앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT)은 애플이 iOS 14.5부터 도입한 정책입니다. ATT에 따라 유저는 iOS 및 iPadOS 디바이스에서 개인 정보 수집 및 사용자 활동 추적 허용 여부를 설정할 수 있습니다.

기본 설정은 옵트인(Opt-in)으로 추적을 허용하지 않습니다. 유저가 개인 정보 수집 및 사용자 활동 추적을 허용하지 않으면 IDFA 같은 식별자를 수집할 수 없습니다. ATT에 관한 자세한 내용은 애플 지원 문서을 참고해 주세요.

옵트인과 옵트아웃

옵트인(Opt-in)은 유저가 동의하기 전까지 개인 정보 수집 및 사용자 활동 추적을 금지하는 방식입니다. 비동의가 앱 설치 이후 기본 상태입니다. 반대로 옵트아웃(Opt-out)은 유저가 동의하지 않아도 개인 정보를 수집하고 사용자 활동을 추적할 수 있는 방식입니다. 동의가 앱 설치 이후 기본 상태입니다.

애플이 디바이스 단위로 제공하는 고유의 식별자 정보를 활용해 동일한 유저를 확정적으로 식별하는 방법으로 어트리뷰션할 수 없습니다. 단, 애플이 제공하는 광고 성과 측정 프레임워크인 SKAdNetwork(SKAN)으로 앱투앱(App-to-App) 환경에서 어트리뷰션할 수 있습니다. 웹투앱(Web-to-App), 리인게이지먼트(Re-engagement)에 대한 어트리뷰션 또한 할 수 없습니다. 더 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.

네, 애플의 정책인 ATT는 유료 광고 트래킹, 어트리뷰션 타겟팅에만 적용됩니다. 유저를 앱 내 특정 페이지로 보내는 딥링크 기능은 IDFA 수집 여부와 관계없이 사용할 수 있습니다. 단, 타겟 이벤트 중 하나인 딥링크 실행은 디바이스의 IDFA 수집 허용 여부에 따라 어트리뷰션되거나 미기여(unattributed)로 처리됩니다.

IDFA를 바탕으로 어트리뷰션하기 위해서는 유저가 디바이스에서 설치한 앱과 해당 앱에 대한 광고를 집행한 광고 채널이 소유한 지면 앱에서 모두 IDFA 수집이 허용되어야 합니다. 2개 앱 중 1개 앱에서만 IDFA가 수집되면 원활하게 어트리뷰션할 수 없습니다.

네, IDFA 수집 허용 여부와 관계없이 액티브 유저 리포트(Active Users Report)의 결과를 조회할 수 있습니다. 에어브릿지는 에어브릿지 디바이스 ID로 유저를 구분합니다. 따라서 IDFA 수집을 허용하지 않아도 IDFV 또는 에어브릿지 SDK에서 임의로 생성한 ID(Random Generated UUID)로 유저를 구분할 수 있습니다.

에어브릿지 디바이스 ID

에어브릿지 디바이스 ID는 에어브릿지가 고유한 디바이스를 식별하기 위해 사용하는 범용 고유 식별자(Device UUID)입니다. 기본적으로 OS별 광고 식별자(안드로이드-GAID, iOS-IDFA)가 에어브릿지 디바이스 ID의 값으로 사용됩니다.

만약 LAT(Limited Ad Tracking, 광고 추적 제한)나 ATT(App Tracking Transparency, 앱 추적 투명성) 정책으로 인해 GAID나 IDFA를 수집하지 못 했거나 사용할 수 없다면 OS에 따라 IDFV 또는 에어브릿지 SDK에서 임의로 생성한 ID(Random Generated UUID)가 사용됩니다.

ATT 프롬프트는 개인 정보 수집 및 사용자 활동 추적 허용 여부에 관한 선택창입니다.

ATT 프롬프트는 앱 설치를 에어브릿지로 전송하기 전에 표시해야 합니다. 앱 설치를 에어브릿지에 전송한 뒤에 ATT 프롬프트가 표시되면 IDFA가 수집되어도 미기여(Unattributed)로 처리될 수 있습니다. 타겟 이벤트인 앱 설치가 이미 전송되었기 때문입니다.

앱 설치를 과도하게 늦은 시점에 전송하면 일부 후속 이벤트가 누락되거나 실제 앱 설치를 발생시킨 광고 채널이 아닌 다른 광고 채널이 성과를 가져갈 수 있습니다.

