한국 인터넷 진흥원의 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 확산으로 모바일은 광고 점유율 또한 PC를 넘어선지 오래고, 전체 기준에서도 적지 않은 점유율을 나타내고 있는데요. 그중에서도 특히 모바일 어플(application)을 홍보하거나 설치를 권장하는 광고의 비중이 높아지고 있습니다. 그 이유는 모바일 앱이 웹에 비해 기업이나 소비자에게 많은 장점을 갖고 있기 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 기업들이 앱을 만들어 충성고객을 확보하고자 하고, 유저들은 웹 보다 편리하고 활용성이 다양한 앱을 통해서 콘텐츠 소비를 즐기는데요. 오늘은 앱을 만들고 광고를 할 때 필요한 기본적인 앱 측정 방식에 대해 설명드리겠습니다. 지금부터 설명드리는 데이터들은 모두 Attribution Tool인 애드 브릭스를 통해서 안내드리는 데이터입니다.

Attribution과 동사형인 Attribute의 사전적 의미를 찾아보면 다음과 같습니다.

<이미지 출처 : 파파고>

그중에서도 attribute라는 뜻은 '~을 ~의 결과로 보다'라는 뜻을 갖고 있는데요. 이러한 사전적 의미를 통해 발생된 어떠한 데이터(New install이나 Re-open 과 같은)를 특정 매체의 결과(기여)로 측정해주는 툴, 다시 말해 성과를 측정해주는 툴이라고 보면 이해가 쉽습니다. 물론 이를 통해 분석하는 것도 가능하죠.

Attribution Tool은 앱 광고를 집행함에 있어 꼭 필요한 툴입니다. 왜냐하면 대다수의 각 광고 매체들이 스크립트(앱에서는 SDK라고 합니다.)를 설치하고 그에 따라 광고 성과를 측정하고 있지만, 집행하는 모든 매체사의 SDK를 설치하다 보면 앱이 느려질 수 있고, 또 애초에 성과측정 갖지 못한 매체도 있기 때문이죠. 여기에 Atribution Tool은 별도의 명확한 기준을 통해 데이터를 측정하고 매체사에 전달하기 때문에, 객관적인 성과 분석과 판단의 근거를 내릴 수 있다는 장점이 있습니다.

보편적인 대부분의 앱 데이터 측정 방식은 바로 앱이 구동되었을 때부터 이뤄집니다.

​​a. 특정 링크를 클릭

b. 앱을 설치하거나, 오픈

d. 앱에서의 활동

위와 같은 프로세스에서 본격적인 앱 데이터 측정은 c의 '앱 구동'부터라 봐주시면 됩니다. 물론, a와 같이 특정 링크를 클릭했을 때, 클릭 데이터는 기록이 되지만, 앱을 구동해야 앱 안에 설치되어 있는 SDK가 데이터를 수집할 수 있기 때문입니다.(Google Play, App store의 활동은 축정 어러움)

앱 구동을 하게 되면 이러한 앱의 구동이 어떠한 링크를 통해 이뤄졌는지 수집하고, 이후 발생되는 유저의 활동에 대해서도 Attribution Tool에 기록하여 대시보드를 통해 마케터에게 제공하고 매체에 실시간으로 데이터를 전달(이러한 것을 포스트 백이라 합니다.) 할 수 있는 것입니다.

​온라인 마케팅에서 데이터를 측정하는 데에 있어서 그 '기준'은 빠지면 안 되는 존재입니다. 앱 광고 캠페인에서도 Unique 한 1개의 고유 유저를 스마트폰 기기별로 분류하는데 Android의 경우, ADID/ios의 경우, IDFA라는 수치를 통해 스마트폰 기기의 고유 광고 식별자를 둠으로써 그것을 분류합니다.

쉽게 말해, '가'라는 기기가 통해 특정 매체 A를 통해 New install을 진행할 경우, '가' 기기의 New install에 대한 기여는 A 매체가 갖고 있으며, Attribution Tool에 기록이 되어 있는 이상, 추후 앱을 삭제하고 B 매체를 통해 install을 한다고 하더라도 이는 Re-install에 대한 기여로 기록될 뿐, New install 은 여전히 A 매체 기여로 남아있는 것입니다.

특정 유저가 여러 광고를 접했을 때, 우리는 그 광고에 대한 기여를 어떠한 매체에 부여하느냐에 대해서도 고민해야 합니다. 이는 다른 기준들과 함께 중요한 요소이기도 하죠. 이러한 기준은 아래와 같은 3개의 기준으로 나뉘는데요.

- 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>

보편적으로 앱 광고의 경우, 마지막으로 클릭된 매체에게 광고 성과를 인정하는 Last attribution이 일반적으로 사용됩니다.  

성과 측정 방식에는 Google referral/ADID or IDFA/Fingerprint 이렇게 총 3가지 방식이 있습니다.

: 구글 레퍼러 방식은 안드로이드에서 제공하는 Google Play를 통해 앱이 설치 or 실행되었을 때 Google Play에서 제공하는 데이터를 통해 그러한 경로와 성과를 측정하는 방식입니다. 정확도는 상당히 높은 편이나, Google Play를 통해 이러한 과정이 발생했을 때에만 측정할 수 있다는 단점이 있습니다. (ios와 같은 다른 앱 스토어를 통해서는 사용 불가)

: 앞서 말씀드린 스마트 기기 별 광고 고유 식별자를 통해서 측정하는 방식입니다. Google Play와 더불어 정확도가 상당히 높은 편이며, Google Play 외에도 이용할 수 있다는 장점이 있으나, 매체가 식별 값을 제공할 수 없는 경우에는 사용이 불가능합니다.

: 핑거 프린트 방식은 앞선 두 가지 방식 모두 활용이 어려울 때 사용됩니다. ip 주소, 디바이스 환경 등 사용자의 앱 이용 환경 중 수집이 가능한 정보를 활용하여 추적하는 방식이며, 이러한 데이터 들은 앞선 방식에 비해 간적접인 데이터이기에, 정확도가 상대적으로 낮은 편입니다.

​

광고 성과를 인정하는 기간은 온라인 마케팅에 있어서 중요한 요소 중에 하나입니다. 앱 광고에서는 이를 '룩백 윈도우'라고 칭하며, 설치 광고에 있어서는 이를 링크와 설치의 간격으로 그 기간을 판단합니다.

예를 들어, 룩백 윈도우가 7일이라 가정했을 때, A 매체의 링크를 클릭한 이후, 7일 이내에 설치를 발생시키면 그 설치는 A 매체가 설치에 기여한 것으로 측정, 7일 이후에 설치가 발생하게 되면 이는 자연 유입(Organic)으로 측정됩니다.

지금까지 앱 광고 집행에 있어 기본적으로 알아야 하는 내용에 대해 설명드렸습니다. 어떠한 광고를 집행함에 있어 광고가 수집되는 로직를 파악하고 그 기준을 사전에 설정하는 것은 광고 집행에 있어서 중요한 요소입니다. 앱 광고에 관심이 많으신 분이라면, 앱 광고를 집행하기 이전에 기본적인 로직을 익히고 기준을 설정함으로써 성공적인 광고 성과를 내시길 바랍니다.

이상, No.1 데이터 마케팅 컴퍼니 플레이디였습니다.

​