▶ 이 글은 앱리프트의 블로그(http://applift.sohocreative.eu/blog)에 올라온 글을 바탕으로 작성된 글입니다.
원문은 링크에서 확인할 수 있습니다. (http://applift.sohocreative.eu/blog/a-debate-on-standards-part-2-adjust-QA)
앱리프트에서는 국내뿐 아니라 해외에서 활발히 논의되는 주제를 보다 쉽게 설명하여 전달하려고 노력하고 있습니다. 지난 2017년 여름부터 앱리프트는 업계 리더들과 함께 모바일 어트리뷰션 기준에 대해 논의를 시작했습니다. 지난 포스팅에서는 ‘쿠키 없는 환경’인 모바일 어트리뷰션에서 그 ‘기준’의 부재에 따라 모바일 산업 성장에 영향을 미치고 있다는 이야기를 했었죠. 이번 포스팅에서는 글로벌 어트리뷰션 기업인 Adjust의 CTO인 Paul Müller와의 Q&A 자료를 공유합니다. 앞으로도 Adjust와 같은 MMP사와의 논의를 지속적으로 공유할 예정입니다.
AppLift: 시작하기에 앞서, 현재 모바일 광고 ‘어트리뷰션’에 있어 가장 큰 어려움은 무엇이라고 생각하십니까?
Adjust: 어트리뷰션과 관련하여 가장 어려운 점은 엄청난 양의 모바일 부정 광고(Fraud)라고 할 수 있습니다. 더 구체적으로 말하면, 많은 부정 어트리뷰션 소스가 자연 유입 유저를 걷잡을 수 없이 많이 가로채고 있다는 점입니다. 이러한 유형의 부정행위는 모든 UA(User Acquisition) 캠페인 운영에 큰 위협이 됩니다. 트래픽을 구매하고 KPI를 달성해야 하는 UA 매니저로서는 해당 트래픽이 부정한 방식으로 유저를 끌어온다는 것을 밝혀내기 전까지는 계속 해당 트래픽에 광고를 집행하게 될 것입니다.
AppLift: 올바른 어트리뷰션 모델을 사용해야 한다는 것에 대해 많은 이야기가 있지만, 접근 방식을 단순화하고 있습니다. 광고주는 어떻게 적합한 모델을 선택할 수 있습니까?
Adjust: 어트리뷰션 모델은 앱 유형이나 광고에 사용되는 인벤토리 유형에 따라 그 ‘적합성’이 다르다고 할 수 있습니다. 예를 들어 인앱 플레이어블 데모 인벤토리를 사용하는 ‘게임’ 앱은 페이스북에서 DPA(Dynamic Product Ads)를 사용하는 ‘이커머스’ 앱과 다른 모델이 필요할 수 있죠. 캠페인을 집행하기 전에, 광고주들은 마케팅의 목표와 광고가 사용자에게 창출할 인센티브 유형을 명확하게 정의해야 합니다. 어트리뷰션 윈도우를 선택할 때도 광고 형식을 고려해야 합니다. 예를 들어 짧은 어트리뷰션 윈도우는 일반적으로 동영상 광고와 같은 임팩트가 큰 인벤토리를 사용합니다. 반면 고전적인 배너 광고에는 다르게 생각해 보아야겠죠. 특히, 멀티 터치 어트리뷰션과 관련해서는 앱 타입을 고려해야 합니다. 상품에 큰 가치를 두는 이커머스 앱이 FTP(Free-to-play, 무료 게임) 앱 보다 멀티 터치를 고려할 수 있는 케이스라고 할 수 있습니다.
AppLift: 앞서 현재 가장 큰 어려움이 부정 광고(Fraud)라고 이야기했는데, 이 이슈에 대해 구체적으로 어떻게 보고 있습니까?
Adjust: 부정 광고(Fraud)는 매우 복잡한 주제이며 다양한 형태로 존재합니다. 앱 사용을 모방하는 형태부터 사용자 전체 행동을 시뮬레이팅하고 자연 유입 사용자를 가로채기까지 말입니다. 많은 UA 매니저들이 부정행위가 어떻게 발생하는지 잘 모른다는 점을 악용해 부정행위 주체들은 이러한 다양한 수단과 방법을 개발해 왔습니다.
