앱 광고를 위한 데이터 수집과 측정 기준 알아보기

[플레이디의 광고&마케팅 이야기] 앱 광고를 위한 데이터 수집과 측정 기준 알아보기

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business, technology and people concept - close up of woman hand holding transparent smartphone with chart on screen at office

한국 인터넷진흥원이 발표한 자료에 따르면, 2017년 기준 만 3세 이상 인구의 87.8%가 스마트폰 이용자라고 합니다. 이는 10명 중 9명에 달하는 수준인데요. 우리 주변만 보더라도 스마트폰이 없는 사람은 찾기 힘들 정도로 스마트폰은 우리 일상에 보편화되었습니다.

 

*자료-2017년_인터넷 이용 실태조사_최종 보고서-한국 인터넷진흥원_2018.03.28

 

스마트폰의 보급화로 모바일 광고 점유율은 PC를 넘어선지 오래고, 광고시장 전체에서도 적지 않은 점유율을 나타내고 있습니다. 그중에서도 어플(application)을 홍보하거나 설치를 권장하는 모바일 광고 비중이 높아지고 있는데요. 이는 모바일 앱이 웹에 비해 기업이나 소비자들에게 얻을 수 있는 부분이 더 많기 때문이죠.

 

 

[웹 대비 모바일 앱의 강점]
– 스마트폰에 최적화되어 웹 대비 더 나은 환경을 제공
– 푸시 알림/카메라/GPS/간편결제 등 다양한 추가 기능을 제공
– 포털이나 다른 앱이 아닌, 스마트폰에서 직접 바로 연결 가능
– 웹 대비 충성도 높은 고객 확보 용이

실제로 많은 기업이 충성고객을 확보하기 위해 앱을 만들고, 유저는 웹보다 편리한 앱을 통해 다양한 콘텐츠들을 소비하고 있습니다. 오늘은 앱을 만들고 광고를 할 때 필요한 기본 앱 측정 방식에 대해 설명드리겠습니다. 지금부터 설명하는 모든 데이터는 어트리뷰션 툴(Attribution Tool)인 애드브릭스를 활용한 자료입니다.

 

1. Attribution Tool(3rd Party Tool) : 앱 광고 성과 측정 툴

Attribution과 동사형인 Attribute의 사전적 의미를 찾아보면 다음과 같습니다.

 

<이미지 출처 : 파파고>

원래 어트리뷰션은 ‘~을 ~의 결과로 보다’라는 뜻을 갖고 있는데요. 사전적 의미에서 유추되는 것 처럼 어트리뷰션 툴은 어떤 데이터(New install이나 Re-open 과 같은)를 특정 매체의 결과(기여)로 측정해주는 툴, 다시 말해 성과를 측정하는 툴이라고 보면 이해가 쉽습니다. 물론 분석도 가능합니다.

어트리뷰선 툴은 앱 광고를 진행할 때 꼭 필요한 부분인데요. 여러 광고 매체의 스크립트(앱에서는 SDK라고 합니다.)를 심어 성과를 측정하기도 하지만, 모든 SDK를 설치하면 앱 자체가 느려질 수 있습니다. 이 중에는 성과측정이 불가능한 매체도 있구요.

어트리뷰션 툴은 명확한 기준을 통해 데이터를 측정하고 매체사에 전달하기 때문에 보다 객관적인 성과분석이 가능합니다.

 

2. 측정 방식

일반적으로 앱 데이터 측정 방식은 앱이 구동되는 순간부터 이뤄집니다.

[앱 사용 기본 프로세스]
a. 특정 링크를 클릭
b. 앱을 설치하거나, 오픈
c. 앱 구동
d. 앱에서의 활동

위와 같은 프로세스에서 앱 데이터 측정은 바로 C단계인 ‘앱 구동’부터라 봐주시면 됩니다. 물론, a처럼 특정 링크를 클릭할 때에도 데이터가 기록되기도 합니다. 하지만 앱이 구동됐을 때 비로소 앱 안에 설치된 SDK가 데이터를 수집할 수 있습니다. (Google Play, App store의 활동은 측정 어려움)​

앱을 구동하게 되면 어떤 경로를 통해 앱 설치를 했는지 수집하게 됩니다. 이후 발생하는 유저 활동도 어트리뷰션 툴에 기록을 하고, 대시보드를 통해 마케터에게 정보를 제공하고 매체에 실시간으로 데이터를 전달(포스트 백) 할 수 있게 됩니다.

