증분 지표를 라스트 터치 지표와 비교하는 것은 중요한 분석 개념입니다. 많은 경우에 마케팅 전략 및 운영 결정은 모두 라스트 터치 어트리뷰션을 기반으로 이루어지므로 라스트 터치와 증분간의 불일치는 잠재적인 비 효율성을 나타내며 때로는 심각한 재정적 영향을 미치게 됩니다. 증분 실험을 통해 이러한 불일치를 식별하고 가장 큰 영향을 미치는 불일치를 확인하는 것이 중요합니다.

기본개념

우선 둘 사이에 불일치가 있을 가능성이 매우 높으며 이러한 불일치가 채널 및 캠페인 전반에 걸쳐 동일하지 않을 것입니다. 증분 측정과 라스트 터치 어트리뷰션은 완전히 다른 현실을 측정하도록 설계되었습니다. 증분 측정은 미디어 간, 그리고 미디어와 오가닉 리프트간의 상호 작용을 포함하는 전체 미디어 믹스를 고려합니다.

이와 대조적으로, 라스트 터치 어트리뷰션은 상호작용이 전혀 겹치지 않는 단순한 현실을 반영하여 임의의 어트리뷰션 창 내에서 라스트 터치가 발생한 광고만 고려합니다. MetriWorks가 그동안 Polaris 플랫폼에서 수행한 상당한 수의 실측 증분 실험을 거친 바 라스트터치 보다 객관적 현실을 훨씬 더 가깝게 반영하는 것을 발견했습니다. 라스트 터치 어트리뷰션은 때때로 정확할 수 있겠지만 대부분 무작위이며 실제 실험을 기반으로 학습하거나 적응할 순 없습니다. 즉, 라스트 터치는 증분 측정에 대한 대안 신호로 여전히 자리를 차지하고 있습니다 .

Polaris 애너리스틱스

증분과 라스트 터치 지표를 간단하게 비교할 수 있습니다. 플랫폼 및 채널과 같은 여러 구성 가능한 디멘션으로 드릴 다운할 수 있는 피벗 테이블 보기를 제공하는 아래 분석 화면을 볼 수 있습니다. 매트릭스 열도 맞춤으로 구성할 수 있으며 증분과 라스트 터치 두 지표 모두를 포함합니다. 예시에서와 같이 사용자는 3일차와 7일차 ROAS를 비교하는 데 관심이 생길 것이고 Polaris는 일반적으로 라스트 터치가 보고하는 것보다 증분 수익률이 낮다는 것을 보여 줍니다.

일반적인 불일치

증분과 라스트 터치 사이에는 몇 가지 일반적인 불일치가 있습니다.

첫째, Facebook 및 Google과 같은 자체 어트리뷰션 네트워크는 IDFA의 사용 중단 및 SKAdNetwork 의 출현으로 인해 iOS 에서 자체 어트리뷰션의 이점을 더 이상 갖지 않게 되었습니다. 라스트 터치와 비교할 때 해당 네트워크에 할당된 증분 설치가 약간 감소하는 것을 종종 볼 수 있습니다. 경우에 따라 증분 수익과 같은 다운 스트림 성과지표는 해당 플랫폼의 강력한 타겟팅 및 최적화 알고리즘으로 인해 라스트 터치와 비슷하거나 더 크게 보입니다.

둘째, 디스플레이, TV 및 인플루언서와 같은 주소 지정이 불가능한 기타 미디어는 라스트 터치 모델에서 과소 평가될 수 있습니다. 재생 가능한 광고와 같은 참여도가 높은 광고 단위는 실제로 대부분 오가닉 리프트로 다른 미디어에 의해 생성된 퍼널 하단에서 많은 수요를 포착할 수 있습니다.

마지막으로, 특히 인기 있는 앱이나 강력한 IP를 라이선스하는 앱의 경우 라스트 터치로 오가닉 리프트를 과소평가하는 경우가 많습니다. 라스트 터치가 오가닉 리프트를 과소평가 하는지 아님 과대평가 하는지 여부는 종종 광고전환매출을 기반으로 합니다. 긴 창은 실제로 라스트 터치로 인해 오가닉 리프트를 과대 평가할 수 있습니다. 더욱이, 오가닉 리프트를 크게 잠식하는 혼합은 라스트 터치가 오가닉 리프트를 과소 평가하게 할 수 있고 그 반대의 경우도 발생할 수 있기 때문에 미디어 믹스의 구성도 중요한 요소입니다.

업데이트 날짜: 27/09/2022