SKAN 성능 향상: SKAdNetwork 효과 극대화를 위한 3단계

"SKAN 성능이 형편없어요"

“SKAdNetwork는 쓸모가 없습니다.”

"성과 중심 마케팅은 끝났다"

I’ve spent more hours, days, and months in the last two years than I care to count thinking about, talking about, working on, consulting about, and advising on how to extract every possible ounce of marketing signal from Apple’s SKAN framework. Over the course of countless deep dives into data, connectors, conversion models, and SKAN set-ups, a few things have become clear about SKAN performance.

1. SKAN을 배우는 과정은 사람마다 단계가 다릅니다
2. SKAN을 잘못 사용하는 것은 쉽습니다
3. 잘못하면 데이터가… 정말 엉망진창이 되어버립니다
4. 데이터가 비정상적으로 보일 때 SKAN을 포기하기 쉽습니다
5. 하지만… 누구나 SKAdNetwork 설정 방법을 더 잘 익힐 수 있습니다
6. 누구나 전환 모델을 최적화할 수 있습니다
7. SKAN을 이용하면 누구나 유용한 신호를 얻을 수 있습니다
8. 누구나 여전히 iOS에서 대규모 퍼포먼스 마케팅을 진행할 수 있습니다

쉽다고 주장하지 않는다. 처음부터 정확히 맞출 수 있다고도 말하지 않는다. 도구의 도움이 필요할 수 있다 SingularSKAN 고급 분석 누락된 데이터를 모델링하고 코호트를 재구성하거나 최신 기술로 자동 최적화하기 위해 SKAN 전환 모델. 하지만 — 친구들의 약간의 도움으로 — 실행할 수 있다 고성능 마케팅 캠페인 iOS에서 SKAdNetwork.

제가 본 바로는 레벨들이 몇 개 있는지 하나씩 살펴보겠습니다.

SKAN 성능 레벨 1: 초급자

모든 사람이 얼리어답터는 아니며, 그것은 괜찮습니다. 제품 개발, 마케팅, 데이터 과학에 한정된 자원을 어디에 투자할지 결정하는 데 있어 당신보다 더 나은 사람은 없습니다.

하지만 우리는 지금 여기에 있습니다.

앱 추적 투명성 확보의 현실은 사용자들이 IDFA(식별자 고유 식별자) 공유에 동의하지 않는다는 것입니다. 추적의 현실은 지문 인식이 Apple의 가이드라인을 위반하고 앱이 App Store에서 삭제될 위험이 있다는 것입니다. iOS에서 모바일 사용자 확보 측정을 하려면 SKAdNetwork가 최선의 선택입니다.

을 원하시나요 점진적인 접근 방식 원하시나요 미디어 믹스 모델링을 ?

네, 그렇게 하세요. 그런 접근 방식에도 나름의 가치는 있습니다( Singular 에서 이 주제에 대해 더 자세히 다룰 예정이니 기대해 주세요). 하지만 SKAN을 구현하는 데 필요한 데이터 과학, 모델링, 그리고 조정 작업에 드는 시간과 노력이 적어도 10배는 더 클 겁니다. 그리고 iOS에서 여전히 사용 가능한 유일한 확정적(비록 집계 방식이긴 하지만) 측정 방법론을 정말로 외면하고 싶으신가요?

당연히 아니죠.

SKAN의 작동 방식을 간단히 설명드리겠습니다

1. 게시자 앱은 특정 "SKAN 캠페인 ID"에 대해 광고 네트워크에서 귀하의 앱(광고주 앱)에 대한 광고를 표시합니다
2. 사용자가 광고를 클릭하고 앱을 설치한 후 실행합니다
3. 광고주 앱은 해당 사용자에 대해 처음 24시간 동안 "전환 가치"(CV)를 업데이트하는데, 이 값은 0에서 63 사이의 숫자입니다
4. 24-48시간의 무작위 타이머 후에, 그들의 기기가 “를 전송합니다SKAN 포스트백”를 광고 네트워크(및 귀하)에게 전송하여 새로운 설치를 보고합니다
5. SKAN 캠페인 ID당 설치 수가 Apple’s “를 초과하면프라이버시 임계값”, 포스트백에 CV가 포함됩니다

모바일 마케팅 관점에서 볼 때, 특히 앱 추적 투명성 도입 이전과 비교했을 때 이 모델에는 여러 가지 문제가 있습니다. 핵심 문제는 설치 후 이벤트에 대한 가시성이 제한되어 SKAN이 제공하는 데이터와 마케터들이 전통적으로 필요로 했던 데이터 사이에 격차가 발생한다는 점입니다.

