모바일 마케팅 측정을 위한 SKAdNetwork의 8가지 한계

SKAdNetwork는 당분간 확정적 iOS 14.5 이상 버전에서 모바일 마케팅 측정 및 기여도 분석 분야에서 유일한 솔루션일 수 있습니다 . 특히 iOS 앱 스토어에서 의 앱 설치에 대한 기여도 분석이라는 중요한 장점을 제공합니다 . 하지만 SKAdNetwork에는 몇 가지 주요 한계점도 존재합니다.

결국 IDFA는 확정적인 귀속 데이터를 제공  했습니다 .

하지만 이 솔루션은 기기 수준의 세부 정보도 제공했습니다. 딥 링크 기능과 딥 링크 측정 및 추적 기능, 전환 보고 및 광고 캠페인 최적화를 위한 광범위한 설치 후 앱 이벤트, 광고 노출 데이터, 광고 클릭 데이터는 물론 리타겟팅 및 유사 잠재고객을 위한 식별자까지 제공했습니다.

그건 이미 지난 일입니다.

하지만 모바일 마케터들이 최적화를 위해 SKAdNetwork의 한계를 최대한 이해하는 것은 여전히 ​​중요합니다. 저는 Singular CTO인 Eran Friedman과 잠시 이야기를 나누며 SKAdNetwork의 한계를 파악하고, SKADNetwork가 제공하는 데이터를 최대한 활용하는 방법에 대한 통찰력을 얻었습니다.

8 SKAdNetwork 제한 사항

1. 분산 포스트백 데이터

모바일 측정 파트너 는 포스트백 개념을 모바일 어트리뷰션 약 10년 전 발명했습니다. It’s 단순히 이벤트에 대한 디지털 알림입니다. MMP는 이를 다양한 광고 네트워크 와 마케터가 사용한 미디어 파트너를 위해 수집했으며, 마케터는 앱 설치, 어트리뷰션 데이터, 광고 네트워크 기여도 등을 중앙 집중식 저장소에서 자동으로 관리했습니다.

SKAdNetwork에서는 사용자가 앱 광고를 보고 클릭하여 앱을 설치하면 모바일 기기에서 광고 네트워크로 포스트백이 직접 전송됩니다. 대부분의 대규모 모바일 광고주처럼 10개, 20개 또는 그 이상의 광고 네트워크를 사용하는 경우, 모바일 앱 마케팅 기여도 데이터가 이러한 모든 회사의 서버에 분산되어 있게 됩니다.

(참고: Singular 통해 해당 문제를 해결했습니다 SKAN 솔루션을.)

2. 제한된 세분성

iOS에서 모바일 어트리뷰션을 수행하던 옛 방식은 완벽한 세분성을 제공했습니다. 누군가가 광고 추적 제한 를 설정하지 않으면, IDFA는 광고주, 퍼블리셔 및 광고 기술 스택의 모든 계층에 완전히 제공되었습니다. 이를 통해 광고 노출, 클릭, 설치 및 설치 후 활동과 전환에 대한 디바이스 수준 데이터를 얻을 수 있었습니다.

여전히 가능하지만, 예전처럼 모든 기능이 제대로 작동하려면 앱별로 권한을 부여해야 합니다. IDFA 권한을 얻는 것은 좋지만, 광고주와 게시자 중 한쪽에서만 권한을 얻으면 충분하지 않습니다. 제대로 작동하려면 게시자 앱과 광고주 앱 모두에서 권한을 얻어야 합니다.

SKAdNetwork에서는 세분화된 정보 제공이 제한적입니다

• 기기 수준 데이터 없음
• 창의성 수준 데이터 없음
• 캠페인은 100개로 제한되며 (광고 네트워크는 대부분의 캠페인을 내부 추적에 사용할 수 있습니다)
• 출판사 데이터
• 설치 후 변환 데이터는 24시간 동안만 저장되며, 변환 시간을 업데이트하지 않는 한 유지되지 않습니다
• 설치 후 변환 데이터는 단 6비트입니다

3. 리타겟팅 없음

iOS 13 이전 버전에서는 IDFA(사용자 ID 인증)를 활용하여 앱을 사용했던 사용자나 앱을 설치했지만 실행하지 않는 사용자를 대상으로 리타겟팅 광고를 게재할 수 있었습니다. 사용자의 IDFA를 기반으로 맞춤형 광고를 제공하여 앱 재방문, 재설치 또는 재참여를 유도할 수 있었습니다. 

