SKAN 4.0 - 3. SKAN에서의 SSOT

 

 

 

SKAN과 MMP 서비스를 사용하게 될 때, SKAN의 기본적인 개념 못지않게 중요한 것이 바로 SSOT입니다. SSOT는 Single Source of Truth의 약자인데요, 쉽게 말해서 "중복제거"를 떠올리시면 됩니다. 그럼, 어떠한 '중복'을 제거한다는 의미일까요?

 

우리는 앞선 아티클에서 IDFA를 통해서 유저의 어트리뷰션을 기본적으로 측정하고(ATT 동의 완료 시), 이 방식이 불가능할 경우 SKAN을 사용하게 된다고 설명했습니다. 그렇다면, 어떤 유저가 ATT 동의를 진행했다고 가정했을 때는 어떤 현상이 발생할까요? 

 

바로 IDFA를 이용한 어트리뷰션 측정과 SKAN을 이용한 측정이 동시에 발생하게 된다는 점입니다. 이는 두 가지 어트리뷰션이 독립적으로 측정되는 구조이기 때문에 발생할 수밖에 없는 문제입니다. 결국, 하나의 어트리뷰션을 IDFA와 SKAN 두 가지 모델에서 측정하게 되어 중복 값이 발생할 가능성이 매우 높아지는 구조가 되는 것입니다. 

 

결국 너무나도 당연하게 이러한 중복 값을 그대로 반영하여 데이터를 측정하게 되면 엄청나게 부정확한 결과를 마주하게 되겠죠. 이를 위해서 MMP에서는 SSOT(혹은 이와 유사한 기능)을 제공하게 됩니다. 

 

 

 

 

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예를 들어, 앞서 설명한 SRN의 일종인 메타(FB 혹은 인스타) 매체에서 유저가 광고를 클릭 → 앱 설치 후 실행 → OPT-IN(ATT 동의 실행) 을 거치게 되면 설명했다시피 IDFA 어트리뷰션과 SKAN 어트리뷰션을 모두 진행하게 됩니다. 

 

IDFA로 측정한 어트리뷰션 데이터가 집합 A, SKAN으로만 측정하는 어트리뷰션 데이터가 집합 B라고 가정해 보겠습니다. A와 B의 교집합은 결국 불필요한 중복 데이터가 됩니다. 이 교집합을 SSOT를 통해서 제거하는 것입니다. 

 

기본적으로 SSOT의 원리는 모든 유형의 non-organic 중복 설치를 제거한 데이터를 보여주는 것입니다. 기본 원리는 간단합니다. non-organic 데이터에 중복 여부를 나타내는 플래그를 표시하고, 이를 이용해 중복 값을 제거하는 것이죠.

 

예를 들어 MMP 서비스를 사용한다고 가정했을 때, 어떤 한 건의 컨버전이 발생했다고 가정하겠습니다. 여기서 이 한 건의 컨버전은 ATT 동의를 진행한 건이라서 IDFA를 통해 MMP가 측정한 어트리뷰션입니다. 그렇다면, 이 전환 값에 대해서는 예를 들어서 attribution_flag = true 라고 처리를 하는 방식입니다. 이제 이 플래그 값이 T인 경우에는, SKAN 어트리뷰션 측정에서는 제외되는 것입니다. 당연히 attribution_flag = false 인 경우에는 SKAN 어트리뷰션으로 다루게 되는 것입니다. 이제 이렇게 측정된 두 결과물의 합집합이 non-organic 데이터가 되는 것입니다. 

 

이렇나 방식을 적용하여, MMP에서는 SSOT를 적용한 데이터 값과 적용하지 않은 값을 모두 보여주는 방식을 택하고 있습니다.