SK애드네트워크를 통해 인스톨 및 사용자 활동을 추적할 때, 앱이 설치되고 얼마 후 앱에서 애드 네트워크로 전송되는 0~63 범위의 싱귤러 수치인 전환 가치를 활용합니다.

전환 모델은 전환 값이라는 제한된 공간에 사용자와 설치 후 활동에 대한 정보를 최대한 많이 인코딩하는 방법입니다.

싱귤러는 다양한 유형의 전환 모델을 제공합니다. 각 모델은 특정 유형의 정보에 초점을 맞추고 다른 유형의 데이터는 제외합니다.

전환 모델을 구성하고 전환 모델 유형을 선택하면 실제로 사용자의 설치 후 활동에 대해 어떤 정보를 사용할 수 있는지 선택하게 됩니다. KPI 및 캠페인 최적화 프로세스에 가장 적합한 전환 모델을 선택하세요.

" 자세한 내용은 싱귤러의 전환 가치 관리 이해를참조하세요.

마케팅하는 각 앱에 대해 다음 전환 모델 유형 중 하나를 선택할 수 있습니다:

현재 SKAN 4.0에서 지원되는 모델 목록을 참조하세요.

다양한 전환 모델을 실험하고 반복하여 최상의 결과를 제공하는 모델을 찾는 것이 좋습니다. 하지만 시작하려면 다음 단계를 시도해 보세요:

1. 먼저 이상적인(가치가 높은) 신규 사용자와 그들의 첫 7일이 어떤 모습일지 생각해 보세요. 이를 통해 어떤 전환 시점이 의미 있는지 알 수 있습니다. 이러한 전환 시점이 싱귤러 SDK 구현에서 이벤트로 보고되는지 확인하세요.
2. 다음으로, 이 이상적인 사용자 여정을 가장 잘 나타내는 전환 모델을 선택하세요. 수익 및 리텐션 모델로 시작할 수 있지만, 시뮬레이션 보고서를 사용하여 다른 모델도 실험해 볼 수 있습니다.
3. 마지막으로, 사용자가 이 이상적인 여정을 얼마나 빨리 완료할 수 있는지 생각해 보세요. 이 활동을 포착할 수 있는 능력을 극대화하기 위해 가능한 가장 짧은 측정 기간을 선택하세요.

예. 다른 모델을 사용하여 전환 값을 관리하도록 선택할 수 있습니다. 이 경우, 앱에서 싱글 SDK가 SKAdNetwork의 수동 관리 모드를사용하도록 구성해야 합니다.

애드 네트워크 파트너는 원시 전환 값(0-63)이 포함된 SKAdNetwork 포스트백을 받습니다. 해당 값의 정성적 의미를 알기 위해서는 전환 값 할당을 관리하는 주체(전환 모델 관리자)와 협력해야 합니다.

싱귤러는 지원되는 파트너와 SKAdnetwork를 연동하여 파트너가 SKAdNetwork 포스트백에서 수신하는 전환 값의 의미를 해독할 수 있도록 지원합니다.

또한 광고주는 전환 모델에 대한 전환 값 미리 보기 를 다운로드하여 파트너와 공유하여 계정 팀의 디코딩을 도울 수 있습니다. 싱귤러에서 SKAdNetwork > 모델 구성으로 이동하여 세로 타원을 클릭하고 전환 값 미리 보기를 선택하면 매핑이 자동으로 다운로드됩니다.

" 최신 파트너 목록과 각 파트너가 지원하는 기능에대한 자세한 내용은 싱귤러 SKAdNetwork 통합 파트너를참조하세요.

측정 기간은 앱이 인스톨 후 활동을 전환 값으로 계속 인코딩하는 기간을 결정하기 위해 구성할 수 있는 싱글 설정입니다. 측정 기간이 경과하면 마지막으로 업데이트된 전환 값과 함께 SKAdNetwork 포스트백이 전송됩니다.

측정 기간을 길게 선택하면 전환 가치에 포함할 사용자 활동에 대한 정보를 수집할 수 있는 시간이 더 길어지지만, 설치에 대한 정보를 얻는 데 시간이 지연될 수 있습니다.