당면 과제는 다음과 같습니다

1. SKAN 데이터의 전체 캡처
2. SKAN 전환 가치 관리의 복잡성 해결하기
3. 주요 광고 네트워크들이 캠페인 최적화를 위해 SKAN을 구현하는 방식 때문에 24시간이라는 매우 제한적인 데이터 창을 다뤄야 하는 상황입니다
4. 개인정보 보호 기준을 충족하지 못하여 데이터가 누락되었습니다

이 솔루션은 세 가지 핵심 부분으로 구성됩니다

이 솔루션은 SKAN의 최적 성능에 필수적인 세 부분으로 구성됩니다. 기본 전환 관리 시스템, 즉시 사용 가능한 SKAN 보고 기능, 그리고 누락된 데이터를 모델링하고 분석, 최적화 및 예측 기능을 복원하는 고급 데이터 과학 기능이 그것입니다. 

이것이 바로 Singular가 SKAN에 대해 제시하는 솔루션입니다

• SDK는 필요한 모든 API 호출을 관리합니다
• 당사의 전환 관리 기술은 전환 값을 인코딩하고 파트너 광고 네트워크와 모델을 공유하여 광고 네트워크가 좋은 결과가 무엇인지 이해하고 캠페인을 최적화할 수 있도록 지원합니다
• SKAN 보고서는 모든 파트너의 SKAN 포스트백을 집계 및 검증하고, 전환 값을 분석하며, 고객 획득 비용(CPA)과 광고 투자 수익률(ROAS)을 계산합니다
• 고급 분석 기능을 통해 누락된 데이터를 복구하여 SKAN 캠페인 성과에 대한 완벽한 가시성을 확보할 수 있습니다

마케터들에게는 항상 아주 간단한 전환 모델부터 시작해서 반복적으로 개선해 나가라고 권합니다. 검증이 용이하고 고가치 사용자를 나타내는 이벤트들을 선택하세요. 그리고 선택한 이벤트들은 앱 설치 후 첫 24시간 이내에 발생할 가능성이 매우 높아야 합니다.

또한, 전환 모델에 수익 버킷을 포함하세요 (don’t worry, there’s a simple wizard to walk you through setting it all up) 인앱 구매나 광고 수익이 있다면. 이를 혼합 전환 모델, 그리고 I’ve 실제로 SKAdNetwork에서 50% 더 많은 데이터를 얻는 결과를 보았습니다.

올바른 변환 모델을 선택하는 것이 걱정되시나요?

저희가 도움을 드릴 수 있지만, 무엇보다 중요한 것은 Singular 다양한 상황에서 더 최적화된 SKAN 모델을 사용할 수 있는지 감지하고 알려주는 자동화 기술이 있다는 점입니다.

현재 모든 주요 광고 네트워크에서 SKAN을 지원하므로, 익숙한 네트워크부터 시작하세요. 단순히 소액을 투자하는 데 그치지 마세요. 개인정보 보호 기준 때문에 SKAN 캠페인 ID당 설치 횟수가 20회 미만인 경우 데이터가 불완전하고 사용 불가능해집니다. 따라서 각 파트너 및 캠페인에서 규모를 확장해야 합니다. 파트너와 내부 최적화 프로세스에 사용하는 SKAN 캠페인 ID 수를 논의하고, 캠페인 예산 및 확장에 대한 권장 사항을 받아보세요.

설정이 완료되면 Singular대시보드에서 SKAN 보고서를 확인하세요. 전환 값이 정확한지 살펴보고, 예상 CPA 및 ROI 수치를 검토하여 이상 징후가 있는지 확인하십시오. 

결과에 만족하면 다음 단계로 넘어가세요. 이제 SKAN 성능을 한 단계 더 끌어올릴 준비가 되었습니다.

SKAN 성능 수준 2: 고급(최적화 및 확장)

SKAN을 구축하고 초기 전환 모델을 정의하는 것과 SKAN을 최적화하는 것은 큰 차이가 있으며, 바로 이 차이가 iOS 퍼포먼스 마케팅에서 성공을 거두는 사람들과 SKAdNetwork 보고서를 사용자 확보 및 대규모 성장 마케팅에 유용한 도구로 활용하지 못하는 사람들을 가르는 요인입니다.