따라서 ATT 프롬프트를 앱 설치가 에어브릿지에 전송되지 않으면서도 후속 이벤트가 누락되지 않는 적절한 시점에 표시해 주세요. 앱 설치를 전송하는 시점은 Tracking Authorize Timeout으로 미룰 수 있습니다.

IDFA 수집 허용 여부 등에 따라 발생할 수 있는 시나리오를 테스트해야 합니다. 아래 예시를 참고해 주세요.

예시1) 수집 허용 시나리오

1. 설치된 앱을 삭제합니다.

2. 다시 앱을 설치합니다.

3. ATT 프롬프트에서 '허용'을 클릭합니다.

4. 에어브릿지의 [App Real-time Log]에서 Install을 확인합니다.

5. Install의 device.appTrackingTransparency 값이 3(authorized)인지 확인합니다.

6. Install의 device.ifa가 수집되었는지 확인합니다.

예시2) 수집 거부 시나리오

1. 설치된 앱을 삭제합니다.

2. 다시 앱을 설치합니다.

3. ATT 프롬프트에서 '앱에 추적 금지 요청'을 클릭합니다.

4. [App Real-time Log]에서 Install을 확인합니다.

5. Install의 device.appTrackingTransparency 값이 2(denied)인지 확인합니다다.

6. Install의 device.ifa가 수집되지 않았는지 확인합니다.

네, 낮은 SKAdNetwork(SKAN) 버전으로 측정할 수 있습니다. 아래 디바이스 iOS 버전별로 사용되는 SKAN 버전을 참고해 주세요.

• iOS 16.1 이상: SKAN 4

• iOS 14.6 ~ 16.0: SKAN 3

• iOS 14.5 이하: SKAN 2.2 이하

SKAN과 ATT는 별개의 시스템입니다. 두 시스템의 직접적인 연관성은 없습니다. 두 시스템의 목적은 아래와 같습니다.

• SKAdNetwork(SKAN): 유저의 개인 정보를 제외한 앱 설치 등 광고 성과 제공

• ATT: 유저가 개인 정보를 수집을 허용하는지 결정. 기본적으로 개인 정보를 제공하지 않음

따라서 SKAN 활용 여부와 관계없이 유저가 ATT 프롬프트에서 개인 정보 수집 및 사용자 활동 추적을 허용해야 IDFA를 수집할 수 있습니다.

IDFA 수집 여부와 관계 없이 SKAN을 활용할 수 있습니다. SKAN과 ATT는 별개의 시스템이기 떄문입니다. 두 시스템의 직접적인 연관성은 없습니다.

SKAN 포스트백 파라미터 중 하나인 소스 앱 ID(Source App ID)는 앱 설치에 기여한 광고 채널의 지면 앱을 식별할 수 있는 애플 앱스토어 기준 ID입니다. 해당 파라미터 값은 하루 기준 앱 설치 수가 일정 수치 이상 발생하지 않으면 전환값(Conversion Value)과 함께 SKAN 포스트백에서 누락될 수 있습니다.

아니요. SKAN으로 앱 설치를 트래킹해야 전환값(Conversion Value)을 측정하고 SKAN 포스트백을 전송할 수 있습니다. 디바이스에 이미 앱이 설치되었다면 SKAN 포스트백이 전송되지 않습니다.

네, 에어브릿지 iOS SDK를 업데이트하지 않아도 전환값을 설정할 수 있습니다. 그러나 SDK를 업데이트하지 않은 상태에서 전환값을 설정하면 SKAN 데이터를 정상적으로 측정할 수 없기 때문에 권장하지 않습니다. 

먼저 전환값 설정을 제외한 SKAN으로 광고 성과를 측정할 iOS 앱 설치 캠페인을 집행할 모든 준비를 진행했는지 확인해 주세요. 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.

또한 애플의 정책(SKAN privacy threshold)에 따라 SKAN 데이터가 제공되지 않을 수 있습니다. 애플은 개인 정보를 보호하기 위해서 하루 기준 앱 설치 이벤트 수가 일정 수치 이상 발생하지 않으면 전환값을 널(null) 값으로 전송합니다. 자세한 내용은 최소 앱 설치 수와 널 전환값에 관한 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.

메타 애즈(facebook.business)와 구글 애즈의 앱 설치 수치는 유저가 앱을 설치한 시점을 기준으로 8일차(192시간 이후) 또는 9일차(216시간 이후) 사이에 확정됩니다. 그외에 SKAN 연동을 할 수 있는 광고 채널의 앱 설치 수치는 SKAN 버전에 따라 앱 설치 시점 기준 3일차(48시간 이후) 또는 4일차(72시간 이후)에 확정됩니다.

