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에어브릿지 어트리뷰션 모델
여러 광고 중 성과를 일으킨 광고를 찾는 것은 어렵습니다. 유저는 하루에도 수십 건의 광고를 마주하고, 모든 광고 채널은 성과가 자신의 채널에 집행한 광고 때문에 발생했다고 주장하기 때문입니다. 복잡한 디지털 환경에서 성과에 가장 실질적으로 기여한 광고를 판별하려면 어트리뷰션을 해야 합니다.
에어브릿지는 정해진 규칙에 따라 다양한 데이터를 토대로 성과를 발생시킨 광고를 결정합니다. 기여한 광고를 결정하는 규칙이 어트리뷰션 모델입니다. 에어브릿지의 여러 리포트는 에어브릿지 어트리뷰션 모델을 사용하여 광고 성과를 측정합니다.
에어브릿지 어트리뷰션 모델은 라스트 터치 어트리뷰션(LTA) 모델 기반입니다. LTA 모델은 전환이 발생하기 전 가장 마지막에 발생한 터치포인트가 모든 성과를 가져가는 모델입니다. 이때 광고 성과를 가져가는 터치포인트를 위닝 터치포인트(Winning Touchpoint)라고 합니다.
하지만 가장 마지막에 발생한 터치포인트가 항상 광고 성과를 가져가지는 않습니다. 우선순위에 따라 광고 성과를 가져가는 터치포인트가 변경됩니다.
에어브릿지 어트리뷰션 모델로 광고 성과를 측정하는 리포트는 아래와 같습니다.
이외에 일부 리포트는 리포트 목적에 더 적절한 어트리뷰션 모델을 사용하고 있습니다.
에어브릿지는 아래 과정으로 모바일 앱 환경에서 발생한 성과에 기여한 광고를 결정합니다. 어트리뷰션 툴(MMP) 또는 광고 채널마다 정해진 규칙이 다르기 때문에 어트리뷰션 결과가 다르게 나올 수 있습니다. 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 성과가 발생한 환경에 따라서도 다르게 적용됩니다.
웹 어트리뷰션 규칙
에어브릿지는 웹과 앱에 다른 어트리뷰션 규칙을 적용합니다. 웹 어트리뷰션 규칙의 주요 차이점은 아래와 같습니다.
룩백 윈도우: 웹에서 발생한 이벤트는 룩백 윈도우는 없습니다.
어트리뷰션 윈도우: 웹에서 발생한 이벤트의 어트리뷰션 윈도우 기본 설정은 3일입니다. 어트리뷰션 윈도우를 수정하는 방법은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
어트리뷰션 우선순위: 트래킹 링크로 수집된 터치포인트가 에어브릿지 웹 SDK의 UTM 파싱(Parsing)으로 수집된 터치포인트보다 우선적으로 처리됩니다.
유저는 광고를 보고 앱 설치, 서비스 가입, 제품 구매 등 다양한 방식으로 행동합니다. 에어브릿지는 광고에 의해 발생한 유의미한 유저 행동 중 일부를 타겟 이벤트(Target Event)로 정의합니다. 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 타겟 이벤트를 기준으로 광고 성과를 집계합니다.
타겟 이벤트가 발생하면 에어브릿지 SDK는 에어브릿지 서버에 데이터를 전송하고 어트리뷰션을 시작합니다. 타겟 이벤트 외의 전환은 후속 이벤트(Subsequent Event)입니다. 타겟 이벤트와 후속 이벤트에 대한 자세한 설명은 아래를 참고해 주세요.
타겟 이벤트에는 앱 설치, 딥링크 실행, 딥링크 페이지뷰가 있습니다.
앱 설치(App Install): 앱 설치는 소프트웨어를 디바이스로 다운로드하는 전환을 의미합니다. 에어브릿지는 앱을 설치한 후에 처음 앱을 실행하면 앱 설치를 집계합니다. 재설치(리인스톨)도 앱 설치입니다.
딥링크 실행(Deeplink Open): 딥링크 실행은 딥링크를 클릭해서 앱을 실행한 전환을 의미합니다.
딥링크 페이지뷰(Deeplink Pageview): 딥링크 페이지뷰는 앱에서 딥링크를 클릭해서 같은 앱의 다른 페이지로 이동하는 전환을 의미합니다.
에어브릿지 어트리뷰션 모델은 타겟 이벤트를 중심으로 광고 성과를 집계합니다. 타겟 이벤트가 발생하면 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 해당 타겟 이벤트를 발생시킨 위닝 터치포인트를 측정합니다. 위닝 터치포인트는 해당 타겟 이벤트와 이후에 어트리뷰션 윈도우 동안 발생한 후속 이벤트의 성과를 가져갑니다.
