리포트에서 각 메트릭을 집계할 때 사용되는 데이터 범위가 다르기 때문입니다. 따라서 어트리뷰션 윈도우와 Day N 집계 기간이 같아도 수치가 다르게 나타나는 건 정상 현상입니다.

예를 들어 유저가 앱을 설치한 후 7일차까지 발생시킨 매출액을 조회하는 경우, 상황에 따라 두 메트릭의 수치가 어떻게 다른지 알아보겠습니다.

1. 액츄얼스 리포트의 조회 조건과 이벤트별 어트리뷰션 윈도우는 아래처럼 설정됐다고 가정합니다.

• 조회 기간: 2025년 4월 20일 ~ 2025년 4월 30일

• 집계 기준: Event Date

• 설치 이벤트 어트리뷰션 윈도우: 7일

• 딥링크 실행 이벤트 어트리뷰션 윈도우: 1일

2. 코호트 메트릭은 아래처럼 설정됐다고 가정합니다. 조회 기간 동안 앱을 설치한 유저가 7일차까지 발생시킨 누적 매출액을 보여줍니다.

• 코호트 메트릭: D7_Purchase

• 집계 기간: 7일

• 스타트 이벤트: Install (App)

• 레비뉴 이벤트: 구매 완료 (App)

• 레비뉴 이벤트 메트릭: 매출액

이러한 2가지 조건에서 아래 시나리오별로 기본 메트릭과 코호트 메트릭의 정상적인 수치 차이가 발생할 수 있습니다.

리포트에서 각 메트릭을 집계할 때 사용되는 데이터 범위와 각 메트릭에 적용되는 어트리뷰션 윈도우 범위가 다르기 때문입니다. 따라서 수치가 다르게 나타나는 건 정상 현상입니다.

• 코호트 메트릭은 기여 여부와 무관하게, 스타트 이벤트 후에 집계 기간(Day N) 동안 발생한 이벤트만 집계 대상입니다.

• 집계 기준이 Target Event Date인 기본 메트릭은 타겟 이벤트별로 기여된 이벤트만 집계 대상입니다.

유저가 앱을 설치한 후 3일차까지 발생시킨 매출액을 조회하는 경우, 상황에 따라 두 메트릭의 수치가 어떻게 다른지 알아보겠습니다.

1. 액츄얼스 리포트의 조회 조건과 이벤트별 어트리뷰션 윈도우는 아래처럼 설정됐다고 가정합니다.

• 조회 기간: 2025년 4월 20일 ~ 2025년 4월 30일

• 설치 이벤트 어트리뷰션 윈도우: 3일

• 딥링크 실행 이벤트 어트리뷰션 윈도우: 1일

2. 기본 메트릭은 아래처럼 설정됐다고 가정합니다.

• 집계 기준: Target Event Date

3. 코호트 메트릭은 아래처럼 설정됐다고 가정합니다. 조회 기간 동안 앱을 설치한 유저가 3일차까지 발생시킨 누적 매출액을 보여줍니다. 집계 기준은 변경할 수 없습니다.

• 코호트 메트릭: D3_Purchase

• 집계 기간(Day N): 3일

• 스타트 이벤트: Installs (App)

• 레비뉴 이벤트: 구매 완료 (App), 광고 노출 (App)

• 메트릭: 매출액

• 집계 기준: Event Date

이러한 3가지 조건에서 기본 메트릭과 코호트 메트릭의 정상적인 수치 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 유저가 4월 22일에 광고를 통해 앱을 설치하고, 여러 레비뉴 이벤트를 발생시켰다면 아래처럼 집계됩니다.

기본 메트릭

집계 기준은 Target Event Date입니다. 타겟 이벤트 발생 일자를 기준으로 레비뉴 이벤트와 매출액이 집계됩니다.

• 4월 22일 매출액은 4,000원입니다. 4월 22일 앱 설치 이벤트에 기여된 구매 완료 A와 광고 노출 이벤트의 매출액 총합입니다.

• 4월 25일 매출액은 2,000원입니다. 4월 25일 딥링크 오픈 이벤트에 기여된 구매 완료 B 이벤트의 매출액입니다.

코호트 메트릭

집계 기준은 Event Date로 변경 불가하며 View Type은 Cumulative입니다.