측정 기간에 따라 SKAdNetwork로 측정할 수 있는 최장 리텐션 기간과 코호트 기간도 결정됩니다. 예를 들어, 측정 기간을 3일로 설정하면, 싱귤러는 인스톨 후 첫 3일 동안의 정보만 전환 값으로 인코딩할 수 있습니다. 즉, 추적할 수 있는 최장 리텐션 기간과 최장 코호트 기간이 3일이라는 뜻입니다.

측정 기간을 1일 이상으로 설정하면, 싱귤러는 사용자 리텐션 기간을 추적하는 데 사용할 6비트 변환 값 중 일정 수의 슬롯을 예약합니다.

예를 들어, 측정 기간을 7일로 설정하면 Singular는 3개의 슬롯을 예약합니다(숫자 7을 표현하는 데 3비트가 필요하므로 2진수에서는 "111"이 됩니다).

그런 다음 앱이 싱귤러에 세션을 보고할 때마다 싱귤러는 이 예약된 비트를 사용하여 사용자가 설치 후 활동한 일수를 업데이트합니다. 포스트백이 네트워크로 전송되어 싱귤러로 전달된 후, 싱귤러는 전환 값의 이 부분을 디코딩하여 리텐션과 코호트를 결정할 수 있습니다.

이 방법은 귀중한 정보 슬롯을 낭비할 수 있지만, 설치 날짜/어트리뷰션 날짜를 찾을 수 있는 유일한 방법입니다. SKAdNetwork는 어트리뷰션 날짜를 제공하지 않습니다. 싱귤러는 리텐션 시간과 포스트백 타임스탬프를 통해서만 이를 계산할 수 있습니다.

리텐션 방법의 또 다른 장점은 리텐션에 대한 전환 값을 업데이트할 때마다 SKAdNetwork 포스트백이 24시간씩 추가로 지연되어 설치 후 활동을 측정할 수 있는 기간이 늘어난다는 것입니다.

SKAdNetwork는 어트리뷰션 날짜를 제공하지 않습니다. 싱귤러는 리텐션 시간과 포스트백 타임스탬프를 확인하여 이를 계산합니다 .

측정 기간을 1일 이상으로 설정하면, 싱귤러는 사용자 리텐션 기간 추적에 사용할 6비트 변환 값 중 일정 수의 "슬롯"(비트)을 예약합니다. 그런 다음 앱이 싱귤러에 세션을 보고할 때마다 싱귤러는 이 예약된 비트를 사용하여 사용자가 설치 후 활동한 일수를 업데이트합니다. 이 방법은 귀중한 정보 슬롯을 낭비할 수 있지만, 설치 날짜/어트리뷰션 날짜를 파악할 수 있는 유일한 방법입니다.

수익 모델은 설정 방법에 따라 아래 수익 유형 중 하나를 측정할 수 있습니다. 수익 유형을 클릭하여 이 유형의 모델 설정에 대해 자세히 알아보세요.

전체 수익 모델을 사용하면 인앱 구매 수익과 광고 수익을 모두 기준으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 단수는 두 합계를 합산하여 보고서에 예상 결합 수익으로 표시합니다.

SKAdNetwork 전환 값은 6비트로 제한되어 있으므로, 싱귤러는 이를 사용하여 정확한 수익을 인코딩할 수 없습니다. 대신, 수익 버킷을 정의하면 싱귤러가 각 수익 버킷을 전환 값에 매핑합니다.

예를 들어 다음과 같은 수익 버킷을 정의할 수 있습니다:

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

이렇게 하면 사용자가 앱에서 3달러를 비용하고 추가로 0.50달러의 광고 수익이 발생하면 전환 값은 2가 됩니다.

애드몬 수익 모델을 사용하면 인스톨 후 특정 일수(일수는 측정 기간에 따라 정의됨) 동안 사용자로부터 얻은 광고 수익을 기반으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

SKAdNetwork 전환 값은 6비트로 제한되어 있으므로, 싱귤러는 이를 사용하여 정확한 수익을 인코딩할 수 없습니다. 대신, 수익 버킷을 정의하면 싱귤러가 각 수익 버킷을 전환 값에 매핑합니다.

