SKAN 대 확률론적 대 SSOT: 귀속의 최적 지점 찾기

모바일 마케팅에 오랫동안 종사했다면 아마도 다음과 같은 경험을 했을 것입니다. "진실은 도대체 무엇일까?" 귀속 보고서를 응시하는 순간.

출처가 달라서 숫자가 다르고, 개인정보 보호 정책이 바뀌면서 좋아하는 레버가 사라지고, 인정하고 싶은 것보다 더 많은 걸 추측하게 되는 롤러코스터를 타는 기분.

2021년에 사용자는 고유 모바일 식별자(예: IDFA). 그렇게 하는 거예요 Apple의 앱 추적 투명성(ATT) 모든 것을 바꿔 놓았습니다.

작은 팝업 하나, 작은 팝업 하나앱에 추적하지 말라고 요청” 그리고 갑자기 사용자 수준 ID가 사라졌습니다. 2025년 2분기까지는 약 35%의 사용자가 참여했습니다(2024년 2분기 34.5%, 2023년 2분기 34%에서 약간 증가)이는 대다수 기업이 더 이상 기업과 데이터를 공유하지 않는다는 것을 의미합니다. 결정적 귀속은 더 이상 유효하지 않습니다.

입력하다 SKAdNetwork(SKAN)Apple의 개인정보 보호 우선 속성 프레임워크. 완벽하지는 않습니다. 사랑받지도 못합니다. 하지만 앞으로도 계속 존재할 것입니다. 그리고 Google의 개인정보 보호 샌드박스 이건 애플에서만 볼 수 있는 게 아니죠.

추가 확률적 모델 그리고 MMP가 주도하는 단일 진실 소스(SSOT)마케터는 이제 세 가지 귀속 경로를 모두 처리해야 합니다.

작동 원리, 사용 시기, 그리고 향후 계획은 다음과 같습니다.

SKAN이 실제로 무엇인지(그리고 무엇이 아닌지)

Apple의 SKAdNetwork는 기기 ID 없이 어트리뷰션을 제공합니다. 대신 광고주는 Apple로부터 지연 시간이 있는 익명화된 포스트백을 받게 됩니다.

SKAN 4.0+의 주요 기능:

• 장치 ID가 없습니다 → 설계부터 개인정보 보호가 우선입니다.
• 여러 포스트백 → 최대 3개, 1일차 이후의 최적화 신호 잠금 해제.
• 변환 값 및 대략적인 값 → 의미 있는 이벤트를 추적합니다.
• 계층적 캠페인 ID → 캠페인 구성에 더 많은 유연성이 제공됩니다.
• 군중 익명성 계층 → 설치가 많을수록 더 자세한 정보를 볼 수 있습니다.

광고주에게 중요한 이유:

• 규정 준수 우선 → Apple의 규칙에 완전히 부합합니다.
• 더 깨끗한 데이터 → SKAN 설치는 사기로 표시되지 않습니다.
• 미래 지향적 → Apple의 로드맵은 기기 ID가 아니라 SKAN + AdAttributionKit입니다.

하지만 현실적으로 생각해 보자. SKAN은 성과를 공개하는 데 시간이 오래 걸리고(7~14일 소요) 세부 정보가 제한되어 있어 마케터가 최적화하기 전에 기다려야 합니다.

확률론적: 빠르지만 취약함

확률적 귀속 모델은 사용자 행동(장치 신호, IP, 타임스탬프 등)을 모델링합니다. 추정 어떤 광고가 설치를 유도했는가.

마케터가 이를 사용하는 이유:

• 속도 → 몇 시간 내에 조기 피드백을 받을 수 있습니다.
• 세분성 → 일일 입찰 및 광고 조정에 대한 더 많은 데이터.

문제는 다음과 같습니다.

• 데이터는 모델화되었을 뿐, 확인된 것은 아닙니다.
• 정책이 계속 강화되고 있습니다(지문 인식은 Apple에서 명시적으로 금지하고 있습니다).
• 규모에 따라 가장 효과적으로 작동합니다(1계층 시장에서 5,000개 이상 설치).

