iOS 정책 변화가 내 캠페인에 미치는 영향은?

1. 광고 집행 방식의 변화

많은 최적화 기술들이 더 이상 작동하지 않을 것으로 예상됩니다.

지금까지 iOS 앱 환경에서의 최적화 기술들은 대부분 IDFA에 의존하여서 작동하였습니다. IDFA는 하나의 기기를 반영구적으로 인식하고 추적할 수 있게 해주는 핵심 인식 값이였기에 광고주들이 다양한 경로로 취득된 사용자에 대한 정보 (구매 이력, 웹사이트 방문 이력, 위치, 배터리 상태, IP, User Agent 등)는 계속 축적될 수 있었고 이 사용자의 정보를 사용하여서 다양한 광고 구매에 대한 의사결정을 할 수 있었습니다.

IDFA가 어떻게 사용되는지 예시 몇 가지를 들어보겠습니다.

  • 이커머스 광고주: 1) 장바구니에 상품을 담았으나 구매를 하지 않은 사용자들을 인식한 후 해당 사용자들의 IDFA값을 취득하여서 광고 매체에 전달 2) IDFA값을 받은 광고 매체는 해당 IDFA값을 가진 사용자를 타게팅하여서 장바구니 상품에 대한 광고를 노출.
  • 게임 광고주: 1) 고과금 사용자들의 IDFA값을 광고 매체에 전달 2) 광고 매체는 IDFA값을 사용하여서 이 사용자들의 ‘특성’을 분석하고, 같은 ‘특성’을 가진 유저들(Look-a-like)을 찾아 광고를 노출.
  • 광고 거래소 (실시간 광고 경매 (RTB)): 1) 각 Impression 당 해당 Impression의 시청자의 IDFA값을 확인하여 시청자의 성향을 확인 2) 해당 시청자가 내 광고에 얼마나 적합할지 판단 내려 DSP 등은 해당 Impression에 제시할 최적화된 Bid 가격을 책정.

이렇게 대부분의 광고 기술들은 (에드네트워크, DSP, DMP, MMP 등)은 공통적으로 IDFA를 활용하여 사용자를 인식하고 서로 통신할 수 있었기 때문에 광고를 최적화해나갈 수 있었습니다. 그러나 이전 글에서 논의된 대로 정책 시행 이후에는 사용자의 ATT 수락 비율이 매우 낮을 것으로 예상되기에 IDFA를 취득/사용하는 것이 어려워 질 것으로 예상됩니다. 이 뜻은, 1) 앞으로는 시청자의 ‘가치’를 인식하는 것이 매우 어려워질 것이고, 2) 시청자의 ‘가치’를 알더라도 이것을 활용하는 것이 매우 어려워질 것입니다.

결과적으로, 많은 광고 최적화 기술들의 효과가 iOS 앱 환경에서 현저히 저하될 것으로 예상됩니다. 예시로는,

  • IDFA, 이메일 주소, 전화번호 등을 사용한 Look-a-like 구축
  • 사용자 레벨에서의 App event 기반 최적화 (ROAS 기반 최적화 포함)
  • 사용자 가치를 반영한 Bidding
  • Retargeting
  • Deferred Deep Link (기본 Deep Link는 사용 가능)

가 있습니다.

여기서 한가지 가능성은, 전반적인 CPM의 하락으로 인해서 광고 성과의 긍정적인 영향을 미칠 수는 있다고 보입니다 (CPM의 하락을 예상하는 이유는 아래에서). 단, 이 긍정적인 영향은 최적화 기술 효과의 하락으로 인한 부정적 영향보다 클 것으로 예상되지는 않습니다.


2. 광고 성과 측정 방식의 변화

캠페인의 퍼포먼스를 분석하는데 사용되었던 많은 지표들이 없어질 예정입니다.

지금까지 모바일 앱 환경에서의 퍼포먼스 마케팅의 측정은 MMP에서 담당하였습니다. 하지만 이번 정책 변화로 인해서 미래의 MMP의 역할은 완전히 달라집니다. 기존의 MMP는 하나하나의 인스톨, 이벤트별로 해당 사용자 행동이 어떤 광고를 통한 성과였는지를 판단하는 주체였는데, 미래에 MMP의 역할은 자체적으로 판단하는 것이 아닌 SKAdNetwork에서 판단해준 어트리뷰션 데이터를 각 광고 매체에서 받아와서 Aggregate하여 Dashboard로 구축해주는 역할이 핵심이 될 것으로 보입니다. 즉, 더는 MMP는 어트리뷰션의 주체가 아니게 됩니다. SKAdNetwork (애플)가 어트리뷰션의 주체입니다.

SKAdNetwork 어트리뷰션 방식의 제한된 데이터를 MMP는 그대로 받아오는 구조가 될 것이고 이전 글에서 논의된 SKAdNetwork의 제약 사항에 따라서, 마케터들이 성과 측정을 하던 방식도 아래처럼 완전히 달라집니다.

개별 사용자들의 유입 경로를 알 수 없습니다. 이때문에, 캠페인의 ROAS를 측정하는 것, 잔존율을 측정하는 등 장기적인 캠페인 성과 트래킹이 불가능해집니다.

SKAdNetwork 어트리뷰션은, 사용자별로 개별 사용자 유입경로를 알려주지 않고 Aggregate된 데이터만 제공합니다. 어떤 뜻인지 예를 들어서 설명해보겠습니다.

