[어트리뷰션 인 디테일] 3. 핑거프린트 어트리뷰션
핑거프린트 어트리뷰션은 무엇이고 어떤 점에 주의해야 하는가?
모바일 앱 어트리뷰션은 쿠키가 허용되지 않아서 상황에 따라 광고 ID(Identifier), 구글 레퍼러 또는 핑거 프린트를 이용해 매칭이 이뤄진다고 했다. 그리고 핑거 프린트의 경우 1:1 매칭이 아닌 확률적인 매칭으로 많은 어트리뷰션 툴이 구글 레퍼러나 광고 ID가 없을 때 핑거 프린팅을 후순위로 사용한다.
그런데 잘못된 핑거프린팅 사용은 프로드 만큼이나 마케팅 예산을 낭비하고 엉뚱한 광고 네트워크에 예산을 계속해서 쓰게 만들 수 있다는 걸 아는가? 핑거프린트는 왜 쓰고 어떤 점에 주의해야 하는 지 짚고 넘어 가 보자.
핑거프린트는 무엇이고 왜 위험한가?
핑거 프린트는 일종의 해당 단말의 고유 지문으로 광고 클릭 시 HTTP 헤더에 담긴 단말 종류, 이름, OS 버전, IP 주소 등의 정보를 이용해 만들어 진다. 유저가 앱을 설치하면 역시 광고 SDK가 동일한 정보를 수집해 고유 지문을 만들고 클릭 시 발생한 동일한 지문이 있다면 매칭이 이뤄진다.
확실한 1:1 매칭이 이뤄지는 다른 방식들과는 달리 핑거프린트는 주요 정보들을 이용해 이 '단말(Device)'일 것이라는 일종의 프로파일을 만드는 것으로 100% 일치하지 않을 수 있다. 그래서 광고 네트워크가 광고 ID를 전송하지 않거나 유저가 광고추적 기능을 꺼놨거나 또는 모바일 웹 인벤토리인 경우 등 주로 광고 ID나 구글 레퍼러를 사용할 수 없을 때 백업으로 사용된다.
그런데 이 핑거프린트 방식을 우선해서 사용하는 것도 문제지만, 핑거 프린트의 주요 요소인 IP를 많은 사람이 공유해서 쓰는 경우 대량의 잘못된 어트리뷰션으로 이어질 가능성도 있다고 한다.
예들 들어 이통사는 소수의 IP를 이용해 서비스를 제공하는 데 사람들이 많이 모이는 지역에서 오전에 아이폰 7를 쓰는 A라는 사람이 광고를 클릭하고 저녁에 역시 아이폰 7을 쓰는 B라는 사람이 광고와 무관하게 해당 앱을 다운로드 받아도 이는 광고 인스톨로 어트리뷰트될 가능성이 크다.
이는 수천 명 혹은 수만 명의 사람들이 하나의 IP를 공유하는 공항, 대규모 경기장과 같은 공공장소에서도 마찬가지다. 문제는 이렇게 잘못된 어트리뷰션은 의도적이든 그렇지 않든 페이드 인스톨 보다는 다소 시차를 두고 무관하게 일어나는 오가닉 인스톨을 뺏아갈 확률이 크다는 것이다. 이는 마케터에게는 예산 낭비와 광고 네트워크의 퀄리티에 대한 착각과 잘못된 후속투자로 이여질 가능성이 크다.
몇 시간으로 설정해야 할까?
그렇다면 핑거프린트는 어떻게 사용하는 게 적절할까? 아예 사용하지 않는 방법부터 윈도우를 짧게 설정하는 방법까지 떠올릴 수 있을 것이다.
대부분의 인스톨이 클릭 후 1-2시간 이내 발생함에 따라 이 기간 동안 핑거프린트에 의한 매칭 정확도는 높다고 생각한다. 하지만 핑거프린트는 다른 매칭 방법들과는 달리 시간이 지날수록 클릭-인스톨 사이의 연관성은 물론 정확도까지 떨어진다는 문제가 있다.
튠의 경우 구글 플레이는 광고 ID와 구글 레퍼러로만 매칭하고, 구글 레퍼러를 사용할 수 없는 애플이나 다른 안드로이드 마켓의 경우 광고 ID와 함께 핑거 프린트를 백업으로 사용하여 디폴트 윈도우가 24시간으로 설정되어 있다.
앱스플라이어는 머신러닝을 활용해 IP의 유니크성에 따라 핑거프린트 어트리뷰션 윈도우를 자동으로 늘였다 축소했다 하는데 iOS의 경우 최대 24시간, 구글 플레이는 최대 1시간 내에서 어트리뷰션한다고 한다.
우선은 내가 쓰고 있는 어트리뷰션툴의 디폴트 값이 적절한 지 확인하는 데서 시작하자. 그리고 유독 핑거프린트에 의한 매칭 비중이 높은 매체라면 그 인벤토리 성격과 클릭 투 인스톨 타임을 체크하는 등 추가적인 확인이 필요할 것이다.
#참고기사
1. Device Fingerprinting Methodology
2. Overcoming False Attribution: Why Are You Paying For Organic Installs?
3. What is AppsFlyer's Configurable Attribution Lookback Window?
