iOS 14 업데이트로 인한 IDFA 사용정책의 변화가 Adtech 업계에 미칠 영향


*현재 진행 중인 사항이기 때문에, 지속해서 신규 뉴스와 업계의 대응에 대해서 업데이트하도록 하겠습니다.

*새로운 정보가 있으신 분들은 댓글로 제보해주시면 감사하겠습니다.

*정보 제공해주신 Airbridge, Adjust, Kochava에 감사 말씀 드립니다.


IDFA의 용도

Identifier for Advertisers의 약자로써, IDFA는 iOS의 ‘앱’ 환경에서의 기기/사용자 식별 값으로 사용되어 왔습니다. IDFA는 알파벳/숫자로 구성 돼 있고 모든 iOS를 탑재한 기기들이 가지고 있는 식별 값입니다.

IDFA의 예시: EA7583AD-A647-48AC-B506-42CCC2B48606

이 식별 값은 앱 환경에서 아래의 마케팅/광고 용도로 핵심적인 기능을 담당했습니다:

  1. 광고 성과의 user level 추적: 가장 보편적으로 앱 광고에서 사용되 왔던 view/click attribution 모델에서는, A라는 마케팅 채널에서의 인터렉션을 통해서 X라는 사용자가 인스톨을 하면, 인터렉션시의 IDFA와 인스톨시의 IDFA를 매칭해서 X 사용자가 A채널를 통해서 유입되었다고 인식하였습니다. 추가적으로, MMP에서는 A가 발생시킨 인스톨 이후 행동 (구매, 공유 등)도 추적하여 A 마케팅 채널의 성과로 부여할 수 있었습니다. 즉, IDFA가 있었기에 granular한 퍼널 분석, 잔존율/ROAS 계산 등이 가능했습니다.
  2. Look-a-like 구성: 페이스북 등에서 제공해온 LAL 기능들은, 사용자 그룹을 구축할때 IDFA 값에 기본적으로 의존하였습니다. 전화번호, 이메일 등으로도 LAL 생성이 가능은 했었으나 확장성이 떨어집니다 (많은 광고주들은 내 사용자의 이메일/전화번호를 가지고 있지 않고 애플의 Sign in with Apple이 취득을 더 어렵게 만들고 있습니다).
  3. User level 타게팅: User level 타게팅이 가능 환경에서는 각 광고 노출 기회마다 시청자의 IDFA를 인식하여 해당 사용자의 성향, Demographic들을 유추하여 (이 데이터는 1st Party 혹은 3rd Party에서 제공) 해당 사용자가 가진 ‘가치’를 계산하고 비딩을 수정할 뿐만아니라 각 IDFA 별로 광고를 노출할지 판단할 수 있었습니다 (리타게팅 기능의 핵심).

다양한 사용자/기기 식별 값이 존재하지만 IDFA가 가장 핵심으로 사용되는 이유는 아래와 같습니다:

  1. Deterministic: 하나의 기기를 유니크하게 식별 가능
  2. Universal: MMP, In-App Analytics, DMP, DSP, Exchange 등 광고 기술 생태계 모든 기술들이 동일하게 사용자 인식 그리고 데이터 교환에 사용
  3. Semi-permanent: Reset 될 수도 있지만 사용자의 설정이 없으면 변화되지 않고 계속 유지
  4. Legal: 직접적인 개인정보로 취급되지 않았기에, 대부분의 경우 국가별 개인정보 보호 방침을 피해갈 수 있었음

iOS 14에서 IDFA 사용 정책이 어떻게 바뀌는가?

iOS 14 부터는, IDFA값을 Default로 취득할 수 없게됩니다.

iOS 14 이전에는 IDFA값을 Default로 취득할 수 있었습니다. 앱 개발자들은, 내 앱을 설치한 기기에서 IDFA값을 취득하여 이 값을 저장하고 필요한 3rd Party와 공유하였었습니다. 사용자는 IDFA값을 수동으로 리셋하거나 Limited Ad Tracking이라는 기능을 활성화하여서 IDFA 추적을 막을 수는 있었으나 이 기능은 숨겨져 있었기에 이 기능을 사용하는 사용자 비율은 매우 낮았습니다. (미국 사용자 중 LAT을 활성화한 사용자 비율이 30% 이상이라는 업계 조사도 있었습니다. 출처)

How to limit ad tracking on iPhone and iPad | iMore
숨겨져 있는 Limit Ad Tracking 기능 출처: imore.com

iOS 14 부터는 앱을 실행할 때 아래 화면과 같은 Prompt가 뜨게 되고 사용자는 해당 앱이 내 기기의 IDFA값을 취득하게 할지 앱별로 Opt-in을 하게 됩니다.