  1. ‘1111’, ‘2222’, ‘3333’ IDFA값을 가진 3개의 기기에서 앱 인스톨이 발생했다고 가정해보겠습니다.
  2. 인스톨들의 출처는 SKAdNetwork이 광고 매체 A의 광고 성과로 어트리뷰션 합니다.
  3. 이 정보를 SKAdNetwork가 MMP로 전송할때는, ‘광고 매체 A의 성과로 인해서 3개의 기기에서 인스톨이 발생했다’라고만 전달합니다. 정확히 어떤 기기인지 식별할 수 있는 값을 전달하지 않습니다.
    • 정확하게는, SKAdNetwork는 MMP로 전송하는것이 아닌 Ad Network으로 전송하고 Ad Network에서 MMP로 전송합니다.
  4. MMP는 SKAdNetwork에서 IDFA값을 전달받지 못했기에, ‘1111’, ‘2222’, ‘3333’ 기기들의 인스톨 경로를 ‘오가닉’으로 집계합니다.
  5. 따라서 ‘1111’, ‘2222’, ‘3333’ 기기들에서 앱 내 행동 (Post-install Event)들이 발생하여도 ‘오가닉’으로 집계될 수밖에 없습니다.

따라서, 매체별/캠페인별 ROAS를 측정하는 것, 잔존율을 측정하는 등의 ‘코호트’ 기반 캠페인 성과 트래킹이 불가능합니다.

개별 사용자들의 유입 경로는 알 수 없으나, 인스톨 당 1번의 Post-install Event 집계 및 유입 채널 추적이 가능합니다. 하지만 일회성이기에 행동 기반의 최적화가 매우 어려워집니다.

마케터 그리고 MMP가 가지고 있는 캠페인별 앱 내 행동 측정치는 SKAdNetwork에서 제공하는 인스톨 포스백에 포함된 단발성 행동 1건밖에는 없습니다. 결과적으로, 4가지의 제한된 일회성 지표 (노출, 클릭, 인스톨, 그리고 일회성/1개의 앱 내 행동)만을 사용하여서 캠페인의 성과를 판단해야 합니다.

  • 다양한 액션들을 여러번 집계하는것은 가능은 하나 단 1번의 포스트백만 발송 할 수 있습니다.

캠페인 퍼포먼스 데이터가 더이상 실시간으로 업데이트되지 않습니다.

SKAdNetwork의 랜덤 타이머 기능때문에, 포스트백은 앱 인스톨 발생 이후 최소 25시간 최대 60일이후에 전달되게 됩니다. 예를 들자면,

  • 사용자의 인스톨이 9월 10일 10AM에 발생
  • MMP에서 이를 확인 할 수 있는 것은, 빠르면 9월 11일 11AM, 늦으면 11월이 돼서야 확인 가능.

사용자의 행동이 정확히 언제 이루어졌는지 알 수 없습니다.

SKAdNetwork 포스트백은 이벤트 발생 시간을 포함하지 않기에, 정확한 인스톨/앱이벤트 발생 시간을 알 수 없습니다. 위 케이스로 예를 들자면,

  • 사용자의 인스톨이 9월 10일 10AM에 발생
  • MMP에서 이를 확인 할 수 있는 것은, 빠르면 9월 11일 11AM, 늦으면 11월이 돼서야 확인 가능.
  • MMP에서 확인되더라도, 이 인스톨/앱이벤트가 정확히 언제 발생한 것인지 알 수 없음

MMP에서는 행동이 발생한 시간을 ‘예측’하는 방법들을 고안해내고 있기에 각 MMP와 확인이 필요합니다. (이러한 마케터들이 확인해야 하는 체크리스트는 다음 글에서 언급하겠습니다.)

‘IDFA가 없어도 MMP들의 Fingerprinting 방식으로 어트리뷰션을 하면 정확도는 낮아질 수 있지만, MMP에서 보는 캠페인 성과 데이터는 계속 볼 수 있지 않을까?’ 라는 생각을 하실 수도 있을 것 같습니다. 현재 MMP들은 iOS 정책 변화 이후에도 Fingerprinting은 문제없다는 스탠스를 유지하고 있습니다. 하지만, 1) 애플 정책을 그대로 해석하면 Fingerprinting은 정책 위반일 확률이 매우 높고 이를 애플이 명확하게 확인해주지 않고 있다는 점 2) Fingerprinting이 정책에 합당한다고 하여도 IDFA의 누락으로 광고기술 간 통신은 어렵기에 대부분의 문제는 유효합니다. 따라서 이 글에서는 보수적으로, Fingerprinting이 불가능하다는 가정을 하고 논의를 해보았습니다.


3. 광고 수익화의 변화

광고 수익성의 하락이 예상됩니다. 광고로 수익화를 하는 앱들도, 사용자들의 IDFA를 수집할 수 있도록 ATT를 통해서 사용자의 동의를 받아야 합니다. 만약 동의를 받지 못하면 IDFA없이 광고를 노출해야 합니다. IDFA없이 광고를 노출할 수는 있겠지만, 이 경우 해당 광고 지면에 Bidding을 하는 광고주 입장에서는 어떤 사용자가 해당 지면을 보는지 파악할 수 없기 때문에 지면의 가치는 내려갈 것이고 eCPM이 떨어져 개발사는 수익화에 타격을 입을 것으로 예상됩니다. 단기적으로는 eCPM 그리고 Fill Rate 모두 하락할 것으로 예상하고 장기적으로는 광고 성과 측정을 어떻게 할 것인지의 Buyer Side의 불명확성이 해소되면 점점 회복될 것이라고 예상합니다. 특히나 ‘광고 수익 → 수익으로 UA 진행 → 광고 수익’ 사이클에 의존하는 개발사들은 서비스의 BM을 심각하게 고민해봐야 할 것입니다.


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