리타게팅이란 무엇이며 왜 중요한가요?

지난 5년 동안 모바일 플랫폼의 중요성은 기하급수적으로 높아졌으며, 사람들은 밤낮으로 휴대폰과 앱을 통해 플랫폼에 참여하고 있습니다. 초기에는 앱 마케팅의 성공을 광고 클릭 수로 측정했지만, 시간이 지나며 앱을 설치한 사용자 수에 집중하게 되었습니다. 이제는 인게이지먼트가 부각되고 있으며, 가치 있는 사용자를 유지하는 것이 모바일 앱 생태계에서의 주요 성공 지표가 되었습니다.

이렇게 끊임없이 변화하는 판도에 어떻게 대처할 수 있을까요? 가장 먼저 섭렵할 전략은 리타겟팅입니다.

리타겟팅이란?

리타겟팅은 앱 마케터가 기존 앱 사용자를 최대한 활용할 수 있게 해줍니다. 이를 이용하면 활성 사용자가 앱 내에서 전환하거나 새로운 참여를 하도록 유도할 수 있고, 이탈하는 것을 방지할 수 있습니다. 그냥 무작정 새 사용자를 찾는 대신, 기존의 평생 가치(LTV)가 높은 사용자와 비슷한 사용자를 유입하는 데 자원을 투자할 수 있는 것입니다. 이는 모바일 앱 마케팅의 광고 지출 대비 수익률(ROAS)을 올리는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 모바일 리타겟팅 전략의 목표에는 앱의 이전 사용자가 다시 활성 사용자가 될 수 있도록 유도하는 것도 있습니다. 한동안 앱을 열지 않았거나 앱의 설치를 제거한 과거의 활성 사용자들을 다시 이용률이 높은 사용자로 전환하는 것이 목표입니다.

Aarki에서는 리타겟팅의 다섯 중요 요소로 오디언스, 크리에이티브, 머신 러닝 모델, 증분 리프트 테스트, 매치율을 꼽습니다.

빠른 링크:

1. 오디언스 
   
2. 크리에이티브
3. 머신 러닝 모델
4. 증분 리프트 테스트
5. 매치율

오디언스

타겟 오디언스의 신뢰를 다시 일으키고 사용자들과의 관계를 더욱 돈독하게 하기 위한 방법으로 리타겟팅 캠페인을 진행할 수 있습니다. 첫 단계는 리타겟팅할 오디언스에 대해 알아보는 것입니다. 오디언스 데이터는 캠페인의 중추로서 잘 맞는 타겟에 최종 상품(크리에이티브 광고)을 전달할 수 있게 해줍니다. 오디언스를 더 알면 알수록, 그 관심사를 더 잘 이해하여 전환율을 올릴 가능성을 높이게 되는 것입니다.

오디언스 데이터는 사용자의 소비 수준, 앱을 마지막으로 연 이후의 일수, 장바구니에 담은 품목, 최근 제품 조회, 특별 할인 채택률 등의 정보를 포함합니다. Aarki는 오디언스 데이터를 활용하여 사용자를 이해하고 사용자의 다양한 유형과 필요에 따라 세분화합니다.

리타겟팅 오디언스 리스트 생성

리타겟팅 클릭의 결과는 간단합니다. 사용자가 앱의 설치를 제거한 상태라면 앱 스토어로 리디렉팅하고, 앱이 아직 기기 안에 설치된 상태라면 앱을 실행합니다. 이러한 결과를 내기 위해 가장 중요한 것은 리타겟팅 오디언스 리스트와 세그먼트를 생성하는 것입니다.

리타겟팅 오디언스 리스트를 생성하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

• 광고주가 전송하는 (설치, 실행, 수익 발생 이벤트 등) 포스트백을 이용해 사용자 목록 생성
  • 광고주가 사용자 행동을 파악하기 위한 비속성 데이터의 활용을 허용
  • Aarki는 실행 이벤트를 이용해 지난 X일 동안 비활성 상태인 사용자를 포함하는 사용자 리스트를 구축하고, 각 사용자 리스트당 다른 타겟을 설정합니다.
  • 포스트백을 사용할 수 있다는 전제하에 광고주가 사용자 리스트 구축 기준을 제공할 수도 있습니다.