더 자세한 내용은 아래 광고 채널별 설명을 참고해 주세요.

메타 애즈와 구글 애즈는 디바이스에서 전송받은 SKAN 포스트백을 곧바로 에어브릿지에 제공하지 않습니다. 두 광고 채널은 전환값을 직접 집계해서 정해진 주기에 따라 제공합니다. API를 활용한 업데이트는 매일 1번 KST 오전 1시에 진행됩니다. 따라서 메타 애즈와 구글 애즈의 SKAN 데이터는 전환값을 집계하는 시간, SKAN 데이터가 API로 업데이트되는 시간 등에 따라 다른 광고 채널보다 늦게 에어브릿지에 제공될 수 있습니다.

SKAN으로 트래킹한 앱 설치 수치는 광고 채널이 첫 번째 SKAN 포스트백을 에어브릿지로 전송한 시점에 확정됩니다. 첫 번째 SKAN 포스트백은 SKAN 4을 기준으로 첫 번째 컨버전 윈도우와 랜덤 포스트백 타이머가 종료되어야 광고 채널에서 에어브릿지로 전송됩니다.

SKAN 4의 첫 번째 컨버전 윈도우와 랜덤 포스트백 타이머는 각각 48시간, 24시간입니다. 따라서 SKAN 4로 트래킹한 앱 설치 수치는 일반적으로 유저가 앱을 설치한 시점을 기준으로 72시간 이후에 확정됩니다. SKAN 3으로 트래킹한 앱 설치 수치는 앱 설치 시점 기준 48시간 이후에 확정됩니다. SKAN 3에서 컨버전 윈도우와 랜덤 포스트백 타이머가 각각 24시간, 24시간이기 때문입니다.

네, 디바이스에서 IDFA 수집을 허용했다면 하나의 데이터가 두 메트릭의 수치에 모두 포함될 수 있습니다. 이름 앞에 SKAN이 붙은 메트릭은 SKAN으로 기여된 데이터를 표시합니다. SKAN이 붙지 않은 메트릭은 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 기여된 데이터를 표시합니다. 따라서 특정 데이터가 SKAN과 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 모두 기여되면 해당 데이터는 각 메트릭의 수치에 모두 포함됩니다.

예를 들어 앱 설치가 SKAN과 IDFA 수집 허용에 따라 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 모두 기여되면 해당 앱 설치는 SKAN Installs (App)과 Installs (App)의 수치에 모두 포함됩니다.

SKAN으로 측정된 이벤트의 타임스탬프는 광고 채널에서 에어브릿지로 전송된 SKAN 포스트백에 기록된 이벤트 타임스탬프와 같습니다. 에어브릿지는 이벤트의 타임스탬프를 SKAN으로 측정된 타임스탬프로 기록합니다.

SKAN Installs (App)은 재설치(Re-install) 수를 포함한 SKAN으로 기여된 앱 설치 수입니다. SKAN Re-installs (App)은 SKAN Installs (App) 중 이전에 앱을 설치한 적 있는 유저가 발생시킨 앱 설치 수입니다. SKAN으로 기여된 앱 설치의 재설치 여부를 판단하는 기준은 유저의 애플 ID입니다.

예를 들어 SKAN Install (App)이 10, SKAN Re-install (App)이 2건이면 총 설치 수는 10건입니다. 이중에서 신규 설치 수는 8건이고 재설치 수는 2건입니다.

SKAN은 몇 가지 제약 사항 때문에 앱 설치 수가 예상보다 낮게 측정될 수 있습니다. 아래 제약 사항을 확인해 주세요.

• 웹투앱(Web-to-App), 리인게이지먼트(re-engagement) 측정이 지원되지 않습니다.

• 첫 번째 포스트백을 기준으로 SKAN 포스트백은 앱 설치 이후 SKAN 3 기준 최대 48시간, SKAN 4 기준 최대 96시간 안에 에어브릿지로 전송됩니다. 따라서 SKAN 데이터는 액츄얼스 리포트(Actuals Report)와 트렌드 리포트(Trend Report)에서 실제 이벤트 발생 시점보다 늦게 조회될 수 있습니다.

SKAN을 제외한 나머지 이름이 동일한 다른 메트릭 수치와 비교하면 채널별 SKAN 메트릭 수치를 여러 가지 방식으로 해석할 수 있습니다. 아래 예시를 참고해 주세요.

예시1) SKAN Installs (App) 수치만 표시됨

SKAN으로 채널 A에 기여된 앱 설치 수는 10개입니다. 해당 앱 설치는 모두 에어브릿지 어트리뷰션 모델 기준으로 다른 채널에 기여되거나 미기여(unattributed)로 처리되었습니다. 따라서 Installs (App)로 표시되는 수치는 0입니다.

