SKAN vs 확률적 vs SSOT: 최적의 귀인 분석 방법 찾기

모바일 마케팅 분야에 오래 종사하셨다면 아마 한 번쯤은 경험해 보셨을 겁니다. “도대체 진실이란 무엇인가?” 잠시 동안 기여도 보고서를 응시하고 있었다.

출처마다 다른 수치가 나오고, 개인정보 보호 정책이 바뀌면서 즐겨 사용하던 기능들이 하나둘씩 사라지고, 마치 롤러코스터를 타는 것처럼 불안하고 추측만 하게 되는 상황.

2021년부터 사용자들은 고유 모바일 식별자(일명) 공유를 거부하기 시작했습니다. IDFA그렇게 하는 겁니다. 애플의 앱 추적 투명성 (ATT) 모든 것이 바뀌었어요.

작은 팝업 하나, 작은 "“앱에 추적하지 말라고 요청하세요”그리고 갑자기 사용자 수준 ID가 사라졌습니다. 2025년 2분기까지는 약 100만 사용 가능합니다. 35%의 사용자가 참여를 선택했습니다(2024년 2분기 34.5% 및 2023년 2분기 34%보다 소폭 증가).. 이는 대다수의 사람들이 더 이상 기업과 데이터를 공유하지 않는다는 것을 의미합니다. 확정적 귀속 방식은 더 이상 통용되지 않습니다.

입력하다 SKAdNetwork (SKAN), 애플의 개인정보 보호를 최우선으로 하는 어트리뷰션 프레임워크. 완벽하지도 않고, 모두에게 사랑받는 것도 아니지만, 앞으로도 계속 사용될 것입니다. 그리고 구글의 개인정보 보호 샌드박스 가는 길에, 이건 애플만의 문제가 아닙니다.

추가 확률 모델 그리고 MMP 주도 단일 정보원(SSOT), 그리고 마케터들은 이제 세 가지 기여도 측정 경로를 동시에 관리해야 합니다.

이 기능들의 작동 방식, 사용 시점, 그리고 향후 계획에 대해 알아보겠습니다.

SKAN이란 무엇인가 (그리고 SKAN이 아닌 것은 무엇인가)

애플의 SKAdNetwork는 기기 ID 없이 어트리뷰션을 제공합니다. 대신 광고주는 애플로부터 익명화된 포스트백을 지연된 상태로 수신합니다.

SKAN 4.0+의 주요 기능:

• 기기 ID 없음 → 설계 단계부터 개인정보 보호를 최우선으로 고려했습니다.
• 여러 개의 포스트백 → 최대 3개까지, 첫날 이후 최적화 신호를 활용할 수 있습니다.
• 변환 값 및 대략적인 값 → 중요한 이벤트를 추적합니다.
• 계층형 캠페인 ID → 캠페인 구성에 있어 더 큰 유연성 제공.
• 군중 익명성 등급 → 설치 횟수가 많을수록 더 자세한 정보를 볼 수 있습니다.

광고주에게 중요한 이유:

• 규정 준수 우선 → 애플의 규정을 완벽하게 준수합니다.
• 더 깨끗한 데이터 → SKAN 설치는 사기로 표시되지 않습니다.
• 미래에도 문제없습니다 → 애플의 로드맵은 SKAN + AdAttributionKit이지, 기기 ID가 아닙니다.

하지만 솔직히 말해봅시다: SKAN은 성과를 보여주는 데 시간이 오래 걸리고(7~14일), 세부적인 분석이 제한적이며, 마케터가 최적화를 하기 전에 기다려야 한다는 단점이 있습니다.

확률적: 빠르지만 취약함

확률적 귀속 모델은 사용자 행동(기기 신호, IP 주소, 타임스탬프 등)을 분석합니다. 추정 어떤 광고가 설치를 유도했나요?.

마케터들이 이를 사용하는 이유:

• 속도 → 몇 시간 내에 빠른 피드백을 받을 수 있습니다.
• 세분성 → 일일 입찰가 및 광고 소재 조정에 필요한 더 많은 데이터.

함정은 다음과 같습니다.

• 데이터는 모델링된 것이지 검증된 것이 아닙니다.
• 정책이 계속 강화되고 있습니다(애플은 지문 인식을 명시적으로 금지하고 있습니다).
• 규모가 클수록 (1등급 시장에서 5,000건 이상 설치 시) 효과가 극대화됩니다.

