SKAdNetwork 모델 설정 FAQ

모델 설정 페이지 (SKAdNetwork > Model Configuration)는 앱에 대한 SKAdNetwork 캠페인들을 운영할 때 사용될 컨버전 모델을 설정할 수 있는 페이지입니다.

컨버전 모델은 유저와 인스톨 이후의 활동들을 Apple의 SKAdNetwork 프레임워크 내 허용된 범위 내 가능한 한 많은 정보를 인코딩하는 방법입니다. Singular는 여러 유형의 컨버전 모델들을 제공합니다. 각 모델은 매출 또는 컨버전 이벤트와 같은 특정한 정보에 집중하고 다른 유형의 데이터들을 포함하지 않습니다.  

업데이트 [2022년 2월 이후]:

  • 신규 믹스 모델(mixed models)로 이벤트와인게이지먼트와 같은 매출과 다른 KPI를 동시에 추적할 수 있습니다.  
  • Singular는 인앱 구매 매출 (in-app purchase revenue)를 측정할 수 있는 최적화 모델을 자동으로 생성하여 제공합니다. 자세한 정보는 SKAN Optimized Models FAQ를 참고하세요.

컨버전 모델 설정을 시작하기 전, 다음 가이드들을 참고하세요. 

일반적인 개념과 계획 세우기

컨버전 모델이란?

SKAdNetwork를 통해 인스톨과 유저 행동을 추적할 때, Singular는 컨버전 값(conversion value) - 인스톨 후 앱에서 광고 매체로 전달되는 0부터 63까지의 한 자릿수 - 에 의존합니다.  

컨버전 모델은 유저와 인스톨 이후의 활동들을 컨버전 값의 제한된 범위 내에서 가능한 한 많이 인코딩하는 방법입니다. 

Singular는 여러 유형의 컨버전 모델들을 제공합니다. 각 컨버전 모델은 특정 정보에 집중하고 다른 유형의 데이터는 처리하지 않습니다.

컨버전 모델을 설정할 때 모델 유형을 선정하고, 유저의 인스톨 후 활동에 대하여 활용 가능한 정보들을 선택하세요. KPI와 캠페인 최적화 과정에 가장 부합하는 컨버전 모델을 선택하세요. 

» 상세 정보는, Understanding Singular's Conversion Value Management를 참고하세요.

Singular가 제공하는 컨버전 모델 유형에는 무엇이 있나요?

마케팅하고 있는 각 앱에 대하여, 다음 컨버전 모델 중 한 모델을 선택할 수 있습니다. 

모델 유형 설명
매출 모델(Revenue)

인스톨/재인스톨 이후 측정 기간 동안 창출한 매출에 기반하여 캠페인을 최적화할 수 있는 모델입니다. 매출(revenue)모델은 설정에 따른 세 가지 유형의 매출을 측정할 수 있습니다: 인앱 구매 매출(inapp purchase revenue), 수익화 매출(admon revenue), 모든 매출(all revenue).  

컨버전 이벤트 모델(Conversion Events) 특정 인스톨 이후 유저 활동에 기반하여 캠페인을 최적화 할 수 있는 모델입니다. 측정 기간 동안 단 한 번이라도 발생했다면, 이 모델은 유저 이벤트를 해당 컨버전 값으로 인코딩합니다.  
인게이지먼트(Engagement) 측정 기간 동안 얼마나 많은 유저가 앱에 상호작용했는지에 의해 캠페인을 최적화 할 수 있는 모델입니다. 이 모델은 측정 기간 동안 다양한 이벤트가 얼마나 많이 발생했는지 대한 컨버전 값을 인코딩하는 모델입니다. 
퍼널(Funnel) 특정 인스톨 후 유저 경로에 기반하여 캠페인을 최적화하는 모델입니다. 이 모델은 측정 기간 동안 어떤 이벤트들이 차례로 일어났는지 유저 이벤트를 컨버전 값으로 인코딩합니다.
믹스 모델(Mixed Models) (신규)

믹스 모델을 통해서는 같은 SKAdNetwork 캠페인에 대한 매출 정보와 다른 한 정보를 얻을 수 있습니다. Singular는 다음 세 가지 믹스 모델을 제공합니다: 컨버전 이벤트와 매출, 인게이지먼트와 매출, 그리고 퍼널과 매출 모델입니다.  

컨버전 모델은 어떻게 선정할까요?

Singular는 여러 컨버전 모델들을 반복하여 실험하여 가장 적합한 결과를 보이는 모델을 선정하도록 권장하고 있습니다. 이를 시작하기 위해서는 다음 단계를 따르세요.