예시2) iOS에서만 데이터가 수집되고 Installs (App)과 SKAN Installs (App) 수치가 모두 표시됨

채널 B에 기여된 앱 설치 수는 총 10개입니다. 10개 모두 SKAN으로 채널 B에 기여되고 IDFA가 수집되어서 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 기여되었습니다. 채널 B에 기여된 10개의 앱 설치는 Installs (App)과 SKAN Installs (App)의 수치에 중복으로 포함됩니다.

예시3) 안드로이드, iOS에서 데이터가 수집되고 Installs (App)과 SKAN Installs (App) 수치가 모두 표시됨

안드로이드와 iOS 양쪽에서 앱 설치가 수집되었다면 채널 C에 기여된 앱 설치 수는 총 20개입니다. 이중 10개는 안드로이드에서 발생했습니다. 10개 모두 안드로이드의 광고 ID인 GAID가 수집되어서 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 기여되었습니다. 해당 수치는 채널 C에 기여된 Installs (App)에 표시됩니다.

나머지 앱 설치 10개는 iOS에서 발생했습니다. 10개 모두 SKAN으로 기여되고 IDFA가 수집되지 않아서 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 기여되지 않았습니다. 또는 IDFA가 수집되었으나 iOS에서 발생한 10개의 앱 설치 모두 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 다른 채널에 기여되거나 미기여(unattributed)로 처리되었습니다. 해당 수치는 채널 C에 기여된 SKAN Installs (App)에 표시됩니다.

제한적으로 판별할 수 있습니다. SKAN 데이터에 SKAN으로 기여한 채널과 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여했다고 판별된 채널이 서로 다를 수 있기 때문입니다.

SKAN 데이터의 중복 기여 여부를 채널 레벨로 판별하기 위해 활용해야 하는 그룹바이는 Channel과 SKAN Is Also Attributed by Airbridge (IDFA)입니다. 두 그룹바이는 아래와 같은 기준에 따라 SKAN 데이터를 표시합니다.

• Channel: SKAN으로 기여한 채널에 따라 SKAN 데이터를 표시합니다. SKAN 데이터에 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여했다고 판별된 채널은 해당 SKAN 데이터의 채널 값에 영향을 미치지 않습니다.

• SKAN Is Also Attributed by Airbridge (IDFA): 에어브릿지 어트리뷰션 모델 기준 중복 기여 여부에 따라 SKAN 데이터를 표시합니다. SKAN 데이터에 SKAN으로 기여한 채널과 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여했다고 판별된 채널이 서로 달라도 중복 기여 여부는 true(중복 기여됨)로 처리됩니다. 어떤 채널에도 중복 기여되지 않은 SKAN 데이터만 false(중복 기여되지 않음)로 처리됩니다.

예를 들어 SKAN으로 기여한 채널이 채널 A인 SKAN 데이터의 중복 기여 여부를 판별한 결과는 아래와 같습니다.

해당 결과를 아래와 같이 해석할 수 있습니다.

• 채널 A - true: SKAN으로 채널 A에 기여되고 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여된 SKAN 데이터입니다. 해당 SKAN 데이터 중 채널 A 외에 다른 채널에 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여된 SKAN 데이터가 존재할 수 있습니다. 따라서 SKAN으로 기여한 채널과 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여한 채널이 모두 채널 A인 SKAN 데이터는 실제 에어브릿지 리포트에서 조회되는 SKAN 데이터보다 적을 수 있습니다.

• 채널 A - false: SKAN으로 채널 A에 기여되고 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 중복 기여되지 않은 SKAN 데이터입니다. 해당 SKAN 데이터는 모두 에어브릿지 어트리뷰션 모델로 어떤 채널에도 중복 기여되지 않았습니다.

네, 가능합니다. 광고 채널이 SKAN 4 미만의 버전을 계속 지원하면 SKAN 3으로 SKAN 데이터를 측정할 수 있습니다. SKAN 4 미만 버전 지원 여부는 SKAN 데이터를 측정하고 있는 광고 채널에 문의해 주세요.

아니요. 모든 전환값(Conversion Value)을 설정할 수 있는 방식으로 에어브릿지 대시보드를 변경해도 SKAN 3으로 SKAN 데이터를 측정할 수 있습니다. 단, SKAN 데이터를 측정하고 있는 광고 채널이 SKAN 4 미만의 버전을 계속 지원해야 합니다.

