모바일 어트리뷰션의 미래에서 중요한 건 단순히 앱과 광고 기반의 인스톨, 그리고 측정 뿐만이 아닙니다. 대부분의 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 아직도 어느 정도 정보를 알고 있다는 가정하에 추측하는 매칭 기법에 의존하고 있습니다.

본 문서는 ‘모바일 어트리뷰션 제공업체’의 시대가 끝나가는 이유와 어트리뷰션 2.0으로부터 기대할 수 있는 사항에 관한 정보를 다룬 3부 시리즈 중 제2부입니다. 제1장과 제2장은 여기에서 제1부를 통해 확인하십시오. 전문은 Hacker Noon이 최초 출간하였습니다.

우리는 5개 장으로 구성된 글을 통해 이상적인 어트리뷰션 2.0 솔루션에 관한 Branch의 견해를 살펴보고자 합니다. 그리고 그중 제3장과 제4장을 지금 살펴보려고 합니다.

  1. ‘어트리뷰션’이란? 오프라인, 디지털, 모바일을 포함한 마케팅 어트리뷰션의 간략한 역사.
  2. 모바일 어트리뷰션 제공업체의 눈이 멀게 되는 과정. 이 플랫폼들이 빠르게 제 기능을 잃고 있는 이유.
  3. 어트리뷰션의 미래. ‘페르소나 그래프’가 어디에서나 믿을 수 있는 정확한 측정치를 제공하는 원리.
  4. 기존의 어트리뷰션 기법 살펴보기. 웹사이트와 앱의 단일 플랫폼에서 측정이 이루어지던 원리에 대한 심층적 분석.
  5. 차세대 기법: 페르소나 그래프. 페르소나 그래프가 효과적인 이유와 Branch에서 페르소나 그래프를 구현한 방법.

제3장: 어트리뷰션의 미래

이 장에서는 진정한 종합 솔루션인 페르소나 그래프를 소개하기 전에 ‘사용자 중심 어트리뷰션’을 지향하는 새로운 업계 트렌드에 대해 살펴봅니다.


디지털 생태계는 한계점에 빠르게 가까워지고 있습니다. 한 가지 예를 들어 봅시다. 이메일 캠페인을 진행해 앱 내 구매를 유도하고 싶다면 어떻게 해야 할까요? 안타깝게도 기존의 모바일 어트리뷰션 제공업체를 통해서는 방법이 없습니다. 이러한 제공업체는 이메일을 측정할 수 없는 예전 방식를 기반으로 하기 때문입니다. 그렇다면 모두가 공용 Wifi를 사용하는 공항의 QR 코드 캠페인은 어떨까요? 제공업체들이 사용자의 여정을 어트리뷰션하는 데 사용할 수 있는 유일한 기존의 방법인 핑거프린트 매칭이 가진 모호성이라는 단점 때문에 캠페인 성과를 과소측정할 가능성이 높습니다.

사용자 중심 어트리뷰션 트렌드

최근 여러 모바일 어트리뷰션 제공업체가 ‘사용자 중심 어트리뷰션’의 트렌드에 동참하기 시작했습니다. 보다 쉽게 설명하자면 이 트렌드는 각 사용자의 모든 상호작용과 전환을 발생 위치에 관계없이 하나로 통합하기 위한 범위적 확대를 의미합니다.

이는 굉장히 의미 있는 움직임입니다. 최소한 업계가 이 문제를 자각하기 시작했다는 뜻이기 때문입니다.하지만 문제는 세부적인 부분에 있습니다. 이러한 ‘사용자 중심’ 솔루션들은 모두 동등하게 제작되지 않고 대부분 공통의 치명적인 단점을 가지고 있습니다. 여전히 부정확한 매칭 방법을 사용하고 있고 수동적인 측정을 제공하도록 설계된다는 것입니다.