  1. 먼저, 신규 유저들의 이상적인 고가치 값과 첫 7일 동안의 데이터가 어떤 모습일지 생각해보세요. 이는 어떤 컨버전 포인트가 의미 있는지 판단하는 데 도움이 됩니다. Singular SDK 구현을 통해 컨버전 포인트들이 이벤트의 형태로  전달되고 있는지의 여부를 반드시 확인하세요.  
  2. 다음으로, 이상적인 유저 여정에 가장 부합하는 컨버전 모델을 선택하세요. 매출과 리텐션 모델부터 선택해볼 수 있지만, 리포트 시뮬레이션을 통해 다른 모델도 실험해보세요.  
  3. 마지막으로, 유저가 이상적인 유저 여정을 마치는 데 걸리는 최단기간을 생각해보세요. 가장 짧은 측정 기간을 선택할수록 해당 활동을 확인할 가능성이 커집니다.  
직접 생성하거나 써드 파티에 의해 생성된 다른 컨버전 모델을 사용할 수 있나요?  

컨버전 값들을 관리하는 다른 모델을 사용할 수 있습니다. 이 경우 앱이 SKAdNetwork의 메뉴얼 관리 모드를 사용할 수 있도록 Singular SDK를 설정했는지 반드시 확인하세요.
주의: Singular는 아직 커스텀 컨버전 모델을 리포팅이나 컨버전 값의 의미를 디코딩하는 SKAdNetwork 컨버전 관리 도구(Conversion Management tool)로 가져오는 기능을 제공하지 않습니다.

광고 매체 파트너는 컨버전 값이 어떤 의미인지 어떻게 알 수 있나요?

SKAdNetwork에서, 광고 매체 파트너는 0에서 63까지의 미가공 컨버전 값을 포함한 SKAdNetwork 포스트 백을 받습니다. 해당 숫자의 의미를 알기 위해서, 매체는 컨버전 모델 매니저(Conversion model manager)에서 컨버전 값 할당에 관한 개체화 작업을 해야 합니다.   

Singular와 파트너들과의 SKAdNetwork 연동은 파트너가 SKAdNetwork 포스트 백으로부터 받은 컨버전 값의 의미를 디코딩할 수 있도록 합니다.  

» 최신 파트너 리스트와 각 파트너가 어떤 기능을 지원하는지 확인하려면, Singular SKAdNetwork Integrated Partners를 참고하세요.

측정 기간이란 무엇이고 어떻게 설정해야 하나요?

측정 기간은 앱이 얼마나 오랫동안 인스톨 후 활동들을 컨버전 값으로 인코딩하게 할 것인지 설정하는 것입니다. 측정 기간이 지나면, 마지막에 업데이트된 컨버전 값과 같이 SKAdnetwork 포스트 백이 전송됩니다.  

더 오랜 시간 동안의 측정 기간을 선택하면, 컨버전 값에 포함된 유저 활동에 대한 더 많은 정보를 수집하게 되지만, 인스톨에 대한 모든 정보를 받는 데까지 지연이 생기게 됩니다. 

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측정 기간은 또한 SKAdNetwork로 측정할 수 있는 가장 긴 리텐션 기간과 코호트 기간을 결정합니다. 예를 들어, 측정 기간을 3일로 정한 경우, Singular는 인스톨후 3일간의 정보만을 컨버전 값으로 인코딩합니다. 즉, 측정할 수 있는 가장 긴 리텐션 기간과 가장 긴 코호트 기간은 3일입니다.  

주의: Singular는 컨버전 값의 포스트 백 내용과 전달시기를 잘 조절할 수 있도록 측정 기간을 도입했습니다. 측정 기간은 또한 포스트 백에 대한 원본 인스톨 날짜를 산출하기 위해 사용됩니다. 최대 측정 기간 없이는 SKAdNetwork 포스트 백이 주어진 기간 내 전송되는 것을 보장할 수 없습니다.  

측정 기간은 왜 "슬롯(slot)"을 사용하나요?

1일 이상의 측정 기간을 설정하면, Singular는 6비트 컨버전 값 중 특정 슬롯 수를 사용하여 주어진 유저 리텐션 기간을 추적합니다.  

예를 들어, 측정 기간을 7일로 설정하면, Singular는 3 슬롯을 지정합니다. 왜냐하면 7이란 숫자는 이진수로 "111"이므로 7을 나타내기 위해선 3비트가 필요하기 때문입니다.  

그 후, 앱이 Singular로 세션을 보낼 때마다 Singular는 이 지정된 비트를 사용하여 인스톨 후 유저가 얼마 동안 활동했는지를 의미하는 날짜 수를 업데이트합니다. 포스트 백이 매체로 전달된 후 Singular에 전달되면, Singular는 이에 해당하는 컨버전 값을 디코딩하여 리텐션과 코호트를 결정합니다.    

이 방법은 슬롯을 사용해야 하지만, 인스톨 날짜와 어트리뷰션 날짜를 알아내는 유일한 방법입니다. SKAdNetwork는 어트리뷰션 날짜를 제공하지 않습니다. Singular는 리텐션 시간과 포스트 백 타임스템프를 통해 어트리뷰션 날짜를 산출합니다.  