Permission for tracking in iOS 14 creates clash with advertisers ...
IDFA 취득을 허용할것인지에 대해 사용자가 보게 될 Prompt의 예시 출처: 9to5mac.com

위와 같이, IDFA가 완전히 사라지는 것은 아니나 Opt-in 비율은 20% 수준으로 예상되기에 (개인적인 의견) 80% 이상의 유저들을 더이상 추적할 수 없게될것으로 예상됩니다. IDFA가 거의 무용지물이 될 수도 있는 수치입니다.

단, 애플은 IDFA를 사용자의 동의 없이 취득할 수 있게 하는 예외 조항을 만들어 놓았는데 적용 범위가 아직 불명확한 상황입니다. (이 예외 조항을 통해서 사용자 추적을 가능케 하려는 예시 1)

출처: developer.apple.com

IDFA와는 별개로, 사용자 데이터의 보호 정책이 강화되기에 사용자의 동의를 얻지 않으면 광고를 위한 사용자 식별, 데이터 공유가 원천적으로 막히게 됩니다. (7/14 업데이트)

애플이 업데이트한 User Privacy and Data Use 페이지를 살펴보면 아래와 같은 문구가 나옵니다.

출처: developers.apple.com

즉, 사용자에게 타게팅된 광고를 보여줄 수 없고, 사용자의 데이터를 제 3자 (DMP, 광고 네트워크, MMP, Analytics) 와 공유할 수 없고, 위를 어떻게 해석하냐에 따라 Fingerprinting 방법으로 사용자를 추적할 수도 없을것으로 보입니다.

애플은, IDFA 취득 정책의 변화는 사용자의 개인 정보를 보호하기 위함이라고 말하였습니다 (출처).


이 변화가 Adtech 생태계 플레이어들에게 미칠 영향

DSP (영향 매우 높음)

DSP가 제공했던 핵심 역량은, 다양한 IDFA와 연관된 사용자 정보를 보유하고 있었고 이 데이터베이스를 통해서 광고주의 광고 타게팅과 비딩을 효과적으로 설정해주는 것이었습니다. IDFA가 사라지면서 앱 광고 지면에 대한 정교한 타게팅 및 비딩은 불가능해지게 됬습니다 (Cookie를 사용한 모바일 웹 광고 지면 영향은 없음. Cookie가 없어지는 토픽은 추후에…).

Retargeting 기능 제공자들 (영향 매우 높음)

특정 사용자를 대상으로 재구매/재방문 등의 메세지를 전달하는 역할을 해왔던 (특히 커머스 광고의 ROAS의 대부분을 담당했던…) Retargeting 제공자들 (Criteo 등)도 IDFA가 사라지면서 모바일 앱 환경에서 Retargeting은 거의 불가능할 것으로 보입니다.

Ad Networks (Facebook/Google 등) (영향 매우 높음)

Ad Network들은 매출 타격이 상당할것으로 예상됩니다. 이유는 1) 광고주들은 Granular한 레벨의 광고 성과 추적이 안됨에 따라서 비용 지출에 대한 명분이 없어지고 2) Ad Network 들이 제공했던 LaL/리타게팅 등의 타게팅 기술들의 효과가 떨어지면서 광고 성과 급격하게 하락, 낮아진 ROAS를 보고 마케팅 지출 감액을 하는 경우도 있고 커버리지 자체가 작아짐에 따라 지출을 더 할 수 없는 상황 발생 할것입니다.

Attribution/MMP (영향 매우 높음)

MMP가 제공했던 핵심 ‘마케팅 성과 측정’의 정확도 그리고 정밀도가 급격하게 떨어짐에 따라 핵심 역량/BM에 대해서 다시 고민해야하는 상황이 올것으로 생각됩니다.

Analytics (영향 낮음)

IDFA를 사용자 식별값으로 사용하는 기능들은 다른 식별값을 찾아야 할것이고 (IDFV 등) 광고 데이터와 엮을 수 없어지게 되었습니다.

In-app Marketing/Push (영향 낮음)

IDFA를 사용자 식별값으로 사용하는 기능들은 다른 식별값을 찾아야 할것이고 (IDFV 등) 광고 데이터와 엮을 수 없어지게 되었습니다.