다시 말해, 이러한 시스템들은 자칭 ‘사용자 중심적’이라고 말할 수 있겠지만 사실은 그렇지 않다는 것입니다. 모바일 어트리뷰션의 미래에서 중요한 건 단순히 앱과 광고 기반의 인스톨, 그리고 측정 뿐만이 아닙니다. 어느 시스템이든 이 두 가지 가정을 바탕으로 설계된다면, 기본적으로 현대의 디지털 세계에는 적합하지 않습니다.

어트리뷰션 2.0의 기반: 페르소나 그래프

파편화는 어트리뷰션과 관련해 새롭게 떠오르는 문제가 아닙니다. 데스크톱 웹을 사용하던 오래 전에도 사용자들은 두 가지 각기 다른 웹 브라우저를 인스톨할 수 있었습니다. 아니면 여러 컴퓨터를 사용하거나 공용 도서관에서 공용 컴퓨터를 사용하는 것도 가능했습니다. 이때만 해도 이러한 유형의 파편화는 시크릿 브라우징 모드 같이 사소한 불일치를 유발하지만 마케터들이 거의 신경 쓸 필요 없는 방법으로 해결하는 것이 가능했습니다.

하지만 이제는 많은 것이 달라졌습니다. 서서히 데워지고 있는 주전자 속에서 끝까지 현실을 자각하지 못하는 개구리처럼, 채널, 플랫폼, 기기 전반에서 일어나는 파편화 문제는 현재 끓는 점에 도달하기 직전입니다. 파편화는 고객의 충성도는 물론 실제 자본까지 갉아먹으며 데이터를 흡입하는 괴물과도 같습니다. 이를 무시할 수 있을 회사는 결코 많지 않을 것입니다.

문제는 기기 ID와 웹 쿠키 같은 기존의 어트리뷰션 방법들이 개별 생태계 파편 안에서 고립된다는 것입니다. 기존의 어트리뷰션 시스템은 이러한 채널/플랫폼/기기의 파편들을 마치 서로 분리된 의미 없는 지점인 것처럼 따로 인식합니다.

이 문제를 해결하기 위해 당장 시급한 것은 아주 멀리서 전체 상황을 바라보는 것입니다. 우리는 지금 채널, 플랫폼, 기기 모두에 존재하는 개별 사용자들의 분리된 ID를 하나의 통일된 공간으로 통합하여 이러한 모든 파편화를 관장할 수 있는 시스템이 필요합니다.

우리에게 필요한 것은 바로 페르소나 그래프입니다. 페르소나 그래프는 공유되며, 개인정보 보호를 보장하는 공용 유틸리티로서 디지털 생태계에서 모든 ID 요구를 충족할 수 있습니다.

개별 사용자들이 제출하는 데이터를 집계해 연봉을 비교해주는 서비스들만 봐도, 이러한 유형의 합작품에 대한 아이디어가 새로운 것은 아님을 알 수 있습니다. 단지 정확한 어트리뷰션에 따르는 어려움에 대응하기 위한 솔루션으로서 지금까지 한 번도 구현된 적이 없을 뿐입니다.

어트리뷰션 2.0의 구축

어트리뷰션의 세계는 어트리뷰션 윈도우(예: “내 광고가 6주 뒤에 발생한 구매에 실제로 기여했는가?”), 어트리뷰션 모델(예: “상호작용이 여러 개일 때 진짜 효과적인 상호작용이 무엇인지 어떻게 구별할 수 있는가?”), 점진적 기여도(예: 소비자의 구매 행위는 내 광고 캠페인을 통해 유도된 것인가? 아니면 관계없이 일어난 일인가?”) 등 단일 솔루션만으로는 해결할 수 없는 어려운 문제들로 가득합니다. 그렇기 때문에 어느 시스템에서든 어려운 문제들이 발생합니다.

하지만 이처럼 더 미묘한 문제들을 논하기 전에 세 가지 기본 원칙이 먼저 탄탄하게 갖추어져야 합니다. 그 원칙이란 사용자와 브랜드 간의 상호작용을 포착하는 것, 사용자 전환 수를 집계하는 것, 그리고 상호작용을 유도한 전환을 상호작용과 다시 연결하는 것입니다. 오늘날의 파편화된 디지털 생태계에서는 어떤 것도 당연하게 여길 수 없습니다.