집계 기준은 Event Date로 변경 불가하며 View Type은 Cumulative입니다. 스타트 이벤트인 4월 22일 앱 설치 이벤트를 기준으로 집계 기간(Day N)인 3일 동안 발생한 모든 레비뉴 이벤트와 매출액이 집계됩니다.

• 4월 22일 매출액은 6,000원입니다. 4월 25일까지 발생한 구매 완료 A, 광고 노출, 구매 완료 B 이벤트의 매출액 총합입니다.

• 딥링크 오픈 이벤트는 스타트 이벤트가 아니므로 코호트 메트릭 집계에 사용되지 않습니다.

정상 현상입니다. 액츄얼스 리포트에서 오늘 확인한 수치는 전날 확인한 수치와 다를 수 있습니다. 액츄얼스 리포트 수치가 변경되는 현상이 발생하는 이유는 2가지입니다.

• 데이터 누락 방지를 위한 보정 작업

• 집계 기준에 따른 조회 결과 변경

자세한 내용은 아래에서 확인해 주세요.

데이터 누락이 발생할 수 있는 주요 원인은 아래와 같습니다.

• 불안정한 유저의 네트워크 환경으로 이벤트 집계 지연

• 이벤트 발생 직후 이벤트가 에어브릿지 서버로 전송되기 전에 앱을 백그라운드로 보내거나 종료

에어브릿지는 데이터 누락 방지를 위해 매일 KST(한국표준시) 기준 오전 6시에 2일 전 데이터를 하루치(24시간) 보정합니다. 데이터 보정을 통해 누락된 이벤트가 추가되면 액츄얼스 리포트의 일부 수치가 증가할 수 있습니다.

따라서 대부분의 데이터는 조회하는 날을 기준으로 2일 전(D-2) 데이터는 변경되지 않습니다.

예시) 1월 3일 KST 오전 8시에 액츄얼스 리포트를 조회

• 수치가 변경될 수 있는 기간은 1월 2일 KST 오전 0시부터 1월 3일 오전 8시까지입니다.

• 1월 2일 KST 오전 0시 이전의 수치는 확정된 수치입니다.

집계 기준에 따라 액츄얼스 리포트의 조회 결과가 확정되는데 걸리는 시간이 더 필요할 수 있습니다. 집계 기준을 타겟 이벤트 날짜 또는 터치포인트 날짜로 설정하면 이벤트가 과거에 발생한 타겟 이벤트 또는 터치포인트가 발생한 날짜에 집계됩니다.

이에 따라 액츄얼스 리포트 수치는 어트리뷰션 윈도우가 끝나기 전까지 조회 시점에 따라 변경될 수 있습니다.

예시) 액츄얼스 리포트를 터치포인트 날짜 설정으로 조회

• 2월 10일에 확인한 2월 1일의 수치가 10이면 2월 1일 발생한 터치포인트가 10의 수치가 발생시켰다는 의미입니다.

• 2월 11일에 확인한 2월 1일의 수치가 11로 증가할 수 있습니다. 어트리뷰션 윈도우가 끝나지 않았다면 터치포인트의 성과가 더 집계될 수 있기 때문입니다.

아래와 같은 원인으로 액츄얼스 리포트와 원본 데이터의 수치는 다를 수 있으며, 이는 정상적인 현상입니다.

• 확장된 프라이버시 제어(EPC) 활성화 여부

• 메타 개인정보 보호 정책

• 틱톡 포 비즈니스 데이터 공유 정책

• 이벤트 발생 직후 원본 데이터 추출

확장된 프라이버시 제어 활성화(EPC) 여부

EPC 적용 범위로 원본 데이터는 해당하지만 액츄얼스 리포트는 해당하지 않습니다. EPC가 활성화된 경우 원본 데이터에서는 ATT에 동의하지 않은 유저의 데이터가 미기여(Unattributed) 처리됩니다. 하지만 액츄얼스 리포트에서는 EPC 활성화 여부와 관계 없이 집계된 수치로 확인할 수 있습니다.