예를 들어 다음과 같은 수익 버킷을 정의할 수 있습니다:

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

이렇게 하면 사용자가 광고를 보고 $0.07를 가져온 경우 전환 값은 2가 됩니다. 전환 값에는 해당 사용자가 어느 수익 버킷에 속하는지에 대한 정보가 포함됩니다.

인앱 구매 수익 모델을 사용하면 인스톨 후 특정 일수(일수는 측정 기간에 따라 정의됨) 동안 인앱 구매를 통해 사용자로부터 얻은 수익을 기반으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

SKAdNetwork 전환 값은 6비트로 제한되어 있기 때문에, 싱귤러는 이를 사용하여 정확한 수익을 인코딩할 수 없습니다. 대신, 수익 버킷을 정의하면 싱귤러가 각 수익 버킷을 전환 값에 매핑합니다.

예를 들어 다음과 같은 수익 버킷을 정의할 수 있습니다:

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

이렇게 하면 사용자가 앱에서 7달러를 지출하면 전환 값은 2가 됩니다. 전환 값에는 사용자가 어느 수익 버킷에 속해 있는지에 대한 정보가 포함됩니다.

전환 이벤트 모델을 사용하면 측정하고자 하는 특정 인스톨 후 사용자 활동을 기반으로 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

이 모델은 사용자 이벤트가 측정 기간 동안 한 번 이상 발생하는 경우 전환 값으로 인코딩합니다.

예를 들어 다음과 같은 인스톨 후 이벤트를 정의할 수 있습니다:

• 이벤트 1: 등록
• 이벤트 2: 게임 레벨 완료
• 이벤트 3: 인앱 구매

전환 값에는 특정 사용자에 대해 어떤 이벤트가 발생했는지에 대한 정보가 포함됩니다.

인게이지먼트 모델을 사용하면 측정 기간 동안 사용자가 앱에 얼마나 많이 참여 했는지에 따라 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

이 모델은 측정 기간 동안 다양한 이벤트가 발생한 횟 수를 전환 값으로 인코딩합니다.

예를 들어, 다음과 같이 인스톨 후 이벤트 목록을 정의할 수 있습니다:

• 이벤트 1: 좋아요
• 이벤트 2: 레벨 완료

변환 값에는 이러한 각 이벤트가 몇 번 발생했는지에 대한 정보가 포함됩니다.

오리지널 퍼널 모델(SKAN 3 캠페인용)을 사용하면 특정 설치 후 사용자 여정을 기반으로 캠페인을 최적화할 수있습니다.

전환 이벤트 모델과 마찬가지로 퍼널 모델도 측정 기간 동안 특정 이벤트(예: 구매, 게임 내 특정 레벨 도달 등)가 발생했는지에 대한 정보를 인코딩합니다. 차이점은 퍼널 모델에서는 이벤트를 시퀀스로 정의하며, 나중에 (하위 퍼널) 이벤트가 발생하면 이전의 모든 이벤트도 발생했다고 가정한다는것입니다.

예를 들어 게임 앱의 경우 다음과 같은 이벤트 목록을 정의할 수 있습니다:

사용자가 레벨 5에 도달하면 전환 값은 첫 번째 이벤트가 발생했다는 정보를 나타냅니다. 하지만 사용자가 레벨 10에 도달하면 전환 값은 첫 번째 이벤트와 두 번째 이벤트가 발생했다는 정보를 나타내며, 사용자가 레벨 15에 도달하면 전환 값은 세 가지 이벤트가 모두 발생했다는 정보를 나타냅니다.

퍼널 모델은 전환 값으로 인코딩할 수 있는 이벤트의 수를 최대화한다는 점에서 강력합니다. 하지만 이벤트가 특정 순서로만 발생할 수 있도록 사용자 여정이 잘 정의되어있어야 합니다.

SKAN 4 퍼널 모델은 퍼널의 일부 단계를 이벤트로, 일부 단계를 수익 버킷으로 정의할 수 있다는 점을 제외하면 기존 퍼널 모델과 유사합니다(그림 참조).

SKAN 4 퍼널 모델의 각 단계는 그 이전의 모든 단계에 대한 데이터를 캡슐화합니다. 예를 들어, 이 예제에서 SKAN 포스트백의 전환 값이 "레벨 10 도달"을 나타내면 Singular는 "가입"과 "레벨 5 도달"도 발생했다고 가정합니다. 이는 보고 데이터에 반영됩니다.