이 리텐션 메서드의 다른 장점은 리텐션에 대한 컨버전 값을 업데이트할 때마다 SKAdnetwork 포스트 백은 추가 24시간 동안 지연할 수 있고, 인스톨 후의 활동을 측정하는 기간을 연장할 수 있다는 점입니다.  

주의: 측정 기간을 1일로 설정했다면, Singular는 코호트와 리텐션을 측정하지 않고, 선택한 컨버전 모델에 6개의 슬롯 모두 사용할 수 있습니다. 

Singular는 어떻게 인스톨 날짜/어트리뷰션 날짜를 산출할까요? 

SKAdNetwork는 어트리뷰션 날짜를 제공하지 않습니다. Singular는 리텐션 시간과 포스트 백 타임스템프를 기반으로 어트리뷰션 날짜를 산출합니다.   

1일 이상을 측정 기간으로 설정하면, Singular는 유저 리텐션 기간을 추적하기 위해 6비트 컨버전 값 중 특정 "슬롯(bits)" 수를 사용합니다. 그 후, 앱이 Singular에 세션을 보고하면, Singular는 이 지정된 비트를 사용하여 인스톨 후 유저가 활동했던 날짜 수를 업데이트합니다. 이 방법으로는 슬롯을 사용해야 하지만, 인스톨 날짜와 어트리뷰션 날짜를 확인할 수 있는 유일한 방법입니다.  

컨버전 모델 유형

매출(Revenue) 모델(인앱 구매 매출 모델)은 어떻게 작동하나요?
매출 모델은 인스톨/재인스톨 후 측정 기간 동안 얻은 매출에 기반하여 캠페인을 최적화할 수 있게 합니다. 

매출 모델은 설정 사항에 따라 다음 매출 유형 중 하나를 측정할 수 있습니다. 매출 유형을 선택하여 해당 모델을 설정하는 방법에 대해 참고하세요.

매출 유형
설명
모든 매출(All revenue) 인 앱 구매와 수익화 매출 모두
수익화 매출(Ad mon revenue) 측정 기간 동안 보여진 광고로부터 얻어진 매출
인앱 구매 매출(In-app purchase revenue) 측정 기간 동안 앱에서 유저가 구매한 매출로부터 얻어진 매출

 

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모든 매출(All Revenue) 모델은 어떻게 동작할까요?

모든 매출(All Revenue) 모델은 인 앱 구매 매출과 광고 매출에 기반한 캠페인을 최적화할 수 있게 하는 모델입니다. Singular는 둘을 더한 총합과 예상 통합 매출(Estimated Combined Revenue)을 리포트에 표시합니다.  

주의: 광고 매출 데이터를 얻기 위해서는 우선 광고 매출 어트리뷰션(ad revenue attribution)을 SDK 연동에 구현해야 합니다. (iOS SDK와 Unity SDK 설명을 참조).

SKAdNetwork 컨버전이 6비트로 제한되었기 때문에, Singular는 이를 통해 정확한 매출을 인코딩할 수 없습니다. 대신, 매출 버킷(revenue bucket)을 정의하면 Singular가 각 매출 버킷을 컨버전 값에 매핑합니다.  

예를 들어, 다음 매출 버킷을 정의할 수 있습니다.

  • $0 - $2 → 1로 인코딩
  • $2+ - $5 → 2로 인코딩
  • $5+ - → 3으로 인코딩

이 방법으로 유저가 앱에서 $3를 소비하고 $0.50를 광고 매출로 소비한 경우 컨버전 값은 2가 됩니다.  

중요:

  • 이 모델은 유저로부터 발생된 총 매출을 추정할 수 있게 하지만 인 앱 구매 매출과 광고 매출을 따로 구분할 수 없습니다.  
  • 통합 매출 모델(Combined Revenue model)을 설정할 때, 설정한 매출 버킷을 각 노출마다의 광고 매출(Ad revenue)을 포함할 정도로 작으나 인 앱 매출(in-app purchase revenue)을 포함할 만큼 큰 수로 정의해야 함을 잊지 마세요.  
  • 정의할 수 있는 매출 버킷의 수는 선정한 측정 기간 이후 남은 슬롯 수에 따라 달라집니다.

SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨 합니다.
  2. 유저가 앱에서 구매하거나 광고를 봅니다.
  3. Singular SDK가 Singular서버에 해당 이벤트 정보를 전송합니다. 서버는 기존에 정의된 매출 버킷 중 하나와 매칭하여 해당하는 컨버전 값을 전송합니다.  
  4. 이 프로세스는 측정 기간을 지나기 전까지 여러 차례 반복 적용될 수 있습니다. 이 시점에서, SKAdNetwork 포스트 백이 매체에 전송됩니다.  
  5. Singular가 SKAdNetwork 포스트 백을 받으면 해당 값을 매출 버킷으로 디코딩해서 리포트 내 예상 통합 매출액(Combined Revenue)으로 표기합니다.  
수익화 매출(Ad Mon Revenue)은 어떻게 작동할까요?  