• 확장된 프라이버시 제어의 적용 범위

예시) ATT 미동의 유저 데이터 (iOS)

리포트에서 EPC 적용 조건에 해당하는 데이터는 ad channel에서 발생한 Installs (App) 이벤트 15개, 구매 완료 (App) 이벤트 20개, 구매 완료 (App) 이벤트로 발생한 매출 3,000입니다. 원본 데이터에서는 이러한 수치가 unattributed로 처리됩니다.

따라서 원본 데이터를 따로 집계하면 EPC 적용 조건에 해당하는 수치는 ad channel이 아닌 unattributed로 합산되며, 이에 따라 unattributed에서는 Installs (App) 이벤트 45개, 구매 완료 (App) 이벤트 50개, 구매 완료 (App) 이벤트로 발생한 매출은 7,000이 됩니다. 미기여 처리로 제외된 ad channel의 수치가 unattributed로 합산됐기 때문입니다.

메타 개인정보 보호 정책

메타 개인정보 보호 정책에 따라 AMM(Advanced Mobile Measurement) 약관에 동의하지 않으면, 원본 데이터에서 메타 애즈의 Channel 열이 ‘restricted’로 표시되며, 이에 해당하는 데이터는 빈칸 처리됩니다. 하지만 액츄얼스 리포트에서는 AMM 설정과 관계 없이 ‘facebook.business’ 그대로 표시됩니다. 이 정책의 적용 대상은 메타 애즈에서 채널 연동 또는 비용 연동으로 제공받은 데이터입니다.

• 원본 데이터 추출하기 - 메타 개인정보 보호 정책

예시) AMM 약관 미동의 상태에서 메타 개인정보 보호 정책이 적용된 메타 애즈 데이터

AMM 약관에 동의하지 않았다면 메타 개인정보 보호 정책에 따라 리포트에서는 메타 애즈의 채널 이름을 ‘facebook.business’ 그대로 확인할 수 있지만, 원본 데이터에서는 ‘restricted’로 표시됩니다. 에어브릿지는 ‘restricted’로 표시된 광고 채널의 데이터를 빈칸으로 표시합니다. 따라서 원본 데이터를 따로 집계하면 리포트와 원본 데이터에서 메타 애즈 수치가 다르게 됩니다. 원본 데이터에서 메타 개인정보 보호 정책에 해당하는 일부 수치가 제외되기 때문입니다.

틱톡 포 비즈니스 데이터 공유 정책

틱톡 포 비즈니스 데이터 공유 정책에 따라 틱톡 포 비즈니스에서 진행한 뷰스루(View-Through) 캠페인 데이터의 일부는 원본 데이터로 제공되지 않습니다. 하지만 액츄얼스 리포트에서는 집계된 수치로 확인할 수 있습니다.

• 자주 묻는 질문 - 틱톡 포 비즈니스 - 데이터 공유 정책

이벤트 발생 직후 원본 데이터 추출

이벤트가 발생한 직후에 원본 데이터를 추출하면 해당 이벤트가 포함되지 않을 수 있습니다. 약 10분 후에 다시 시도하세요.

정상 현상입니다. 리텐션 리포트의 Installs (App)은 '에어브릿지 디바이스 ID' 기준으로 중복을 제외한 수치입니다. 같은 날짜에 '에어브릿지 디바이스 ID'를 기준으로 Installs (App)이 2건 발생하면 마지막에 발생한 이벤트에 대해서만 리텐션을 측정합니다. 다른 날짜에 '에어브릿지 디바이스 ID'를 기준으로 Installs (App)이 2건 발생하면 각각의 이벤트에 대해서 리텐션을 측정합니다.

이때 액츄얼스 리포트는 중복을 제외하지 않기 때문에 일반적으로 리텐션 리포트의 Installs (App) 수치가 액츄얼스 리포트 수치보다 작을 수 있습니다. 에어브릿지에서 사용하는 식별자에 대한 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.

정상 현상입니다. 레비뉴 리포트의 Total Revenue 수치와 액츄얼스 리포트(Actuals Report)에서 매출 관련 메트릭으로 조회할 수 있는 매출액 수치는 아래 이유로 다를 수 있습니다.

• 음수 계산 여부

• 광고 성과 측정 방식

• 중복 집계

• 업데이트 주기

레비뉴 리포트와 액츄얼스 리포트의 수치는 아래 이벤트와 메트릭을 선택해서 비교할 수 있습니다.