마찬가지로, 포스트백에 "수익 버킷: [$0.5-1]"이라고 표시되면 Singular는 자동으로 다음 데이터를 기록합니다: "가입" 이벤트 + "레벨 5 도달" 이벤트 + "레벨 10 도달" 이벤트 + $0.5-1의 수익.

SKAN 4 퍼널 모델은 전환 값으로 인코딩할 수 있는 이벤트 수와 수익 버킷 수를 최대화한다는 점에서 강력합니다. 그러나 이 모델은 이벤트가 특정 순서로만 발생할 수 있는 단순한 사용자 여정에 의존합니다.

SKAN 4 퍼널과 혼합 모델 비교

SKAN 4 퍼 널 모델과 혼합 모델 모두 이벤트와 수익을 동시에 추적할 수 있습니다.

그러나 혼합 모델은 더 적은 수의 수익 버킷으로 제한됩니다. 혼합 모델(수익 + 이벤트 모델이라고 가정)에서는 각 전환 값이 이벤트와수익 버킷에 모두 해당해야 하기 때문입니다. 예를 들어 CV = 0은 "_INSTALL_ 이벤트와 수익 없음"을 의미하고, 다른 CV는 "_INSTALL_ 이벤트와 $0-1 수익"을 의미할 수 있습니다.

이와는 대조적으로, SKAN 4 퍼널 모델을 사용하면 각 이벤트에 별도의 CV를 할당하고 각 수익 버킷에 별도의 CV를 할당할 수 있으므로 더 많은 수의 버킷을 정의할 수 있는 여지가 있습니다. 다음 예시를 참조하세요:

요약: SKAN 4 퍼널과 다른 모델 유형 비교

혼합 모델을 사용하면 동일한 SKAdNetwork 캠페인에 대한 수익 정보와 한 가지 다른 유형의 정보를얻을 수 있습니다.

싱귤러는 세 가지 혼합 모델을 제공합니다:

• 전환 이벤트 및 수익
• 참여 및 수익
• 퍼널 및 수익

SKAdNetwork 전환 값의 경우, 혼합 모델을 사용한다는 것은 값의 일부 비트는 수익에 대한 정보를 인코딩하고 다른 비트는 이벤트, 퍼널 또는 참여에 대한 정보를 인코딩한다는 것을 의미합니다.

혼합 모델 설정하기:

혼합 모델을 선택하는 경우 모델 구성 패널에서 수익 모델과 다른 유형의 모델(이벤트, 퍼널 또는 인게이지먼트)을 모두 구성해야 합니다.

슬롯은 두 모델 간에 나뉩니다. 예를 들어 수익 + 이벤트 혼합 모델을 선택한 경우 정의하는 수익 버킷이 많을수록 정의할 수 있는 이벤트 수가 줄어들며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

새 전환 모델을 구성하려면 다음과 같이 하세요:

1. 싱귤러 계정에서 SKAdNetwork > 모델 구성으로 이동합니다.
2. 왼쪽 목록에서 앱을 선택합니다.
3. 전환 모델 추가를 클릭합니다.
4. 측정 기간을 선택합니다( '측정 기간'이란 무엇인가요? 무엇으로 설정해야 하나요? 참조).
5. 모델 유형을 선택합니다( 싱귤러가 제공하는 전환 모델 유형은 무엇인가요? 참조).
6. 모델 이름을 입력하고 추가 설정을 구성합니다. 이러한 설정은 선택한 모델 유형에 따라 달라집니다.
7. 모델 분석 섹션을 확장하여 현재 구성된 설정이 있는 모델이 데이터에 대해 어떻게 작동하는지에 대한 시뮬레이션 보고서를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 "모델 분석"이란 무엇인가요? 전환 모델을 선택하는 데 이 기능을 어떻게 사용하나요?
8. 저장을 클릭합니다. 새 전환 모델이 목록에 추가됩니다.

아니요, 이벤트를 추가하는 순서는 중요하지 않습니다. 구체적으로, 전환 이벤트 모델을 사용할 때 선택한 이벤트 또는 선택한 이벤트의 조합이 하나 이상 발생하면 싱귤러가 전환 값을 업데이트합니다.

