기기 간 속성

Singular 인증된 사용자 ID(로그인, 계정 ID, 해시된 이메일, 광고주 제공 식별자)를 사용해 user’s 활동을 기기 간에 결정적으로 연결합니다. 인증이 isn’t 가능할 경우, Singular 모델링 및 확률적 방법을 적용해 플랫폼 프라이버시 규칙에 맞춥니다. 결정론 우선 접근 방식은 기기 간 측정에 가장 프라이버시 친화적이며, 순수 지문 기반 아이덴티티 그래프의 동의 및 정확성 문제를 회피합니다. 결합하면 모바일 어트리뷰션 및 웹 어트리뷰션, Singular 모든 표면에서 하나의 여정을 제공합니다.

네. 모바일 전용 제품도 두 가지 이유로 크로스 디바이스 어트리뷰션의 혜택을 받습니다. 첫째, 사용자는 퍼널 중간에 디바이스를 자주 전환합니다: 태블릿에서 광고를 보고, 데스크톱에서 검색하고, 휴대폰에서 설치합니다. 크로스 디바이스 측정이 없으면 유료 캠페인이 실제로 사용자가 설치했을 설치 수를 과다 보고하게 되고, 진정한 인지도를 높인 채널은 과소 평가됩니다. 둘째, 여러 앱을 운영하는 기업은 크로스 디바이스 교차 프로모션 분석을 통해 어떤 캠페인이 신규 사용자를 유입시키고 기존 사용자를 재활성화하는지 파악할 수 있습니다.

Web-to-app 트래킹은 사용자가 모바일 웹 페이지에서 스마트 배너, 연기된 딥링크, 혹은 유니버설 링크를 통해 단일 연속 세션 내에서 모바일 앱으로 직접 이동하는 것을 측정합니다. Cross-device 어트리뷰션은 더 넓은 개념으로, 데스크톱-모바일, 모바일-CTV, CTV-앱 등 별도 디바이스와 시간에 걸친 여정을 연결합니다. Web-to-app은 특정 시나리오이며, cross-device가 전체 프레임워크입니다. Singular 두 경우를 모두 처리하며, 어트리뷰션이 전체 여정을 통해 흐릅니다. 자세히 보기 딥링킹.

현대의 크로스 디바이스 어트리뷰션은 존재하는 모든 곳에서 결정론적 신호(인증된 사용자 ID, 로그인 세션, 1인당 식별자)를 활용하고, 모델링으로 공백을 메웁니다. Singular’s 접근 방식은 GDPR, CCPA, Apple’s ATT 프레임워크와 같은 개인정보 보호 규제로 인해 지문 기반 아이덴티티 그래프가 법적 위험과 정확도 저하를 겪고 있어 의도적으로 결정론을 우선시합니다. 그 후 모델링된 어트리뷰션은 결정론적 신호가 사라진 영역—예: 포스트-IDFA iOS, SKAdNetwork, 쿠키 없는 웹 환경—에 확률 가중 크레딧을 적용합니다.

예. Singular’s 크로스 디바이스 어트리뷰션은 모바일, 웹을 포함합니다, CTV, 그리고 PC 및 콘솔 여정을 기본적으로 지원합니다. CTV 기반 어트리뷰션 링크는 연결된 TV 광고 노출을 하위 모바일 및 웹 전환과 연결합니다. PC 및 콘솔 측정은 Steam, Epic, 콘솔 마켓플레이스 및 다운로드 가능한 게임까지 확장됩니다. 이는 대부분의 MMP가 don’t 측정하는 전체 크로스 플랫폼 그림입니다.

크로스 디바이스 어트리뷰션만으로는 어떤 사용자가 전환했는지 알려주지만, 전환이 수익성이 있었는지는 알려주지’않습니다. Singular 은(는) 크로스 디바이스 어트리뷰션을 결합하는 유일한 플랫폼입니다 1,200개 이상의 광고 네트워크에서 제공되는 비용 데이터, 따라서 ROAS, CAC, LTV는 실제 발생한 여정에 따라 계산됩니다. 비용이 들어가고 전환이 나가며, ROI는 디바이스별로 분리된 조각이 아니라 통합된 사용자 기준으로 계산됩니다.