수익화 매출 모델(Ad mon Revenue)은 인스톨 이후 일정 기간 동안 (일정 기간은 측정 기간에 정의된 날짜 수에 기반하며) 유저로부터 얻은 광고 매출에 기반한 캠페인을 최적화할 수 있게 하는 모델입니다.

주의: 광고 매출 데이터를 얻으려면, SDK 연동 내 광고 매출 어트리뷰션을 구현해야 합니다.  (자세한 설명은 iOS SDK와 Unity SDK를 참조).

SKAdNetwork 컨버전 값은 6비트로 제한되므로, Singular는 정확한 매출을 인코딩할 수 없습니다. 대신, 매출 버킷을 정의하면 Singular가 각 매출 버킷을 컨버전 값에 매핑합니다.  

예를 들어, 다음 매출 버킷에 따라 정의했다면:

  • $0 - $0.05 → 1로 인코딩
  • $0.05+ - $0.1 → 2로 인코딩
  • $0.1+ - → 3으로 인코딩

유저가 광고를 시청하여 $0.07을 끌어왔다면, 컨버전 값은 2가 됩니다. 해당 컨버전 값은 어떤 매출 버킷에 유저가 해당하는지에 대한 정보를 포함합니다.  

주의:

  • 매출은 한 노출에 대해 측정된 매출입니다. (eCPM이 아닌).
  • 노출 당 소액의 합을 커버하려면, 소수점 6자리까지 나누어 버킷을 설정할 수 있습니다. 
  • 매출 버킷 수는 선정한 측정 기간 이후 남은 슬롯 수에 기반합니다.

SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨 합니다.
  2. 유저가 광고를 시청합니다.
  3. Singular SDK (와 광고 매출 어트리뷰션 지원으로) Singular 서버에 해당 노출을 전송합니다. 서버는 노출값을 기존에 정의한 매출 버킷 중 하나에 더하고 그에 해당하는 올바른 컨버전 값을 반환합니다.   
  4. 이 과정은 측정 기간이 지날 때까지 여러 차례 반복 적용됩니다. 이때, SKAdnetwork 포스트 백이 매체로 전송됩니다. 
  5. Singular가 SKAdNetwork 포스트 백을 받은 후 해당 값을 광고 매출 버킷으로 디코딩하여 리포트 내 대략적인 광고 매출을 표시합니다. 
인앱 구매 매출 모델은 어떻게 동작할까요?

주의: Singular는 이제 모델 유형에 대해 자동으로 생성되는 최적화 모델을 제공합니다. 추가 정보는, Optimized Models FAQ를 참고하세요.

인 앱 구매 매출(In-App Purchase Revenue) 모델은 인스톨 후 일정 기간 동안 (일정 기간은 측정 기간에 의해 정의된 날짜의 수를 의미) 유저의 인앱 매출을 통해 얻은 매출에 기반한 캠페인을 최적화할 수 있게 하는 모델입니다.

SKAdNetwork 컨버전 값은 6비트로 제한되기 때문에, Singular는 이를 사용하여 정확한 매출을 인코딩할 수는 없습니다. 하지만, 매출 버킷을 정의하면 Singular가 각 매출 버킷을 컨버전 값에 매핑합니다.  

예를 들어, 다음 매출 버킷을 정의했다면

  • $0 - $5 → 1로 인코딩
  • $5+ - $10 → 2로 인코딩
  • $10+ - → 3으로 인코딩

유저가 앱에서 $7을 지출한 경우, 컨버전 값은 2가 됩니다. 컨버전 값은 유저가 속한 매출 버킷에 대한 정보를 포함합니다.  

주의: 정의할 수 있는 매출 버킷 수는 선정한 측정 기간 이후에 남은 슬롯 수에 따라 달라집니다.

SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨합니다.
  2. 유저가 인앱 구매나 다른 매출 이벤트를 발생시킵니다.
  3. Singular SDK가 해당 이벤트 정보를 Singular 서버로 전송합니다. Singular 서버는 매출을 미리 정의된 매출 버킷 중 하나에 매칭하고 해당하는 올바른 컨버전 값을 반환합니다. 
  4. 이 프로세스는 측정 기간이 끝날 때까지 여러 차례 반복 적용됩니다. 이때, SKAdnetwork 포스트 백이 네트워크로 전송됩니다. 
  5. Singular가 SKAdnetwork 포스트 백을 받으면, Singular는 해당 값을 매출 값으로 디코딩하고 리포트 내 대략적인 매출을 표시합니다.  
컨버전 이벤트(Conversion Events)모델은 어떻게 동작할까요?

