The Hidden Costs of Probabilistic Attribution (and Why SKAN Wins Long-Term)

변화 이해하기: AAK, SKAN 및 iOS 속성

업계에서 Apple Attribution Kit(AAK)으로 흔히 불리는 확률적 어트리뷰션은 기기 신호, 모델링, 그리고 시간 기반 매칭을 활용하여 앱 설치의 출처를 추론합니다. 반면, SKAdNetwork(SKAN)는 기기 ID 없이도 개인 정보 보호 및 집계 방식으로 설치를 어트리뷰션하는 Apple의 기본 프레임워크입니다.

추천 스니펫 친화적인 차이점:

확률적 사용자 확보는 모델링 및 기기 데이터를 사용하여 어떤 광고가 앱 설치로 이어졌는지 추정하는 반면, SKAdNetwork는 기기 식별자를 사용하지 않고 Apple의 개인정보 보호 중심 프레임워크를 통해 설치를 검증합니다. 핵심적인 균형점은 즉시성과 세분성 대 정확성과 규정 준수입니다.

개인정보 보호 규정이 강화되고 Apple의 생태계가 진화함에 따라 모바일 마케터는 속성 방법이 성장, 측정 및 장기 전략에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다.

확률적 귀인이란 무엇이고 왜 인기를 얻었나요?

확률적 귀속은 IP 주소, 장치 유형, OS 버전, 클릭 타이밍 등의 신호를 사용하여 광고 클릭을 앱 설치로 매핑합니다.¹. 다음과 같은 이유로 인기를 얻었습니다.

• 거의 실시간 보고
• 높은 데이터 세분성
• 빠른 최적화 루프

예: 모바일 게임 퍼블리셔가 UA 캠페인을 시작하고 몇 분 만에 전환이 발생하는 것을 확인했습니다. MMP(모바일 마케팅 플랫폼)는 기기 유형 및 소스 앱과 같은 세부적인 인사이트를 제공하여 팀이 신속하게 광고 소재를 테스트할 수 있도록 지원합니다.

하지만 이러한 속도는 비용이 들며, 특히 오늘날의 개인정보 보호가 우선시되는 세상에서는 더욱 그렇습니다.

확률적 귀속의 숨겨진 비용

귀속 데이터가 과장되거나 부정확하면 어떻게 되나요?

확률론적 방법은 결정론적이지 않고 모델링됩니다. 실제로는 유기적이거나 잘못 귀속된 설치를 이중으로 계산하거나 과대 귀속시킬 수 있습니다.².

예: 한 마케터가 광고 캠페인으로 10,000건의 설치를 유도했다고 생각했습니다. 나중에 30%가 유료 캠페인에 잘못 할당된 자연 사용자라는 사실을 알게 되었습니다. 이로 인해 성과 지표가 왜곡되고 예산 배분이 비효율적으로 이루어집니다.

시간이 지남에 따라 이로 인해 잘못된 의사결정, 신뢰할 수 없는 ROAS 예측, 잘못 정렬된 KPI가 발생합니다.

개인정보 보호 변경으로 인해 확률적 귀속이 약화된 방식

iOS 전반에서 ATT가 도입됨에 따라 대부분의 사용자는 추적을 거부합니다. 2024년 중반 기준 전 세계 ATT 옵트인 비율은 약 13.85%에 불과합니다.³. 즉, 확률적 모델에서 사용하는 대부분의 장치 수준 데이터에 더 이상 접근할 수 없습니다.

예: 한 엔터테인먼트 앱이 확률적 어트리뷰션을 사용하여 iOS에서 UA를 실행합니다. 그러나 옵트아웃 및 공유 IP 주소로 인한 신호 손실로 인해 설치 어트리뷰션이 일관되지 않게 되는데, 특히 개인 정보 보호에 민감한 지역에서는 더욱 그렇습니다.

결국 성과 지표는 불안정해지고, UA 팀은 데이터에 대한 신뢰를 잃게 됩니다.

단기적인 이익은 장기적으로 비효율성을 초래할 수 있습니다.

확률적 데이터는 빠르지만, 방향성이 있을 뿐 확정적이지 않은 경우가 많습니다. 과도한 의존은 팀이 부풀려진 지표를 기반으로 캠페인을 조기에 확장하게 만들 수 있습니다.

예: 한 팀은 초기 설치 신호를 활용하여 초기에는 낮은 CPI를 보이는 동영상 광고를 공격적으로 확장합니다. 하지만 실제 구매 데이터가 도착할 무렵에는 LTV가 기준치 미만이고 캠페인 예산이 이미 소진된 상태입니다.

최적화 사각지대는 전략을 오도할 수 있습니다.

확률적 모델은 세부적으로 보일 수 있지만, 실제 사용자 행동을 반영하지 못할 수 있는 추론된 관계에 의존합니다.

예: IP 및 사용자 에이전트 기반 어트리뷰션은 일부 지역에서는 효과적이지만, 통신사가 공유 IP를 사용하는 국가에서는 효과가 없습니다. 대시보드에서는 어트리뷰션이 좋아 보이지만, 설치 후 참여도가 실제 가치와 일치하지 않습니다.⁴.

이런 사각지대는 디버깅에 시간을 낭비하고, 캠페인 결과에 대한 잘못된 확신으로 이어지며, 창의성과 데이터 과학 리소스를 고갈시킵니다.

SKAdNetwork(SKAN)가 장기 측정에 유리한 이유

SKAN은 Apple의 개인 정보 보호 중심 어트리뷰션 프레임워크입니다. 기기 ID 의존성을 제거하고 지연된 포스트백과 집계된 전환 값을 통해 검증된 설치 데이터를 제공합니다.⁵.

