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

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 설정하고 모델 유형을 선정할 때, 유저의 인스톨 후 활동에 대하여 활용할 수 있는 정보들을 선택하세요. KPI와 캠페인 최적화 과정에 가장 부합하는 컨버전 모델을 선택하세요. 

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

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

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 생각하세요. 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 생각하세요. 가장 짧은 측정 기간을 선택할수록 해당 활동을 확인할 가능성이 커집니다.  

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.

SKAdNetwork에서, 광고 매체 파트너는 0에서 63까지의 미가공 컨버전 값을 포함한 SKAdNetwork 포스트 백을 받습니다. 해당 값의 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 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. 

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.  

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 차지합니다. 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 또 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.  

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.  

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

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.  

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.  

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.

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

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

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.  

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. 

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. 

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. 

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. 

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).

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.  

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.  

커스텀 퍼널 모델은 동일한 SKAdNetwork 캠페인에 대한 이벤트와 매출을 모두 측정할 수 있는 모델입니다.

본 모델은 믹스모델과 유사하지만, 커스텀 퍼널 모델을 통해서는 더 많은 매출 버킷을 정의할 수 있는데, 이는 매출 버킷이 퍼널과는 다른 단계들로 정의되기 때문입니다. 하단의 예를 참고하세요.  

본 기능은 현재 베타버전입니다. 커스텀 퍼널 모델 설정을 원한다면, Singular 성공 매니저(CSM)에게 문의하세요. 

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. 

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.  

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.  

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.

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.  

생성한 컨버전 모델을 활성화하려면 다음 절차를 따르세요.

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

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

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

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

인게이지먼트 모델(Engagement Model)

매출 모델(Revenue Model)

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. 다음은 동작 과정입니다: 

1. 컨버전 값이 전송되지 않거나 24시간 내에 기록되지 않는 경우, 측정 데이터는 사라집니다.  
2. 다음 24시간 내 (25시간~48시간) 받은 모든 SKAdNetwork 포스트 백은 기존 모델을 통해 처리됩니다. 
3. 같은 시간 동안, Singular는 신규 모델을 사용하여 컨버전 값을 업데이트하기 시작합니다.
4. 48시간 끝에, 신규 컨버전 모델을 사용하여 포스트 백을 디코딩하기 시작합니다.   

현존하는 컨버전 모델을 수정하려면 다음을 따르세요.

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

   

2. 필요한 설정으로 변경하고 저장(Save)하세요.

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.

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.