대부분의 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 아직도 근본적으로 어느 정도 지식에 기반해 추측하는 매칭 기법에 의존하고 있습니다.Click to Tweet

기존의 어트리뷰션 솔루션이 이 세 가지 원칙을 달성할 수 없는 이유는 다음과 같습니다.

많은 수의 상호작용을 놓칩니다. 어트리뷰션 2.0은 소유, 보상, 또는 유료 캠페인 등 모든 종류의 캠페인에서 활동을 포착해야 합니다. 다시 말해 모든 인바운드 채널이 확실하게 포함되어야 한다는 뜻입니다. 하지만 안타깝게도 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 여전히 광고가 유일한 채널로 사용되는 시골 마을에서 살고 있는 것과 같습니다.

많은 수의 전환 또한 놓칩니다. 어트리뷰션 2.0은 비즈니스가 존재하는 모든 곳에서 전환을 포착해야 합니다. 사용자는 모바일 앱을 다운로드하면서도 웹사이트, 데스크톱 앱 내부, 스마트 TV, 매장 등에서 다양하게 전환을 발생시킵니다. 모바일 어트리뷰션 제공업체는 여전히 이러한 다른 모든 플랫폼을 2등 시민으로 취급하고 있는 셈입니다. 그마저도 모두 취급할 수 있는 경우에 한해서 말입니다.

상호작용 및 전환을 연결하는 능력이 매우 부족합니다. 어트리뷰션 2.0은 활동(원인)과 전환(결과) 사이의 연결을 이해해야 합니다. 이것을 이해하지 못한다면 결국 눈에 보이는 것은 각기 분리된 뒤죽박죽의 이벤트 데이터뿐입니다. 대부분의 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 아직도 어느 정도 정보를 알고 있다는 가정하에 추측하는 매칭 기법에 의존하고 있습니다.

어트리뷰션 2.0은 활동(원인)과 전환(결과) 사이의 연결을 이해해야 합니다. 이것을 이해하지 못한다면 결국 눈에 보이는 것은 각기 분리된 뒤죽박죽의 이벤트 데이터뿐입니다. 대부분의 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 아직도 어느 정도 정보를 알고 있다는 가정하에 추측하는 매칭 기법에 의존하고 있습니다.

제4장: 기존의 어트리뷰션 기법 살펴보기

이 장에서는 웹사이트 및 앱에 단일 채널 어트리뷰션을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 이 방법은 멀티 플랫폼 환경에서 점차 입지가 좁아지고 있습니다.


이 문제에 대한 궁극적인 해결책은 바로 페르소나 그래프입니다. 우선 그 원리를 자세히 살펴보기 전에 오늘날의 세계를 조금 더 들여다보겠습니다. 이러한 기법 중 다수는 단독으로 사용할 경우에는 충분한 도움을 주지 못하지만 페르소나 그래프 솔루션에서는 중요한 역할을 합니다.

기존의 웹 어트리뷰션 기법

웹에서는 URL 데코레이션, HTTP 리퍼러(공식 사양에서 사용되는 용어) 및 쿠키를 포함하는 다양한 기법들이 어트리뷰션을 가능하게 만듭니다.

URL 데코레이션

단축된 버전의 URL(예: https://branch.app.link/jsHNKjzIeU)을 한 번이라도 클릭해본 적이 있거나 본인이 읽고 있는 블로그 게시물의 주소 끝에 무의미한 알파벳(utm_channel, mkt_tok 등)이 나열되어 있는 이유를 궁금해한 적이 있다면, 이미 이 기법을 알고 있는 것입니다. URL 데코레이션은 단순한 형태의 기법으로서 수동적인 작업이 필요한 경우가 많기는 하지만 효과가 있기 때문에 지금까지 생존하고 있습니다. 즉, 방문자가 어떤 방법으로든 클릭하는 링크에 어트리뷰션 데이터를 직접 코드화하는 것이야말로 데이터 전달을 확실히 보장할 수 있는 견고한 방법인 것입니다. 이것이 바로 검색 광고나 이메일 캠페인의 링크처럼 지속성이 중요한 필수 어트리뷰션 환경에서 URL 데코레이션을 자주 접하게 되는 이유입니다.