Deeplink Pageview 집계하기
후속 이벤트는 타겟 이벤트 이후에 발생한 전환입니다. 앱 실행, 구매, 구독 등은 후속 이벤트로 집계됩니다. 단, 어트리뷰션 윈도우 동안에 발생하지 않은 전환은 후속 이벤트로 집계되지 않습니다. 후속 이벤트의 성과는 타겟 이벤트의 성과를 가져간 위닝 터치포인트가 함께 가져갑니다.
예를 들어 A 채널의 터치포인트가 타겟 이벤트의 성과를 가져간다면 어트리뷰션 윈도우 동안에 발생한 후속 이벤트의 성과는 모두 A 채널로 집계됩니다.
타겟 이벤트가 발생하면 에어브릿지 SDK는 에어브릿지 서버에 전송할 데이터를 수집합니다. 수집한 데이터로 유저 여정(User Journey)을 완성해야 에어브릿지 어트리뷰션 모델을 적용할 수 있습니다.
에어브릿지는 여러 식별자를 활용하여 동일 유저를 식별합니다. 유저 여정은 식별된 유저 개개인이 발생시킨 터치포인트(Touchpoint)와 전환(Conversion)을 시간순으로 정렬한 것입니다.
유저 여정, 터치 포인트, 전환에 대한 자세한 설명은 아래를 참고해 주세요. 에어브릿지가 수집하는 데이터에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
유저 여정은 유저가 여러 광고를 보거나 클릭한 뒤에 앱 설치 등 성과를 발생시키기까지의 과정입니다. 유저가 광고를 보거나 클릭하는 것을 터치포인트(Touchpoint), 중요한 성과를 전환(Conversion)이라고 합니다.
터치포인트는 유저가 광고와 상호 작용한 행동입니다. 주요 터치포인트는 조회(Impression, View)와 클릭(Click)입니다.
터치포인트 집계 기준은 어트리뷰션 솔루션과 광고 채널마다 다를 수 있습니다. 예를 들어 특정 채널은 유저가 10초 이상 광고를 봐야 조회로 집계하지만, 다른 채널은 3초만 광고를 봤어도 조회로 집계할 수 있습니다.
또한 광고 채널에 따라 해당 채널만 지원하는 특정한 터치포인트가 있습니다. 예를 들어 메타 애즈의 참여한 조회(Engaged View), 구글 애즈의 조회 충족(Engaged View), 틱톡 포 비즈니스의 고관여 조회(engaged view through) 등이 있습니다.
전환은 광고로 발생한 유저의 의미 있는 행동입니다. 일반적으로 전환을 광고 성과로 집계합니다. 전환이 발생하는 장소는 주로 서비스 중인 앱 또는 웹입니다. 전환 이벤트는 구독, 구매, 앱 설치 등 서비스와 광고 목적에 따라 다양합니다.
에어브릿지 어트리뷰션 모델은 여러 전환을 타겟 이벤트와 후속 이벤트로 나눠서 측정합니다. 타겟 이벤트에는 앱 설치(App Install), 딥링크 실행(Deeplink Open), 딥링크 페이지뷰(Deeplink Pageview)가 있습니다. 후속 이벤트는 타겟 이벤트가 아닌 전환입니다.
타겟 이벤트와 후속 이벤트에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
수집된 터치포인트 데이터는 중요도에 따라 분석 여부가 정해집니다. 광고사기(Fraud)로 판별된 광고 또는 터치포인트는 분석 대상에서 제외됩니다.
유저가 광고와 여러 번 상호 작용했다면 에어브릿지는 우선순위가 가장 높은 터치포인트 중 위닝 터치포인트를 결정합니다. 우선순위가 낮은 터치포인트는 위닝 터치포인트를 결정하는 과정에서 제외됩니다. 또한 유저 식별 방법에 따라서도 분석 여부가 정해집니다. 에어브릿지가 활용하는 유저 식별 방법에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
모바일 앱 어트리뷰션 우선순위는 아래와 같습니다.
터치포인트를 수집한 환경에 따라 어트리뷰션 우선순위가 결정됩니다. 1순위부터 우선적으로 어트리뷰션에 활용됩니다.
트래킹 링크 또는 SAN(Self-Attributing Network)으로 수집된 터치포인트
UTM 파싱(Parsing)으로 수집된 터치포인트
오가닉 리퍼러 어트리뷰션으로 수집된 터치포인트
에어브릿지 웹 SDK로 수집된 터치포인트
터치포인트를 발생시킨 유저의 상호 작용에 따라 우선순위가 결정됩니다. 1순위부터 우선적으로 어트리뷰션에 활용됩니다.
클릭
조회(Impression)
예를 들어 유저의 광고 클릭과 조회가 룩백 윈도우 동안 발생하면 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 클릭만 고려합니다.
클릭과 조회 외에도 광고 채널에 따라 해당 채널만 지원하는 특정한 터치포인트가 있습니다. 예를 들어 메타 애즈의 참여한 조회(Engaged View), 구글 애즈의 조회 충족(Engaged View), 틱톡 포 비즈니스의 고관여 조회(engaged view through) 등이 있습니다.
