안드로이드 개인정보 보호 샌드박스, 2부: 노이즈, 사용자, 데이터 및 측정 지표

안드로이드 개인정보보호 샌드박스에서 노이즈를 줄이려면 어떻게 해야 할까요?
안드로이드 개인정보 보호 샌드박스에서 얻을 수 있는 데이터 양에는 어떤 제한이 있나요?
Singular 개인정보 보호 샌드박스 캠페인을 위해 어떤 데이터를 제공하나요?
그렇다면 Protect Audiences는 어떻게 작동할까요?

만약 당신이 기억력이 아주 좋거나, Singular 휴일 한밤중에 재미삼아 블로그를 자주 방문하거나, Growth Masterminds 팟캐스트를 구독한다면, 안드로이드의 프라이버시 샌드박스와 Singular: 작동 방식(1부)을 기억할지도 모릅니다 .

파트 2에 오신 것을 환영합니다!

다시 한 번 인터뷰하는 Singular 소프트웨어 아키텍트 Ron Shub와 CTO Yuval Carmel을 인터뷰하고, 어떻게 Privacy Sandbox 가 진화하고, 작동 방식과 마케터가 데이터를 활용할 수 있는 방법을 Singular 보고서에.

실시간 개인정보 보호 샌드박스 테스트: 1편 이후 많은 것이 바뀌었습니다

파트 1 이후 크게 변했습니다. 이제 우리는 실행 중입니다 실제 현장 테스트 Google 및 Gameloft와 같은 게임 고객과 함께 Privacy Sandbox를 테스트합니다. 또한 Privacy Sandbox에 대해 더 많이 알고 있으며, 작동 방식, 마케터가 받을 데이터, 그리고 Singular 제공되는 데이터를 기반으로 강력한 어트리뷰션, 측정 및 최적화 기능을 구축할 수 있습니다.

기기 측에서 어떻게 작동하는지 설명드리겠습니다. 소스(조회수 또는 클릭)와 트리거(이벤트)를 등록하고 보고하는 데에는 여러 단계가 있습니다…

서버 측 작동 방식은 다음과 같습니다. 개인정보 보호가 보장되는 집계 데이터는 집계 서비스에서 요약된 후, Singular 에서 디코딩되어 오늘날 흔히 볼 수 있는 캠페인 측정 보고서와 유사한 형태로 표시됩니다

프라이버시 샌드박스에서 데이터와 불필요한 노이즈 감소에 대해 우리가 배우고 있는 것

지난 몇 달 동안 프라이버시 샌드박스 개발 과정을 지켜보셨다면 이미 알고 계시겠지만, 프라이버시 샌드박스에서 얻을 수 있는 데이터에는 두 가지 제한 사항이 있습니다.

사용자 수준에서,
한 사용자가 발생시키는 모든 이벤트의 총합은 65,000개를 초과하지 않습니다 (초과되는 이벤트는 기록되지 않습니다).
집계 수준
: 결과 표의 각 행에 대해 Google은 실제 사용자 활동을 숨기고 개인 정보를 보호하기 위해 가짜 데이터(노이즈)를 추가합니다.

당신’이 생각한다면 Apple’의 SKAdNetwork, 본질적으로 같은 문제에 대한 다른 솔루션입니다. Apple은 설치와 이벤트 데이터를 제공하는데, 프라이버시 임계값 을 SKAN 3에서 초과하거나 군 익명성 을 SKAN 4. Privacy Sandbox에서는 Google이 이벤트 데이터를 훨씬 많이 제공하지만 사용자/플레이어/고객 신원을 가리고 그리고 데이터에 노이즈를 추가해 마케터가 정확히 어떤 사용자가 어떤 캠페인에서 왔는지 역공학하지 못하도록’ 합니다. 그것’은 유용하고 프라이버시 보호에 좋지만, 마케터는 가능한 한 많은 데이터를 원합니다.

그렇다면 소음을 줄이는 방법은 무엇일까요?

먼저, 데이터의 세밀함과 이벤트성을 확보하는 것과 노이즈 증가 사이에는 상충 관계가 있다는 것을 이해해야 합니다. 더 세밀한 데이터를 원하면 노이즈도 증가합니다. 하지만 사용자들을 그룹화하는 것으로 충분하다면 노이즈 수준을 줄일 수 있습니다.