SKAN이 "지연된 진실"이라면, 확률론적은 "빠르지만 모호한" 것입니다. 방향성 측면에서는 유용하지만, 장기 전략을 수립할 기반은 아닙니다.

SSOT: SKAN과 모델링 데이터를 하나의 뷰로 조정

통합 보고 뷰는 SSOT(Single Source of Truth)라고도 하며, MMP에서 구축한 것으로, SKAN 포스트백을 확률적 속성과 모델링된 속성과 병합하여 하나의 조정된 데이터 세트를 생성합니다.

마케터들이 좋아하는 이유:

• SKAN과 MMP 데이터 간의 중복 계산을 제거합니다.
• 여러 팀에서 공유할 수 있는 더욱 깔끔하고 일관된 보고서를 제공합니다.
• 두 개의 대시보드, 두 개의 답변"이라는 두려운 문제를 피하는 데 도움이 됩니다.

제한 사항:

• 자체적인 귀속 방법이 아니라 조정 계층입니다.
• 여전히 SKAN과 확률론의 기본적인 상충 관계를 계승하고 있습니다.

SSOT는 선수가 골을 넣는 것이 아니라, 보도의 일관성을 유지하는 심판이라고 생각하세요.

MMP가 SSOT를 처리하는 방법

SKAN이 등장하자 마케터들은 갑자기 두 세트의 숫자: SKAN의 지연된 포스트백과 MMP의 모델링된 보고서. 혼란의 신호.

이 문제를 해결하기 위해 MMP는 통합 보고 도구를 개발했습니다. 기본적으로 이는 SKAN을 자체 데이터와 병합하는 방법입니다. '중복 제거' (혹은 그들이 말하듯이 '중복 제거') 하나의 숫자만 보이도록 합니다.

대형업체들이 이를 수행하는 방식은 다음과 같습니다.

Aarki의 테이크

이러한 도구는 제정신 상태를 보고하는 데 유용합니다. 두 개의 대시보드가 서로 다른 내용을 보여주는 것을 원하는 사람은 아무도 없습니다. 하지만 다음 사항을 기억하세요.

• SSOT는 다음과 같습니다. 보고 일관성새로운 귀속 방법은 아닙니다.
• 이는 여전히 SKAN의 지연 및 임계값을 상속받습니다.
• 가장 깨끗하고 미래에 대비할 수 있는 경로는 여전히 SKAN 자체에서 실행.

SSOT는 보고 범프를 부드럽게 할 수 있지만 최적화 전략은 여전히 원하는지 여부에 따라 달라집니다. 깨끗한 데이터(SKAN), 더 빠른 읽기(확률적), 또는 병합된 뷰(SSOT).

선택 방법: 실용적인 프레임워크

광고주마다 필요한 설정이 다릅니다. 간단하게 생각해 보면 다음과 같습니다.

• 엄격한 사기 방지 규정? → SKAN만 사용하세요. Apple이 신호를 관리하기 때문에 사기성 설치는 표시되지 않습니다.
• 느슨한 사기 규정, 거래량이 필요할까? → 확장을 위해 SSOT(PB + SKAN 하이브리드)를 사용합니다.
• ATT 옵트인이 낮습니까? → SKAN은 의미 있는 도달을 위한 기본 경로입니다.
• ATT에서 동의한 사용자를 대상으로 리마케팅을 실행하시나요? → 최상위에 확률적 리타겟팅을 적용합니다.

SKAN 캠페인에서 기대할 수 있는 것

마케터들은 종종 다음과 같은 질문을 합니다. "처음 2주 동안은 무슨 일이 일어나나요?"

• 1일차~5일차 → 포스트백은 단 한 번만 가능하며, 설치 데이터도 제한적입니다.
• 7일차~14일차 → 지연된 보고서가 조금씩 들어오기 시작합니다. CPI와 ROAS가 안정화됩니다.
• 최적화가 시작됩니다 → 전환 가치(설치 → 장바구니 담기 → 구매)는 개인정보 보호 임계값이 충족되면 적용됩니다.

