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.

미기여 전환 측정, 비정상 설치 리포트 같이 AI 어시스턴트가 분석한 결과에서 조회하는 일자를 기준으로 2일 전(D-2)까지 수치는 달라질 수 있습니다. 에어브릿지는 매일 KST(한국표준시) 기준 오전 9시에 이전의 48시간 동안 AI 어시스턴트 기능에 사용된 데이터를 보정하기 때문입니다. 예를 들어 AI 어시스턴트 기능에서 KST 기준 5월 3일 오전 9시에 결과를 조회하면 수치가 달라질 수 있는 기간은 KST 기준 5월 1일 오전 9시부터 5월 3일 오전 9시 이전까지 입니다.

‘표시할 수 있는 데이터가 없습니다’와 ‘더 많은 데이터가 필요해요’는 AI 어시스턴트를 실행할 수 있는 조건의 만족 여부에 따라 에어브릿지 대시보드에서 확인할 수 있습니다.

에어브릿지 대시보드에서 ‘표시할 수 있는 데이터가 없습니다’가 나타나면 AI 어시스턴트의 실행 조건을 만족하지만 AI 어시스턴트가 리포트에서 표시할 수 있는 데이터를 찾지 못한 경우입니다. ‘더 많은 데이터가 필요해요’가 나타나면 AI 어시스턴트의 실행 조건을 만족하지 못한 경우입니다.

에어브릿지는 디바이스에서 수집한 다음 정보가 모두 일치하면 동일한 디바이스로 판단합니다. 에어브릿지가 디바이스를 판단하는 정보는 클라이언트 IP (Client IP), 디바이스 제조사(Device Manufacturer), 디바이스 모델(Device Model), OS(운영체제), 디바이스 통신사(Network Carrier), 와이파이 활성화 여부(Wifi), 타임존(Timezone), 국가 및 언어(Locale)로 총 8개입니다.

CTIT(Click-To-Install-Time)는 유저가 광고를 클릭하거나 광고를 조회한 시점부터 앱 설치까지 걸린 시간입니다. 에어브릿지는 이벤트를 발생시킨 터치포인트 발생 시점과 앱 설치 시점의 차이를 CTIT로 사용합니다.

정상 CTIT 구간은 에어브릿지에서 조회 일자를 기준으로 지난 30일 동안 발생한 설치 이벤트의 모든 CTIT를 분석한 값입니다. 대상이 되는 설치 이벤트의 모든 CTIT를 분석하여 지나치게 짧거나 긴 CTIT를 제외합니다.

AI 어시스턴트가 분석한 비정상 설치라고 해서 모두 광고사기로 볼 수는 없습니다. 비정상 설치는 AI 어시스턴트가 비정상 설치 유형을 기준으로 정상 설치가 아니라고 판단한 설치입니다. AI 어시스턴트는 정해진 비정상 설치 유형에 따라 판단한 분석 결과를 제공만 합니다. AI 어시스턴트의 비정상 설치 분석을 바탕으로 광고 사기 검증 규칙을 설정하거나 성과 측정에서 비정상 설치를 제외할지 여부 등은 최종적으로 에어브릿지 사용자가 결정해야 합니다.

예를 들어 인앱 이벤트 미발생으로 표시된 비정상 설치에 대해 에어브릿지 사용자는 유저가 앱을 설치한 후에 실제로 24시간 동안 활동하지 않았다고 판단할 수 있습니다. 또는 실제 비정상 설치라고 판단하여 전체 설치 수에서 비정상 설치를 제외하고 성과를 측정할 수 있습니다.

서비스에서 자주 나타나는 비정상 설치 유형이나 디바이스 ID, OS 이름 및 버전, 국가 같은 조건을 참고하여 에어브릿지의 광고사기 검증 규칙을 설정할 수 있습니다. 광고사기 검증 규칙으로 비정상 설치 분석에서 제공한 분석 결과를 얼마나 또는 어떻게 제한할지 설정할 수 있습니다. 비정상 설치 조건을 과도하게 설정하면 정상 설치도 비정상 설치로 처리될 수 있으니 규칙 설정 과정에서 주의해 주세요.

전체 설치와 비정상 설치가 서로 다르게 움직이는 차트가 보이면 분석 결과를 자세히 살펴 보는 것을 권장합니다. 예를 들어 아래 차트에서는 7월 4일을 기준으로 비정상 설치는 증가하고 전체 설치는 감소하고 있습니다. 해당 기간 동안 증가한 비정상 설치 유형과 운영한 캠페인, 광고 채널 등을 확인해 주세요. 비정상 설치가 증가하는 원인을 파악해 대응할 수 있습니다.

비정상 설치는 여러 유형에 중복 해당할 수 있습니다. 따라서 특정 일자의 유형별 비정상 설치 수의 합계가 전체 비정상 설치 수보다 클 수 있습니다. 아래 이미지를 참고해 주세요.

아닙니다. 원본 데이터에서 channel 열에 표시되는 채널은 비정상 설치 유형과 상관 없이 모두 에어브릿지 어트리뷰션 모델을 기준으로 해당 비정상 설치에 기여한 채널입니다. 예를 들어 특정 채널에서 비정상 설치 유형 중에 터치포인트 (클릭) 과다가 많이 집계됐다고 해서 해당 채널에서 터치포인트가 10건 이상 발생했다고 볼 수 없습니다. 성과가 기여되는 과정에서 클릭 터치포인트가 해당 채널 및 다른 채널에서 10건 이상 발생했다고 볼 수 있습니다.

또한 특정 채널에서 설치가 많이 발생할 수록 비정상 설치가 많이 발생할 가능성이 높습니다. 채널별로 전체 설치 수와 비정상 설치 수의 비중을 함께 살펴보는 것을 권장합니다.