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16개의 글
퍼포먼스 마케팅 attribution · lookback-window
Lookback window가 ROAS를 바꾸는 법 — click 7d, view 1d, 28d, 90d의 차이
같은 캠페인이라도 attribution lookback window를 click 7d / view 1d / 28d / 90d 중 어느 걸로 보느냐에 따라 ROAS가 두 배까지 차이납니다. 매체별 default와 그것을 마케터가 어떻게 의사결정에 써야 하는지를 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 mmp · appsflyer
MMP raw export 컬럼 사전 — Appsflyer, Adjust, Branch가 주는 진짜 데이터
Appsflyer·Adjust·Branch raw export에는 어떤 컬럼이 있고 각 컬럼이 진짜로 무엇을 뜻하는지. media_source·campaign·af_status·reattribution·SKAdNetwork postback 컬럼까지 마케터·데이터팀이 매일 만나는 raw export를 한 글로 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 attribution · ga4
Organic·Direct·Referral의 진실 — GA4, MMP, Amplitude가 organic을 부르는 4가지 방식
GA4의 organic search, MMP의 Organic, Amplitude의 Direct, GA4의 (direct)/(none). 같은 단어가 도구마다 다른 의미예요. 4가지 정의를 한 글로 정리하고 dark traffic·attribution 누락을 어떻게 분리하는지를 풉니다.
Analytics Ops (GA4·GTM) sql · bi
광고 SQL·BI 안티패턴 7가지 — ROAS 보고서를 거짓말로 만드는 SQL 함정
광고 데이터를 SQL로 집계할 때 반복적으로 깨지는 7가지 패턴 — 중복 조인·attribution window 누락·시간대 미스·conversion lag·환율·채널 매핑·dedup. 마케터·BI팀이 실무에서 만나는 함정을 실제 SQL 반례와 함께 정리합니다.
Analytics Ops (GA4·GTM) analytics · maturity
Marketing analytics maturity model — last-click부터 triangulation까지 5단계
마케팅 측정의 성숙도는 5단계로 나뉩니다. last-click → multi-touch → MMM → lift study → triangulation. 우리 팀이 어디 있는지 진단하고 다음 단계 로드맵을 잡는 한 가지 모델.
앱 마케팅 aem · meta
AEM 9개 슬롯 우선순위 — 무엇을 측정하고 무엇을 버릴까
Meta AEM(Aggregated Event Measurement)은 한 도메인에서 9개 이벤트만 우선순위로 등록할 수 있습니다. 풀퍼널 측정을 9개로 압축하는 룰과 우선순위가 캠페인 ROAS에 미치는 영향을 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 mmm · bayesian
PyMC-Marketing으로 채널 기여도 직접 모델링 — Bayesian MMM 실전
MMM이 비싸고 느린 분석가용 도구라는 인식은 이제 옛말입니다. PyMC-Marketing으로 마케터가 직접 adstock·saturation·prior를 조정하며 채널 기여도를 추정합니다. 모델 fit·posterior 해석·예산 시나리오까지 한 번에 정리.
퍼포먼스 마케팅 mmm · adstock
Adstock 심화 — 광고 효과의 잔향을 모델링하는 법
MMM의 절반은 adstock 함수를 잘 잡는 일입니다. Geometric·Delayed·Weibull 세 가지 형태와 채널별 추천 파라미터, 그리고 잘못 잡았을 때 채널 기여도가 휘는 방식을 마케터 시선에서 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 mmp · attribution
MMP 어트리뷰션 스택 — Adjust·AppsFlyer가 SKAN과 어떻게 합쳐지나
iOS 광고 측정의 표준 운영자인 MMP는 SKAN·확률 매칭·결정론 매칭을 한 보고서로 합칩니다. 어떤 신호가 어디서 와서 어떻게 dedup되는지, 마케터가 보는 한 줄짜리 ROAS의 안쪽을 정리합니다.
퍼포먼스 마케팅 attribution · mmm
세 가지 측정이 서로 다른 숫자를 내는 이유 — MTA·MMM·Lift 비교
Multi-Touch Attribution은 Meta가 1.8x ROAS라고 말하고, MMM은 0.9x라고 답하며, Geo-Lift는 1.3x를 보고합니다. 같은 캠페인인데 왜 숫자가 다 다를까. 세 측정의 가정·강점·한계와 의사결정에 합치는 triangulation 프레임을 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 skan · conversion-value
SKAN postback 디코딩 — conversion value 6bit 설계의 모든 것
SKAdNetwork postback의 6비트 conversion value 안에 마케팅 KPI를 어떻게 인코딩하는지가 iOS 캠페인 측정의 절반입니다. 비트 분배·인코딩 함수·CV 변경 비용을 정리합니다.
매체 데이터 알아보기 attribution · history
어트리뷰션의 역사 — 쿠키 last-click부터 클린룸까지의 변화
광고 어트리뷰션은 1990년대 last-click에서 시작해 multi-touch·MMM·incrementality·클린룸까지 진화했습니다. 한 도구가 다른 도구로 대체된 게 아니라 층층이 쌓인 도구상자. 그 변화의 흐름을 한 줄로 따라가는 매체 기초.
퍼포먼스 마케팅 shapley-value · attribution
Shapley value 어트리뷰션 — 채널 기여도를 공정하게 나누는 게임이론
한 전환에 채널 5개가 모두 닿았을 때 누구 공인가요. last-click은 마지막만, first-click은 처음만 봅니다. Shapley value는 모든 순서를 평균내 채널 기여도를 공정하게 나눕니다. 게임이론에서 빌려온 어트리뷰션 표준 도구의 직관과 마케팅 적용.
퍼포먼스 마케팅 mmm · attribution
MMM 입문 — 쿠키 종말 시대, 채널 기여도를 다시 측정하는 법
iOS 14.5와 서드파티 쿠키 종말 이후 MTA가 흔들립니다. 마케터가 알아야 할 Marketing Mix Modeling의 기본 개념(adstock·saturation), 그리고 보고서에서 MMM 결과를 읽는 법.
퍼포먼스 마케팅 roas · incrementality
ROAS 보고서가 늘 거짓말하는 이유 — last-click·view-through·incremental 3대장
Meta 광고 매니저는 ROAS 5를 보여주는데 BI 대시보드는 ROAS 1.4입니다. 어느 쪽이 진짜냐고요? 사실 둘 다 다른 질문에 답하고 있어요. 마케터가 ROAS 보고서를 읽는 법.
매체 데이터 알아보기 attribution · bayesian
광고 어트리뷰션, 왜 베이지안이 더 안정적인가 — 마케터를 위한 친절한 안내
데이터가 적을 때 last-touch가 흔들리는 이유, 그리고 베이지안 사전(prior)이 어떻게 신규 채널의 ROAS 추정을 안정시키는지 토이 코드 한 묶음으로 풀어봅니다.