이제는 아닙니다.

iOS 14.5 시대의 SKAdNetwork와 부족한 IDFA(식별자 공식) 환경에서는 리타겟팅이 사실상 불가능해졌습니다. SKAdNetwork는 재다운로드 플래그 기능을 지원하여 사용자가 다시 유입되는 시점을 알 수 있지만, 이전처럼 다른 앱이나 광고 네트워크를 통해 해당 사용자를 타겟팅하는 것은 사실상 불가능합니다.

4. 유사 캠페인 금지 (또는 효과가 떨어지는 유사 캠페인)

IDFA 덕분에 유사 타겟 캠페인이 가능해졌습니다. 어트리뷰션 데이터, 앱 이벤트, 전환 값을 활용하여 최고의 사용자 또는 최고 고객 목록을 만들 수 있었습니다. 그런 다음 이 IDFA 목록을 내보내 광고 파트너에게 보내 이와 유사한 사용자를 더 많이 찾도록 요청할 수 있었습니다.

페이스북, 구글, 트위터, 핀터레스트, 스냅, 틱톡과 같은 광고 네트워크 및 주요 플랫폼은 해당 IDFA를 가진 기기가 클릭한 광고와 설치한 앱에 대한 많은 데이터(많은 경우 더 많은 데이터 포함)를 보유하고 있기 때문에 기존 고객과 가장 유사한 사용자를 더 많이 찾아낼 수 있습니다.

놀랍게도, IDFA도 없고, 유사 캠페인도 없습니다.

프리드먼은 "예를 들어 유사 광고 캠페인 같은 것은 IDFA에 전적으로 의존합니다."라고 말하며, "따라서 SKAdNetwork에서는 이러한 기능을 전혀 지원하지 않습니다."라고 덧붙였습니다

지금, 플랫폼들은 제공 방안을 탐색하고 있습니다 광고주에게 유사 타깃 제품을 제공, 하지만 현실은 IDFA가 없으면, there’s 새로운 수준의 불확실성, 확률, 모델링이 잠재고객에 대해 발생한다. 따라서 there’s 불가피한 세분화 손실과 결정론적 타깃팅 손실이 발생해 효과가 어느 정도 감소한다.

5. 실질적인 멀티터치 기여도 분석 불가

SKAdNetwork의 한계에 대한 좋은 소식은 Apple이 프레임워크를 계속해서 개선하고 있다는 점입니다. 그리고 iOS 14.6에서는 작은 선물이 추가되었는데, 바로 루저 포스트백(loser postback) 기능입니다.

(좋아요, 그건 제가 그들을 부르는 개인적인 이름이에요.)

대부분의 포스트백은 "성공적인" 포스트백입니다. 즉, 광고 네트워크의 광고 노출이 성공적이었음을 알리는 알림입니다. 클릭이 발생했고, 그 클릭으로 앱 설치가 이루어졌다는 의미입니다. 하지만 iOS 14.6과 SKAdNetwork 3.0에서는 Apple이 우리에게 작은 선물을 주었습니다. 바로 광고가 노출되었지만 클릭되지 않았거나, 적어도 앱 설치로 이어지지 않은 최대 5개의 다른 광고 네트워크로 포스트백을 보낼 수 있게 된 것입니다.

즉, 패자의 포스트백이라는 뜻입니다.

좋지만 MTA에 충분하지 않아요. 실제 활성화를 위해서는 더 많은 플랫폼·디바이스 데이터가 필요합니다 멀티터치 어트리뷰션 (측정에 도움이 되겠지만 증분성). 전체 MTA는 웹 데이터가 필요할 가능성이 높습니다. 현재 SKAdNetwork에서 앱‑투‑웹 측정은 가능하지만, 아직 웹‑투‑앱 데이터, 딥링크 데이터, 그리고 비‑Apple·iOS 소스 데이터가 충분하지 않습니다.

물론 현실은 지난 10년간 마지막 클릭 기반 모바일 어트리뷰션이 지배적이었던 시대에는 사실상 모바일 어트리뷰션(MTA)이 존재하지 않았다는 것입니다. 우리는 MTA를 원하고, 어쩌면 필요로까지 합니다. 마지막 클릭 방식이 마케팅 측정에 있어 극도로 근시안적인 접근 방식이라는 것은 누구나 알고 있으니까요. 하지만 현재 SKAdNetwork의 한계로 인해 MTA를 구현할 수 있는 실질적인 방법은 아직 없습니다.

6. 웹에서 앱으로의 측정

개인 클릭 측정(Private Click Measurement)을 통해 Apple은 SKAdNetwork에서 앱-웹 전환을 측정할 수 있는 도구를 제공했습니다. 이는 훌륭하지만 웹-앱 전환을 측정할 수 있는 도구도 필요합니다.