모바일 마케터들이 SKAN을 구축하고 운영할 때 일반적으로 직면하는 어려움은 여러 가지가 있습니다

• 데이터가 평소에 익숙하고 예상했던 것과는 완전히 다르게 보입니다
• 변환 값이 충분하지 않습니다
• 즉, 수익이 거의 발생하지 않는다는 뜻입니다
• 물론, 기기별 세부 정보는 제공되지 않습니다

결과적으로 초기 성과가 좋지 않게 보이고, 많은 사람들이 이 시점에서 포기합니다. 하지만 포기하지 마세요. 캠페인을 최적화하고 확장할 수 있는 방법들이 있습니다.

하지만 기본을 넘어서야 합니다.

SKAN 환경에서 여러분의 핵심적인 결과물은 SKAdNetwork에서만 나오는 것이 아닙니다. 여러분은 생각보다 훨씬 더 많은 데이터를 보유하고 있습니다. 단지 그 데이터를 활용하고, 결합하고, 풍부하게 만들고, 의미 있고 정확하며 통찰력 있는 정보를 도출하는 데 사용하기만 하면 됩니다.

캠페인 데이터(게재율, 비용, 크리에이티브 등 네트워크 KPI)는 광고 파트너로부터 얻는 정보에서 시작됩니다. SKAN 프레임워크에서 얻는 모든 데이터(원시 포스트백)와 특정 KPI 및 측정 기간에 맞춰 설정한 전환 모델 데이터도 포함됩니다. (여러 앱을 운영하는 경우, 일반적으로 앱마다 설정값이 다릅니다.) 마지막으로, ATT 동의를 얻은 경우 IDFA, 모든 설치에 대한 IDFV 등 기기 수준 데이터를 활용할 수 있습니다. 이러한 데이터를 통해 측정 가능하고 추적 가능하며 개인정보 보호가 철저한 코호트를 구축할 수 있습니다.

어떻게?

Singular의 SKAN 솔루션은 마케팅 및 모바일 활동의 모든 결과물을 통합하여 SKAN 기본 인사이트 레이어에서 캠페인 데이터로 보강된 실제 SKAN CPI를 제공합니다. 또한 실제 디코딩된 이벤트와 예상 설치 날짜를 사용하여 실제 SKAN ROAS 및 실제 SKAN CPA를 제공합니다.

하지만 이것만으로는 현재 캠페인을 최적화하고 향후 전략을 수립하는 데 필요한 수준의 측정 및 인사이트를 얻기에 충분하지 않습니다. 개인정보 보호 기준에 따른 데이터 누락과 특정 시점의 데이터만 제공되는 점 때문에 SKAN이 제공하는 실제 데이터가 불충분하기 때문입니다.

또한 Singular의 고급 분석 인사이트 레이어가 필요합니다. 이 레이어는 IDFV를 포함한 자체 퍼스트파티 데이터를 사용하여 누락된 전환 데이터를 모델링하고, 모델링 및 보정된 ROAS 및 CPA, ROAS 및 CPA를 포함한 예상 코호트, SKAN LTV 최적화를 제공합니다. 이 모든 기능을 통해 Singular는 운영 전환 모델을 자동으로 검토하고 재검증하여 정확도를 더욱 높일 수 있는 개선 권장 사항을 제공합니다.

전환 모델 최적화가 왜 그토록 중요한가요?

저희 최고의 고객, 즉 저희가 아는 가장 똑똑한 모바일 마케터들은 성공을 거두기 전에 평균 6개의 모델을 테스트합니다. (그리고 아시다시피, 세상이 변하고, 앱이 변하고, 마케팅이 변하면… “최고의” SKAN 전환 모델도 변해야 할 수도 있습니다.)

이상적인 SKAN 전환 모델은 초기 신호와 높은 고객 생애 가치(LTV)를 예측하는 강력한 지표를 모두 활용합니다. 매출은 가장 정확한 예측 변수이지만, 그 양이 부족합니다. 이벤트는 훨씬 더 많은 양을 제공하지만, 예측력은 현저히 떨어집니다. 따라서 대부분의 사용자 확보 전문가들은 매출과 이벤트를 모두 포함하는 SKAN의 모든 요소를 ​​활용하는 혼합 전환 모델을 사용합니다. 예를 들어, 3개의 이벤트에 2개의 요소를, 16개의 서로 다른 매출 구간에 4개의 요소를 사용하는 방식입니다.