• Aarki에서는 광고주가 내부적으로 또는 데이터 관리 플랫폼(DMP)에서 쉽게 사용자 리스트를 생성하여 Aarki와 공유할 수 있습니다.
  • Aarki는 오디언스 API를 통해 세그먼트를 전달 받습니다.
  • Aarki는 mParticle과 온전히 통합되어 오디언스 세그먼트를 전달 받을 수 있습니다.
  • Aarki는 클라우드나 이메일을 통해 리타겟팅 세그먼트를 전달 받을 수 있습니다.
  • MMP의 오디언스 빌더로 생성된 세그먼트는 Aarki와 공유할 수 있습니다.

API 통합을 통해 완전 자동화된 데이터 전송 프로세스 덕분에 신규 사용자 인게이지먼트에 기반해 세그먼트를 업데이트하여 오디언스를 역동적으로 만들 수 있습니다. 더이상 수동으로 .csv 파일을 업데이트할 필요 없이, 향상된 기술을 누리면 되는 것입니다.

세그먼트와 특정 타겟팅 그룹 식별

리타겟팅 오디언스 리스트를 확보했다면, 이제는 수익성이 좋은 세그먼트를 골라내기 위해 타겟 오디언스 데이터를 어떻게 잘라낼지 결정해야 합니다. 적절한 세분화 전략을 선택하는 것은 앱 마케팅 캠페인의 성공이 달린 중요한 요소입니다. 그런데, 타겟으로 정할 세그먼트를 제대로 고르려면 어떻게 해야 할까요?

사용자 행동 데이터를 가능한 한 많이 공유할수록 오디언스 세그먼트를 분석하고 식별하는 게 용이해집니다. 제공된 데이터를 기반으로, Aarki의 수준 높은 전문성을 활용하여 귀사의 데이터 모델을 구현해 가장 효과적인 타겟 세그먼트를 제안해드립니다.

예를 들어, 광고주가 휴면 일수와 소비 수준이라는 두 가지 데이터를 공유할 경우, 첫 번째 벤 다이어그램에서 보여지듯이 이 데이터를 교차하여 참여도가 중간인 비활성 사용자 세그먼트를 파악할 수 있습니다. 다른 데이터를 추가하면 더 구체적인 세그먼트를 식별하여 지출을 늘리고 앱에 더 오래 참여할 가능성이 높은 사용자를 타겟하는 데 활용할 수 있게 됩니다.

비구매 사용자든 VIP 사용자든, 사용자들이 지속적으로 앱을 사용하고 참여하게 만드는 것은 끝이 없는 과제입니다. 따라서, 사용자의 마음을 사로잡으려면 그들을 진정으로 이해하고, 그들의 행동을 예측하고, 맞춤형 메시지를 생성하는 것이 중요합니다. 그렇기 때문에 세그먼트가 많으면 캠페인 실적을 향상하고 광고수익률을 높이는 데 도움이 되는 것입니다.

효과적인 오디언스 리타겟팅 방식

리타겟팅 캠페인은 진행 방식에 따라 효과가 달라집니다. 아래는 효과적인 오디언스 리타겟팅과 캠페인 효과 증대와 성공적으로 성장을 촉진하는 요령을 몇 가지 정리한 것입니다.