DMP (영향 매우 높음)

사용자를 Deterministic 하게 식별하던 식별값이 없어지면서 기존에 쌓아놨던 사용자 데이터들의 가치가 급하락/무용지물이 될 가능성이 높습니다. 이제는 전화번호/이메일 주소 (그러나 이것들은 법적으로도 개인정보로 간주되는 경우가 많기에 거래가 쉽지 않음)외에는 사용자를 추적하기 위한 식별값이 없어지게 되었습니다. 즉, 모바일 광고 환경에서는 모바일 웹 (앱 환경이 아닌)에서 사용되는 Cookie 의 거래만 가능하게 될것입니다.

Ad Publisher (영향 높음)

광고로 수익화를 하는 앱들도, 사용자들의 IDFA를 수집할 수 있도록 Permission을 받아야합니다. 만약 Permission을 받지 못하면 IDFA없이 광고를 노출할 수 는 있겠지만 광고주 입장에서 어떤 사용자가 해당 지면을 보는지 예측이 안됨에 따라 지면의 가치는 내려갈것이고 eCPM이 떨어져 수익화에 타격을 입을 것으로 예상됩니다.


IDFA의 대안은 뭐가 있나?

대안 1) SKAdNetwork

애플에서 공식적으로 IDFA의 대책으로 제시한 솔루션은 SKAdNetwork이 있습니다. 작동 방식은 아래와 같습니다.

  1. 사용자가 광고 터치
  2. 사용자가 앱 인스톨
  3. 애플이 앱 인스톨 출처 확인
  4. 앱 클라이언트에서 Ad Network에 Postback 전달, 하지만 사용자 식별값과 같이 전달하는게 아닌 인스톨이라는 이벤트가 있었다만 전달
  5. Ad Network에서 해당 Postback을 Verify

SKAdNetwork 작동법에서 몇가지 추가적으로 짚고 넘어갈 사항들은,

  • Install 이벤트와 같이 Post-install Event를 포함 가능 (단 아래에서 논의할 중요한 제한사항이 있음)
  • 애플이 해당 다운로드가 첫 다운로드인지 재다운로드인지 데이터를 Postback에 포함
  • Timer 방식의 Postback 전달 시점 딜레이/계산 기능이 있음 (Timer 방식을 채택한 이유는 불확실)
  • 애플 문서로는, 앱 인스톨이 일어나지 않고 이미 앱이 설치되 있어서 런칭을 했을 경우 행동에 대한 Postback을 광고 네트워크에 주는지 명확하지 않음
  • 애플 문서로는, View through attribution에 관한 내용 없음
  • 애플 문서로는, 애플 내부에서는 성과 부여를 어떤 기준으로 하는지 없음 (Attribution Window는 뭔지, Last Click Basis로 하는것인지)

이 대안의 핵심 문제점들은,

  1. Post-install Event들이 발생하면 이에 대한 포스트백을 모두 받을 수 있는게 아니고 1번 받을 수 있음 (참고 1 참고 2). 데이터 포인트가 1개이기에, 캠페인 최적화에 치명적
  2. Event를 만들어 낸 사용자의 식별값을 제공하지 않기에, User level 최적화/분석은 불가능하고, Campaign Level 최적화/분석만 가능
  3. Attribution 파트너가 사용자 식별값을 받지 못하기에, Post-install Event들을 특정 광고 채널의 성과로 귀속시키지 못함

결론적으로, IDFA가 없어짐에 발생하는 이슈의 근본적인 해결방법은 아닌 대안책입니다 (사용자 식별 불가능).

더 큰 문제는, SKAdNetwork가 가장 현실적인 대안이지만 아직 MMP들도, 광고 네트워크들도 SKAdNetwork 데이터가 어떻게 적용될것인지 그리고 이로 인한 Attribution 모델 그리고 리포팅 방식이 어떻게 수정될것인지 구체적인 안을 내놓지 못하고 있습니다 (20년 8월 현재).

(7/13 업데이트) Singular에서 SKAdNetwork 프레임워크를 어떻게 Adtech 업계가 적용하면 좋을지에 대해서 레퍼런스 케이스를 내놓았습니다. 링크

(7/28 업데이트) Appsflyer에서는 SKAdNetwork 프레임워크를 지원하는 어트리뷰션 방법 그리고 리포팅에 대해서 방향성을 발표하였습니다. 1) User Level 리포트들이 사라질것이라고 하고 2) 확율적 Attribution 모델 + SKAdNetwork에서의 데이터 + 핑거프린팅을 사용한 “Aggregated Attribution” 모델을 발표하였습니다. 링크

대안 2) 더 고도화된 Fingerprinting

몇몇 업체들은 더 고도화된 Fingerprinting을 통해서 사용자 식별을 가능하게 할것이라고 발표하였으나, 정확도는 올라갈 수 있어도 해당 값을 3rd Party와 공유하고 통신하는데 사용할 수 없기에 근본적인 해결방법은 아니라고 보여집니다. 추가적으로, 애플의 정책을 어떻게 해석하냐에 따라 Fingerprinting 방법 자체가 정책에 어긋날 수도 있습니다.