SKAN이 "지연된 진실"이라면, 확률론적 접근 방식은 "빠르지만 모호한" 것입니다. 방향을 제시하는 데는 유용하지만, 장기 전략을 구축하는 데 기반이 될 수는 없습니다.

SSOT: SKAN과 모델링 데이터를 하나의 뷰로 통합

통합 보고 보기(단일 진실 소스(SSOT)라고도 함)는 MMP에 의해 구축되며, SKAN 포스트백을 확률적 및 모델링된 귀속과 병합하여 하나의 통합 데이터 세트를 생성합니다.

마케터들이 좋아하는 이유:

• SKAN 데이터와 MMP 데이터 간의 중복 계산을 제거합니다.
• 팀 간 공유하기에 더 깔끔하고 일관된 보고서를 제공합니다.
• 흔히 발생하는 "두 개의 대시보드, 두 개의 답변" 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다.

제한 사항:

• 자체적인 귀속 방식이 아니라, 조정 계층입니다.
• SKAN과 확률론적 방법론의 근본적인 장단점을 여전히 물려받고 있습니다.

SSOT를 골을 넣는 선수가 아니라, 보고의 일관성을 유지해주는 심판이라고 생각하십시오.

MMP는 SSOT를 어떻게 처리하나요?

SKAN이 등장하면서 마케터들은 갑자기 새로운 변화를 맞이하게 되었습니다. 두 세트의 숫자SKAN의 지연된 포스트백과 MMP의 모델링 보고서. 이로 인해 혼란이 발생합니다.

이 문제를 해결하기 위해 MMP는 통합 보고 도구를 개발했습니다. 기본적으로 이러한 도구는 SKAN 데이터를 자체 데이터와 통합하는 방법입니다. ‘'중복 제거'’ (또는 흔히 말하는 '중복 제거')를 통해 하나의 숫자만 보이도록 합니다.

주요 업체들이 하는 방식은 다음과 같습니다.

아르키의 생각

이러한 도구는 보고서의 정확성을 확인하는 데 유용합니다. 서로 다른 내용을 보여주는 두 개의 대시보드를 원하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 다음 사항을 기억하세요.

• SSOT는 ~에 관한 것입니다. 보고 일관성, 새로운 귀속 방법이 아닙니다.
• SKAN의 지연 시간과 임계값을 그대로 계승합니다.
• 가장 깔끔하고 미래지향적인 길은 여전히… SKAN 자체에서 실행 중.

SSOT는 보고서의 오류를 완화할 수 있지만, 최적화 전략은 여전히 원하는 바에 따라 달라집니다. 클린 데이터(SKAN), 더 빠른 읽기(확률적), 또는 병합된 보기(SSOT).

선택하는 방법: 실용적인 프레임워크

광고주마다 필요한 설정은 다릅니다. 간단하게 생각해 보면 다음과 같습니다.

• 엄격한 사기 방지 규정? → SKAN만 사용하세요. Apple이 신호를 제어하기 때문에 사기성 설치는 감지되지 않습니다.
• 사기 방지 규정을 완화하고, 거래량을 늘리려는 건가요? → 크기 비교를 위해 SSOT(PB + SKAN 하이브리드)를 사용하십시오.
• ATT 가입비가 낮은가요? → SKAN은 의미 있는 도달 범위를 확보하는 기본 경로입니다.
• AT&T 동의 사용자를 대상으로 리마케팅을 실행하시겠습니까? → 그 위에 확률적 리타겟팅 레이어를 추가합니다.

SKAN 캠페인에서 기대할 수 있는 사항

마케터들이 자주 묻는 질문: “"처음 2주 동안 무슨 일이 일어나나요?"”

• 1일차~5일차 → 포스트백이 하나뿐이므로 설치 데이터가 제한적입니다.
• 7일차~14일차 → 지연되었던 보고서들이 조금씩 들어오기 시작합니다. CPI와 ROAS가 안정됩니다.
• 최적화가 시작됩니다 → 전환 가치(설치 → 장바구니 담기 → 구매)는 개인정보 보호 기준이 충족되면 적용됩니다.

