iOS 14에서 앱 인스톨/행동을 어트리뷰트 해주는 SKAdNetwork 기본 지식 그리고 SKAdNetwork가 사용하는 Conversion Value 메커니즘에 대한 이해가 먼저 필요한 글입니다. 이를 위해서는 'iOS 광고 정책의 대변화. 뭐가, 어떻게 바뀌는 것인가?' 글의 'SKAN 기술적 설명 Part 2 - Conversion Value 세부 설명' 파트를 참고해주세요.
이 글에서는 다양한 전략들을 제시하지만 내게 가장 적합한 모델이 어떤 것인지 참고 이후, 실제 구현은 MMP 혹은 Facebook, Google에서 앞으로 공개할 Configuration에 맞추어서 진행하셔야 합니다.
Conversion Value와 최적화
지금까지 iOS 모바일 앱 마케팅에서는, MMP를 통해서 특정 사용자의 설치 경로 그리고 사용자의 설치 이후 행동들이 모두 추적 가능하였습니다 (IDFA Opt Out의 경우도 Fingerprinting으로). 따라서 이 정보를 사용하여서 광고의 성과를 판단하였고 광고의 최적화를 진행해왔습니다. 하지만 앞으로 iOS 앱 캠페인에서 사용될 SKAdNetwork를 통한 어트리뷰션에서는 사용자 추적 그리고 성과 판단이 매우 제한적이게 됩니다.
SKAdNetwork에서는 사용자의 앱 인스톨 이후 행동들을 64 (000000~111111 바이너리 값의 조합)가지 Conversion Value로 맵핑하고 이중 가장 높은 값을 가진 단 1개의 최종 Conversion Value만 Postback으로 받을 수 있습니다. 기존에는 사용자의 앱 인스톨 이후 행동들을 모두 추적할 수 있었던 것 반면에 앞으로는 매우 제한적인 추적이 가능함에 따라 최적화도 어려워질 것으로 보입니다. 따라서 이 64개의 Conversion Value를 어떻게 구축할 것인지가 최적화에 키 포인트입니다.
{
"version" : "2.0",
"ad-network-id" : "com.example",
"campaign-id" : 42,
"transaction-id" : "6aafb7a5-0170-41b5-bbe4-fe71dedf1e28",
"app-id" : 525463029,
"attribution-signature" : "MDYCGQD0AdGn5gUnSuVGk8Wi0IgxzWiKdBzwJrQCGQCJfkrI5bda93EC4Xm1H+MtNxstFmnVBn0=",
"redownload": true,
"source-app-id": 1234567891,
"conversion-value": 20
}
JavaScript
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(Apple의 SKAdNetwork가 MMP/매체로 보내주는 Install/Post-install Event Postback 예시. Conversion-value가 0~63의 값을 가질 수 있는 Conversion Value.)
MMP들을 선두로 여러 모바일 광고 플레이어들이 Conversion Value를 어떤 방식으로 집계할 것인지에 대해서 다양한 아이디어를 내놓고 있기에 몇가지를 살펴보겠습니다.
Conversion Value는 Value가 커질 때만 업데이트됩니다. 설계할 때 꼭 고려해야 할 부분입니다. 참고: 'SKAN 기술적 설명 Part 2 - Conversion Value 세부 설명')
Event 기반
앱 내에서 일어나는 행동을 64개의 Conversion Value 중 하나와 매칭합니다. 1~63 중에 하나를 특정 Event와 엮는 방법도 있고, Conversion Value의 6bit (000000)을 6개로 나누어서 6개의 이벤트가 발생했는지 안 했는지 추적할 수도 있습니다.
Conversion Value를 Binary하게 사용하는 예시 (Source: Singular)
예1)
Level 1 달성 → Conversion #00
Level 5 달성 → Conversion #00
Level 30 달성 → Conversion #00
Level 50 달성 → Conversion #00
예2)
투토리얼 완료 → Conversion #00
상품 조회 → Conversion #00
구매 → Conversion #00
예3)
가입 O + 구매 X + 레벨 2달성 O + 레벨 3 달성 X + 레벨 4 달성 X + 영상 시청 O → 101001 → Conversion #41
Event Sequence 기반
앱 내에서 사용자가 취하는 행동들의 Sequence를 특정 Conversion Value와 매칭합니다.
투토리얼 완료 → Conversion #00
투토리얼 완료 + 장바구니 담기 → Conversion #00
투토리얼 완료 + 장바구나 담기 + 상품 공유 → Conversion #00
투토리얼 완료 + 장바구니 담기 + 결제 → Conversion #00
Revenue 기반
사용자가 발생시키는 매출 (혹은 누적 매출)을 특정 Conversion Value와 매칭합니다.
<$1 → Conversion #00
>$1, <$5 → Conversion #00
>$1000 → Conversion #00
pLTV 기반
사용자가 발생시키는 행동들을 가지고 예상 LTV (Predicted LTV)를 부여하고 이를 특정 Conversion Value와 매칭합니다. 가장 이상적인 방법이긴 하나, 내부에서 pLTV 예측 모델을 갖추고 있을 때 가능합니다.
