한눈에 보기: 앱스플라이어가 결정론적 신호를 사용할 수 없을 때 확률적 어트리뷰션을 적용할 수 있도록 광고 인게이지먼트 데이터를 설정하는 방법을 알아보세요.
확률적 모델링 어트리뷰션
앱스플라이어는 플랫폼 제한이나 유저 개인정보 설정으로 인해 IDFA, GAID 또는 리퍼러 데이터와 같은 결정론적 식별자에 액세스할 수 없는 경우, 확률적 모델링을 사용하여 인스톨과 리인게이지먼트 데이터에 귀속시킵니다.
이 방법은 사용 가능한 기기 및 컨텍스트 신호를 평가하여 가장 가능성이 높은 전환 소스를 선택합니다. 이는 광고주가 측정의 연속성을 유지할 수 있으며, 직접적인 식별자가 없어도 어트리뷰션이 합리적으로 확실할 수 있을 때 네트워크가 공로를 인정받도록 보장합니다.
확률적 어트리뷰션의 정확도는 사용 가능한 신호의 품질에 따라 달라집니다. 네트워크가 제공하는 데이터의 강도와 완전성은 귀사의 기여도 분석의 우선순위와 성공률에 직접적인 영향을 미칩니다. 더 나은 데이터는 여러 후보 가운데 해당 후보가 선별되는 데에 직접적인 역할을 합니다.
확률적 모델링은 언제 사용하나요?
앱스플라이어는 다음과 같이 결정론적 데이터를 사용할 수 없는 사례에 확률적 모델링을 자동으로 적용합니다:
- iOS SKAN 흐름(SKAN 설치 후)
- 웹-투-앱 전환
- 크로스 디바이스 경험(예: 데스크톱 광고에 이어 모바일 인스톨)
- 측정 액세스를 제한하는 기기 또는 환경
- 결정론적 어트리뷰션이 불가능한 CTV, PC 또는 콘솔 환경
확률적 모델링 흐름이란 무엇인가요?
확률적 모델링은 다음 단계로 구성됩니다:
- 유저가 파트너 네트워크에서 광고를 클릭하거나 노출합니다.
- 파트너는 관련 기기 및 컨텍스트 신호가 포함된 앱스플라이어 어트리뷰션 링크 또는 HTTP 헤더를 전송합니다.
- 앱이 실행될 때 결정론적으로 일치하는 항목을 찾지 못한 경우:
- 앱스플라이어는 인게이지먼트와 앱 출시 컨텍스트를 평가합니다.
- 신호가 확률적 기준을 충족하면 해당 참여는 유효한 어트리뷰션 후보가 됩니다.
- 그런 다음 앱스플라이어의 어트리뷰션 로직이 가장 최근의 우선순위가 높은 매칭을 선택합니다.
참고
확률적 모델링은 결정론적 방법보다 우선하지 않습니다. 이러한 방법이 실패할 때만 적용됩니다.
확률적 모델링을 위한 인게이지먼트 데이터 설정하기
확률적 모델링을 지원하려면 다음을 수행해야 합니다:
- 필수 파라미터가 포함된 어트리뷰션 링크 또는 HTTP 헤더를 구현합니다.
- 표준 앱스플라이어 링크 구조를 따르세요.
필수 파라미터
앱스플라이어는 확률적 어트리뷰션을 위해 다음 시그널을 사용합니다:
| 파라미터 | 설명 | iOS 예시 | 안드로이드 예시 |
|---|---|---|---|
af_ip |
인게이지먼트 시점의 유저 IP 주소 | 192.168.0.12 |
192.0.2.45 |
af_model |
기기 모델 식별자 | iPhone14,1 |
SM-G991B |
af_os_version |
전체 OS 버전 | 17.5.0 |
13 |
af_language |
기기 언어 설정 | en-US |
he-IL |
af_ua |
유저 에이전트 문자열(브라우저 또는 웹뷰) | Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_5_1 like Mac OS X)... |
Mozilla/5.0 (Linux; Android 13; SM-G991B)... |
참고
어트리뷰션 링크에 파라미터가 누락된 경우, 앱스플라이어는 가능한 경우 HTTP 헤더에서 해당 파라미터를 추출하려고 시도합니다.
모범 활용 사례
- 표준 링크 구조를 사용합니다: 모든 파라미터는 쿼리 문자열 또는 HTTP 헤더를 통해 전달되어야 합니다.
- 네트워크가 제공하는 데이터의 강도와 완전성은 귀사의 기여도 분석의 우선순위와 성공률에 직접적인 영향을 미칩니다. 더 나은 데이터는 여러 후보 가운데 해당 후보가 선별되는 데에 직접적인 역할을 합니다.
- 신호 강도의 우선순위를 정하세요: 여러 후보가 존재하는 경우, 더 강력하고 가장 최근의 신호가 우선합니다.