전환 측정에서 Attribution Reporting API가 갖는 효과를 입증한 MiQ의 테스트

한눈에 보기

• MiQ는 전환 측정 사용 사례에서 Attribution Reporting API가 갖는 효과를 알아보고 정확하고 개인 정보를 보호하는 측정 역량을 개발하기 위해 독자적으로 실행되는 Attribution Reporting API 테스트를 시작했습니다.
• 테스트 결과 Attribution Reporting API는 서드 파티 쿠키와 동일하게 순 전환의 85%를 보고했고, 이에 더해 서드 파티 쿠키로 파악하지 못한 3.7%도 추가로 보고했습니다.
• 클라우드 분야의 전문가인 MiQ는 서드 파티 추적 없이 신호를 유지 관리할 수 있도록 클라우드 기반의 신뢰할 수 있는 실행 환경에 요약 보고서를 구현했습니다. 이 이니셔티브는 아직 테스팅 초기 단계에 있긴 하나, 벌써부터 기여 분석 보고 테스팅의 규모를 확대하고 TEE를 사용하는 마케터들이 새로운 구현 프로세스에 대해 알아볼 수 있도록 지원하고 있습니다.

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개인 정보 보호에 중점을 둔 타겟팅 및 측정 역량 개발

MiQ는 브랜드와 대행사를 대상으로 풀서비스 캠페인, 분석, 실적 솔루션을 제공하는 프로그래매틱 미디어 제공업체입니다. 광고 생태계가 온라인 개인 정보 보호의 새로운 시대에 들어서고 있는 지금과 같은 상황에서, 서드 파티 쿠키에 의존하지 않는 대체 시스템을 모색해야 할 필요성을 깨달은 MiQ는 광고 효과 측정을 위한 정확하고 개인 정보 보호에 중점을 둔 솔루션을 구현하기 위해 개인 정보 보호 샌드박스 API를 통합하기 시작했습니다.

이 과정에서 MiQ 팀은 Attribution Reporting API 신호를 최적화 및 광고 관련성에 활용하기와 같은 API의 구매 측 사용 사례를 살펴보고, 이벤트 수준 보고 및 전환 측정에서 이 기술이 갖는 효과를 알아보기 위한 독자적인 솔루션 및 파트너 솔루션을 모색했습니다.

이벤트 측정을 위한 Attribution Reporting API 테스트

MiQ의 독자적인 기존 기술은 잠재고객 분류를 위해 이미 퍼스트 파티 데이터, 브라우저 데이터, 개인 정보를 보호하는 ID 등 개인 정보를 안전하게 보호하는 데이터를 사용하고 있었기에 테스터들은 능숙하게 기여 분석 보고를 통합하고 개인 정보 보호 샌드박스 API를 사용하여 크로스 DSP 측정 솔루션을 빌드할 수 있었습니다.

MiQ의 독자적인 기여 분석 보고서는 4개 시장, 6개 브랜드의 데이터로 API의 측정 역량을 평가했습니다. 테스트가 진행됨에 따라 이벤트 수준 보고서에서 데이터 손실, 노이즈 증가와 같은 개인 정보 보호 제한 사항을 고려해야 한다는 사실을 알게 되었습니다. 결과 왜곡 없이 노이즈를 효과적으로 줄이려면 사용자당 하나의 높은 우선순위 전환으로 캠페인을 제한해야 했습니다. 개인 정보 보호 샌드박스 팀은 생태계 전반의 이해관계자들로부터 수집한 피드백을 검토한 결과 테스터가 필요에 맞게 기여 분석 보고를 맞춤설정할 수 있는 Flexible Event-Level Configuration을 제공하기로 했습니다.

데이터 손실 및 기기 사용 가능 여부는 생각보다 복잡한 문제였습니다. MiQ의 테스터들은 광고 노출의 최대 25%에서만 이 API가 사용된다는 사실을 확인했는데, 이는 iOS에서 Attribution Reporting API를 제공하는 데 적용되는 정책 제한과 같은 몇 가지 요인으로 인한 현상입니다. 이에 더해 지원되는 Chrome 브라우저에서 실행할 경우 쿠키가 기여 분석 보고에 비해 11% 많은 순 전환을 기록한다는 사실이 확인되었습니다. 이러한 사실을 바탕으로 사전 구성된 7일 보고 지연(사용자 수준 크로스 사이트 식별자를 재생성하지 못하도록 하는 개인 정보 보호 구성)이 가장 큰 원인이라는 가설이 세워졌습니다. 이 문제를 해결하기 위해 MiQ는 Attribution Reporting API에 최적화하는 동시에 계속해서 높은 수준의 측정 정확도를 달성할 수 있도록 측정 접근 방식을 수정했습니다.

결과 및 학습 요점

MiQ의 테스트 결과 Attribution Reporting API는 서드 파티 쿠키와 동일하게 순 전환의 85%를 보고했고, 이에 더해 서드 파티 쿠키로 파악하지 못한 3.7%도 추가로 보고했습니다. 이벤트 수준 보고서는 레거시 전환 픽셀과 동일한 수준의 데이터를 수집한다는 사실을 생각해 보면 이는 무척 유효한 데이터 세트임을 알 수 있습니다. MiQ는 캠페인의 실제 ROI를 정확하게 모델링하려면 요약 및 이벤트 수준 보고서가 필요하다는 결론을 내리면서도, 광고가 비즈니스 성과에 미치는 영향을 파악하고 입찰 모델을 최적화하는 데 있어 Attribution Reporting API가 갖는 유효성에는 높은 기대를 보였습니다.

클라우드 분야의 전문가인 MiQ는 서드 파티 추적 없이 신호를 유지 관리할 수 있도록 Aggregation Service를 사용하여 클라우드 기반의 신뢰할 수 있는 실행 환경에 요약 보고서를 구현하기 시작했습니다. 이 이니셔티브는 아직 테스팅 초기 단계에 있긴 하나, 앞으로 테스터들에게 유용한 정보가 될 것입니다.

MiQ는 기여 분석 보고가 마케터들이 최상의 캠페인 성과를 달성하기 위해 함께 사용할 수 있는 강력한 솔루션 중 하나라고 생각합니다. MiQ와 개인 정보 보호 샌드박스 팀은 마케터와 대행사들이 테스트에 참여하여 피드백을 공유할 것을 적극 권장합니다.