 

3. 측정 기준(고유 유저 분류 기준)

온라인 마케팅 진행 시 데이터를 측정하는 단계에 있어서 그 ‘기준’은 명확해야 합니다. 빼놓을 수 없는 부분이기도 하구요. 앱 광고 캠페인에서도 유니크(Unique)한 1개의 고유 유저를 스마트폰 기기별로 분류를 하는데 안드로이드(Android)의 경우 ADID, iOS는 IDFA라는 광고 식별자를 두어 분류합니다.

쉽게 말해 ‘가’라는 기기를 통해 특정 매체인 A에서 앱 신규 설치를 진행하게 되면, 가 기기의 신규 설치에 대한 기여는 A매체가 갖게 됩니다. 어트리뷰션 툴에 기록이 된 이상 추후 앱을 삭제하고 B매체를 통해 설치를 하더라도 이는 재설치에 대한 기여로 기록될 뿐, 신규 설치는 여전히 A매체 기여로 남게 되는 것이죠.

그리고 특정 유저가 여러 개의 광고를 접할 때, 우리는 광고에 대한 기여를 어떤 매체에 부여할 것인지에 대해서도 고민해야 합니다. 이는 성과 분석에 있어서 중요한 요소이기도 하죠. 기준은 아래와 같이 3개로 나뉘는데요.​

[성과 인정 기준]
– First attribution – 첫 번째로 클릭된 매체에게 광고 성과 인정
– Linear attribution – 클릭된 모든 매체에게 나누어 광고 성과 인정
– Last attribution – 마지막으로 클릭된 매체에게 광고 성과 인정
<출처: 애드 브릭스>​

앱 광고의 경우 대부분 유저가 마지막에 클릭한 매체에 광고 성과를 인정하는 라스트 어트리뷰션(Last attribution) 모델이 사용되고 있습니다.

 

4. 성과 측정 방식

성과 측정 방식은 구글 레퍼럴(Google referral), ADID/IDFA, 핑거프린트(Fingerprint) 이렇게 총 3가지의 방식이 사용됩니다.

– Google referral

: 구글 레퍼럴 방식은 안드로이드가 제공하는 구글플레이 스토어를 통해 앱이 설치 or 실행되었을 경우 구글플레이가 제공하는 데이터를 통해 경로와 성과를 측정하는 것을 말합니다. 정확도는 상당히 높은 편이나 구글플레이에서 액션이 발생했을 때에만 측정 가능하다는 단점이 있지요. (ios 등 다른 앱 마켓을 통한 것을 측정 불가)

– ADID or IDFA

: 앞서 설명한 모바일 단말기 별 광고 고유 식별자를 통해 측정하는 방식입니다. 구글 레퍼럴과 더불어 정확도가 상당히 높은 편이며, 구글 플레이 외에도 이용할 수 있다는 장점이 있지요. 하지만 매체가 식별값을 제공할 수 없을 때에는 사용이 불가능합니다.

– Fingerprint

: 핑거 프린트는 앞의 두 방식 모두 활용이 불가능할 때만 사용됩니다. 이는 IP 주소, 디바이스 환경 등 사용자의 앱 이용 환경에서 수집이 가능한 정보들을 활용해 추적하는 방식입니다. 하지만 간접 데이터이기에 다소 정확도는 낮은 편 입니다.

 

​5. 광고 성과 인정 기간(Lookback Window)

광고 성과로 인정하는 기간을 설정하는 것도 중요합니다. 앱 광고에서는 이를 ‘룩백 윈도우(Lookback Window)’라고 하는데요. 앱 설치 광고를 진행할 때 링크 클릭과 설치의 간격을 기간으로 판단합니다.

예를 들어, 룩백 윈도우가 7일로 가정했을 때 A 매체 링크를 클릭하고 7일 이내에 앱을 설치했을 경우 이에 대한 기여는 A 매체가 한 것으로 측정하는 것이죠. 만약 기간 이후에 설치가 발생하면 이는 자연 유입(Organic)으로 측정합니다.

지금까지 앱 광고를 집행할 때 기본적으로 알아야 할 내용을 설명드렸습니다. 광고를 시작함에 있어서 데이터가 수집되는 로직을 파악하고 미리 기준을 세우는 것은 매우 중요한 부분인데요. 성공적인 앱 광고를 위해 이러한 부분을 미리 익혀둔다면 분명 도움 되리라 생각됩니다.

이상, No.1 데이터 마케팅 컴퍼니 플레이디였습니다.

 

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플레이디와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.

 

 

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