레비뉴 리포트는 음수를 0으로 치환해 집계합니다. 액츄얼스 리포트는 0 미만의 음수를 집계합니다.

액츄얼스 리포트와 레비뉴 리포트는 서로 다른 방식으로 광고 성과를 측정합니다.

• 액츄얼스 리포트: 어트리뷰션 윈도우 안에 발생한 매출 관련 이벤트를 광고 성과로 측정합니다. 어트리뷰션 윈도우를 벗어난 이벤트는 메트릭 수치에 포함되지 않습니다

• 레비뉴 리포트: 레비뉴 이벤트를 가장 최근에 발생한 스타트 이벤트의 광고 성과로 측정합니다. [규칙 관리]>[기여 규칙]에서 설정할 수 있는 어트리뷰션 윈도우가 적용되지 않습니다

레비뉴 리포트에서는 어트리뷰션 윈도우 동안 발생하지 않은 매출도 함께 확인할 수 있습니다. 따라서 액츄얼스 리포트와 레비뉴 리포트의 수치 차이는 어트리뷰션 윈도우가 짧을수록 더 크게 발생할 수 있습니다.

유저가 같은 날 여러 건의 스타트 이벤트를 실행하면 레비뉴 이벤트는 레비뉴 리포트에서 중복으로 집계될 수 있습니다.

예를 들어 유저가 아래와 같이 행동했습니다.

1. 1월 1일 오후 2시: A 광고로 앱 설치

2. 1월 1일 오후 7시: B 광고로 설치한 앱을 딥링크 오픈

3. 1월 2일 오전 11시: 해당 앱으로 상품 구매

레비뉴 리포트에서 조회 기간을 1월 1일부터 1월 2일까지 설정하면 해당 유저를 아래와 같이 조회할 수 있습니다.

• A 광고로 유저가 발생시킨 1월 2일 레비뉴 이벤트: 1건

• B 광고로 유저가 발생시킨 1월 2일 레비뉴 이벤트: 1건

에어브릿지 리포트별로 데이터 업데이트 주기가 다릅니다. 액츄얼스 리포트는 실시간으로 데이터가 업데이트되지만, 레비뉴 리포트는 1시간에 1번씩 데이터가 업데이트됩니다.

그룹바이로 ‘Is First Event per Device ID’가 있는지 확인해 주세요. 이 그룹바이를 선택하면 ‘에어브릿지 디바이스 ID’를 기준으로 첫 이벤트를 판별할 수 있습니다. 이때 ‘에어브릿지 디바이스 ID’는 에어브릿지의 결정 방식에 따라 여러 환경에서 수집한 식별자 중 가장 적합한 식별자로 결정되기 때문에 수치가 달라질 수 있습니다.

리포트 주요 목적에 따라 그룹바이가 적용되는 기준이 다르기 때문입니다. 따라서 수치가 다르게 나타나는 건 정상 현상입니다.

특히 레비뉴 리포트와 리텐션 리포트, 퍼널 리포트의 경우 Channel, Campaign같은 터치포인트 관련 그룹바이를 선택할 때 유의하세요.

• 레비뉴 리포트·리텐션 리포트: 스타트 이벤트에 기여한 터치포인트 정보로 데이터가 일괄 표시됩니다. 예를 들어 Channel을 선택하면 스타트 이벤트에 기여한 채널 이름으로 구분되어 리턴 이벤트나 레비뉴 이벤트가 표시됩니다. 즉, 스타트 이벤트가 Install (App), 그룹바이가 Channel이라면 리포트에는 Install (App)에 기여한 채널 이름별로 데이터가 구분됩니다. Day N에 발생한 리턴 이벤트나 레비뉴 이벤트의 기여 결과와는 무관합니다.

• 퍼널 리포트: 첫 번째 스텝인 이벤트에 기여한 터치포인트 정보로 데이터가 일괄 표시됩니다. 예를 들어 Channel을 선택하면 첫 번째 스텝인 이벤트에 기여한 채널 이름으로 구분되어 그 다음 스텝들의 데이터도 표시됩니다. 즉, Install (App), Opens (App), 회원가입 (App) 순으로 스텝을 선택하고, 그룹바이가 Channel이라면 테이블에는 Install (App)에 기여한 채널 이름별로 Opens (App)과 회원가입 (App) 데이터가 구분됩니다. 첫 번째 스텝을 제외한 나머지 스텝 이벤트의 기여 결과와는 무관합니다.