대안 3) Adjust에서 제안하는 IDFA와 IDFV의 Hash를 만들어서 사용하는 방법 (Attribution Hash, 한글 설명)

(2020/7/13 업데이트) 앞서 나왔던 애플의 예외 조항을 적용한 방법입니다. 이 방법을 사용하면 MMP 내에서의 광고 성과 추적은 가능할것으로 보입니다.

단 두가지 허들이 존재합니다: 1) 애플이 이 방식을 ‘예외 조항’으로 허용을 해줄것인지? 2) 광고의 대상인 앱은 ‘예외 조항’을 적용하여서 IDFA를 임시적으로 취득할 수 있다고 하더라도, 광고를 노출하는 앱에서는 꼭 사용자 Approval을 받아서 IDFA를 취득해야 하는데 이 비율이 얼마나 높을것인지?

위 두가지 허들이 해결된다고 하더라도, MMP 내에서의 광고 성과 추적은 가능하겠지만 MMP 내의 사용자 데이터를 추출해서 3rd Party와 공유하고 통신하는데 (유저 타게팅 혹은 LAL 구축 등을 위해서 리타게팅, DSP, 광고 매체와 공유 및 통신) 사용할 수 없기에 근본적인 해결방법은 아니라고 보여집니다.

대안 4) 강력한 Incentive를 주어서 사용자들이 IDFA를 통한 추적을 활성화 하게 만들기

이를 통해서 위에서 예상했던 20% 이하의 IDFA 추적 Opt-in 비율을 높이는 방법이 있습니다. 단, 광고를 보여주는 앱, 그리고 광고의 대상이 되는 앱 양쪽에서 유저가 Opt-in을 해야하기 때문에 쉽지 않은 방법으로 보입니다 (한번 Opt-out 하면, 앱삭제하고 재설치 할때까지 해당 Prompt를 다시 띄울수도 없음).

대안 5) 업계의 반발을 이기지 못한 애플이 정책을 완전 수정 혹은 SKAdNetwork보다 더 고도화된 Attribution 방식을 제공


이 변화가 마케터들에게 미칠 영향

  1. Bottom Up (Last Click을 사용한 사용자 레벨의 캠페인 성과 측정) 방식에서, Top Down (미디어믹스의 변화에 따른 캠페인 전체 성과의 측정) 방식으로 옮겨갈 것으로 예상됩니다.
  2. 현재 가장 현실적인 SKAdNetwork 구조로 간다는 가정하에, iOS 환경에서 마케팅 성과 측정 및 분석의 정확도/커버리지 하락은 피할 수 없을것으로 보입니다.
  3. 지금까지 퍼포먼스 극대화를 위해 사용되었던 타게팅/비딩 전략들의 효과가 하락할것으로 보입니다.
  4. Deterministic이 아닌 Probabilistic/Predictive 방식의 사용자 인식, 광고 성과 측정에 의존해야할것으로 보입니다. (참고 1)
  5. 앞의 포인트의 연장선으로, 마케팅이 데이터 사이언티스트 그리고 개발자들의 영역이 넓어질 것으로 판단됩니다.

Android 생태계는?

iOS에서 IDFA와 같은 역할을 하는 Google Advertising ID (GAID)라는 식별값을 구글은 Android에서 제공해왔습니다. 아직 공식적인 입장은 없었지만 IDFA와 같은 큰 정책 변화가 있을것으로 예상됩니다. 단, 매출의 거의 대부분을 광고에 의존하는 구글 입장에서 애플의 정책만큼 극단적인 방식을 취하지는 않을것으로 예상됩니다.


결론

광고 매출 비중이 미비한 애플의 입장에서는 ‘사용자 개인정보 보호’라는 명분으로 쉽게 내린 판단 같습니다. IDFA를 기반으로 만들어 졌던 Adtech 에코시스템이 반사적인 피해를 받아 흔들리면서 많은 플레이어들이 존재 자체의 의미가 없어지거나, 핵심 역량을 다시 고민하거나, BM을 다시 설계해야 하는 상황이 올 것으로 예상됩니다. iOS 14의 출시가 2020년 9월로 예정되어 있고, 이후 Adtech 업계는 완전히 다른 모습이 되어 있을것입니다.


외 리소스들

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