HTTP 리퍼러

링크를 클릭하면 브라우저는 해당 링크를 클릭하기 전에 사용자가 이용했던 서버를 알려줍니다. 이 기법은 사용자가 위조하거나 조작할 수 있고 출처 웹사이트에서 의도적으로 차단할 수도 있기 때문에 제한 사항이 많아 URL 데코레이션보다는 안정성이 떨어집니다. 하지만 어트리뷰션에 대한 가장 큰 이점은 바로 자동화되어 있다는 점입니다. 그 덕분에 HTTP 리퍼러는 어떤 소셜 미디어 사이트가 가장 많은 트래픽을 전송하는지 트래킹하는 등의 ‘유용한’ 측정법으로 인기 있는 방법입니다.

기본 식별용 쿠키

URL 데코레이션과 HTTP 리퍼러 같은 기법은 방문자가 여러분의 웹사이트를 어떻게 방문했는지 알려줄 수 있지만 최초의 페이지뷰 이후에는 사라집니다. 그렇기 때문에 이 기법들만 이용해서 어트리뷰션 전환을 다시 캠페인 상호작용에 연결하는 것은 불가능합니다. 다행히 이 문제를 해결할 수 있는 방법이 있는데, 이것이 바로 쿠키입니다.

요즘에는 일반 인터넷 사용자들도 쿠키가 무엇인지 알고 있습니다. 쿠키란 브라우저가 웹사이트를 대신해 기억하는 작은 데이터 조각들을 말합니다. 쿠키는 그 용도가 매우 다양하지만 가장 흔하게 그리고 어트리뷰션에 있어서 가장 중요하게 사용되는 목적은 고유의 익명화된 ID를 저장하는 것입니다. 이러한 ID에는 어떠한 민감한 정보도 포함되어 있지 않지만 그 효과는 각 방문자에게 이름표를 붙이는 것처럼 확실합니다. 쿠키는 구매 같은 퍼널 하단의 전환을 포함해 해당 브라우저의 모든 요청을 인식할 수 있게 도와주며 이를 다시 원래의 마케팅 캠페인에 어트리뷰션할 수 있도록 해줍니다.

고급 쿠키

오늘날 출시되어 있는 거의 모든 웹 기반 측정 또는 분석 도구들은 일정한 수준으로 쿠키를 사용하고 있습니다. 가장 기본적인 용도는 식별이지만 쿠키는 오랫동안 그보다 더 정교한 목적으로 사용되어 왔습니다. 가장 흔한 용도 중 하나가 바로 크로스 사이트 어트리뷰션이며, 그 원리는 이렇습니다.

브라우저는 확실한 보안과 개인정보 보호를 위해 쿠키가 설정 및 회수될 수 있는 방법을 제한합니다. 코카콜라사가 경쟁 업체인 펩시사의 쿠키를 콘트롤할 수 있게 된다면 당연히 난리가 날 법이기 때문이지요. 이를 막기 위해 쿠키는 개별 도메인 단위로 저장되며, 웹 브라우저는 웹사이트를 제공하는 데 관여하는 도메인에 쿠키 허가만 제공합니다. 쉽게 말하면, pepsi.com에서 직접 coke.com의 파일을 불러오지 않는 한 Pepsi의 쿠키는 다른 모든 악의적 행위로부터 안전하다는 것입니다. 이러한 보호 체계를 무너뜨리려고 시도하는 행위는 ‘크로스 사이트 스크립팅 공격,’ 또는 줄여서 XSS라고 불리는 중요한 정보 보안 문제입니다.

