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어트리뷰션을 통한 광고 성과 최적화 가이드


📌 어트리뷰션을 통해 아래와 같이 광고 성과를 측정하고, 최적화할 수 있습니다.

Step 1. 플랫폼별 데이터를 원활하게 연동하고 빠짐없이 수집하세요.

Step 2. 기여 및 성과 측정 기준을 세밀하게 설정하여 분석의 정확도를 높이세요.

Step 3. 직접 만든 대시보드로 주요 성과를 한 눈에 확인하세요.

Step 4. 포스트백(Postback)을 통해 광고 성과를 지속적으로 최적화하세요.


 

이번 콘텐츠는 앞서, ‘어트리뷰션 툴을 사용해야 하는 이유 4가지’를 설명한 데에 이어, 어트리뷰션 툴로 광고 성과를 최적화하는 과정과 그 주요 기능에 대한 설명을 담고 있습니다.


마케터들에게 ‘광고 성과 최적화'는 가장 중요한 업무 중 하나입니다. ‘최적화’란, 사전적으로 ‘어떤 조건 아래에서 주어진 함수를 가능한 최대 또는 최소로 하는 일’을 뜻합니다. 마케팅에서 이것은 '한정된 예산으로 최대의 성과를 내는 것'을 의미하기에, 많은 마케터들은 언제나 'ROI 최대화'를 목표로 캠페인을 운영합니다.


본 콘텐츠를 통해 어트리뷰션 툴로 광고 성과를 효율적으로 측정, 평가한 후 지속적으로 최적화할 수 있는 방법에 대한 핵심 인사이트를 얻으실 수 있길 바랍니다.




Step 1. 광고를 클릭한 모든 고객을 끝까지 따라가야 합니다.

: 데이터를 원활하게 연동하고 빠짐없이 수집하세요.


데이터 기반 마케팅에서 가장 중요한 요소는 당연하게도 ‘데이터’입니다. 그렇기에, 어트리뷰션 툴에서도 우선적으로 중요한 건, 광고 성과 측정에 필요한 모든 데이터를 제대로 수집할 수 있는 구조를 만드는 것입니다. 그리고 그 시스템 속에서 유기적으로 연결된 데이터의 흐름을 파악하여 성과에 기여한 광고를 특정해낼 수 있습니다. 이것이 어트리뷰션을 ‘결과(성과)의 원인을 찾아내는 것’이라고 정의하는 이유입니다.


앞선 콘텐츠에서, 앱 마케팅을 할 때 어트리뷰션 툴을 사용하지 않으면 앱스토어 단계에서 데이터가 단절될 수 있다고 말씀드렸습니다. 여기에 SaaS 어트리뷰션의 장점이 하나 더 있습니다. 애드브릭스를 비롯한 SaaS 어트리뷰션은 별도의 구축 없이 앱(iOS, 안드로이드 등)과 웹 등의 플랫폼별 SDK, API 연결 도구를 연동하는 것만으로 필요한 모든 데이터를 수집할 수 있습니다. 애드브릭스에 데이터를 쉽고 빠르게 연동하는 방법을 아래 링크를 통해 자세히 알아보세요.

▶ 플랫폼별 애드브릭스 SDK 연동 가이드


애드브릭스에서는 수집한 모든 데이터를 필요에 따라 원하는 형태로 구성하여 자유롭게 추출할 수도 있습니다. ‘Big Data Export’가 제공하는 아래와 같은 추출 템플릿을 사용하면

필요한 데이터 인사이트를 더 유연하고 쉽게 얻을 수 있습니다.


[Data Export 템플릿]

  • Open Attribution : 유입 채널별 New Install, Re-Install, Deeplink Open, CTIT, Fraud Reason 추출

  • App Event : 앱 실행, 구매, 회원가입 등의 이벤트로의 전환 결과를 추출합니다.

  • Ad-touch : 트래킹 링크를 통해 발생한 Ad-Touch 결과를 추출합니다.

  • Postback : 광고 파트너(매체)로 포스트백된 결과를 추출합니다.

▶ 애드브릭스 'Big Data Export' 자세히 보기




Step 2. 앱 설치 후 첫 실행까지 일주일이 걸려도 그 광고의 성과를 인정해야 할까요?

: 기여 및 성과 측정 기준을 세밀하게 설정하여 분석의 정확도를 높이세요.


빠짐없이 수집한 데이터를 다각도로 심층 분석하기 위해서는 분석 기준을 구체적으로 설정해야 합니다. 어트리뷰션에서 이 설정은 ‘성과를 발생시킨 여러 터치포인트들에 어떻게 기여도를 분배할 것인지’에 대한 결정을 의미하며, 이것이 성과 측정의 핵심 중 하나라고 할 수 있습니다.