(참고: 곧 3개의 "예비" 이벤트와 최대 60개의 수익 구간을 지원하는 새로운 혼합 모델 유형이 출시될 예정입니다. 기대해주세요!)

SKAN 성과를 달성하기 위해 왜 그렇게 많은 수익 구간을 설정하는 것이 중요한가요?

수익 구간별 세분화가 충분하지 않으면 정확도가 떨어집니다.

예를 들어, 2달러에서 4달러 사이의 가격대에는 평균 3.75달러의 비용이 드는 이벤트가 포함될 수 있습니다. 하지만 SKAN 전환 데이터를 분석할 때는 이러한 사실을 알 수 없습니다. 따라서 예상 평균 수익은 전환당 3달러에 불과할 수 있습니다. 실제 성과는 훨씬 높지만, 네트워크 최적화 담당자나 내부 회계 담당자는 이를 파악하지 못합니다. 파트너는 최적의 최적화를 수행할 수 없으며, 결과적으로 실제보다 훨씬 낮은 ROI, ROAS, 예측 LTV를 보고하게 됩니다.

이로써 SKAN 성능에 대한 몇 가지 사실이 명확해집니다.

1. 제품 팀과의 협업은 전환 모델을 제대로 구축하는 데 필수적입니다. 제품 팀이 의도하는 바, 즉 발생 가능성이 높은 이벤트와 수익, 그리고 제품이 사용자에게 유도하거나 안내하는 행동들이 전환 모델에 반영되도록 긴밀한 소통이 필수적입니다.
2. 수익 구간을 실제 수익 분포, 즉 사용자 여정 초기에 어떤 제품이 어떤 가격대에 판매되는지에 최대한 가깝게 맞추는 것이 정말 중요합니다.

예를 들어, 매출 구간을 8개가 아닌 16개로 나누면 정확도가 45% 향상될 수 있습니다. 32개의 매출 구간을 사용하면 정확도가 74% 더 높아질 수 있습니다.

그건 엄청난 일이에요.

잘 되는 것과 안 되는 것을 모두 알아야 합니다. 잘 되고 있는데도 최적화하지 못하는 것도 문제지만, 실패하고 있는데도 그 사실조차 모르는 것은 훨씬 더 심각한 문제입니다

그 이유는 바로 여러분의 개별 수익 구간이 너무 크기 때문입니다.

SKAN 변환 모델 최적화를 위한 모범 사례

앱에 맞는 완벽한 SKAN 변환 모델을 만들기 위해 3단계, 6단계 또는 9단계의 과정을 거치는 동안 다음 몇 가지 사항을 염두에 두세요.

1. 전환 가치가 타당한지 확인하고 수익이 발생하지 않을 경우 최소한의 신호라도 얻으려면 최소한 하나의 기준 이벤트를 유지하세요
2. 광고 수익은 엄청난 이점입니다. 단기적인 조기 지표로 매우 유용하죠. (물론 이는 앱의 종류와 장르에 따라 다릅니다.)
3. 창의성이 매우 중요합니다. 미래 수익 활동을 예측할 수 있는 사용자 행동을 생각해보고 데이터를 확인하세요.
4. 다시 한번 강조하지만, 수익 구간별 분류는 정확도를 높이는 데 매우 중요합니다. 관찰된 사용자 행동을 기반으로 이러한 구간을 정의하거나, 저희가 추천하는 모델을 사용해 보세요.

꾸준히 노력한다면 탄탄한 전환 모델을 구축하고 양질의 데이터를 얻을 수 있을 겁니다. 시간과 노력이 필요하니 인내심을 갖는 것도 중요합니다!

SKAN 성능을 극대화하기 위한 개인정보 보호 임계값 이해

위 항목은 SKAdNetwork 프라이버시 임계값을 이해하지 못하고 검열로 데이터 손실을 최소화하지 않으면 의미가 없습니다. 전환값 없는 포스트백은 일부 신호이지만 최적화하기엔 부족합니다.

SKAN 프레임워크는 설치 시점에 전환 값을 검열할지 여부를 결정합니다. 이는 사용자의 행동이나 신원과는 무관하며, 단순히 지난 24시간 동안 SKAN 캠페인 ID별로 발생한 설치 횟수를 기준으로 합니다.