아니요. 광고 채널에서 SKAN 3으로만 SKAN 데이터를 측정하고 있다면 서둘러서 변경하지 않아도 괜찮습니다.

단, 변경하면 앞으로 더 많은 SKAN 데이터를 확보할 수 있습니다. 예를 들어 SKAN 데이터의 에어브릿지 어트리뷰션 모델 기준 중복 기여 여부를 판별할 수 있습니다. SKAN 데이터를 측정하는 광고 채널이 SKAN 4를 지원하면 두 번째, 세 번째 SKAN 포스트백으로 앱 설치 이후 3일차 ~ 35일차 사이에 발생하는 인앱이벤트를 측정할 수도 있습니다.

앞으로 더 많은 광고 채널이 지원할 SKAN 4로 추가적인 SKAN 데이터를 확보하기 위해 미리 준비하고 싶다면 에어브릿지 CSM을 통해 에어브릿지 대시보드를 모든 전환값을 설정할 수 있는 방식으로 변경해 주세요.

네, 돌아갈 수 없습니다. 변경하면 기존 방식으로 전환값을 매핑할 수 없습니다. 하지만 전환값 매핑 상태는 변경된 에어브릿지 대시보드에서도 확인하고 변경할 수 있습니다. 기존의 기본 전환값이 모든 전환값을 설정할 수 있는 에어브릿지 대시보드에서 그대로 표시되기 때문입니다. 상황에 따라 에어브릿지 대시보드 변경해 주세요.

에어브릿지와 메타 애즈의 SKAN 데이터 수치는 아래 이유로 다를 수 있습니다.

• 에어브릿지 이벤트와 메타 애즈 이벤트 매핑

• 뷰스루(View-through) 데이터 표시 방식

에어브릿지 대시보드 [Integrations]>[Ad Channel Integration]의 메타 애즈 연동 메뉴 [SKAdNetwork]에서 여러 개의 에어브릿지 이벤트를 동일한 메타 애즈 이벤트에 매핑하면 전환값으로 측정한 이벤트 데이터가 에어브릿지와 메타 애즈에 서로 다르게 집계될 수 있습니다.

아래 이미지처럼 매핑하면 에어브릿지 이벤트 Order Complete (App)과 Start Trial (App)이 메타 애즈에서 모두 구매로 집계됩니다. Order Complete (App)이 50개, Start Trial (App)이 50개 발생하면 메타 애즈는 구매 100개가 발생했다고 집계합니다.

메타 애즈의 앱 이벤트 최적화(App event optimization, AEO)에 필요한 이벤트 횟수를 더 많이 확보하기 위해 해당 매핑 방식을 활용할 수 있습니다.

메타 애즈의 앱 이벤트 최적화

앱에서 중요한 이벤트를 발생시킬 가능성이 높은 사람에게 광고를 보여주기 위해 메타 애즈의 앱 이벤트 최적화를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 앱에서 구매 건수를 늘리고 싶다면 광고 관리자의 캠페인 설정에서 최적화 목표로 앱 이벤트를 선택한 다음 앱 이벤트 리스트에서 구매를 선택합니다. 메타 애즈의 표준 이벤트와 맞춤 이벤트를 앱 이벤트 최적화 대상으로 선택할 수 있습니다.

메타 애즈는 캠페인 성과를 높이기 위해 메타 애즈에 게재된 광고를 통해 더 많이 발생한 이벤트를 최적화 대상으로 권장합니다. 마케팅 목표에 따라 최적화하고 싶은 메타 애즈 이벤트에 에어브릿지 이벤트를 매핑해 보세요.

메타 애즈와 에어브릿지는 서로 다른 방식으로 SKAN 데이터를 표시합니다. 메타 애즈는 메타 광고 관리자의 결과 열에서 클릭으로 발생한 SKAN 데이터 수치만 표시합니다. 해당 수치에 마우스 커서를 대면 노출(Impression)로 발생한 SKAN 데이터 수치를 추가로 확인할 수 있습니다. 에어브릿지는 클릭, 노출로 발생한 SKAN 데이터를 합쳐서 하나의 메트릭 수치로 표시합니다.

메타 애즈와 에어브릿지의 SKAN 데이터 수치를 같은 조건에서 조회하고 싶다면 액츄얼스 리포트(Actuals Report)에서 아래와 같이 필터를 설정해 주세요. 해당 필터를 설정하면 메타 애즈에 기여된 SKAN 데이터 중 클릭으로 발생한 SKAN 데이터만 조회할 수 있습니다.

• 필터 1: Channel is facebook.business

• 필터 2: Is View-through is false