멀티터치 기여 분석 (MTA)

사용 사례 개요

마케팅 기여 분석은 광고주가 마케팅 전략 및 판매 또는 전환에 대한 후속 광고 상호작용의 기여도를 판단하는 데 사용하는 방법입니다.

원터치 기여 분석 모델인 첫 번째 터치 및 마지막 터치 기여 분석을 비롯한 다양한 유형의 기여 분석 모델이 있습니다. 원터치 기여 분석 모델에서는 고객 여정의 단일 터치 포인트에 전환 기여도의 100% 를 할당합니다. 첫 번째 터치 기여 분석에서는 첫 번째 터치 포인트에 기여도가 할당됩니다. 마지막 터치 기여 분석에서는 전환이 발생하기 직전의 마지막 터치 포인트에 기여도가 할당됩니다. 또한 고객 여정의 여러 터치 포인트에서 기여 분석을 공유할 수 있으며, 이때 여러 터치 포인트에 기여도가 부여됩니다. 이를 멀티 터치 기여 분석이라고 합니다.

API 호출자는 먼저 기여 분석 모델 요구사항에 따라 Attribution Reporting API의 실행 가능성을 평가하는 것이 좋습니다. 단, API의 범위는 원터치 기여 분석 모델로 설정되어 있습니다. 이 가이드를 읽기 전에 먼저 Shared Storage API 및 Private Aggregation API 개발자 문서를 읽어보는 것이 좋습니다.

쿠키를 사용한 구현

광고 기술은 서드 파티 쿠키를 사용하여 다양한 멀티 터치 기여 분석 모델을 구현합니다. 쿠키를 사용하면 다양한 조회 및 전환을 통해 사용자를 추적할 수 있습니다.

  1. 광고 노출 시 광고 기술에서 서드 파티 쿠키를 가져옵니다. 이러한 쿠키에는 사용자 ID 및 사용자로부터 이전에 수집한 기타 정보가 포함될 수 있습니다.
  2. 전환이 발생하면 광고 기술은 전환 경로 및 기타 수집된 데이터를 분석하여 기여도 분석을 수행합니다.
  3. 광고 기술은 멀티 터치 기여도 보고서를 만들기 위해 결정론적 신호와 확률적 신호를 사용하여 전환 경로를 생성합니다.

MTA 전환 경로

개인 정보 보호 샌드박스 솔루션

공유 스토리지를 사용하면 광고 기술이 개인 정보를 보호하는 크로스 사이트 읽기 액세스를 통해 무제한 쓰기 작업을 할 수 있습니다. 광고 기술은 전환에서 수집된 경로 및 측정기준을 사용하여 다양한 유형의 모델을 사용하여 각 광고 노출에 기여도를 할당할 수 있습니다.

Private Aggregation API는 기여를 생성하고 집계를 위한 보고서를 생성하는 데 사용됩니다. 이 API는 다양한 컨텍스트에서 사용할 수 있는 범용 API입니다. 데이터는 암호화되어 '집계 서비스'를 통해서만 처리할 수 있는 '집계 가능한 보고서'로 캡슐화됩니다. 처리 중에 서비스는 노이즈를 추가하고 보고서를 쿼리할 수 있는 횟수를 제한합니다. 광고 기술은 Private Aggregation API를 사용하여 사용자가 전환한 경로 또는 여정에 관한 집계 보고서를 가져올 수 있습니다.

멀티 터치 기여 분석을 지원하기 위해 Shared Storage 및 Private Aggregation API를 사용할 수 있습니다. 단일 브라우저에서 여러 터치 포인트의 데이터 캡처 및 집계 측정을 가능하게 하기 때문입니다.

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세부 솔루션

솔루션을 더 자세히 설명하기 위해 사용자 여정 예시를 살펴보고 개인 정보 보호 샌드박스 API로 수행한 관련 단계를 살펴보겠습니다.

  1. 사용자가 news.com에서 광고를 봄 → 광고 기술은 광고 조회의 컨텍스트를 공유 저장소에 노출 타임스탬프를 비롯한 사용자의 다른 측정기준과 함께 저장합니다.

  2. 사용자가 shoes.com에서 다른 광고를 보는 경우 → 광고 기술은 광고 보기의 컨텍스트를 공유 저장소에 이전에 저장합니다.

    MTA 노출수

  3. 사용자가 광고주 사이트에서 구매를 통해 전환 → 광고 기술은 공유 저장소에 저장된 컨텍스트를 참조하여 Private Aggregation API를 사용하여 맞춤 기여도 보고서를 생성할 수 있습니다.

    • 광고 기술은 기여 노출수를 128비트 집계 키 (버킷이라고도 함)에 나타내야 합니다. 광고 기술은 이러한 노출 터치 포인트를 경로 또는 단일 노드로 표시하도록 선택할 수 있습니다.
      • 광고 기술은 경로를 사용하기 위해 사용자 전환 경로의 모든 터치 포인트를 포함하는 키를 만들 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 전환하기 전에 news.com, shoes.com, shopping.com에서 광고를 본 경우 키는 단일 집계 기여도로 전체 경로 "news|shoes|shopping"를 인코딩합니다.
      • 또는 노드를 사용하기 위해 광고 기술은 사용자 전환 경로의 각 노출 터치 포인트에 별도의 집계 기여도를 선언할 수 있습니다. 광고 기술은 공유 저장소의 노출 컨텍스트를 참조하여 노출에 기여도를 배분할 수 있습니다. 예를 들어 최근 노출에 50%, 다음 최근 노출 2개 각각에 25% 씩 기여도를 배분합니다.
    • 경로와 노드 중에서 선택할 때 광고 기술은 노이즈와 유틸리티 간의 균형을 고려해야 합니다. 노출 및 전환 활동의 크기가 고정된 경우, 집계 버킷이 더 세분화될수록 출력의 노이즈 비율이 높아집니다.
      • 경로를 사용하여 광고 기술은 다중 방문을 처리하는 방법 (예: news → sports → news)과 방문 순서의 관련성 여부도 결정해야 합니다. 다중 방문과 방문 순서를 측정하려면 광고 기술이 노이즈 비율을 높이기 위해 더 세분화된 버킷을 사용해야 합니다.
      • 상대적으로 노드를 사용하면 표현할 값이 더 적기 때문에 노이즈가 줄어듭니다. 광고 기술은 방문한 웹사이트를 분류하여 이 카디널리티를 더 줄일 수도 있습니다.

  4. 광고 기술은 수신된 집계 가능한 보고서를 일괄 처리하고 요약 보고서를 반환하는 집계 서비스를 사용하여 처리합니다.

    MTA 요약 보고서 1부

    MTA 요약 보고서 2부

참여 및 의견 공유

공유 저장용량 제안은 현재 논의 중이며 변경될 수 있습니다. 있습니다. 이 API를 사용해 보고 의견이 있으면 언제든지 알려 주세요.