예1)
2일 내에 캐릭터 레벨 50 달성 → pLTV $1 → Conversion #00
1일 내에 캐릭터 레벨 25 달성 + $5 이상 구매 → pLTV $20 → Conversion #00
2일 내에 캐릭터 레벨 50 달성 + $25 이상 구매 → pLTV $50 → Conversion #00
예2)
1일 내에 1개 상품 장바구니에 추가 → pLTV $2 → Conversion #00
1일 내에 1개 상품 장바구니에 추가 + 구매 → pLTV $20 → Conversion #00
1일 내에 5개 이상 상품 장바구니에 추가 → pLTV $8 → Conversion #00
예3)
7일 무료 체험 시작 → pLTV $1 → Conversion #00
크레딧 카드 넣고 7일 무료 체험 시작 → pLTV $5 → Conversion #00
7일 무료 체험 시작 + 3개월 구독 → pLTV $20 → Conversion #00
Engagement (Event + Count) 기반
이 방법은 Conversion Value의 6 Bit (000000)을 3Bit(000) + 3Bit(000)씩 나누어서 사용하는 방법입니다. (다양한 조합으로 6 Bit 을 Split 해도 됩니다. 00 + 0000, 0000 + 00 등)
첫 3Bit (000~111) 을 Event를 표현하는데 사용하고, 나머지 3Bit은 Event의 Count를 표현합니다.
예1)
친구 초대 성공 누적 3번 + 상품 조회 5번 → Conversion #00
친구 초대 성공 누적 5번 + 상품 조회 0번 → Conversion #00
친구 초대 성공 누적 10번 + 상품 조회 10번 → Conversion #00
예2)
DM 전송 누적 1번 → Conversion #00
DM 전송 누적 3번 → Conversion #00
DM 전송 누적 20번 → Conversion #00
위 방법 중 1개와 + 일차의 조합 기반
이 방법은 Conversion Value의 6 Bit (000000)을 3Bit(000) + 3Bit(000)씩 나누어서 사용하는 방법입니다. (다양한 조합으로 6 Bit 을 Split 해도 됩니다. 00 + 0000, 0000 + 00 등)
첫 2 Bit 혹은 3 Bit을 사용하여서 Measurement Period (~일차)를 표현합니다. 2 Bit을 사용하면 3일차까지 표현이 가능하고, 3 Bit을 사용하면 7일차까지 표현이 가능해집니다
나머지 3 Bit 혹은 4Bit은 Event/Sequence/Revenue/pLTV/Engagment를 표현합니다.
이 방법의 장점은, ~일차까지 Cohort 분석이 가능해집니다. (SKAdNetwork에는 Event가 Install이후 언제 발생했는지 알지 못하지만 이 방법으로 제한적이지만 우회가능)
이 방법은 단점은, 6 Bit 중의 일부를 일차 추적으로 쓰기에 추적 가능한 행동의 갯수가 떨어집니다.
예1)
1일차에 캐릭터 레벨 10 달성 → Conversion #00
3일차에 캐릭터 레벨 20 달성 → Conversion #00
예2)
2일차에 누적 매출 $10 발생 → Conversion #00
6일차에 누적 매출 $20 발생 → Conversion #00
대부분의 MMP들이 이 방식을 사용할것으로 예상됩니다.
마치며
다양한 방법으로 Conversion Value를 매핑하여서 캠페인 성과를 추적하고 최적화에 활용할 수 있습니다. 내 서비스에 맞는 방법을 찾고 Conversion Value를 설계하는 것이 iOS 14 퍼포먼스 마케팅의 핵심이 될 것입니다. 앞서 언급되었듯이, 내게 가장 적합한 모델이 어떤 것인지 참고 이후, 실제 구현은 MMP 혹은 Facebook, Google에서 앞으로 공개할 Conversion Value 매핑 방식에 맞추어서 진행하셔야 합니다.
외 참고 자료
Kochava
•
총 4가지의 Conversion Value 모드를 지원
•
기본적으로 Measurement Period (~일차)는 1일에서 7일까지 조절 가능
Singular
•
Measurement Period를 1일에서 7일까지 조절 가능
•
총 3가지의 Conversion Value 모드 지원
Appsflyer
•
Measurement Period를 1일로 Lock 해놓은 것으로 보임
•
총 3가지의 Conversion Value 모드 지원
Spyke Media
•
Event와 pLTV/Revenue를 묶어서 사용
•
날짜 추적을 하지 않는 단점이 있으나 굉장히 디테일한 맵핑 설계가 가능
Algolift
•
앞 2자리를 일차 추적에 사용하고, 나머지 4자리를 pLTV에 할당
•
단, pLTV 계산을 할 수 있는 경우에만 사용 가능
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