모델을 구성한 후 모델 분석 섹션을 확장하고 분석 보고서 다운로드를 클릭할 수 있습니다. 그러면 현재 모델을 사용하여 얻을 수 있는 지표를 추정하는 보고서가 다운로드되며, 이는 SDK/S2S 구현을 기반으로 싱귤러가 추적한 설치 및 이벤트 데이터를 기반으로 합니다.

이 보고서는 현재 구성한 모델을 사용할 경우 SKAdNetwork 지표(인스톨, 이벤트, 매출)를 SKAdNetwork 외부에서 추적한 실제 지표와 비교하여 예상되는 수치를 추정합니다.

싱귤러는 사용자 디바이스의 실제 데이터, 전환 모델의 설정, SKAdNetwork 프레임워크의 다양한 속성 및 제한 사항을 고려하여 예상 SKAdNetwork 지표를 계산합니다.

결과 보고서(아래 세부 정보 참조)는 모델이 충분한 정보를 제공하는지 또는 모델을 조정하거나 다른 유형의 모델을 사용해야 하는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.

모델 분석을 선택하면 결과 CSV 파일에 다음과 같은 열이 포함됩니다(특정 모델 및 선택한 이벤트에 따라 다른 열이 추가될 수 있음).

이 보고서를 사용하여 모델의 성과를 추정할 수 있습니다.

생성한 전환 모델을 활성화하려면 다음과 같이 하세요:

1. 모델을 켜기로 전환합니다.
2. 제출을 클릭합니다.

현재 구성할 수 있는 전환 모델 수에는 제한이 없습니다. 그러나 한 앱에 대해 한 번에 하나의 모델만 활성화할 수 있습니다.

전환 모델을 구성한 후 전환 값 미리 보기를 선택하여 특정 모델을 사용한 0에서 63까지의 전환 값과 그 의미가 포함된 CSV 파일을 다운로드할 수 있습니다.

결과 .csv 파일에는 다음과 같은 고정 열과 선택한 전환 모델 및 이벤트에 따른 동적 열이 포함됩니다.

참여 모델

수익 모델

한 전환 모델에서 다른 전환 모델로 변경하려면 다음과 같이 하세요:

1. 전환 관리 대시보드로 이동합니다.
2. 새 전환 모델을 켜짐으로 전환합니다.
3. 변경 사항을 저장합니다.

싱귤러는 기존 모델을 일시 중지한 다음 새 모델을 활성화합니다. SKAdNetwork의 제한으로 인해 이 프로세스는 48시간이 소요됩니다. 이후에는 다음과 같은 일이 발생합니다:

1. 24시간 동안 전환 값이 전송되거나 기록되지 않습니다. 측정 데이터가 손실됩니다.
2. 이후 24시간(25~48시간) 동안 수신되는 모든 SKAdNetwork 포스트백은 이전 모델을 사용하여 처리됩니다.
3. 같은 시간 동안 싱귤러는 새 모델을 사용하여 전환 값을 업데이트하기 시작합니다.
4. 48시간이 지나면 포스트백을 디코딩할 때 새 전환 모델을 사용하기 시작합니다.

기존 전환 모델을 편집하려면 다음과 같이 하세요:

1. 모델의 드롭다운 메뉴를 클릭하고 편집을 선택합니다. 그러면 전환 모델 구성 패널이 열립니다.

   

2. 필요에 따라 구성을 변경하고 저장을 선택합니다.

전환 모델을 보관하여 전환 모델 대시보드에서 제거할 수 있습니다. 모델을 보관하려면 해당 모델의 드롭다운 메뉴를 클릭하고 보관을 선택합니다.

사용하지 않는 모델만 아카이브할 수 있습니다.

모델이 보관되면 다시 가져올 수 없습니다.

예. 전환 모델을 정의하고, 값을 미리 보고, 분석할 수 있지만, SDK 버전이 SKAdNetwork를 지원하지 않는 경우 라이브 모델을 선택하여 제출해도 영향을 미치지 않습니다(디바이스에서 SKAdNetwork 포스트백이 전송되지 않으므로).