안타까운 점은 그게 훨씬 더 어렵다는 겁니다.

앱과 웹 간의 성능 차이를 측정할 수 있는 이유는 iOS 앱 환경에서 SKAdNetwork 프레임워크에 접근할 수 있다는 익숙한 환경이 있기 때문입니다. 모바일 웹 환경에서는 수도 있지만 , Apple이 관리하지 않는 Chrome, Opera, Firefox 또는 기타 브라우저를 사용할 수도 있습니다.

진퇴양난에 빠졌군요.

7. 사기, 사기, 사기

iOS 앱스토어에서 앱 설치에 대한 Apple의 포스트백은 암호화 서명되어 있습니다. 좋습니다. 하지만 설치 후 변환 데이터, 즉 설치 후에 발생하는 작업에 대한 페이로드는 서명되어 있지 않습니다. 이런!.

첫째, 설치 후 전환 데이터가 조작될 수 있습니다. (물론 사기꾼은 전환 스키마를 알아야 조작할 수 있습니다.) 둘째, 국가 또는 지리적 위치 데이터가 없으므로 실제로는 카자흐스탄에 있는 사용자를 "고품질 미국 사용자"로 분류할 수 있습니다. 

셋째, 사기성 미디어 파트너는 SKAdNetwork의 정상적인 포스트백을 반복적으로 재생할 수 있습니다. 포스트백 세부 정보를 정기적으로 확인하지 않는 한, 이를 알아차릴 수 없습니다.

사실, Singular 는 현재 야생에서 중복된 SKAdNetwork 포스트백을 보고 있습니다, Friedman이 말합니다.(여기’서 어떻게 Singular 는 싸우고 있습니다 SKAdNetwork 사기, 참고로.)

8. 데이터 파편화(또는 사일로화)

자, 이제 모든 준비가 끝났다고 상상해 보세요. SKAdNetwork를 위해 무엇을 해야 하는지 정확히 알고 있고, 그대로 실행합니다. 필요한 데이터도 얻고 있고, 모든 게 순조롭죠?

잘 …

프리드먼은 제게 "SKAdNetwork 데이터는 고립된 상태로 존재하는 것이 아닙니다."라고 말했습니다. "기본적으로 여러 유형의 데이터가 혼합될 것입니다. SKAdNetwork 데이터도 있고, IDFA 사용자, 즉 동의한 사용자 데이터도 여전히 존재할 것입니다."

그리고 캠페인 데이터도 있죠… 광고 네트워크에 설정한 캠페인, 지출 내역, 광고 소재 등에 대한 데이터 말이에요.

마케터는 다음과 같은 질문에 답하기 위해 모든 데이터를 연결해야 합니다. 얼마나 지출하고 있는가? 모든 노력에 대한 성과는 무엇인가? 모든 파트너사를 통해 총 몇 건의 설치를 달성했는가? 이 모든 것을 종합하고 결과를 지출과 연관시키는 것은 상당한 과제입니다. 

어려운 점 중 하나는 캠페인 최적화에 사용할 데이터셋을 결정하는 것입니다. 만약 대부분 SKAdNetwork 데이터셋이라면, 부분적인 IDFA 데이터를 활용하여 인사이트를 도출할 수 있을까요? 그리고 SKAdNetwork 캠페인 ID를 가지고 어떻게 광고 소재를 분석할 수 있을까요? 하지만 만약 그렇다면, 충분한 데이터가 확보되어 있을까요?

데이터 사일로는 데이터 분석을 복잡하게 만듭니다. 마케터는 이러한 문제를 제대로 해결하기 위한 도구와 지침이 필요합니다.

SKAdNetwork에서 얻은 데이터를 최대한 활용하세요

그렇다면 SKAdNetwork의 한계를 최소화하고 얻는 데이터의 가치를 극대화하는 방법은 무엇일까요?

프리드먼은 전환 모델을 정의하는 것부터 시작해야 한다고 말합니다. 그런 다음, 모든 앱 기여도 데이터와 개별적으로 또는 통합하여 분석할 수 있도록 깨끗한 ​​데이터를 한 곳에 확보해야 합니다. 성과가 좋은 캠페인과 파트너를 분석하고, 전환 모델에 추가한 인사이트를 활용하세요.

또한, 포스트백의 정확성과 부정행위 여부를 검증해야 합니다.

그 모든 게 꽤 많은 작업처럼 들리지만, 실제로 그럴 수도 있습니다. 하지만 프리드먼은 가장 간단한 해결책은 Singular SKAN을 사용하는 것이라고 말합니다 .

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