컨버전 이벤트(Conversion Events) 모델은 측정하고자하는 인스톨 후 특정 유저 활동에 기반하여 캠페인을 최적화 할 수 있게 하는 모델입니다. 

해당 유저 이벤트들이 측정 기간 동안 한 번 이상 일어났다면 해당 모델은 유저 이벤트들을 컨버전 값으로 전환합니다. 

예를 들어, 다음 인스톨 후 이벤트들처럼 정의할 수 있습니다. (주의: 실제 이벤트 명은 영문으로 작성해야 합니다)

  • Event 1: 회원가입
  • Event 2: 게임 레벨 달성
  • Event 3: 인앱 구매

컨버전 값은 특정 유저에 의해 발생한 이 이벤트들에 대한 정보를 담게 됩니다. 

주의: 정의할 수 있는 이벤트 수는 선정한 측정 기간 이후 남은 슬롯 수에 기반합니다.

SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨합니다.
  2. 앱에서 유저가 어떤 활동을 합니다.
  3. Singular SDK가 해당 이벤트 정보를 Singular 서버에 전송합니다. 만약 해당 이벤트가 측정하고자 정의했던 이벤트 중 하나이고 처음 일어난 이벤트라면, 해당 컨버전 값은 해당 이벤트가 일어났다는 것을 표시하도록 업데이트됩니다.  
  4. 이 프로세스는 측정 기간이 끝날 때까지 여러 차례 반복 적용되지만, 각 이벤트 유형은 한 번만 적용됩니다.  
  5. Singular가 SKAdNetwork 포스트 백을 받으면, Singular는 해당 값을 이벤트로 디코딩하여 리포트와 포스트 백 등으로 제공합니다.  
인게이지먼트(Engagement) 모델은 어떻게 작동할까요? 

인게이지먼트(Engagement) 모델은 측정 기간 동안 얼마나 많은 유저가 앱을 사용했는지에 따라 캠페인을 최적화할 수 있도록 합니다.  

해당 모델은 측정 기간 동안 얼마나 다양한 이벤트들이 일어났는지에 대한 컨버전 값을 인코딩합니다.  

예를 들어, 인스톨 후 이벤트 리스트를 다음과 같이 설정할 수 있는데, (주의: 실제 이벤트 명은 영문으로 작성해야 합니다)

  • Event 1: 라이크 (Likes)
  • Event 2: 레벨 달성(Levels Completed) 

컨버전 값은 얼마나 많이 이 이벤트들이 일어났는지에 대한 정보를 포함합니다. 

주의:

  • 정의할 수 있는 이벤트 수는 선정한 측정 기간 이후 남은 슬롯의 수에 따라 달라집니다.
  • 이벤트들을 더 많이 정의할수록, 각 이벤트 발생 횟수를 측정할 수 있는 슬롯의 수는 줄어듦으로 측정할 수 있는 이벤트 발생 숫자가 제한됩니다. 더 많은 이벤트를 정의할수록, 각 이벤트의 발생을 측정하는데 쓸 슬롯의 개수는 적어집니다. 이는 측정할 수 있는 이벤트 발생의 수를 제한합니다. 예를 들어, 두 이벤트와 네 슬롯 (측정 기간을 설정한 후)이 있다면, 각 이벤트는 2 슬롯(2bits)을 할당받게 되며 이는 각각 세 차례 이벤트 발생을 측정할 수 있다는 의미입니다.  

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SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨 합니다.
  2. 유저가 앱에서 특정 활동을 합니다.
  3. Singular SDK가 Singular서버에 이벤트 정보를 보냅니다. 이벤트를 측정하기 위해 정의해놓은 이벤트 중 하나라면 컨버전 값은 해당 이벤트가 한 번 이상 일어났을 때 업데이트됩니다.  
  4. 이 프로세스는 측정 기간이 모두 끝날 때까지 반복 적용됩니다.  
  5. Singular가 SKAdNetwork 포스트 백을 받으면 해당 이벤트를 컨버전 값을 설정한 이벤트와 발생 횟수로 디코딩하고 리포트와 포스트 백 등을 통하여 해당 정보를 제공합니다.  
퍼널(Funnel) 모델은 어떻게 작동할까요? 

퍼널 모델은 인스톨 이후의 유저 여정에 기반하여 캠페인을 최적화 할 수 있게 하는 모델입니다.  

컨버전 이벤트(Conversion Events) 모델과 같이, 퍼널 모델은 구매, 특정 레벨 도달과 같은 특정 이벤트가 측정 기간 동안 발생했는지에 대한 정보를 인코딩합니다.   

퍼널 모델(Funnel)의 차이점은 이벤트를 발생 순서로 정의하고 나중에 발생하는 (하위 퍼널) 이벤트가 발생한 경우, 앞서 발생한 (상위 퍼널) 이벤트가 반드시 발생했다고 가정하는 것입니다.  