쿠키 보호는 꼭 필요하고 권장되는 조치이기 때문에 웹 생태계에서는 이러한 제한점 안에서 크로스 사이트 어트리뷰션을 수행할 수 있는 여러 가지 창의적인 방법을 알아냈습니다. 예를 들어 Pepsi가 www.beverage-reviews.net 및 www.cola-lovers.org에서 광고를 진행하려면 세 가지 웹사이트 모두에서 액세스 가능한 쿠키를 활용할 수 있도록 모든 관계자가 중립적인 서드 파티 도메인(웹 전용 어트리뷰션의 경우 보통 광고 네트워크가 소유함)을 허용하는 데 동의해야 합니다. 모두 동의하는 경우 서드 파티 광고 네트워크가 모든 관련 사이트 전반에서 동일한 사용자를 인식하며 이 데이터를 활용해 각자의 광고에 대한 어트리뷰션을 제공할 수 있습니다. 이 방법의 적용 범위를 더욱 넓히기 위해 서드 파티가 서로 트래킹 쿠키를 공유하는 것(‘쿠키 동기화’ 절차)이 업계의 표준 관행으로 자리 잡게 되었습니다.

그러나 쿠키 기반의 어트리뷰션 네트워크는 점차 그 영향력을 잃고 있습니다. 여러 가지 이유와 함께 ‘기분 나쁜 광고’에 대한 최종 사용자들의 반발을 인식한 주요 웹 브라우저들이 쿠키에 대해 제한을 가했기 때문입니다. Safari는 ITP에, Firefox는 ETP에 제한을 가했고, 심지어 Chrome까지도 유사 조치를 검토 중인 것으로 알려졌습니다. 내장된 개인정보 보호 기능이 제 역할을 하지 못하는 곳에서는 서드 파티 광고 차단 기능과 개인정보 보호용 확장 프로그램들이 더욱 성행하고 있고, 전 세계의 다양한 새로운 개인정보 보호 관련 법률(GDPR 등)은 계속해서 기업의 활동을 제한하고 있습니다.

기존의 앱 어트리뷰션 기법

모바일 어트리뷰션 제공업체는 인스톨을 광고 터치포인트에 다시 매칭하는 두 가지 기법인 기기 ID와 핑거프린팅을 활용합니다.

기기 ID

모든 모바일 기기에는 고유하고 영구적인 하드웨어 ID가 있습니다. 초기에는 확장 프로그램, 어트리뷰션 제공업체, 광고 네트워크를 포함한 앱 개발자들이 이러한 하드웨어 ID에 직접 액세스하는 게 일반적이었고 가장 흔한 용도 중 하나가 바로 광고 어트리뷰션이었습니다.

하지만 어트리뷰션의 정확도 면에서 ‘고유한’ 속성은 도움이 될지 몰라도 ‘영구’ 속성은 확실히 개인정보 보호 문제를 가져옵니다. 2012년에 Apple에서는 이를 인지하고 이처럼 근본적인 수준의 하드웨어 ID에 대한 개발자 액세스를 차단했습니다. 그 대안으로 앱 개발자들은 iOS에서 IDFA(광고주용 ID)를 얻게 되었습니다. Google 또한 이 추세에 빠르게 발맞추어 Android에서 GAID(Google 광고 ID)를 선보였습니다. IDFA와 GAID는 각 기기에 고유한 속성을 부여하여 어트리뷰션에 적합한 솔루션으로 기능하면서도 최종 사용자에게는 개인정보 보호에 대한 부가적인 통제 권한을 제시하고 있습니다. 예를 들어 최종 사용자는 이 ID에 대한 액세스를 제한하거나(‘광고 트래킹 제한’), 웹에서 쿠키를 삭제하는 것처럼 ID를 언제든 재설정하는 것이 가능합니다.

기기 ID는 ‘확정적’인 매칭 방법입니다. 즉, 부정확한 매칭이 이루어질 확률이 없다는 뜻입니다. 인스톨에 대한 기기 ID는 광고 터치포인트상의 기기 ID와 일치하거나 일치하지 않습니다. 모호성이 없는 것입니다. 기기 ID는 이처럼 보장된 정확성을 제공하기 때문에 이용 가능하다면 언제든 어트리뷰션 매칭 기법의 선택지 중 하나로 각광받고 있습니다.

