220715 AIPM과정 D096
대구 AI 스쿨 시작한지 96일차

💻 Study Progress

Attribution
Touchpoint와 Conversion을 수집하고 이들을 정해진 규칙에 따라 연결(귀속) 시키는 것으로, 이를 통해 한정된 마케팅 리소스를 가장 효과적인 채널, 캠페인에 집중하여 투자
Touchpoint
제품이나 서비스가 소비자와 만나는 접점이며, 특히 Attribution에선 전환(Conversion)을 유도하기 위한 기업, 브랜드, 서비스의 마케팅 활동들
웹&앱 환경에서 소비자들에게 가장 큰영향을 줄 수 있는 감각은 시각이며 디지털 디바이스를 통해 전달되는 시각적인 요소에 반응하는 방법은 Click과 Impression
수집 방법
직접 수집
Tracker의 Tracking Link로 수집
간접 수집
Self-Attribution Network(SAN) 매체의 Attribution API를 통해 수집
Facebook, Google 등
Conversion
Conversion이란 마케팅의 대상이 되는 제품 및 서비스 내의 Outcome. 구매를 비롯하여 구매를 촉진시킬 수 있는 고객의 행동들을 의미
Conversion의 종류
Install 앱 설치
In-app Events
회원가입
관심 상품 등록
장바구니 담기
구매완료
Conversion의 수집
SDK
앱 서비스 내 설치된 트래커 SDK를 통해 수집
회원가입, 구매 완료
Server-to Server
앱 서비스 서버에서 트래커 서버로 전송하여 수집
VIP 멤버십 달성
Web Attribution과 Mobile App Attribution
Web Attribution
특징
Touchpoint와 Conversion이 동일하게 Web이라는 플랫폼에서만 발생하기 때문에 비교적 성과 분석을 하기가 원활함
Query Parameter, Referrer, Cookie등을 활용
브라우저 별로 저장되는 Cookie ID를 사용하여 유저 식별
제약사항
Cookie는 브라우저별로 따로 저장 및 관리되는 데이터이다보니 Cookie를 기반으로 한 ID로 브라우저별로 달라짐
동일한 유저라 할지라도 브라우저별로 다른 유저로 인식
쿠키삭제, 재설정 등으로 인해 Cookie ID 변경이 쉬움
Mobile App Attribution
특징
Web과는 다르게 Touchpoint가 Web과 App에서 발생하며, Conversion은 App에서 발생하기 때문에 더욱 고도화된 기술이 요구됨
특히 앱마켓, 앱스토어라는 큰 장벽이 존재
OS별 Advertising ID를 사용하여 유저 식별
제약사항
ADID 수집 및 광고 활용 OFF (Limit Ad Tracking)
유저에 의해 변경 가능한 ADID
Mobile App Attribution
User Matching
Touchpoint를 발생시킨 유저와 Conversion을 발생시킨 유저를 매칭
동일한 유저의 Web에서의 활동과 App에서의 활동을 하나로 이어서 User Journey를 완성 - Web에서의 Cookie ID와 App에서의 ADID를 Matching
대표적인 User Matching 방법
Android Referrer Matching
Android에서 제공하는 Google Play Install Referrer를 활용하여 광고를 클릭한 유저와 앱을 설치 (최초 실행)한 유저가 동일한 유저라는 것을 매칭하는 방법
방법
Web
광고 클릭
App
Google Play 랜딩
Android 설치 후 최초 실행 시 Install Referrer 값을 수집하여 GAID와 매칭
ADID Matching
구글과 애플의 Advertising ID인 GAID와 IDFA를 통해서 광고를 조회/클릭한 유저와 앱을 설치 (최초실행)한 유저가 동일한 유저라는 것을 매칭하는 방법(안드로이드, iOS 사용자 중 ADID 활용을 허가한 사용자들에 대해서 적용 가능
방법
앱 내 광고 클릭시 Cookie ID와 ADID 수집
Google Play 또는 App Store 랜딩
설치 후 최초 실행 시 Device의 ADID 수집
Fingerprint Matching (80~90%, 확률적인 매칭)
고유하지 않은 값들의 조합(디바이스 정보, IP등)을 통해서 광고를 클릭한 유저와 앱을 설치(최초 실행)한 유저가 동일한 유저라는 것을 확률적으로 매칭하는 방법
Touchpoint를 발생시킨 유저와 Conversion을 발생시킨 유저가 서로 다른 유저이지만 동일한 유저로 Matching될 가능성이 있으며, 잘못된 Matching을 최소화하기 위해 두 Key 값간의 Matching 허용 시간을 타이트하게 활용
방법
앱내 광고 클릭 시 Device 정보 수집
Google Play 또는 App Store 랜딩
설치 후 최초 실행 시 Device 정보 수집
User Journey
동일 유저로부터 발생한 Touchpoint와 Conversion를 시간순으로 정렬
Attribution Model
정해진 규칙, 룰에 따라 Conversion를 Touchpoint에 귀속시킨다
후보 Touchpoints 중 어떤 Touchpoint가 Conversion에 기여했는지 결정하는 방법이나 원칙들을 정의한 것이 Attribution Model
Conversion에 하나의 Touchpoint를 귀속시키는데, Conversion 발생 시점 이전에 가장 마지막으로 발생한 Touchpoint에 귀속. 현재 광고 업계에서는 (Single-touch) Last touch attribution를 보편적으로 사용
기여한 Touchpoint 개수
STA(Single-touch Attribution)
MTA(Multi-touch Attribution)
기여도 분배
First Touch
Last Touch
Linear
그 외 Attribution에 영향을 주는 요소
Lookback Window & Attribution Window

Lookback Window & Attribution Window는 Conversion 발생 전, Touchpoint가 Conversion에 대한 기여를 인정 받을 수 있는 기간
Lookback Window는 Install에 대한 기여를 인정 받을 수 있는 기간
Attribution Window는 In-app Events에 대한 기여를 인정 받을 수 있는 기간
매체 종류 별 특징, Install 이후 서비스 내에서의 고객 여정, 저관여/고관여 제품 등을 고려, Conversion 종류, Touchpoint 종류, User Matching 방법 등에 따라서도 Lookback Window & Attribution Window 값은 달라질 수도 있음

일반적으로 Install은 Click 7일, Impression 1일로 가장 많이 설정하며, In-app Event에 대해서는 종류 및 Industry 별로 상이

우리 서비스의 주요 이벤트가 앱 설치 후 평균적으로 어느 정도의 시간이 지난 후 발생하는지, 앱이 설치된 상태에선 얼마의 주기로 발생하는지 파악하여 적절한 값을 찾아가는 과정이 필요

Fraud
대표적인 Fraud 종류
Click Injection
앱을 설치 후 최초 실행 전 ‘가짜’ 클릭을 삽입하는 Fraud
Click Spamming
무작위로 대량의 클릭을 발생시켜서 Last Click에 들 가능성을 높이는 Fraud
Touchpoint 발생 시점으로부터 Install 시점까지 소요된 시간 분표 데이터를 통해 매체 별, 퍼블리셔 별로 상이한 패턴을 보이는 성과에 대해 Raw Data 레벨의 분석 진행
Advertising ID Reset
봇 등의 자동화 프로그램을 사용하여 특정 액션을 수행하고, 다시 광고 ID를 재설정하고 해당 액션을 반복하는 Fraud