리해주지 않는 걸까요? 특히 SKAN 변환 모델은 제대로 구현하기가 매우 어렵기로 악명 높은데 말이죠.

Singular 에서 제공하는 SKAdNetwork용 전환 모델 에 오신 것을 환영합니다 .

SKAN에 최적화된 변환 모델이 필요한 이유는 무엇입니까?

• 앱의 35%는 가장 최적화된 모델을 사용하지 않고 있습니다
• 앱의 20%는 매우 비효율적인 모델을
• 최적화가 제대로 되지 않은 모델을 사용하면 데이터 누락으로 인한 손실이 발생합니다. 7일 매출 데이터뿐만 아니라 심지어 1일 매출 데이터에서도 손실이 발생할 수 있습니다(!!!)
• Singular 의 최적화된 SKAN 전환 모델 기술은 일부 고객에게 최대 60% 더 나은 전환 모델을
• 그리고… 모든 게 자동화되어 있어요

인공지능(혹은 제가 좋아하는 표현대로 '당신의 일을 대신해주는 기계')은 실제로 유용해야 합니다. 어쨌든 산업혁명은 200년 전의 일이고, 포브스에 따르면 이미 도래했습니다. 특히 애플의 SKAN 프레임워크를 통한 iOS 기여도 분석처럼 까다롭고 이해하기 어려운 작업에서, 여러분의 기술은 더 많은 도움을 주어야 하지 않을까요?

SKAN 변환 모델이 제대로 작동하는 이유: 모든 것은 정확한 데이터에서 시작됩니다

이미 아시다시피, SKAdNetwork에서는 데이터 접근이 어렵습니다. 

우선, 개인정보 보호 기준과 SKAN 3에서 제공하는 단일 포스트백(SKAN 4에서는 3회 제공 예정) 때문에 완전하고 정확하며 완벽한 데이터를 얻는 것은 사실상 불가능합니다. 따라서 인사이트 를 강화하고, 매출을 예측하고, 궁극적으로 실제로 수신하는 데이터에서 최대한의 가치를 추출하려면 SKAN 고급 분석이 필요합니다.

하지만 SKAN이 제공하는 기본 데이터가 가능한 한 최고 수준의 풍부하고 정확한 데이터인지도 확인해야 합니다.

바로 이런 점에서 최적화된 SKAN 변환 모델이 중요한 역할을 합니다.

"매출이든 모델링된 매출이든 정확한 데이터를 얻는 핵심 요소는 올바른 모델을 갖는 것입니다."라고 Singular 제품 관리자 Evyatar Ram은 최근 Growth Masterminds 팟캐스트 . "모델링된 매출의 경우, 7일 예측을 하려면 매우 최적화된 모델이 필요하다는 것은 누구나 알고 있습니다. 하지만 여기서 흥미로운 점은 SKAdNetwork에 완벽하게 인코딩된 정확한 1일 매출을 얻으려는 경우에도 올바른 전환 모델을 선택하는 것이 최종 수치의 정확도에 영향을 미친다는 것입니다."

우리는 이미 모바일 마케터 중 단 9%만이 SKAN을 제대로 이해하고 있다고 .

• 만약 잘못된 모델을 가지고 있다면 어떻게 될까요? 
• 더 많은 데이터를 포착하는 최적화된 모델이 있다면 어떨까요?
• 더 높은 정확도를 얻을 수 있다면 어떨까요?

그리고 만약 여러분이 가장 적합하고 정확도가 최고 수준인 모델을 가지고 있다면, 캠페인 최적화, 예산 배분, 파트너 선정, 크리에이티브 최적화, 그리고 모바일 마케터가 엄청난 성장을 달성할 수 있도록 해주는 모든 것들을 어떻게 개선할 수 있을까요?

하지만 어쩌면 더 중요한 질문은 이것일지도 모릅니다. 어떻게 알 수 있을까요? 혹은 더 나아가, 길고 어렵고 비용이 많이 드는(기회비용까지 고려하면!) 테스트 과정을 거치지 않고도 실제로 가장 최적의 모델을 사용하고 있는지 알아낼 수 있을까요?

기계를 작동시켜라.

자동 상시 작동 백그라운드 SKAN 변환 모델 최적화

Singular SKAN 전환 모델의 효율성, 즉 정확한 데이터를 제공하는 능력을 기준으로 순위를 매기는 기술을 개발했다고 Ram은 말합니다. 이제 백그라운드에서 항상 작동하는 SKAN 전환 모델 최적화 기능을 통해 더 정확한 모델을 시도해 볼 수 있는 경우 알림을 받게 됩니다.