기본적으로 노이즈는 약 15% 정도 발생할 수 있습니다. 하지만 측정 보고서의 각 항목에서 사용자 활동을 그룹별로 집계하여 보고하면 현재로서는 노이즈를 1% 미만으로 줄일 수 있는 것으로 보입니다. 즉, 대규모 지역을 대상으로 하는 대규모 캠페인의 경우 노이즈를 쉽게 줄일 수 있지만, 소규모 캠페인의 경우 노이즈가 50%에 달할 수도 있다는 뜻입니다.

Singular 에서 기대할 수 있는 데이터

SKAN과 마찬가지로 마케터는 측정항목과 이벤트를 선택할 수 있습니다. 물론 Privacy Sandbox에서는 특히 퍼널 상단에서 훨씬 더 많은 항목을 선택할 수 있습니다. SKAN 4처럼 설치 후 전환 데이터에 대해 3번의 시도 기회가 주어집니다.

Singular 제품 개발팀의 현재 구상에 따르면 SKAdNetwork처럼 혼합 모델이 매우 효과적일 가능성이 높습니다. 즉, 설치 후 이벤트와 수익을 조합하여 보고하는 방식입니다.

Singular Privacy Sandbox에서 제공하는 모든 데이터를 해독하여 다음과 같은 항목에 대한 모델링된 총계를 제공합니다

코호트별 수익
마케터가 선택한 지표
마케터가 선택한 이벤트

이 모든 정보는 신뢰 수준과 함께 제시되므로, 여러분은 의사결정의 근거가 되는 데이터에 대해 얼마나 확신할 수 있는지 정확히 알 수 있습니다.

개인정보 보호 샌드박스(새로운 FLEDGE)의 보호 대상 사용자

이름이 의미를 명확히 하는 걸 좋아한다면, FLEDGE의 새로운 이름을 좋아할 겁니다: 보호된 오디언스.

Singular 이미 보호된 잠재고객 기능을 통합했으며, 고객에게 더욱 원활한 경험을 제공하는 것이 목표입니다. 오늘날 우리가 알고 있는 잠재고객 기능은 데이터를 보유하는 방식이지만 , 개인정보 보호 시대에는 데이터가 기기에 저장됩니다.

이 잠재고객을 활용하는 방식이 바뀔 것입니다

SingularSDK는 사용자가 장바구니에 상품을 추가했음을 감지합니다
Singular의 SDK는 보호 대상 API를 호출합니다
Singular의 SDK는 사용자를 세그먼트에 추가합니다
구글은 해당 사용자층을 광고 네트워크에 배포할 것입니다
광고 네트워크는 해당 사용자에게 광고를 제공하기 위해 입찰할 수 있습니다

마케터는 사용자가 누구인지 정확히 알 수는 없지만, 예를 들어 "장바구니에 담았지만 구매하지 않은" 세그먼트에 추가된 사용자 수를 보여주는 집계 보고서를 받게 됩니다. 해당 잠재고객 데이터를 내보내 다른 곳으로 가져올 수는 없지만, 익명으로 광고 네트워크에 노출하여 리타겟팅 캠페인에 활용할 수 있습니다.

직접 테스트를 실행해 보시겠습니까?

이제 초기 단계는 아니에요: Privacy Sandbox는 몇 년째 운영 중이며, 2024년쯤 Google은 종료할 예정인 GAID 와 새로운 기술로 전환할 예정이며, 광고 타게팅, 전달 및 측정.

그러니 앞으로 안드로이드 측정 전략에 대해 생각해 볼 때가 되었을지도 모릅니다. 그리고 어떤 종류의 데이터와 측정 결과를 얻을 수 있는지 테스트해 보는 것도 좋을 것입니다.

테스트를 시작하시려면 다음 단계를 따르세요

Singular 담당자에게 문의하세요
또는 되기 위한 단계를 밟아보세요. Singular 고객이

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안드로이드 개인정보 보호 샌드박스, 2부: 노이즈, 대상, 데이터 및 측정 지표