Singular의 목표는 광고 매체, 어트리뷰션 트래커, 다른 소스들로부터 마케팅 데이터를 가져오는 것이고, 이를 한 리포트에 가져와 다음을 수행합니다.
- 매체 측 데이터 (예, 캠페인 지출)와 트래커 측 데이터 (예, 인스톨과 매출)는 같은 행에 표시하여, 이로써 ROI와 다른 KPI를 계산할 수 있게 합니다.
- 여러 광고 매체에 걸쳐 데이터를 비교할 수 있도록 타 플랫폼에서 가져온 데이터를 표준화합니다.
- 데이터는 가장 높은 세분성(granulairty)을 바탕으로 표시됩니다.
Singular는 이 목표들을 달성하기 위해 몇 가지 과정들을 수행합니다. 하단은 그 주요 과정들입니다.
데이터의 표준화
필드 매핑
타 플랫폼의 마케팅 데이터를 비교할 때 큰 문제중 하나는 유사한 데이터에 다른 이름들로 설정된 경우입니다. Singular는 모든 매체로 부터 가져온 필드들을 디멘션과 메트릭에 한 묶음으로 매핑합니다. 예를 들어, Facebook의 광고 세트("ad set")와 Google의 광고 그룹("ad group")은 모두 캠페인의 광고 그룹핑을 의미하며, Singular에서는 이를 "하위 캠페인(sub-campaign)"으로 매핑합니다.
어떤 광고 매체가 Singular의 어떤 필드에 매핑되었는 지에 대한 자세한 내용은 데이터 커넥터의 상세 사항 부문을 확인하세요.
표준화된 값과 디멘션
여러 매체와 MMP들은 각기 다른 방법으로 앱 명, 국가, 여러 디멘션을 보관할 수 있습니다. 예를 들어, 앱 명을 특정 플랫폼에서는 "Jewel Rush II"로 표시한다면, 다른 플랫폼에서는 "Jewel Rush - 2"로 표시하는 경우가 있습니다. 국가를 예로 들면, 국가 이름 전체 또는 두 글자로 된 국가 코드로만 표시되기도 합니다.
Singular는 출처가 다른 여러 데이터를 비교 및 분석할 수 있도록 중요 디멘션들을 표준화합니다.
표준화하는 디멘션들은 다음과 같습니다:
| 디멘션 | 참고 |
| 앱(App) |
앱은 Singular 웹 앱의 Apps 페이지에 설정된 앱 명중 하나와 일치해야 합니다. Singular가 캠페인 데이터를 처리할 때, 다음과 같은 여러 방법으로 사전에 저장된 앱 명과 매칭합니다.
자세한 사항은, 매핑되지 않은 데이터 FAQ를 참고하세요. |
| 소스(Source) | Singular와 연동된 파트너 중 하나와 매칭되어야 합니다. |
| 하위 광고 매체(Sub Ad Nework) | 관련 매체에 대해, Singular 내 채널 중 하나와 매칭되어야 합니다. 예를 들어, Facebook의 경우, 하위 광고 매체는 Facebook, Facebook Audience Network, 또는 Instagram이 될 수 있습니다. |
| OS, 플랫폼 | App을 참고하세요. |
| 국가(Country) | Singular의 표준화된 국가 리스트입니다. |
| 최초 통화(Original Currency) | 세 글자로 표준화되는 ISO 4217 통화 코드입니다. 예시, “USD”, “EUR”, “INR”. |
| 표준화 입찰 유형과 다른 캠페인 특징(Standardized Bid Type and some other) | 일부 캠페인 특징(예를 들어 입찰 유형)은 다른 매체에서 캠페인을 비교할 수 있도록 표준화된 상태로 제공됩니다. Singular는 또한 최초, 사전에 표준화된 디멘션을 제공합니다. (캠페인 특징 FAQ를 참고) |
매체 데이터(Network Data)와 트래커 데이터(Tracker Data)의 결합
Singular는 매체와 트래커에서 가능한 많은 디멘션을 가져옵니다. 예를 들어, 캠페인 명과 ID, 하위 캠페인 (ad group/ad set) 명과 ID, 국가, OS 등을 가져옵니다.
트래커 디멘션 값이 매체 디멘션과 일치하는 값을 가지면, Singular는 손쉽게 두 디멘션의 값을 리포트 내 같은 행에 표시할 수 있습니다.
일반적으로 다음의 경우 디멘션 값이 일치합니다.
- 캠페인을 Facebook, Google Ads, Twitter와 같은 자가 어트리뷰션 매체(SAN)에서 가져올 경우.
- 고객이 타 써드 파티 MMP가 아닌 Singular의 어트리뷰션 서비스를 사용하는 고객일 경우. Singular의 트래커와 트래킹 링크 (Singular 링크 보기)를 사용하면, Singular는 링크를 통해 정보들이 트래커로 전달될 때 가능한 정확한 값이 전달되는지 확인하는 동시에 매체 데이터와 일치하는 해당 디멘션 값들을 전달받을 수 있습니다.
하지만, 디멘션 값들 사이의 불일치가 있는 경우 행은 "나누어 집니다". 예를 들어, 특정 필드에 대한 트래커와 매체 값이 정확히 일치하지 않는다면, 데이터는 별도의 행에 표시됩니다.
또, 매체에서만 제공하는 디멘션 (예를 들어, 도시)을 리포트에 포함시키게 되면, 이로 인해 데이터가 여러 행으로 나뉘어질 수 있습니다.