몇 가지 한계에도 불구하고 SKAN은 Apple의 개인정보 보호 로드맵에 부합하고 측정 내구성을 보장하므로 iOS 속성의 기반으로 빠르게 자리 잡고 있습니다.

개인 정보 보호가 우선인 생태계에서 SKAN의 이점

• 광고 사기 없음: 설치는 Apple 시스템에서 검증됩니다.
• 미래 지향적: Apple 로드맵에 SKAN 5 및 후속 프레임워크가 포함됨에 따라 SKAN은 사라지지 않을 것입니다.⁶
• 신뢰할 수 있는 LTV 모델링: 적절하게 설계된 전환 가치 스키마를 통해 마케터는 장기적 가치를 나타내는 설치 후 작업을 매핑할 수 있습니다.
  

예: Aarki는 7일 전환 스키마를 사용하여 SKAN 중심 캠페인을 지원합니다. 데이터는 지연되지만, 인사이트는 결정적이며 크리에이티브와 타겟 오디언스를 효과적으로 최적화하는 데 사용됩니다.

그러면 상충관계는 어떨까?

네, SKAN에는 다음과 같은 과제가 있습니다.

• 포스트백이 지연됩니다
• 데이터가 집계되어 사용자 수준의 통찰력이 부족합니다.
• 창의적 수준의 통찰력에는 스키마 계획과 엄격한 테스트가 필요합니다.

하지만 똑똑한 마케터라면 이러한 문제를 관리할 수 있습니다. 예를 들어, Aarki의 통합 크리에이티브 프레임워크와 AI 기반 변형 테스트를 사용하면 SKAN의 제약 조건 내에서도 성과를 최적화할 수 있습니다.⁷.

비교표: 확률적 귀속 vs SKAdNetwork

이것이 모바일 마케터로서 당신에게 의미하는 바

• SKAN을 측정 기반으로 활용하세요: 확률론적 접근은 초기 테스트를 지원할 수 있지만, SKAN은 성능 및 확장성 결정에 대한 진실을 밝히는 계층이어야 합니다.
• 스키마 디자인과 창의적 테스트에 투자하세요: 초기 작업(온보딩, 구매 등)을 전환 가치에 매핑하는 SKAN 친화적인 스키마를 구축합니다.
• Aarki의 개인 정보 보호 우선 DSP 및 AI 프레임워크를 사용하세요: SKAN 규정을 준수하는 방식으로 UA 및 리타겟팅 캠페인을 최적화하기 위해 크리에이티브와 미디어를 통합합니다.

자주 묻는 질문

확률적 귀인이 여전히 도움이 될 수 있을까?

네, 크리에이티브 테스트, 휴면 사용자 리타게팅, ATT 옵트인 비율이 높은 지역 등 제한적인 상황에서는 가능합니다. 예를 들어, 알려진 식별자를 가진 기존 사용자를 대상으로 재참여 캠페인을 진행하는 경우 확률론적 모델을 통해 방향성 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 하지만 개인정보 보호가 제한된 생태계에서는 특히 대규모 사용자 확보의 경우 확률론적 모델이 주요 측정 기준이 되어서는 안 됩니다.

언제 SKAN 기반 측정으로 완전히 전환해야 합니까?

대부분의 광고주는 이미 2024년에 SKAN을 우선시하고 있습니다. 가입률이 20% 미만이거나 확장 가능하고 정책에 맞춰 측정하려는 경우 지금이 SKAN을 우선시할 때입니다.⁸.

SKAN과 확률적 신호를 어떻게 조정합니까?

Aarki와 다른 리더들은 SKAN 데이터가 기준선 역할을 하고 확률적 통찰력이 방향적 보완 역할을 하는 SSOT(Single Source of Truth)라고도 하는 통합 측정 접근 방식을 권장합니다.⁹.

SKAN은 리타겟팅과 앱 내 최적화를 지원합니까?

예, SKAN의 최신 버전과 Apple의 속성 업데이트는 개인 정보를 안전하게 보호하는 동시에 재참여와 더욱 풍부한 설치 후 추적을 지원하도록 발전하고 있습니다.¹⁰.

결론

확률적 어트리뷰션은 한때 속도와 세분성을 제공했습니다. 하지만 오늘날의 iOS 환경에서는 성과 데이터 부풀리기, 규정 준수 위험, 그리고 전략의 불일치 등 숨은 비용이 발생합니다. SKAdNetwork는 세분성은 낮지만, 개인 정보 보호를 준수하는 확정적 측정을 제공합니다.

2026년 이후를 선도할 마케터에게 SKAN은 신뢰할 수 있는 프레임워크입니다. Aarki에서는 SKAN 중심 사고가 이미 크리에이티브, 미디어, 측정 전반에 걸쳐 통합되어 있습니다. 모바일 어트리뷰션의 미래는 모델링이 아닌 검증을 통해 결정됩니다.

1. Reteno 모바일 어트리뷰션 2025 ↩︎
2. Dataseat SKAN과 MMP 측정항목 2024 ↩︎
3. 2024년 단일 ATT 수신율 ↩︎
4. Adjoe 확률적 귀속이 2025년 게임 체인저인 이유 ↩︎
5. SKAdNetwork 2020의 한계 ↩︎
6. Aarki SKAN vs 확률론적 vs SSOT 2025 ↩︎
7. SKAN 2025에서 작동하는 Aarki 5가지 창의적인 전략 ↩︎
8. Dataseat SKAdNetwork 도입 현황 2024 ↩︎
9. Aarki SKAN vs 확률론적 vs SSOT 2025 ↩︎
10. SKAN 2025에서 작동하는 Aarki 5가지 창의적인 전략 ↩︎