부정 광고를 해결하기 위한 단 한가지 효과적인 방법이 있다면, 부정한 방법으로 트래픽을 운영한 매체에 지불을 하거나 광고주에게 캠페인 운영 비용을 청구하기 전에 어트리뷰션을 자체를 적극적으로 막는 것입니다. 광고주가 지불 비용을 소급적으로 돌려받는, 사후 처리 리포팅에 의존하는 방법은 부정 광고 ‘방지’가 아니죠. 중립에서 판단하고 부정 광고에 대해 결단을 내리는 것은 Adjust와 같은 어트리뷰션 파트너의 역할입니다. 안타깝게도 부정한 어트리뷰션을 적극적으로 막기 위해 애드 네트워크와 함께 기준을 세우고 협력하려는 어트리뷰션 기업은 그리 많지 않습니다.
AppLift: 2017년의 트렌드는 무엇이었고 모바일 어트리뷰션의 현재 한계점에서 어떤 점을 꼭 고쳐야 할까요?
Adjust: 2017년에는 점점 많은 광고주들이 리타겟팅 캠페인이나 사용자 데이터를 직접 컨트롤하고자 하는 것을 알 수 있었습니다. 이는 (Adjust의 오디언스 빌더와 같은)오디언스 세그멘테이션 툴을 사용하면 그리 어렵진 않겠죠.
한편, 꼭 알 필요가 있을 때만 광고주가 데이터를 공유하는데 그치는 상황을 어찌할 수 없다는 것이 현 어트리뷰션 툴의 약점이라고 할 수 있습니다. 하지만 이제 광고주는 오디언스 빌더와 같은 툴로 리타겟팅이나 타겟팅 제외 속성을 네트워크와 선택적으로 공유할 수 있습니다. 이러한 ‘선택적 데이터 공유’의 다른 큰 장점은 앱 매출 발생 전체 데이터를 공유하지 않고 페이스북과 같은 플랫폼처럼 유사(Look-a-like) 오디언스를 생성할 수 있다는 점입니다.
AppLift: 각기 다른 채널에서 어트리뷰션 측정 기준을 통일하는 것이 얼마나 중요합니까?
Adjust: Adjust는 모든 네트워크에서 통일된 어트리뷰션 윈도우를 설정하고 있습니다. 페이스북이나 트위터와 같은 파트너들도 다른 네트워크와 똑같이 7일 포스트 클릭 윈도우가 설정되어있죠. 저희가 중요하게 생각하는 것 중 하나는 클릭 vs 임프레션(노출) 기준 어트리뷰션간의 차이를 분명히 해야 한다는 것이었습니다. 이는 광고주가 그들이 운영하는 캠페인의 결과를 비교 가능하고 공평한 수준에서 확인할 수수 있게 하기 때문입니다. 생태계를 통틀어 정확하고 공평하게 측정하는 것이 모든 어트리뷰션 기업에게 가장 우선이 되어야 할 일이라고 생각합니다. 물론 경험이 풍부한 광고주는 그들이 사용하는 인벤토리의 특성에 따라 어트리뷰션 윈도우를 커스텀할 필요가 있지만 어트리뷰션 기본 설정 자체는 항상 비교 가능해야 합니다.
AppLift: 첫 번째 임프레션(광고 노출)이 매우 중요하지만 (그리고 중요해야만 하지만) 아직 사용자와의 라스트 터치 포인트가 기여로(어트리뷰션으로) 인정됩니다. 이 문제를 어떻게 해결해야 한다고 생각하십니까?
Adjust: 첫 번째 임프레션이 항상 가장 중요하다는 점에 반드시 동의하지는 않습니다. 한 예로, 무료 게임 배너를 본 사용자가 두 번째 광고를 보고 클릭을 했다고 해도 설치율이 크게 증가하지 않는 것으로 나타났습니다. 즉, 무료 게임 앱을 설치하는 것과 같은 특정 행동에 있어서는 사용자가 이전 광고를 거의 기억하지 못하는 것으로 보인다는 해석이 가능합니다. 또 다른 큰 문제는 클릭 스패밍입니다. 만약 첫 번째 임프레션에 기여를 인정한다면 인게이지먼트가 실제로 일어났느냐가 매우 중요해집니다. 하지만 안타깝게도 현 CPI 모바일 광고 생태계에서는 실 광고 게재에 대한 데이터를 볼 수가 없습니다. 이 문제가 해결되지 않는 한 이러한 성급한 일반화는 위험할 수 있습니다.
지금까지 AppLift와 Adjust의 Q&A였습니다. 서론에 이야기한 것처럼 업계 리더들과의 논의를 지속할 예정이니 다음 포스팅도 관심 있게 지켜봐 주세요. 🙂
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