애드브릭스에서는 Open Attribution Modeling을 통해 Click, Impression과 같은 Ad-Touch와 App Open 사이의 규칙을 아래와 같이 설정할 수 있습니다.

  1. 룩백윈도우 : 광고 클릭 후 얼마만큼의 시간 안에 앱을 설치하고 실행해야 해당 매체의 성과를 인정할 수 있을지 설정하는 것입니다. 룩백윈도우를 길게 설정할수록 더 많은 수의 App Open이 광고 성과로 인정됩니다.

  2. 우선순위 설계 : 어떤 오픈 어트리뷰션 유닛에 높은 우선순위를 줄 것인지를 설정하는 것입니다. 1순위에 설정된 오픈 어트리뷰션 유닛에 의한 Last Ad-Touch가 없는 경우에만 2순위로 설정한 유닛이 작동합니다.

▶ 애드브릭스 'Open Attribution Modeling’ 설정 더 알아보기




Step 3. 소재별 성과를 실시간 업데이트되는 그래프로 비교할 수도 있습니다.

: 직접 만든 대시보드로 주요 성과를 한 눈에 확인하세요.


설정한 기준에 따라 데이터가 빠짐없이 수집되었다면, 광고 성과를 쉽지만 정확하게 분석, 평가하기 위해 해당 데이터를 정리해야 합니다. 이 때, 계속해서 업데이트되는 데이터를 더 효율적으로 파악할 수 있도록 하는 것이 바로 ‘대시보드’입니다. 애드브릭스 대시보드를 통해 마케터는 각종 리포트를 원하는 구성으로 직접 배열해 캠페인별 주요 지표를 더 직관적으로 확인할 수 있습니다.



▶ 애드브릭스 '커스텀 대시보드’ 만들기


또한, 애드브릭스에서는 경쟁사와의 리텐션 추이를 한 눈에 비교하는 ‘퀵 리텐션 리포트’, 이벤트별 전환율과 잔존율 등을 분석할 수 있는 ‘유저 패스 리포트’ 등 필요한 리포트를 바로 직접 생성하여 추출할 수도 있습니다. 그리고 생성한 리포트를 바로 커스텀 대시보드에 위젯으로 추가하여 확인할 수 있죠.




Step 4. 매체가 알아서 성과를 최적화하도록 피드백까지 보내야 합니다.

: 성과를 지속적으로 최적화하는 포스트백(Postback)


데이터를 수집, 분석, 평가한 후 광고 성과를 최적화하기 위해 가장 중요한 한가지가 남았습니다. 어트리뷰션에서 성과 데이터를 다시 광고 네트워크(매체)로 전달하는 ‘포스트백(Postback)’입니다. 포스트백 기능을 통해 매체사는 전달받은 해당 데이터를 기반으로 광고 성과를 지속적으로 최적화하며, 리타겟팅을 보다 더 세밀하게 실행할 수 있습니다.


또한, 애드브릭스와 같은 어트리뷰션은 통합 SDK를 통해 데이터를 여러 매체로 포스트백하기 때문에 이를 더 효율적으로 처리합니다. 그리고 App Open과 In-App Event를 선택하고, 발송 범위를 지정(매체 독립 : All / 매체 종속 : Only)하여 데이터를 포스트백할 수 있습니다. 매체별 광고 상품과 운영 목적에 따라 데이터를 전달하여 매체사가 더욱 효과적으로 성과를 최적화하도록 하는 것입니다.




▶ 애드브릭스 포스트백 설정 방법 자세히 보기


포스트백 이외에도, 어트리뷰션에서는 광고 캠페인을 함께 운영하는 다양한 주체에게 목적별 접근 권한을 부여하여 데이터를 공유할 수 있습니다. 대행사나 매체사 담당자는 대시보드 및 리포트 접근 권한 등을 받아 분석 지표를 직접 확인할 수 있습니다.


▶ 애드브릭스 접근 권한 부여 가이드





지금까지 디지털, 특히 모바일 마케팅에 어트리뷰션이 왜 필요한지, 그리고 어트리뷰션 툴로 어떻게 광고 성과를 최적화하는지에 대해 알아보았습니다. 계속 변화하는 플랫폼 환경 속에서 기업들이 더 효율적으로 캠페인을 운영해 성과를 낼 수 있도록, 애드브릭스와 같은 어트리뷰션 툴 역시 진화를 거듭합니다. 데이터만 빠르게 연동해 사용할 수 있는 SaaS 어트리뷰션의 다양한 기능을 적극 활용하여, 실무자의 업무 효율은 물론, 기업의 궁극적인 성과까지 지속적으로 개선해보세요.




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