• 리타겟팅의 대상을 휴면 사용자에 국한하지 말 것 - 대부분 광고주는 플레이를 멈추거나 앱의 설치를 제거한 사용자를 다시 확보하기 위해 리타겟팅을 사용합니다. 하지만, 사용자가 휴면에 들어갈 때까지 기다릴 것 없이, 아예 그런 상황을 방지하는 데 리타겟팅을 활용할 수도 있습니다. 리텐션과 구매와 같은 여러 인게이지먼트 데이터 수치를 이용하면 이탈 가능성이 있는 사용자를 파악할 수 있습니다.
  활성 사용자를 리타겟팅하여 가입, 구매, 특정 레벨 플레이, 앱의 새로운 기능 이용 등과 같이 앱에 다시 참여하거나 특정 새로운 행동을 수행하도록 유도할 수도 있습니다. 이는 사용자 인게이지먼트를 올리는 데 도움이 됩니다.
• 적절한 휴면 기간 선택 - 고려가 필요한 중요한 요인 중 하나는 휴면 기간입니다. 이는 사용자가 얼마 동안 앱을 사용하지 않았는지를 나타냅니다. 적정 휴면 기간은 앱의 분류와 광고주가 원하는 사용자 행동에 따라 다릅니다. 예를 들어 소셜 카지노 카테고리에서는 최소한 2일의 휴면 기간을 채택하는 반면, 캐주얼 앱의 경우에는 최소한 7일을 선택합니다.
• 클러스터화 고려 - 성과는 사용자 집단을 어떻게 나누냐에 따라서도 달라질 수 있습니다. 클러스터 생성은 최적화와 데이터 분석에 모두 도움이 됩니다. 이를 이용하면 리타겟팅 캠페인에서 증분 리프트가 나오지 않는 이유나 어떤 부분이 성과 부진을 초래하는지 알 수 있습니다.
  
  

크리에이티브

리타겟팅의 또 다른 주축은 적절한 크리에이티브의 생성입니다. 모든 효과적인 캠페인의 초석이며, 사용자가 광고 메시지를 기억하고 행동으로 이어지게 만드는 요인이지요.

리타겟팅 캠페인에서 가장 효과적인 전략은 맞춤화이기에, Aarki는 인터랙티브 요소가 풍부한 맞춤형 크리에이티브를 생성하는 데 데이터를 활용하여 앱 마케터의 리타겟팅 목표 달성을 돕습니다.

오디언스 데이터를 확보하고 나면 사용자를 더 잘 이해하고 적절한 광고를 제공하기 위해 분석팀이 관련 세그먼트와 타겟팅 그룹을 파악합니다. 그런 다음, 타겟 그룹의 사용자 행동에 기반해 크리에이티브 그룹을 구상하고 광고에 특정 크리에이티브 전략을 적용합니다.

비 게임 크리에이티브 그룹과 전략

사용자의 다양한 소비 수준을 이용해 크리에이티브 전략을 정할 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.

• 비구매 사용자 - 사용자에게 앱의 핵심 기능 상기
• 낮은 구매 사용자 - 결제 수단 등 자주 사용되지 않는 앱 기능 홍보
• 높은 구매 사용자 - 마일리지 보너스나 비공개 세일 행사 등 특별 할인 혜택 광고

다음과 같은 비 게임 앱용 기타 크리에이티브 전략을 시도할 수도 있습니다.

1. 특별 할인 혜택 제공 - 특별한 명절이나 급여일은 사용자들에게 특별 할인 혜택을 제공하기 알맞은 기회입니다. 사용자가 찜해놓은 품목이나 최근에 조회한 상품에 사용할 수 있는 할인 쿠폰을 제공하는 것도 좋습니다.
2. 찜 목록 업데이트 - 찜해놓은 품목이 세일 대상이 되거나, 재고가 들어오거나, 매진이 임박하면 알림을 보낼 수 있습니다.
3. 기타 결제 수단 채택 - 다양한 결제 수단을 지원하면 사용자가 구매를 완료하는 게 수월해집니다.
4. 신기능 강조 - 타겟 사용자가 그동안 경험하지 못한 앱의 요소를 부각합니다. 뭔가 재미있는 것이 기다리고 있다는 느낌을 주는 것입니다.
5. 마일리지 할인 혜택 제공 - 참여도가 높은 사용자에게 마일리지 할인을 제공해 특별 대우를 받고 있다는 인상을 주어 계속 참여하도록 유도합니다.
6. 스토어의 신규 브랜드 노출 - 사용자가 놓치고 지나가지 않도록 최신 브랜드와 기타 새로운 상품을 사용자에게 노출합니다.