예를 들어, 게임 앱의 경우, 다음과 같은 이벤트 리스트를 정의할 수 있습니다. 

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유저가 레벨5에 도달하면 컨버전 값은 첫 번째 이벤트가 발생했다는 정보를 나타내게 됩니다. 하지만 유저가 레벨 10에 도달하면, 컨버전 값은 첫 번째 이벤트와 두 번째 이벤트가 일어난 것을 의미하게 됩니다. 유저가 레벨 15에 도달하면,  컨버전 이벤트는 세 이벤트가 모두 일어난 것을 의미하게 됩니다.  

퍼널 모델은 컨버전 값으로 인코딩할 수 있는 이벤트 수를 최대화 할 수 있는 강력한 모델입니다. 하지만, 특정 순서에 따라서만 발생할 수 있는 이벤트인지 정교하게 정의된 유저 여정에 기반합니다

주의: 정의할 수 있는 이벤트 수는 선정한 측정 기간 이후 남은 슬롯 수에 기반합니다. 

SKAdNetwork 흐름

  1. 유저가 앱을 인스톨/재인스톨 합니다. 
  2. 유저가 앱 내에서 특정 활동을 합니다.
  3. Singular SDK가 Singular 서버로 이벤트 정보를 전송합니다. 이벤트가 이미 정의한 이벤트 중 측정하고자하는 이벤트에 해당한다면, SDK는 나중에 발생하는 (하위 퍼널) 이벤트가 발생했는지 확인합니다. 발생하지 않았다면, 컨버전 값은 발생한 이벤트를 반영하여 업데이트됩니다.  
  4. 이 프로세스는 측정 기간이 끝날 때까지 반복 적용됩니다. 
  5. Singular가 SKAdNetwork 포스트 백을 받으면 해당 이벤트를 컨버전 값을 설정한 이벤트와 발생 횟수로 디코딩하고 리포트와 포스트 백 등을 통하여 해당 정보를 제공합니다.  
[신규] 믹스 모델(Mixed models)은 어떻게 동작할까요?

믹스 모델(Mixed models)은 동일한 SKAdNetwork 캠페인에 대하여 매출 정보와 다른 유형의 정보를 제공합니다.    

Singular는 다음 세 믹스 모델을 제공합니다: 컨버전 이벤트와 매출 모델(Conversion Events and Revenue), 인게이지먼트와 매출 모델(Engagement and Revenue), 그리고 퍼널과 매출 모델(Funnel and Revenue).

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팁: 믹스 모델(Mixed models)은 다양하게 사용될 수 있습니다. 예를 들면 다음 상황에서 사용할 수 있습니다. 

  • 매출이 있을 때 매출 정보를 얻고자 하나, 정의한 시간 내 유저가 구매를 하지 않아 보통의 경우 매출이 없을 때. 
  • 매출 버킷 수가 많이 필요하지는 않으나 유저에 관한 추가정보를 얻고자 몇몇 컨버전 값 비트를 할당하고 싶을 때.  

SKAdNetwork 값에서는, 믹스 모델(mixed model)을 사용하면 몇 비트 값으로 매출에 대한 정보를 인코딩하고 나머지 비트 값으로 이벤트, 퍼널, 또는 인게이지먼트에 대한 정보를 인코딩합니다.  

주의: 믹스 모델(Mixed models)은 이미 Facebook에 의해 지원됩니다. 

믹스 모델(Mixed Model) 설정:

믹스 모델(Mixed Model)을 선택하면, 모델 설정(Model Configuration) 패널에서 매출 모델과 다른 유형의 모델(이벤트, 퍼널, 인게이지먼트)을 설정해야 합니다.  

슬롯(slots)은 두 모델에 할당됩니다. 예를 들어, 믹스 매출(mixed revenue) + 이벤트 모델(event mode)을 선택했다면, 더 많은 매출 버킷을 정의하면 할수록 더 적은 이벤트를 정의할 수 있게 되며, 반대의 경우도 같습니다.  

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새 컨버전 모델 설정

새 컨버전 모델은 어떻게 설정할까요?

새 컨버전 모델을 설정하려면 다음 단계들을 따르세요.

  1. Singular 어카운트에서 SKAdNetwork > Model Configuration으로 가세요.
  2. 왼쪽의 리스트로부터 앱을 선택하세요.
  3. Add Conversion Model을 클릭하세요.
  4. 측정 기간을 선정하세요. ("측정 기간"이란 무엇이고 어떻게 설정해야 하나요? 를 참고).
  5. 모델 유형을 선정하세요. (Singular가 제공하는 컨버전 모델 유형은 무엇인가요? 를 참고).
  6. 모델명을 붙이고 추가 설정들을 설정하세요. 해당 설정들은 선택한 모델 유형에 따라 달라집니다. 
  7. 모델 분석(Analyze Model)을 펼쳐서 현재 설정이 적용된 시뮬레이션 리포트가 어떻게 데이터 처리를 수행하는지 확인할 수 있습니다. 자세한 정보는 "모델 분석(Analyze Model)"이란 무엇이고 어떻게 컨버전 모델을 선택해야 할까요? 를 참고하세요.
  8. Save를 클릭하면 새 컨버전 모델이 리스트에 추가됩니다. 