전환 값을 얻으려면 최소 10~15건의 설치가 필요합니다. SKAN 캠페인 ID당 30건 이상이면 더 좋으며, 규모가 커질수록 SKAN 설치 중 전환 값이 발생하는 비율이 높아져 정확도가 향상됩니다.

여러 고객과 파트너의 사례에서 여러 차례 확인했듯이, SKAN 포스트백에서 전환 가치 페이로드의 비율을 최적화하려면 일일 설치량이 매우 중요합니다.

하지만 함정이 있습니다.

내부적으로 단일 캠페인으로 분류되었다고 해서 SKAN 프레임워크에서도 단일 캠페인 ID로 표시되는 것은 아닙니다. 광고 파트너는 게재위치, 크리에이티브 또는 기타 광고 요소를 테스트하고 자체 최적화 엔진을 실행하기 위해 단일 캠페인을 여러 개의 SKAN 캠페인으로 분할하는 경우가 많습니다. 검열은 캠페인 ID 수준에서 이루어지기 때문에 각 파트너에게 충분한 트래픽을 제공하지 않으면 신호가 빠르게 감소할 수 있습니다.

해결책은 소통입니다.

파트너사와 협력하여 캠페인을 다양한 SKAN ID로 나누는 방법과 각 ID별로 일반적으로 배포하는 볼륨 규모에 대해 논의하십시오. 해당 데이터를 활용하여 각 파트너사와 함께 실행할 볼륨 규모를 결정하세요. 새로운 파트너사와 협력하면서 시행착오를 겪는 과정에서 조정이 필요할 수 있지만, 신호 전달 효과를 극대화하기 위해 특정 기간에 집중적으로 예산을 투입하는 것이 좋습니다.

한 가지 더: 당황하지 마세요.

SKAN을 처음 접할 때는 성능이 형편없어 보일 수 있습니다. 심지어 고급 SKAN 사용자가 된 후에도 만족스럽지 않을 수 있습니다. 하지만 실제 성능은 보이는 것보다 훨씬 더 높을 가능성이 큽니다.

그리고 이는 저희가 모델링한 지표를 통해 확인하실 수 있습니다.

Singular’s Advanced SKAN Analytics는 검열된 값을 공개하고, 누락된 전환과 수익을 추정하며, 신뢰 구간을 명확히 제시해 인사이트를 얼마나 신뢰할지 정확히 알려줍니다. 이 한 단계만으로 가시적인 SKAdNetwork 성과를 50% 끌어올릴 수 있습니다, 이는 엄청나게 큰 효과이며 iOS에서 대규모 퍼포먼스 마케팅을 실행할 자신감을 줍니다, 투자 수익률을 정확히 알 수 있게 합니다

신뢰 구간을 좁게 유지하고 모델링된 지표의 정확도를 향상시키는 두 가지 핵심 요소는 다음과 같습니다

1. 개인정보 보호 기준 때문에 발생하는 데이터 누락을 줄이기 위해 캠페인을 통합합니다
2. 보다 정확한 입력값을 얻으려면 최적화된 변환 모델을 사용하십시오 

iOS에서 코호트 기능을 다시 활성화합니다

간편한 IDFA 접근 덕분에 모바일 성장 마케터는 장기간에 걸쳐 코호트 ROI 및 LTV 성과를 모니터링할 수 있었습니다. SKAN v3의 가장 큰 한계는 매우 짧은 기간, 즉 광고 파트너의 최적화 요구 사항 때문에 대부분의 경우 24시간 정도밖에 제공하지 않는다는 점입니다.

캠페인의 성과나 유입된 사용자 집단의 질을 제대로 파악하기에는 그 정도로는 충분하지 않습니다. 더 긴 기간 동안 사용자들을 관찰하면 앱을 사용하고 습관을 형성하며, 참여도가 높은 유료 고객으로 전환할 시간을 충분히 확보할 수 있습니다. 신규 사용자가 당장 게임에서 무언가를 구매하지 않는다고 해서 나중에 가장 가치 있는 고객이 되지 않을 것이라는 보장은 없습니다.

시간은 선거 분석에 엄청난 영향을 미칩니다... 특히 D1과 D7 사이에서만 해도 2배에서 5배까지 차이가 ​​나는 경우가 많습니다!

