클릭 후 속성

클릭-스루 어트리뷰션은 어트리뷰션 방법으로, 전환 이벤트가 발생하기 전에 사람이 클릭한 마지막 광고에 전환을 돌리는 방식으로 광고의 효과를 측정하는 데 중점을 둡니다. 그 전환은 앱 설치, 구매, 가입 또는 기타 원하는 사용자 또는 고객 행동일 수 있습니다.

마케팅 기여 분석의 맥락에서 클릭은 조회 기여 분석과 대조되는 경우가 많습니다. 조회 기여 분석은 조회되었지만 클릭되지 않은 광고에 기여도를 부여합니다. 일부 광고(동영상 광고, CTV의 광고 등)는 클릭할 수 없기 때문에 클릭되지 않으므로 조회 기여 분석이 중요합니다. 또한 일부 인구통계학적 특성(특히 젊은층)은 다른 그룹보다 클릭하는 경향이 적기 때문에 조회 기여 분석 역시 중요합니다

클릭은 일반적으로 사용자 의도에 대한 구체적이고 추적 가능하며 명확한 신호이기 때문에 높은 우선순위로 평가되고 높은 가치를 갖습니다.

간단히 말해서, 클릭은 사용자 참여(클릭)를 비즈니스 결과(전환)와 연결합니다.

이 방법은 광고를 클릭한 사용자가 충분한 영향을 받아 조치를 취했다고 가정하므로 직접적이고 측정 가능한 속성 형태를 만듭니다.

마케터는 일반적으로 모바일에서 클릭 기여도를 모바일 측정 플랫폼(MMP) 등을 통해 측정합니다. 예를 들어 Singular, Adjust, AppsFlyer 또는 Kochava 등이 있습니다. 이러한 플랫폼은 추적 링크, 지연 딥 링크, 광고 네트워크 데이터와의 매칭 등 다양한 방식으로 작동합니다.

누군가가 광고를 클릭하면 MMP는 고유 식별자(예: iOS의 IDFA 또는 Android의 GAID)도 캡처하고 추적 창을 시작합니다.

해당 기간 동안 사용자가 앱을 설치하거나 다른 정의된 작업을 수행하면 MMP는 클릭을 전환과 일치시키고 광고 소스에 기여도를 부여합니다. 이를 통해 마케터는 어떤 광고가 작동하고 있는지, 어떤 캠페인, 채널 및 광고 네트워크가 투자 수익을 창출하는지 알 수 있습니다.

예를 들어 Singular는 마케터가 클릭을 통해 어떤 네트워크, 캠페인 또는 크리에이티브가 성과를 내고 있는지, 종종 키워드 또는 잠재 고객 수준까지 파악할 수 있는 상세한 대시보드와 API를 제공합니다.

클릭을 통한 기여의 가장 큰 이점은 명확성과 의도입니다.

사용자가 광고를 클릭하는 것은 분명히 관심과 의도를 나타내므로 이러한 형태의 기여는 매우 실행 가능합니다. 마지막 클릭 기여는 마케터에게 상대적으로 명확한 신호를 제공하고 최적화를 간단하게 만듭니다.

마지막 클릭 모델에서 클릭을 통한 기여는 구현하고 이해하기 쉽습니다. 사용자가 전환하기 전에 마지막으로 클릭한 광고가 크레딧을 받습니다. 이러한 단순성은 신속하고 반복적인 테스트와 확장을 원하는 퍼포먼스 마케팅 팀에게 매력적입니다.

인기에도 불구하고 클릭을 통한 방식의 가장 일반적인 구현인 라스트 클릭 어트리뷰션은 몇 가지 단점이 있습니다.

첫째, 전체 고객 여정을 무시합니다. 실제로 사람들은 전환하기 전에 여러 광고 및 채널과 상호작용합니다. 며칠 전에 본 조회 가능한 광고가 인식을 불러일으켰을 수 있지만 완전히 다른 광고 네트워크의 다른 광고가 모든 크레딧을 받게 될 수 있습니다.

둘째, 라스트 클릭 모델은 리타겟팅 및 하단 퍼널 전술을 과대평가하고 브랜드 인지도, 인플루언서 캠페인 또는 유기적 콘텐츠와 같은 상단 퍼널 전략을 과소평가할 수 있습니다. 이는 초기 관심을 생성하는 전술보다는 전환하는 전술에 예산 배분을 치우치게 합니다.

마지막으로, 특히 iOS에서 Apple의 앱 추적 투명성(ATT) 프레임워크로 인한 프라이버시 변경으로 인해 확정적 기여 분석이 더 어려워집니다. 이제 MMP는 확률적 모델, SKAdNetwork, 및 집계 데이터에 더 많이 의존하여 일부 환경에서 클릭 기여 분석의 정확성을 떨어뜨립니다.

의 통합 측정은 여러 신호의 클릭, 조회, 참여 및 활동을 고려하여 기여 크레딧을 할당합니다.

Last-click 측정은 여전히 유용하지만 더 전체적인 그림을 구축하기 위해 다른 데이터 소스와 함께 사용하는 것이 가장 좋습니다. 수동으로 수행하거나 Singular 에게 수행하도록 할 수 있습니다.