주의: 새 모델은 자동으로 활성화되지 않습니다. 새 모델을 사용하려면 해당 모델을 토글하세요.

이벤트들을 컨버전 모델에 설정할 때, 설정 순서는 관계가 있나요? 

아니요, 이벤트를 추가하는 순서는 관계가 없습니다. 특별히 컨버전 이벤트(Conversion Events)모델을 사용하는 경우, Singular는 선택된 이벤트(들)이 적어도 한 번 이상 발생되면 해당 컨버전 값을 업데이트합니다.  

"모델 분석(Analyze Model)"이란 무엇일까요? 컨버전 모델 선정에 모델 분석에 어떻게 이용할 수 있을까요? 

한 번 모델을 설정하면 모델 분석(Analyze Model)을 펼쳐서 분석 리포트 다운로드(Download Analysis Report)를 클릭할 수 있습니다. 이는 SDK/S2S 연동으로 Singular가 추적한 인스톨과 이벤트에 기반한 현재 모델을 사용하여 얻을 수 있는 메트릭에 대한 예상 리포트를 다운로드합니다.  

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해당 리포트는 SKAdNetwork를 사용하지 않고 받고 있는 실제 메트릭과 비교하여 현재 설정한 모델을 사용한다면 어떤 SKAdNetwork 메트릭 (인스톨, 이벤트, 매출) 데이터를 받을 수 있는지 예상하여 측정합니다.

예상 SKAdNetwork 메트릭을 계산하기 위해서 유저 디바이스에서 발생한 실제 데이터를 기반으로 현재 선택한 컨버전 모델의 설정 및 여러 특성과 SKAdNetwork 프레임워크의 제약 사항을 고려하여 메트릭을 연산합니다.  

결과 리포트(하단 참조)는 해당 모델이 충분한 정보를 제공하는지나 다른 모델로 변경해야 하는지 판단하는 데에 도움이 될 수 있습니다.

팁: 모델 요약 페이지에서 모델 분석(Analyze Model) 단축키를 통해 이전 모델에 대한 분석을 수행해볼 수도 있습니다. 리포트는 지난 7일에 대한 이벤트에 대해 수행됩니다. 커스텀 기간을 선택하려면, 수정(Edit)을 선택하여 설정 패널(configuration panel)을 오픈하세요. 

분석 리포트(analysis report)는 어떻게 이해할까요? 각 필드는 무엇을 의미할까요?  

모델 분석(Analyze Model)을 선택할 때, 결과 CSV 파일은 특정 모델과 선택한 이벤트들에 기반한 다른 칼럼과 함께 다음 칼럼들을 포함합니다. 리포트를 사용하여 선택한 모델의 수행 결과를 예상해보세요.  

칼럼 설명
Install Date Singular에 의해 계산된 앱 인스톨 날짜
App 앱 명
Source 앱 인스톨/재인스톨이 어트리뷰션된 파트너 매체 명
Model Name 분석을 위해 선택된 컨버전 모델명
SKAN Installs "인스톨 날짜"의 SKAdNetwork 인스톨 예측 숫자. 이 메트릭은 오가닉이 아닌(non-organic), 마지막 클릭에 의한 인스톨에 기반하여 계산됩니다. (이 인스톨은 SKAdNetwork에 의해서 지원되는 유일한 인스톨입니다) 
SKAN [Conversion Name]* 이 컨버전 모델이 어트리뷰션할 예상 컨버전 수를 의미합니다. 이 메트릭은 코호트 기간1 일에서 모델의 측정 기간까지 계산합니다.  
Reported [Conversion Name]* 현재 컨버전 메트릭을 의미합니다. 이 메트릭은 코호트 기간 1일에서 모델의 측정 기간까지 계산합니다.  
[Conversion Name] Ratio* 이 비율은 예상 SKAN 컨버전 메트릭과 현재 컨버전 메트릭을 비교합니다. 이 비율은 설정한 측정 기간과 마지막 코호트 기간에 기반하여 계산됩니다. 이 비율이 1에 가까울수록 예상 SKAN 메트릭이 현재 메트릭과 거의 일치함을 의미합니다. 
컨버전 모델은 어떻게 활성화할까요?

생성한 컨버전 모델을 활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

  1. 모델에 대한 토글을 활성화하세요.
  2. Submit을 클릭합니다.