게임 크리에이티브 그룹과 전략

게임 앱의 경우, 사용자가 마지막으로 앱을 연 이후의 일수, 도달한 레벨, 소비 수준 등의 데이터에 기반해 타겟 그룹이 정해집니다. 이러한 정보를 활용하여 세세한 맞춤화 전략을 구상할 수 있습니다. 다음은 그 예입니다.

• 게임의 신규 사용자 - 사용자가 게임에서 아직 경험하지 못한 부분 보여주기
• 초반에 게임 플레이를 멈춘 사용자 - 사용자의 최고 기록을 깨거나 더 어려운 레벨을 깨도록 유도
• 플레이를 계속하는 데 필요한 무료 하트를 다 쓴 사용자 - 무료 에너지/하트, 부스터, 파워업 등을 더 구할 방법 제시

다음은 그동안 진행해온 다변량 테스트와 크리에이티브 반복에서 성공적인 결과를 낸 기타 크리에이티브 요령입니다.

1. 사용자에게 앱의 새로운 점 보여주기 - 앱의 최신 레벨, 테마, 퀘스트, 캐릭터, 게임플레이 전략 등을 제시하여 사용자의 흥미를 지속적으로 유발합니다. 이는 장기 또는 고레벨 플레이어의 참여를 유지하는 데 효과가 좋습니다. 휴면 사용자에게 게임의 진행을 보여주는 것 역시 플레이어의 흥미를 유지하는 데 도움이 됩니다.
2. 게임플레이 부스터 활용 - 게임플레이 부스터는 사용자의 게임 경험을 향상합니다. 게임 내 특별 재화나 부스터를 사용하면 퀘스트 완료에 도움이 되거나 레벨 진행을 더 빠르게 할 수 있다는 것을 보여주는 것 역시 꾸준히 좋은 결과를 냅니다.
3. 일일 게임 보너스 제공 - (연속 출석 보상 등) 일일 보상이나 (아이템/부스터/재화 등을 무작위로 제공하는) 일일 룰렛의 형태를 취할 수 있습니다. 일일 보너스를 받기 위해 더 자주 접속하도록 유도하므로 앱을 자주 열지 않는 플레이어에게 효과가 좋습니다.
4. 게임 이벤트 생성 - 신규 플레이어가 쉽게 접근할 수 있는 이벤트가 있으면 게임을 더 자주 플레이하고 게임 내 아이템과 부스터를 구매하도록 유도할 수 있습니다. 참가 요건이 까다로운 이벤트의 경우 장기 및 소비 사용자의 경쟁을 부추겨 ROI(투자 수익률)를 올릴 수 있습니다.
5. 공감을 형성하는 게임 캐릭터 생성 - 게임의 캐릭터에게 유대를 느끼면 휴면 사용자가 앱을 다시 열고 플레이를 재개할 가능성이 높아집니다. 광고에서 인상적인 게임 캐릭터를 노출하면 클릭률을 현저히 올릴 수 있습니다. 캐릭터를 잘 구상하고 캐릭터에 어울리는 크리에이티브 요소를 성공적으로 수행하는 것이 매우 중요합니다.
6. 팁과 요령으로 사용자 돕기 - 레벨 클리어에 도움이 되는 팁과 요령을 보여주거나 부스터를 강조하여 사용자의 복귀를 유도합니다.
7. 접해보지 않은 게임 요소 보여주기 - 사용자가 너무 일찍 게임을 그만둬서 아직 접해보지 못했을 만한 신나는 게임 요소를 부각하여 사용자들에게 앱의 가장 재미있는 부분은 아직 구경도 못 했다는 것을 알려줍니다.
8. 플레이어의 감정에 호소 - '그립습니다, 돌아와주세요' 류의 메시지를 활용해 오디언스를 소중하게 여긴다는 점을 부각하고 플레이어에게 충성한다는 인상을 줍니다.

구체적인 개별 분야 시장의 크리에이티브 전략에 대해서는 아래에서 더 확인할 수 있습니다.

