사용자 개인 정보 보호 강화가 모바일 광고에 미치는 영향

Apple이 ATT를 도입한 이후 프라이버시 프레임워크 앱 사용자에게 데이터에 대한 더 많은 제어 권한을 부여하기 위해 광고 기술 비즈니스는 성장 목표를 달성하면서 새로운 데이터 제한 사항을 준수하도록 절충해야 하는 임무를 받았습니다.

여전히 모바일 광고주는 더 이상 개인 ID를 사용하여 iOS의 70% 추적에 동의하지 않은 사용자의 경우 모바일 생태계 전반에서 양질의 잠재고객을 식별하고 타겟팅하기 위해 상황별 신호 및 확률적 속성과 같은 다른 도구를 마음대로 사용할 수 있습니다.

그렇긴 하지만 인앱 광고는 광고주 식별자(IDFA)의 지원 중단으로 인해 덜 효율적으로 보일 수 있습니다. 그러나 올바른 데이터, 전략 및 파트너가 있으면 여전히 실행 가능한 성장 전략일 뿐만 아니라 필수적인 하나.

iOS 14.5 이후 변경된 사항

새로운 개인정보 보호 제한에 따라 앱 광고주는 더 이상 IDFA에 의존하여 iOS 기기 사용자에게 관련 광고를 제공하기 위해 기기 수준 데이터를 제공할 수 없습니다. 광고주는 더 이상 클릭, 다운로드 및 전환을 포함하여 iOS의 앱에서 사용자의 활동을 추적할 수 없기 때문에 광고의 효과를 측정하고 해당 정보를 사용하여 그에 따라 캠페인 및 광고 예산을 최적화할 수 있는 능력이 떨어집니다.

이러한 효율성 손실은 전환율이 낮아지지만 CPM(1,000회 노출당 비용)도 낮아짐을 의미합니다. 따라서 KPI를 능가하기 위해 캠페인을 확장하는 것은 더 복잡할 수 있지만 앱 성장 비즈니스는 이전보다 저렴할 수 있습니다.

퍼포먼스 마케팅은 다르다, 나쁘지 않다

iOS 14.5부터 광고주는 기기 ID 데이터에 액세스할 수 없지만 상황별 신호를 사용하여 양질의 사용자에게 광고를 표시할 수 있습니다. 문맥 신호란 무엇입니까? 위치, 장치 유형, 광고가 표시되는 환경에 대한 정보(즉, 앱 또는 웹사이트의 특성)와 같은 광고 기회에 대한 유용한 정보를 전달하는 개인정보 보호 준수 데이터 포인트입니다.

이러한 유형의 데이터를 통해 광고주는 광고를 노출 기회에 연결하여 사용자가 광고에 참여할 가능성을 정확하게 예측하는 문맥 타겟팅을 활용할 수 있습니다. 거기에서 각 노출에 대한 입찰 금액을 결정할 수 있습니다.

사용자는 IDFA 추적에서 자동으로 옵트아웃되므로 광고주는 더 이상 기기 ID에 의존하여 사용자가 광고와 상호작용하는 방식에 대한 데이터에 액세스할 수 없으며 인앱 이벤트를 기반으로 잠재고객을 일대일로 타겟팅할 수 없습니다. 대신에, 기계 학습 (ML) 모델은 효과적인 예측을 위해 새로운 상황 신호를 활용하고 있습니다.

이로 인해 인앱 광고의 효율성이 떨어졌지만 iOS 광고는 여전히 광고주의 ROAS 목표를 달성하거나 초과 달성하고 있습니다. 예를 들어, LifeStreet에서는 장치 ID가 없는 트래픽에 지출된 광고 비용당 전환수가 더 적지만 CPM은 약 2.1배 더 낮습니다. 이를 통해 장치 ID 없이 미디어 지출에 대한 ROAS가 10% 더 높아집니다. 노출당 전환율은 변경되었지만 비용 감소는 iOS에서의 광고 효과를 개선하는 데 도움이 되었습니다.

새로운 데이터, 새로운 경쟁 구도

문맥 신호는 다른 측정항목과 결합할 수도 있습니다. 예를 들어 광고의 특정 기능과 이루어진 상호작용의 수는 광고 소재의 어느 부분이 가치를 더하고 있는지 식별합니다. 물론 이것은 IDFA를 사용하는 것만큼 정확하지는 않지만 ML과 같은 기술을 사용하면 이러한 신호를 수집하고 장치 ID 기반 광고와 거의 동일한 수준의 정확도로 각 광고 노출의 가치를 실시간으로 예측할 수 있습니다.