Singular SKAdNetwork에서 제공하는 전환 데이터와 실제 기기 수준 데이터를 결합하여 iOS에서 장기 코호트 분석을 가능하게 합니다. SKAN에서 제시하는 사용자 활동 데이터와 실제 앱 사용 내역에 대한 집계 데이터를 결합하여, 특정 SKAN 캠페인이 7일 이내 매출에 미친 영향을 보여주는 모델링 데이터와 신뢰 구간을 제공합니다.

당신이 가진 모든 통찰력을 현실로 구현합니다

SKAdNetwork를 고급 수준으로 활용하려면 이러한 모든 인사이트 계층을 한 곳에 통합해야 합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다

• 파트너
• 퍼블리셔 앱
• 캠페인 이름
• 기초 산출물
  • 비용
  • 인상
  • SKAN에서 보고한 설치 수
• SKAN 기본 인사이트 레이어
  • SKAN eCPI
  • SKAN 수익
  • 스칸 로이
• SKAN 고급 인사이트 레이어
  • 모델링된 지표
    • SKAN 수익 모델링
    • SKAN D7 수익 모델링
  • SKAN 코호트
    • 모델링된 SKAN ROI
    • 모델링된 SKAN D7 ROI

이제 마침내 iOS 사용자 확보 캠페인의 결과를 정확하게 평가하는 데 필요한 도구를 갖추게 되었습니다. 이제 미래 성장에 대한 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 확보했습니다.

SKAN 전문가의 핵심 지표

SKAN 전문가들은 다른 사람들이 하지 않는 5가지 일을 꾸준히 합니다.

1. 다양한 전환 모델 조합을 지속적으로 테스트하고 반복합니다
2. 최적화된 수익 구간을 사용하여 모델 정확도를 높이세요
3. SKAN의 개인정보 보호 제한을 극복하기 위해 모델링된 지표에 의존하세요
4. 검열률이 높은 경우 캠페인을 통합하세요
5. 모델링된 장기 코호트를 활용하여 진정한 ROI를 파악하세요

5단계로 정리하면 간단해 보이지만, 실제로는 그렇지 않습니다. 세계 최고의 마케터들과 모바일 성장 팀들조차 SKAdNetwork를 사용하는 데 있어 그 어떤 측정 프레임워크보다 어려움을 겪었습니다. 

하지만 다행인 점은 SKAN 성능 향상이라는 터널의 끝에는 빛이 있다는 것입니다. SKAN을 제대로 활용할 수 있고, SKAN 기반 어트리뷰션을 고성능 모바일 마케팅의 기반으로 삼을 수 있습니다.

하지만 SKAN 성능에 대한 자세한 내용은 나중에 다시 알려드리겠습니다!

이 길고 지루한 블로그 게시글 맨 위에서 SKAdNetwork의 효과에는 3단계가 있다고 말씀드렸습니다. 숫자를 세어보신 분들은 지금까지 그중 2단계만 다뤘다는 것을 눈치채셨을 겁니다.

그럴 만한 이유가 있습니다. 제가 이렇게 긴 블로그 글을 쓰는 데 지쳤거나 여러분이 읽는 데 지쳐서가 아니라, SKAN 4의 레벨 3이 올해 말에 출시될 예정이기 때문입니다. 

이미 들으셨겠지만, SKAN 4는 SKAdNetwork에 있어 엄청난 변화입니다. 훨씬 더 많은 데이터를 제공하면서도 (개인정보 보호는 그대로 유지됨) 훨씬 더 긴 기간 동안 데이터를 추적할 수 있도록 대폭 업그레이드되었습니다. SKAN 4에 대한 자세한 내용은 이미 여러 블로그 게시글에서 확인하실 수 있습니다

• SKAN 4: 지금까지 우리가 알고 있는 (또는 안다고 생각하는) 14가지 사실
• SKAN v4: 27가지 질문에 대한 답변

하지만 SKAN 4 성능 향상이라는 측면에서 보면 아직은 그 단계에 이르지 못했습니다. SKAN 4는 훨씬 더 많은 기능을 가능하게 할 것이고 (물론 더 많은 것을 요구하겠지만), 그 기능을 제대로 작동시키고 성능을 끌어내는 방법에 대한 자세한 내용은 출시 후에 공유하겠습니다.

그리고… 계속 지켜봐 주세요

저희는 항상 최고의 고객들과 협력하여 iOS 어트리뷰션 및 기타 필요한 모든 것에 대한 최상의 기술과 통찰력을 공개하고 있습니다. 최신 정보를 받아보시려면 계속해서 저희 채널을 구독해 주세요.