일반적으로 이러한 터치포인트의 우선순위는 조회보다 높고, 클릭과 같거나 클릭보다 낮습니다. 예를 들어 메타 애즈에서 발생한 참여한 조회는 조회보다 우선순위가 높습니다. 따라서 룩백 윈도우 안에 참여한 조회와 조회가 모두 발생하면 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 참여한 조회만 고려합니다.
유저를 식별하는 방법에 따라 어트리뷰션 우선순위가 결정됩니다. 1순위부터 우선적으로 어트리뷰션에 활용됩니다.
확정적 식별 방법
확률적 식별 방법
유저 식별 방법에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
광고 효과는 시간이 지나면 감소하는 경향이 있습니다. 예를 들어 광고를 집행하고 1년 뒤에 발생한 전환이 해당 광고 때문에 발생했다고 판단하기 어렵습니다. 따라서 터치포인트와 전환 발생 시점이 타겟 이벤트 발생 시점과 어느 정도 가까워야 광고 성과를 정확히 측정할 수 있습니다.
에어브릿지는 터치포인트와 전환이 타겟 이벤트와 얼마나 가까워야 하는지를 윈도우로 설정합니다. 에어브릿지는 타겟 이벤트 이전의 분석 기간을 룩백 윈도우(Lookback Window), 타겟 이벤트 이후의 분석 기간을 어트리뷰션 윈도우(Attribution Window)라고 정의합니다. 해당 기간에 포함되지 않은 터치포인트와 전환은 에어브릿지 어트리뷰션 모델의 분석 대상에서 제외됩니다.
에어브릿지 대시보드에서 룩백 윈도우와 어트리뷰션 윈도우를 설정할 수 있습니다. 룩백 윈도우와 어트리뷰션 윈도우에 대한 자세한 설명은 아래를 참고해 주세요.
룩백 윈도우는 터치포인트가 타겟 이벤트와 유관하다고 판단하는 기간입니다. 타겟 이벤트가 발생한 시점부터 설정한 과거 시점까지의 기간을 가리킵니다. 해당 기간에 포함되지 않은 터치포인트는 에어브릿지 어트리뷰션 모델의 분석 대상에서 제외됩니다. 따라서 룩백 윈도우에 포함되지 않은 터치포인트는 성과를 인정 받을 수 없습니다.
예를 들어 룩백 윈도우를 3일(72시간)으로 설정했습니다. 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 1월 4일 오후 2시에 발생한 앱 설치에 대해 1월 1일 오후 2시부터 1월 4일 오후 2시까지 발생한 터치포인트만 분석합니다.
에어브릿지에서 유저 식별 방법, 터치포인트 종류, 채널에 따라 룩백 윈도우를 설정할 수 있습니다. 룩백 윈도우 설정에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
어트리뷰션 윈도우는 전환이 터치포인트 및 타겟 이벤트와 유관하다고 판단한 기간입니다. 타겟 이벤트가 발생한 시점부터 설정한 미래 시점까지의 기간을 가리킵니다. 해당 기간에 포함되지 않은 전환은 에어브릿지 어트리뷰션 모델의 분석 대상에서 제외됩니다. 따라서 어트리뷰션 윈도우에 포함되지 않은 전환은 광고 성과로 집계되지 않습니다.
예를 들어 어트리뷰션 윈도우를 3일(72시간)으로 설정했습니다. 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 1월 4일 오후 2시에 발생한 앱 설치에 대해 1월 4일 오후 2시부터 1월 7일 오후 2시까지 발생한 전환만 집계합니다.
에어브릿지에서 어트리뷰션 윈도우를 타겟 이벤트 종류와 채널에 따라 룩백 윈도우를 설정할 수 있습니다. 어트리뷰션 윈도우 설정에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.
에어브릿지 어트리뷰션 모델은 타겟 이벤트를 기준으로 완성한 유저 여정을 따라 데이터를 수집한 다음 아래의 규칙에 따라 위닝 터치포인트를 결정합니다. 에어브릿지 어트리뷰션 모델은 LTA 모델 기반입니다.
타겟 이벤트가 발생하면 에어브릿지 SDK는 룩백 윈도우 내의 터치포인트 데이터와 어트리뷰션 윈도우 내의 전환 데이터를 수집합니다.
위닝 터치포인트는 우선순위가 높은 터치포인트 중 타겟 이벤트에 가장 가깝게 발생한 터치포인트입니다. 해당 터치포인트가 어트리뷰션 윈도우 내의 후속 이벤트에 대한 성과까지 모두 가져갑니다.
타겟 이벤트 중 딥링크 실행과 딥링크 페이지뷰의 우선순위가 앱 설치보다 높습니다. 예를 들어 앱 설치의 어트리뷰션 윈도우 동안 딥링크 실행이 발생하면 딥링크 실행의 어트리뷰션 윈도우가 적용됩니다.
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