"저희는 모든 앱에 대해 매주 데이터를 확인합니다."라고 램은 말합니다. "매주 더 나은 모델이 있는지 없는지 살펴보고, 저희가 개발한 최적의 모델과 고객이 이미 보유하고 있는 모델을 비교합니다. 만약 저희 모델이 고객이 사용 중인 모델보다 훨씬 우수하다고 판단되면, 해당 모델을 추천해 드립니다."

다시 말해, 2%라도 더 좋다면 그 기술은 당신의 시간을 낭비하지 않을 것입니다.

하지만 20%, 40%, 또는 60% 더 나은 옵션이 있다면 알림을 받게 됩니다.

여기서의 이점은…

• 세계가 변화함에 따라 (경제, 정치, 팬데믹) 
• 앱이 변경됨에 따라 (UX, UI, 수익 창출, 기능, 온보딩)
• 마케팅 전략이 변경됨에 따라 (파트너, 크리에이티브, 코호트, 오퍼, 예산, 입찰가)

…SKAdNetwork에서 어트리뷰션 및 전환 데이터를 가져오기 위한 전환 모델이 오래되었거나, 잘못되었거나, 최적화되지 않았을까 걱정할 필요가 없습니다.

매주 자동 점검이 진행될 겁니다. 기계가 든든하게 지원해 줄 거예요.

SKAN 4: 자동화된 최적화가 더욱 중요해질 것입니다

SKAN 4 는 어떤가요 ?

자동 최적화 기술은 SKAN에 대해 최대 4개의 개별 변환 모델이 동시에 작동할 수 있기 때문에 더욱 중요해질 것입니다

1. 포스트백 1에 대한 크라우드 익명성 임계값을 초과하면 완전한 세분화 모델이 적용됩니다
2. 크라우드 익명성 임계값을 넘지 못하는 경우 포스트백 1에 대한 대략적인 변환 모델
3. 포스트백 2에 대한 대략적인 변환 모델
4. 포스트백 3에 대한 대략적인 변환 모델

"SKAN 4는 정말 훌륭한 기능이 많지만, 어떤 면에서는 SKAN 4에서 SKAN 설정을 관리하는 것이 더 복잡해질 수도 있습니다."라고 Ram은 말합니다.

Ram은 외교적인 표현을 쓰고 있습니다. SKAN 4는 구현이 훨씬 더 복잡해질 것입니다. 측정해야 할 항목도 많고 분석해야 할 내용도 많기 때문입니다. 하지만 이러한 기술은 마케터들이 Singular 와 같은 MMP(마케팅 관리 플랫폼)에 모든 복잡한 작업을 맡기는 데 도움이 될 것입니다.

수익 모델을 먼저 살펴보고, 그다음 혼합 모델을 살펴보겠습니다

단, 한 가지 주의할 점이 있습니다. SKAN의 최적화된 전환 모델은 초기에는 수익 모델에만 제공됩니다.

혼합 전환 모델이 있습니다 . 최적화된 전환 모델 기술은 아직 이러한 모델에 적용할 수 없지만, 곧 가능해질 것입니다.

"그건 분명히 저희 로드맵에 있는 사항이고, 조만간 공유할 수 있는 내용이 있기를 바랍니다."라고 람은 말합니다.

최적화된 SKAN 모델이 중요합니다

하루빨리 왔으면 좋겠어요. 

서두에서 언급했듯이, Singular 검토한 앱 중 35%는 최적화된 SKAN 전환 모델을 사용하지 않고 있으며, 20%는 매우 비효율적인 모델을 사용하고 있습니다. 즉, 앱 3개 중 1개는 개선될 여지가 있고, 5개 중 1개는 데이터 정확도가 매우 낮아 효과적인 광고, 마케팅 및 성장에 심각한 지장을 받고 있다는 뜻입니다.

게다가 일부 앱의 경우, Singular의 SKAN용 새로운 최적화 전환 모델 기술이 60% 더 나은 모델을 찾아냈습니다. 이는 결코 작은 수치가 아닙니다.

이건 정말 판도를 바꾸는 일이에요.

"결국에는 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 겁니다."라고 람은 말합니다.

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