사례 연구: 사용자의 설치 후 데이터를 이용한 크리에이티브 전략

참여도를 기반으로 한 세그먼트에 따라 각기 다른 메시지 사용

캠페인을 효과적으로 구축하는 방법은 사용자를 참여 수준에 따라 나누고 각 세그먼트에 맞춰 크리에이티브를 생산하는 것입니다. 예를 들어 참여도가 높은 사용자는 게임의 새로운 기능에 초점을 맞춘 광고 크리에이티브에 반응하고, 참여도가 낮은 사용자는 무료 아이템이나 일일 보상을 받는 방법을 다시 짚어주는 광고 크리에이티브에 반응합니다.

퍼즐 게임 캠페인에서는 7일 휴면 사용자를 타겟으로 지정했으며, 이러한 사용자를 평생 구매 가치에 따라 6개의 타겟팅 그룹으로 분류했습니다. 그리고 각 타겟팅 그룹에서 맞춤형이 아닌 크리에이티브 1개와 맞춤형 크리에이티브 1개를 진행해보았습니다. 맞춤형이 아닌 크리에이티브는 모든 타겟팅 그룹에서 동일한 것을 사용하였고, 맞춤형 크리에이티브는 타겟팅 그룹별로 달랐습니다. 이 참여 수준 전략 덕분에 Aarki는 재활성화당 비용을 6% 절감하고 ROI를 54% 높일 수 있었습니다.

사용자 수준 속성을 기준으로 각기 다른 메시지 사용

타겟 오디언스에게 도달하기 위한 맞춤형 형식은 사용자별로 사용자 수준 속성을 크리에이티브에 포함하는 다이내믹 크리에이티브를 사용하는 것입니다. 이 경우 게임 앱에서 고려할 만한 속성은 최고 달성 레벨, 남은 코인 또는 부스터이며 전자상거래 앱에서는 마지막으로 검색한 상품이나 마지막으로 구매한 상품 등을 고려해야 합니다. Aarki는 이러한 설치 후 데이터를 통해 광고 제공 시간에 개별 사용자에게 맞게 메시지를 동적으로 최적화한 광고를 생성합니다.

이러한 전략은 대부분 전자상거래 앱에서 사용되지만, Aarki는 이러한 전략이 게임 앱에도 성공적으로 적용된다는 것을 발견했습니다. 이러한 크리에이티브 전략 유형은 참여도가 높은 사용자에게 가장 효과적이기도 합니다. 고도의 맞춤형 크리에이티브 광고는 사용자에게 부정적인 효과를 줄 수도 있으므로 광고에 포함할 올바른 데이터를 선택하는 것이 매우 중요하다는 점을 유의하시기 바랍니다. 테스트를 절대 잊지 마세요!

이 캠페인은 휴면 사용자를 타겟으로 하였으며 구매 참여도를 기준으로 그룹을 나눴습니다. 사용자 수준 속성을 사용한 결과 ROI를 53% 늘리고 재활성화당 비용을 17% 개선했습니다.

머신 러닝 모델

캠페인을 제대로 운영하지 않으면 아무리 훌륭한 광고 크리에이티브도 소용이 없습니다. Aarki는 (휴면 전에 수집된) 인앱 활동 데이터를 활용해 사용자 전환과 참여 후 활동을 예측해 맞춤식 리타겟팅 모델을 구축합니다. 그리고, 구체적으로 최고의 결과를 내기 위한 리타겟팅 캠페인에 맞춰 입찰 모델을 트레이닝합니다. 이렇게 고도로 특정된 모델은 향상된 최적화로 이어집니다. 광고주는 자동으로 학습하고 개선되는 머신 러닝 시스템을 통해 모든 면에서 최적화와 타겟팅을 자동화할 수 있는 것입니다. 맞춤형 모델은 사용자당/노출당 입찰 최적화와 크리에이티브 선택과 결합하여 적절한 가격에 최고의 광고를 표시하도록 합니다.

휴면 사용자를 리타겟팅할 때, Aarki는 다음의 모델을 고려합니다.