하지만 안타깝게도 기기 ID를 항상 이용할 수 있는 것은 아닙니다. 여기에는 여러 가지 요인들이 얽혀 있는데, 그중에서도 가장 큰 장애물은 기기 ID가 웹사이트에는 접근 권한이 없다는 것입니다. 이러한 상항에서 이 기법은 단일 플랫폼 매칭 기법과 다를 바 없게 됩니다. 이 기법은 사용자가 다른 네이티브 앱 안에 노출된 광고로부터 유인될 때만 어트리뷰션에 필요한 기능을 하기 때문입니다.

이러한 상황 때문에 모바일 생태계는 한 가지 난관에 봉착했습니다. 기기 ID는 앱 안에서 고립되고 쿠키 또한 웹으로 범위를 제한받고 있는 상황에서, 터치포인트가 하나의 플랫폼에서 발생하고 전환은 다른 플랫폼에서 발생한다면 이 차이를 어떻게 메울 것이며 어트리뷰션은 어떻게 수행해야 하느냐는 것입니다.

핑거프린팅

모바일 어트리뷰션 업계는 이 문제를 해결하기 위해 ‘핑거프린팅’이라는 기법으로 눈을 돌렸습니다. 웹에서 오랜 시간 사기를 방지하는 틈새 솔루션으로 사용되어 왔던 핑거프린팅이 이제 앱 어트리뷰션에서는 주류가 된 것입니다.

이제는 대부분의 마케터들은 물론 관련 지식이 뛰어난 다수의 소비자들까지도 핑거프린팅의 원리를 잘 알고 있습니다. 핑거프린팅의 원리는 기기에 관한 모델 번호, OS 버전, 화면 해상도, IP 주소 등 다양한 데이터 조각들을 하나의 구별되는 디지털 시그니처, 일명 ‘핑거프린트’로 결합하는 것입니다. 어트리뷰션 제공업체는 광고 또는 링크 클릭 발생 시 웹에서, 그리고 인스톨 후 앱에서 모두 동일한 데이터를 수집함으로써 이론적으로 두 공간에서 한 명의 개인 사용자를 식별하는 것이 가능합니다.

이 방법은 여러 플랫폼 간에 사용자를 트래킹하는 어려움을 즉각적으로 해결해주지만 여기에도 두 가지 중요한 문제점이 있습니다.

핑거프린팅은 ‘확률적’인 매칭 방법입니다. 즉, 두 개의 핑거프린트가 한 명의 사용자에게 귀속된 것이라고 확신한다고 해도 그것이 틀릴 가능성이 언제나 존재합니다. 이 방법은 항상 추측에 기반한 요소가 포함된다는 것입니다.

핑거프린트는 금방 효력을 잃습니다. 핑거프린트를 생성하는 데 사용되는 데이터의 상당 부분은 예고 없이 변경될 수 있습니다. 다시 말해, 핑거프린트는 생성되는 즉시 효력을 잃기 시작한다는 것입니다. 이러한 기능 상실은 급속도로 이루어지며 대부분의 모바일 어트리뷰션 제공업체들은 핑거프린트 기반의 매칭이 24시간 이후로는 가치를 잃는다고 판단합니다.

앱 어트리뷰션의 초기 시기에는 대부분의 마케터들이 핑거프린팅에 내재되어 있는 모호성을 관리 가능한 리스크라고 생각하였고 이는 어트리뷰션을 전혀 사용하지 않는 방법보다야 당연히 나은 방법이었습니다. 하지만 이러한 모호성은 시간이 지날수록 점점 더 무시할 수 없게 되었고, 오늘날에 이르러서는 최신 iPhone과 최신 버전의 iOS에서 샌프란시스코에 있는 똑같은 AT&T 휴대전화 타워를 통해 앱을 다운로드하는 사람들이 너무나 많아졌습니다.


모바일 어트리뷰션 103: 페르소나 그래프의 등장에서 제3부의 내용을 읽어보십시오.

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