정상 현상입니다. 에어브릿지는 기능별 특성, 디바이스당 식별자가 충분히 수집됐는지 여부 등에 따라 에어브릿지 기능별로 서로 다른 식별자를 사용하고 있습니다. 따라서 기능별로 비슷한 개념을 갖는 모든 수치가 같거나, 절대적으로 한 기능의 수치가 다른 기능의 수치보다 높거나 낮을 수 없습니다. 예를 들어 액츄얼스 리포트와 다른 리포트 간의 수치가 완전히 같거나, 어떤 리포트의 수치가 반드시 높거나 낮지 않습니다. 기능별로 에어브릿지에서 사용하는 식별자를 참고해 주세요.

‘에어브릿지 디바이스 ID’는 에어브릿지의 결정 방식에 따라 여러 환경에서 수집한 식별자 중 가장 적합한 식별자로 결정됩니다. 따라서 에어브릿지 기능별 특성, 디바이스당 식별자가 충분히 수집됐는지 여부 등에 따라 에어브릿지 기능별로 다른 식별자가 ‘에어브릿지 디바이스 ID’로 사용될 수 있습니다. 그렇기 때문에 에어브릿지 리포트에서 나타나는 유저 수와 원본 앱 데이터에서 ‘Airbridge Device ID’로 추출한 식별자 개수가 서로 다를 수 있습니다.

그룹바이별로 첫 이벤트를 판단하는 기준에 사용하는 식별자가 다릅니다. 자세한 내용은 에어브릿지 가이드를 참고해 주세요.

Is First Event per User ID는 여러 플랫폼에서 첫 이벤트가 발생하면 먼저 발생한 플랫폼에만 집계됩니다. 예를 들어 A 이벤트가 유저 ID를 기준으로 웹 환경에서 발생한 후에 A 이벤트가 앱 환경에서 발생하면 웹에서 발생한 A 이벤트만 집계됩니다.

정상 현상입니다. 터치포인트 분석, 터치포인트 오버랩 리포트와 액츄얼스 리포트의 앱 설치 수가 일치하지 않을 수 있습니다. 대표적인 이유는 아래와 같습니다.

• 타임존

• 설치 집계 방식

각 리포트의 타임존이 다릅니다.

터치포인트 분석, 터치포인트 오버랩 리포트의 타임존은 KST(한국표준시)입니다. 해당 리포트의 타임존은 변경할 수 없습니다. 액츄얼스 리포트의 기본 타임존은 앱 타임존입니다. 해당 리포트의 타임존은 KST를 포함한 다른 타임존으로 변경할 수 있습니다.

따라서 액츄얼스 리포트의 타임존이 KST가 아니면 터치포인트 분석, 터치포인트 오버랩 리포트와 액츄얼스 리포트 사이에 설치 수 차이가 발생할 수 있습니다.

터치포인트 분석, 터치포인트 오버랩 리포트에서 분석 기준 이벤트를 Install로 설정하면 Total 또는 Total Conversions에서 앱 설치 수를 조회할 수 있습니다. 해당 수치는 분석 기간 동안 각 유저가 최초로 실행한 앱 설치를 집계한 수치입니다.

액츄얼스 리포트에서 Installs (App)로 조회할 수 있는 앱 설치 수는 분석 기간 동안 발생한 전체 앱 설치를 집계한 수치입니다. 같은 유저가 앱 설치를 여러 번 실행하면 액츄얼스 리포트는 각 앱 설치를 모두 집계합니다.

아래 예시를 참고해 주세요.

예시)

하나의 유저 여정에서 발생한 앱 설치 수가 리포트별로 다르게 집계될 수 있습니다. 유저 여정이 아래와 같습니다.

1. 1월 1일 앱 설치

2. 1월 2일 앱 삭제

3. 1월 3일 앱 설치

조회 기간이 KST 기준 1월 1일부터 1월 3일이면 해당 유저가 발생시킨 앱 설치 수는 아래와 같이 집계됩니다.