• 사용자 응답 및 인앱 행동 예측 - 이 모델은 특정 크리에이티브뿐만 아니라 설치 후 인앱 행동에 대한 사용자 응답(예: 리텐션, 가입, 구매)을 모두 실시간으로 예측합니다. 이러한 예측은 최적의 입찰을 계산하는 데에 사용되어 광고주에게 도달을 최대화하는 KPI를 제공합니다.
• 세그먼트 멤버십 - 휴면 이전의 사용자 활동이 있는 세그먼트를 예측에 활용하는 모델입니다.
• 클러스터 카테고리 - 신경망 자동 인코더가 있는 앱 임베드를 활용하고 자동화된 분류 발견으로 클러스터를 생성하는 모델입니다.

증분 리프트 테스트

선택한 리타겟팅 전략이 ROI에 미치는 영향력을 보려면 증분 리프트 테스트를 실행하면 됩니다. Aarki는 오디언스를 실험군과 대조군의 두 타겟팅 그룹으로 나눕니다. 고객이 사용하기를 원하는 증분 리프트 테스트에 따라 대조군에는 플라시보 광고를 보여주거나 아예 광고를 보여주지 않습니다. 실험군에는 실제 캠페인을 보여줍니다. 두 그룹의 결과를 비교함으로써 캠페인의 리프트를 산출하는 것입니다.

데이터 내 경쟁과 분할을 방지하기 위해 측정되는 타겟팅 그룹을 단 하나의 파트너만 사용해 테스트를 진행합니다. 또한, 다른 파트너를 통해 이미 재활성화된 사용자를 리타겟팅하지 않도록 동적으로 활성 사용자를 배제하는 것이 좋습니다.

광고주에 따라 누가 가장 좋은 성과를 낼지 알아보기 위해 각기 다른 파트너와의 증분 리프트 테스트를 동시에 진행하기도 합니다. 아래는 그런 경우에 Aarki에서 추천하는 세팅법입니다.

• 모든 파트너의 대조군이 같아야 합니다.
• 타겟팅 그룹이 파트너별로 균등하게 나뉘어야 합니다.
• W 증분 리프트를 평가할 때, 파트너별 타겟팅 그룹과 대조군을 비교하는 게 아니라 타겟팅 그룹 전체의 성과를 봐야 합니다.
• 어느 파트너가 더 좋은 성과를 내는지 알려면 증분 ROI/ROAS가 아니라 투자 수익률 또는 광고 지출 대비 수익률을 봐야 합니다.

각 파트너는 테스트에 포함되는 다른 파트너의 데이터를 볼 수 없기 때문에, 타겟팅 그룹 전체의 증분 리프트는 광고주만이 측정하고 분석과 계산을 진행할 수 있습니다.

매치율

매치율을 보면 정의된 타겟 사용자에게 최대한 많이 도달할 가능성을 확인할 수 있습니다. Aarki는 입찰자를 통해 매치율을 극대화하며, 인벤토리 공급과 방대한 크리에이티브 포맷을 통해 광고주의 도달 범위를 넓힙니다. 광고주는 iOS용 캠페인 진행을 위한 기준으로 매치율을 모니터링합니다.

리타겟팅의 효과를 더 향상하는 추가 요령 2가지

1. 빈도 상한 활용 - 특정 기간에 한 사용자가 보게 되는 최대 노출 수를 제한함으로써 타겟 오디언스가 광고에 피로해지는 것을 방지합니다.
2. 전환 퍼넬 최적화 - 순차 광고를 통해 앱과 타겟 오디언스 사이에 더욱 깊은 연결을 형성합니다. 사용자가 여러 기기에서 순차적으로 표시되며 서로 이어지는 광고 스토리를 '경험'하게 하는 것입니다. 사용자가 전환 퍼넬을 통과하면서 서로 연관된 메시지를 보게 합니다.

결론

Aarki는 다양한 앱 카테고리에서 성공적인 리타겟팅 캠페인을 진행해왔습니다. Aarki의 성공 도식은 간단합니다. 바로 머신 러닝, 참여를 유발하는 크리에이티브, 프로그래매틱의 세 가지 주춧돌이 서로 어우러져 모든 면에서 성과를 추진하는 것입니다.