꿀팁: SKAN 캠페인을 3일 차에 갑자기 중단하지 마세요. $500~$1,000/일 정도의 충분한 시간을 주어 임계점을 넘어서 진정한 성과를 내도록 하세요.

아르키의 견해: 균형 잡힌 시각, 맹목적인 시각이 아닌

Aarki에서는 획일적인 접근 방식을 강요하지 않습니다. 저희는 다음과 같은 방식을 채택하고 있습니다.

• SKAN 4.0 이상 완벽 지원 → 다중 포스트백, 거친 값 + 세밀한 값, 캠페인 계층 구조.
• 유연한 프레임워크 → 사기 방지 규칙 및 보고 목표에 따라 SKAN 전용, 확률 기반 또는 SSOT 방식을 선택할 수 있습니다.
• 검증된 통합 기능 → AppsFlyer, Adjust, 및 Singular는 이미 검증을 완료했습니다.
• 활성화 도구 → 벤치마크, 의사결정 트리, 사기 영향 분석을 통해 설정 방향을 제시합니다.

Aarki는 SKAN을 완벽하게 지원하며, 현재는 물론 미래에도 개인 정보 보호를 최우선으로 하는 사용자 승인(UA) 및 실시간 처리(RT) 기능을 대규모로 제공합니다.

현재 대부분의 iOS 광고(95~98%)는 이미 SKAN을 통해 처리되고 있습니다. 즉, 광고주들은 규정 준수를 선택하더라도 규모 손실을 보지 않습니다. 진정한 과제는 캠페인을 설정하고 최적화하는 방식에 있습니다.

Aarki는 SKAN 4.0 이상을 중심으로 프레임워크를 다시 구축했습니다.

• 네이티브 포스트백 수집 해킹 없이 애플의 지연되고 익명화된 데이터를 처리하는 도구입니다.
• 전환 가치 유연성 이를 통해 스키마는 세 가지 SKAN 포스트백 모두에서 올바른 이벤트를 추적할 수 있습니다.
• 캠페인 계층 구조 지원 개인정보보호 기준에 너무 일찍 도달하지 않도록 구성하고 최적화합니다.

그 위에 덧입히세요 균형 잡힌 접근 방식 사용자 확보(UA) 그리고 리타겟팅(RT), 두 플랫폼 모두 애플의 개인정보 보호 규정에 따라 운영되도록 설계되었으며, 광고주는 규정 준수를 포기하지 않고도 규모를 확장할 수 있습니다.

목표는 팀들에게 다음을 제공하는 것입니다. 선택SKAN은 깔끔한 보고를 위해, SSOT는 볼륨이 우선시될 때, 그리고 ATT 동의가 허용되는 경우 확률적 리마케팅을 사용합니다.

향후 전망: SKAN 5.0 및 프라이버시 샌드박스

애플의 SKAN 5.0은 다음과 같은 기능을 약속합니다.

• 더 빠른 포스트백 (며칠이 아닌 몇 시간 단위).
• 내장된 점진적 기능 (마침내 양력을 측정할 수 있는 방법이 생겼습니다.).
• 리타겟팅 지원 (개인정보 보호를 준수하는 리마케팅).
  

안드로이드에서, 개인정보 보호 샌드박스 자체적으로 집계된 개인정보 보호 우선 측정 방식을 도입할 것입니다. 다시 말해, 개인정보 보호의 물결은 물러가는 것이 아니라 더욱 강력하게 다가오고 있다는 뜻입니다.

요약

• 스칸 = 깔끔하고, 결정론적이며, 개인정보보호 규정을 준수합니다.
• 확률론적 = 빠르고, 방향성이 있지만, 정책에 민감합니다.
• SSOT = 자체적인 방법이 아니라, 보고 방식을 조정한 것입니다.

그럴 필요 없어요 사랑 SKAN은 필수적이지만, 어쩔 수 없이 감수해야 합니다. SKAN 플레이북 구축을 일찍 시작할수록 SKAN 5.0과 프라이버시 샌드박스가 기본 설정으로 자리 잡을 때 전환이 더 수월해질 것입니다.

개인정보 보호 규칙은 변하지 않지만, 여러분의 성장은 달라질 수 있습니다. SKAN, 확률론적 알고리즘, SSOT 등 어떤 방식을 사용하든, 저희와 함께라면 모든 길이 성장으로 이어집니다. 경쟁 우위를 확보하세요.