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, 휴일 한밤중에 재미삼아 Singular Growth Masterminds 팟캐스트를 안드로이드의 프라이버시 샌드박스와 Singular : 작동 방식(1부)을 기억할지도 모릅니다 .

파트 2에 오신 것을 환영합니다!

이번에도 Singular Singular 프라이버시 샌드박스 의 데이터를 활용하는 방법 에 대한 모든 통찰력을 얻어보았습니다 .

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

파트 1 이후로 많은 것이 바뀌었습니다. 이제 실제 환경에서 Privacy Sandbox 테스트를 진행하고 있습니다. 또한 Privacy Sandbox에 대해 더 자세히 알게 되었는데, 작동 방식, 마케터가 이를 통해 얻을 수 있는 데이터, 그리고 Singular 제공되는 데이터를 기반으로 강력한 어트리뷰션, 측정 및 최적화 기능을 구축하는 방법 등이 포함됩니다.

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.

애플의 SKAdNetwork를 떠올리신다면 , 이는 본질적으로 동일한 문제에 대한 다른 해결책입니다. 애플은 SKAN 3에서 개인정보보호 임계값을 SKAN 4 에서 크라우드 익명성을 . 반면 구글의 프라이버시 샌드박스는 사용자/플레이어/고객의 신원을 숨기고 데이터에 노이즈를 추가하여 마케터가 어떤 사용자가 어떤 캠페인을 통해 유입되었는지 정확하게 역추적할 수 없도록 하면서 훨씬 더 많은 이벤트 데이터를 제공합니다 . 이는 개인정보 보호에 유용하지만, 마케터는 합법적으로 얻을 수 있는 최대한의 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

만약 여러분이 의미를 명확하게 전달하는 이름을 좋아한다면, FLEDGE의 새로운 이름인 Protected Audiences가 .

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 더 이상 초기 단계는 아닙니다. 프라이버시 샌드박스는 이미 몇 년 동안 운영되어 왔으며, 2024년 중 언젠가 구글은 GAID를 광고 타겟팅 , 전달 및 측정 에 새로운 기술로 전환할 예정입니다

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 Singular 고객이 되기 위한 단계를 밟아보세요.

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