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컨버전 관리 대시보드 사용법

얼마나 많은 컨버전 모델을 만들 수 있나요? 

현재 생성할 수 있는 컨버전 모델에 대한 숫자 제한은 없습니다. 하지만, 한 번에 한 앱당 한 모델만 활성화할 수 있습니다.   

컨버전 값의 리스트를 어디서 볼 수 있고, 컨버전 모델에서 어떤 의미가 있나요?

컨버전 모델을 설정할 다음, Preview Conversion Values를 선택하여 특정 모델에 사용되는 0부터 63까지의 컨버전 값이 포함된 CSV 파일을 다운로드할 수 있습니다. 

Screen_Shot_2020-11-16_at_17.48.10.png

.csv 결과 파일은 다음 고정 칼럼들과 함께 컨버전 모델과 선택된 이벤트에 기반한 다이내믹 칼럼들을 포함합니다.  

칼럼 설명 예시
Conversion Value 0-63 사이의 컨버전 값 10
Conversion Events 컨버전 이벤트 명 Registration
Retention 시간 구간으로 표시되는 기간 24h+ -> 48h

인게이지먼트 모델(Engagement Model)

칼럼 설명 예시
Conversion Value 0-63 사이의 컨버전 값 10
[Event Name]* Count 모델에 사용된 이벤트별로 표시할 발생 횟수 카운트 2
Retention 시간 구간으로 표시되는 기간 24h+ -> 48h

매출 모델(Revenue Model)

칼럼 설명 예시
Conversion Value 0-63 사이의 컨버전 값 10
Revenue Buckets 매출액이 지정된 버킷. 고객 어카운트에서 설정한 통화 단위에 따름 $1+ -> $2
Retention 시간 구간으로 표시되는 기간 24h+ -> 48h
현재 활성화된 모델에서 새 모델로 어떻게 변경하나요?

다른 컨버전 모델로 변경하려면 다음을 따르세요.

  1. Conversion Management (컨버전 관리)로 이동합니다.
  2. 새 컨버전 모델을 토글합니다.
  3. 저장(Save 버튼)을 클릭하여 변경사항을 저장합니다.

Singular는 현존하는 모델을 중지하고 새 모델을 활성화 합니다. SKAdNetwork의 제약으로 인해, 해당 프로세스는 컨버전 값이 전송되지 않거나 기록되지 않은 24시간 간극을 포함하여 최대 48시간까지 걸릴 수 있습니다.   

해당 간극은 Singular와 파트너가 받은 컨버전 값을 구 컨버전 모델이 아닌 새 컨버전 모델에 반영하기 위해 필요한 시간입니다.  

팁: 새 모델이 활성화되지 않아 간극이 있는 동안 다른 모델을 선정하거나 모델 설정을 변경할 수도 있습니다.  

주의: SKAdNetwork 사용을 시작할 때 여러 모델을 시험해보는 것을 권장하는 반면, 새 모델에 대한 결과를 보기까지 시스템상 지연이 있기 때문에 주기적인 모델 변경은 권장하지 않습니다.  

기존 컨버전 모델을 어떻게 변경할까요?

현존하는 컨버전 모델을 수정하려면 다음을 따르세요.

  1. 모델의 드롭다운 메뉴를 클릭하여 수정(Edit)을 선택하고 컨버전 모델 설정(conversion model configuration) 패널을 오픈하세요.

    Screen_Shot_2020-11-16_at_18.14.23.png

  2. 필요한 설정으로 변경하고 저장(Save)하세요.

주의: 현재 활성화 모델에 대한 설정을 변경하면 변경 프로세스가 시작됩니다. Singular는 기존에 존재했던 모델을 중지하고 새로 설정된 모델을 활성화 합니다. SKAdNetwork의 제약으로 인해, 해당 프로세스는 컨버전 값이 없거나 기록되지 않은 24시간의 간극을 포함하여 최대 48시간까지 걸릴 수 있습니다. 어떻게 현재 활성화된 컨버전 모델에서 새 모델로 변경할까요? 를 참고하세요.

어떻게 모델을 보관할까요? 

컨버전 모델을 컨버전 모델 대시보드에서 제거하여 보관할 수 있습니다. 모델을 보관하려면, 드롭다운 메뉴를 클릭하여 Archive를 선택하세요. 

사용하지 않는 모델만 보관할 수 있습니다.

한 번 모델이 보관되면, 다시 가져올 수 없습니다.

예전 SDK 버전이 구현된 앱에 대한 컨버전 모델을 추가할 수 있나요?

SDK 버전이 SKAdNetwork를 지원하지 않는다면 SKAdNetwork 포스트 백이 디바이스로부터 전송되지 않음으로 컨버전 모델 정의, 값 미리 보기와 분석은 가능하나, 신규 모델을 선택하여 제출해도 어떠한 영향도 파생되지 않습니다.  

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