• 머신 러닝 - Aarki의 데이터 과학자들은 독점 머신 러닝을 활용해 사용자가 광고에 어떻게 참여하며, 사용자의 참여가 앱 안에서의 행동과 얼마나 상관관계가 있는지를 분석합니다. 이를 통해 Aarki는 꾸준히 광고수익률에 최적화된, 성공적인 리타겟팅을 위한 캠페인을 진행합니다.
• 참여를 유발하는 크리에이티브 - 크리에이티브 전략에는 매치율을 증가하기 위해 더 다양한 크리에이티브 유형을 활용하고, 오디언스 속성에 기반해 크리에이티브를 생산하는 것이 포함됩니다. Aarki는 크리에이티브의 맞춤화와 현지화 등의 전략을 활용해 광고 인게이지먼트를 증대합니다.
• 프로그래매틱 스케일 - 세계 주요 프로그래매틱/RTB 거래소와의 통합과 지구 곳곳에 있는 다섯 개의 데이터 센터를 통해, 클라이언트의 캠페인에 필요한 고품질의 인벤토리를 규모에 맞게 제공할 수 있습니다.

Apple의 개인정보 보호정책 변경이 리타겟팅에 미치는 영향

2021년은 광고주들에게 큰 변화가 가득한 해였습니다. 한때 매체의 인앱 광고 구매의 중심에는 광고 식별자(IDFA)가 있었지만, Apple의 개인정보 보호정책이 변경되면서, 특히 iOS 14.5가 출시되면서 상황이 바뀌었습니다. 따라서, 이제는 광고주가 사용자를 추적하거나 사용자 기기의 광고 식별자에 접근하려면 앱 추적 투명성(ATT) 프레임워크를 통해 사용자의 허가를 받아야 합니다. 이 변화는 리타겟팅 캠페인에 어떤 영향을 미칠까요?

이제 사용자의 개인정보를 보호하기 위해 사용자 데이터가 더 지연되고 익명화되기는 하지만, 구매 모델을 최적화하는 방법의 본질은 바뀌지 않습니다. 구매 파트너는 전환값을 인앱 이벤트로 복호화하고, 모델을 트레이닝 및 배치하여 이러한 이벤트를 최적화할 수 있습니다.

캠페인 최적화와 모델을 위한 데이터는 모바일 측정 파트너(MMP)에게서도 얻을 수 있습니다. 데이터의 규모와 유용성은 앱 캠페인마다 다를 수 있고(편향도 보정해야 하지만), 사용자의 필수 동의를 수반하며 정책을 준수하는 포스트백은 풍부한 최적화 데이터를 제공할 수 있습니다.

이 변경 사항에 관한 의문에 대한 자세한 답변은 Aarki 팀원들과의 인터뷰를 수록한 다수의 글에서 확인할 수 있습니다.

Aarki와 파트너십을 체결하는 이유

Aarki는 100% 실시간 입찰(RTB) 수요측 플랫폼(DSP)입니다. Aarki는 머신 러닝, 데이터, 방대한 고객 도달 범위를 이용해 고객사가 성장하고 모바일 사용자의 재참여를 유도하는 것을 돕습니다. Aarki는 네이티브, 동영상, 인터랙티브, 플레이어블, 전면 광고 등 다양한 광고 형식을 활용해 수많은 리타겟팅 캠페인을 진행해왔습니다. Aarki의 데이터 과학자들은 풍부한 오디언스 데이터베이스와 사용자 인게이지먼트 데이터를 활용하고 탄탄한 머신 러닝 알고리즘을 사용해 비슷한 관심사를 가지며 앱에 참여하고 소비할 가능성이 높은 오디언스를 찾아냅니다. 이 덕분에 Aarki는 앱 마케터의 리타겟팅 목표가 무엇이든 상관없이 꾸준히 훌륭한 앱 마케팅 성과를 내왔습니다.

리타겟팅 캠페인을 진행할 의향이 있으신가요? 여기에서 문의하여 직접 결과를 확인해보세요.