어떤 디멘션들이 데이터에 포함되면 Singular가 데이터를 하나로 묶지 못하게 될까요?
트래커 값(tracker data)이 매체 값(network data)과 일치하지 않으면, 어떠한 디멘션이든 "행이 나뉘어질 수 있습니다.
하지만, 일부 디멘션의 경우 항상 행이 나눠지게 됩니다.
-
매체에서만 제공하는 디멘션인 경우: 다음 디멘션들은 (일부) 매체에서만 제공되는 값이며, 트래커에서는 제공되지 않는 값입니다.
- DMA
- City
- Region
- Placement
- Quality Score
-
트래커에서만 제공하는 디멘션인 경우: 다음 디멘션은 트래커에서만 제공됩니다.
- Conversion Type
-
특정 소스 디멘션인 경우: 특정 값의 정의 자체가 트래커 또는 매체에 의한 값을 포함하는 경우. Singular에서는 해당 디멘션들을 통해 트래커와 매체 데이터 사이의 불일치를 고객이 직접 트러블슈팅 할 수 있는 용도로 제공하고 있으며, 보고자 하는 데이터를 묶어 리포트에서 표시할 용도로 사용하는 디멘션이 아닙니다.
- Tracker Campaign Name
- Tracker Campaign ID
- Network Campaign Name
- Network Campaign ID
- Tracker Sub Campaign Name
- Tracker Sub Campaign ID
- Network Sub Campaign Name
- Network Sub Campaign ID
- Tracker Source Name
FAQ: 리포트에서 디멘션 값이 어디서 가져온 값인지 확인하려면 어떻게 해야 할까요?
리포트의 행들은 매체 데이터, 트래커 데이터, 또는 혼합(합친) 데이터 중 하나입니다.
이를 각각 구분하려면, 투명성 기능 사용을 위해 각 메트릭 데이터에 마우스를 올리세요. 해당 데이터를 어디서 가져왔는지 표시합니다.
모든 메트릭들이 트래커 메트릭인 경우, 해당 디멘션 또한 트래커로부터 가져왔음을 의미합니다. 모든 메트릭들이 매체의 메트릭인 경우, 해당 디멘션 또한 매체로 부터 가져왔을 의미합니다. 혼합 행의 경우, 표시되는 디멘션 값(예시, 캠페인 명)은 매체로부터 가져온 값입니다.
Singular 데이터 컴바이너
일부 경우, 최초 데이터의 디멘션 값들 사이에 불일치가 있더라도 트래커와 매체 데이터를 하나로 묶을 수 있도록 뒷단에서 Singular가 추가 로직을 적용합니다.
예를 들어, 캠페인 ID는 같으나, 프리 텍스트 필드인 캠페인 이름 디멘션은 종종 매체와 트래커측에서 서로 다른 경우가 있습니다. 이 경우, Singular는 매체에서 가져온 캠페인 이름을 트래커 데이터에 적용하여, 리포트를 실행시 두 출처의 캠페인 데이터가 같은 행에 표시될 수 있게 합니다.
이 과정을 캠페인 레벨 컴바이닝(campaign-level combining) 이라고 합니다. 유사한 컴바이닝 과정은 하위 캠페인 레벨, 소재 레벨과 퍼블리셔 레벨에서도 이루어집니다.
참고:
- Singular는 광고 매체 데이터를 이 과정의 기반으로 삼습니다. 예를 들어, 매체와 트래커 사이의 캠페인 명 필드가 상이한 경우, Singular는 매체의 캠페인 명을 적용합니다.
- 컴바이닝은 Singular 어트리뷰션 서비스를 이용하는 고객에게만 제공됩니다.
- Singular의 애널리틱스에만 사용하는 경우라면, Singular는 Twitter, Google Ads, Apple Search Ads와 같은 자가 어트리뷰션 매체 (SAN)의 캠페인에만 컴바이닝 과정을 적용합니다.
데이터 보간법 (예상치 메트릭/Estimated Metrics)
Singular 컴바이너는 매체와 트래커의 데이터가 동일한 세분성(granularity)을 갖는다는 전제로 작용합니다. 매체와 트래커가 특정 캠페인(이나 하위 캠페인 또는 소재의 경우 등)에 대해 같은 값을 가지나, 이 중 해당 행에 대한 추가적인 데이터열(columns)들이 제공되는 경우, 제공할 수 있는 모든 데이터를 표시하기 하기 위해 리포트 생성 시 해당 행들이 컴바인될 수 있습니다.
만약 한쪽이 더 높은 세분성(granularity)을 가지면 어떻게 될까요? 예를 들어, 매체는 국가 정보를 제공하지 않는 반면, 캠페인의 트래커 데이터는 여러 국가로 세분화합니다.
예상치 메트릭은(Estimated metric)은 Singular가 광고 매체로부터 데이터를 가져왔을 때 동일한 세분성(granularity)이 매체로부터 제공되지 않는 경우, 어트리뷰션 제공처(트래커)로부터 가져오는 데이터를 의미합니다. 캠페인 최적화를 위해, Singular는 광고 매체를 더 세밀한 세분성(granularity)을 기반으로 값들에 보간법(interpolation)을 적용합니다.
하단을 예시로 들면, Singular가 퍼블리셔 당 예상 지출을 구할 때, 퍼블리셔들 사이의 전반적 지출을 같은 비율의 인스톨로 나누어 계산합니다.
자세한 정보는, 예상치 메트릭 FAQ과 트러블슈팅를 참고하세요.