전문가 팁: 3일차에 SKAN 캠페인을 당황해서 멈추지 마세요. 임계값을 넘어 실제 성과를 낼 수 있도록 하루에 $500~$1,000의 활주로를 제공하세요.

Aarki의 생각: 균형 잡히고, 맹목적이지 않음

Aarki에서는 모든 상황에 맞는 획일적인 접근 방식을 강요하지 않습니다. 다음과 같은 솔루션을 제공합니다.

• SKAN 4.0+ 전체 지원 → 여러 개의 포스트백, 대략적인 값 + 세부적인 값, 캠페인 계층 구조.
• 유연한 프레임워크 → 사기 규칙과 보고 목표에 따라 SKAN 전용, 확률적 또는 SSOT를 선택할 수 있습니다.
• 검증된 통합 → AppsFlyer, Adjust, Singular는 이미 검증되었습니다.
• 활성화 도구 → 벤치마크, 의사결정 트리, 사기 영향 분석을 통해 설정을 안내합니다.

Aarki는 SKAN을 지원하며, 개인 정보 보호 중심의 UA와 실시간 분석을 통해 현재와 미래를 확장합니다.

iOS 공급(현재 95~98%)의 대부분은 이미 SKAN을 통해 운영됩니다. 즉, 광고주는 SKAN을 준수하더라도 규모를 잃지 않습니다. 진정한 과제는 캠페인을 설정하고 최적화하는 방식입니다.

Aarki는 SKAN 4.0 이상을 중심으로 프레임워크를 다시 구축했습니다.

• 네이티브 포스트백 수집 해킹 없이 Apple의 지연되고 익명화된 데이터를 처리하는 것입니다.
• 전환 가치 유연성 따라서 스키마는 세 개의 SKAN 포스트백 모두에서 올바른 이벤트를 추적할 수 있습니다.
• 캠페인 계층 지원 개인정보 보호 한계에 너무 일찍 도달하지 않고도 구성하고 최적화할 수 있습니다.

그것을 다음과 같이 레이어링합니다. 균형 잡힌 접근 방식 사용자 확보(UA) 그리고 리타게팅(RT)두 광고 모두 Apple의 개인정보 보호 규칙에 따라 실행되도록 구축되었으며, 광고주는 규정 준수를 저해하지 않고도 확장성을 확보할 수 있습니다.

목표는 팀에게 다음을 제공하는 것입니다. 선택: SKAN은 명확한 보고를 제공하고, SSOT는 볼륨이 우선순위인 경우, 그리고 ATT 동의가 허용되는 경우 확률적 리마케팅을 제공합니다.

미래 전망: SKAN 5.0 및 개인 정보 보호 샌드박스

Apple의 SKAN 5.0은 다음을 약속합니다.

• 더 빠른 포스트백 (일 대신 시간).
• 내장된 증분성 (마침내, 향상을 측정하는 방법이 생겼습니다).
• 리타게팅 지원 (개인정보 보호 리마케팅)
  

안드로이드에서는 개인정보 보호 샌드박스 자체적으로 집계된 개인정보 보호 중심 측정 방식을 도입할 예정입니다. 다시 말해, 개인정보 보호의 물결은 잦아들지 않고 오히려 더 거세지고 있습니다.

테이크어웨이

• 스칸 = 깔끔하고, 결정론적이며, 개인정보보호를 준수합니다.
• 확률론적 = 빠르고 방향성이 있지만 정책에 민감함.
• SSOT = 조정된 보고이지 자체적인 방법이 아닙니다.

당신은 할 필요가 없습니다 사랑 SKAN. 하지만 감수해야 할 부분이 있습니다. SKAN 플레이북을 일찍 구축할수록 SKAN 5.0과 개인정보 보호 샌드박스가 기본 환경이 될 때 전환이 더 쉬워질 것입니다.

개인정보 보호 규칙은 사라지지 않지만, 성장은 가능합니다. SKAN, 확률적, SSOT 등 어떤 방식이든 저희와 함께라면 성장으로 이어질 수 있습니다. 당신의 우위를 주장하세요.