게다가 모바일 광고의 경쟁 구도는 그 어느 때보다 훨씬 더 수준이 높습니다. 오늘날 모든 광고 기술 플레이어는 벽으로 둘러싸인 정원 외부(Fb, Google)뿐만 아니라 이전보다 사용자에 대한 정보가 적습니다. 이로 인해 전문화된 역사적 ML 모델과 민첩한 알고리즘을 갖춘 소규모 틈새 플레이어가 기술 거대 기업과 경쟁할 수 있는 공간이 생겼습니다.

이러한 이유로 IDFA 사용 중단 이후 가장 큰 성공을 거둔 마케팅 플랫폼은 더 많은 예측 신호를 추가하여 모델의 성능을 개선하는 데 지속적으로 투자하는 플랫폼입니다. 개선을 위해 모델을 교육하는 데 사용할 수 있는 새로운 신호를 생성하는 기능 예측 정확성은 지속적으로 더 효과적인 입찰을 유도하여 CPI를 낮추고 사용자 품질을 높이고 궁극적으로 광고주의 ROAS를 높일 것입니다.

성공을 위한 모바일 광고 전략 수립 방법

이제 모바일 광고 게임의 규칙이 변경되었으므로 승리하는 방법도 변경되었습니다. 오늘날의 개인 정보 보호 광고 기술 환경에서 성공적인 모바일 광고 전략은 무엇입니까?

증분 재평가 및 미디어 예산 실험

위에서 언급한 바와 같이 모바일 광고의 경제학은 iOS 14.5 이후 변화했습니다. 즉, 지출의 실질적인 영향을 재평가하고 미디어 예산을 실험하는 것이 현명합니다. 새로운 채널과 전문 파트너를 테스트하는 데 개방적입니다. 모바일 측정 파트너(MMP)와 긴밀히 협력하여 사용 가능한 기여 데이터를 극대화하고 각 파트너의 캠페인 성과 증분을 이해하면 향후 캠페인 성공에 도움이 될 것입니다.

독립적인 광고 기술 회사와의 협력에 개방적이어야 합니다.

오늘날 경기장은 더 공평해져서 소규모의 틈새 기술 제공업체가 이전에 가능했던 것보다 더 강력한 결과를 확보할 수 있습니다. 광고주에게는 울타리가 쳐진 정원의 “획일적인” 접근 방식이 아니라 자신의 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 독립 광고 기술 회사와 파트너 관계를 맺을 수 있는 기회가 있습니다.

성장 파트너에게 더 많은 것을 요구하십시오

마지막으로, 광고주는 파트너에게 요구하여 파트너의 작업 방식을 감독하고 광고주가 실적뿐만 아니라 원하는 정보를 얻을 수 있도록 해야 합니다. Apple과 곧 Google의 지속적인 개인 정보 보호 변경으로 인해 현재의 강력한 성능이 지금부터 18개월 후의 강력한 성능을 보장하지는 않습니다.

광고주가 스스로에게 질문하는 것은 매우 중요합니다. 올바른 파트너와 협력하고 있습니까? 그들은 투명하고 향후 캠페인을 확장하는 데 사용할 수 있는 데이터를 전달합니까? 그들의 프로세스와 전문성이 신뢰를 심어주고 있습니까? 이러한 질문에 대한 답변이 긍정적이지 않다면 현재 마케팅 믹스를 재고해야 할 때일 수 있습니다.

프라이버시 강화에도 불구하고 모바일 광고의 미래는 밝습니다.

모바일 게임 산업은 기하급수적으로 성장할 것으로 예상됩니다. 2029년으로. 이러한 호황을 최대한 활용하는 광고주는 파트너가 Advert Exchange에서 수신하는 문맥 신호를 효율적으로 테스트하고 예측 모델링을 반복하는 데 사용할 수 있는 광고주입니다. 사용자 개인 정보 보호가 강화되는 현재 시대에 성공적인 모바일 광고 방법은 변경되었을 수 있지만 성공할 수 있는 능력은 변경되지 않았습니다. 광고 기술은 항상 불확실한 순간에 번성하는 선구자로 가득 차 있으며 지금 이 순간도 다르지 않을 것입니다.

Levi Matkins는 LifeStreet의 CEO입니다..