멀티터치 어트리뷰션(MTA): 정의 및 모델

멀티터치 어트리뷰션(MTA)은 고객이 구매 전에 상호작용한 모든 마케팅 터치포인트에 전환 기여도를 분배하는 측정 모델로, 단일 광고나 클릭에 모든 기여도를 부여하지 않습니다. 쇼핑객이 네이티브 광고를 본 후 리타게팅 광고를 클릭하고 브랜드 검색 후 전환한 경우, MTA는 세 개의 터치 각각에 전환의 일부 기여도를 할당하며 마지막 터치에만 모두 부여하지 않습니다.

일반적인 MTA 모델#

선형 모델은 모든 터치포인트에 동일한 기여도를 부여합니다. 시간 감쇠 모델은 전환에 가까운 터치포인트에 더 큰 가중치를 부여합니다. 위치 기반(U자형) 모델은 첫 번째와 마지막 터치에 더 큰 몫을 주고 나머지는 중간에 분배합니다. 데이터 기반 또는 알고리즘 모델은 종종 샤플리 값이나 유사한 게임 이론 접근법을 기반으로 하며, 고정된 규칙을 적용하는 대신 과거 데이터에서 각 터치의 한계 기여도를 직접 추정합니다.

단일 터치 모델과의 차이점#

가장 간단한 대안은 구매 시점에 전환 픽셀을 통해 정의된 어트리뷰션 윈도우 내에서 마지막으로 발생한 터치포인트에 기여도를 부여하는 것입니다. 이는 계산하기 쉽지만, 판매를 마감하기보다는 제품을 소개하는 경향이 있는 네이티브 디스커버리 배치와 같은 상위 퍼널 채널을 체계적으로 과소평가합니다. MTA는 전체 경로에 기여도를 분산하여 이를 해결하려고 하며, 이는 일반적으로 상위 퍼널의 네이티브 광고와 디스플레이 광고가 MTA 모델에서 라스트 터치 모델보다 더 가치 있게 보인다는 것을 의미합니다.

실행이 더 어려워진 이유#

MTA는 단일 사용자의 터치포인트를 기기와 세션 간에 연결하는 데 의존하며, 이를 위해서는 지속적인 식별자(쿠키, 모바일 광고 ID 또는 로그인한 사용자 일치)가 필요합니다. 브라우저 쿠키 제한과 플랫폼 수준의 추적 한계로 인해 이 연결이 시간이 지남에 따라 더 누수되기 쉬워졌으며, 따라서 MTA 모델은 결정론적 클릭 트래킹보다는 모델링 또는 확률적 매칭에 점점 더 의존하여 간격을 메웁니다. 그렇기 때문에 더 많은 광고주가 퍼스트파티 데이터 수집에 투자하는 이유 중 하나입니다. 직접 소유한 사용자 기록은 임대한 기록보다 플랫폼 추적 변경에 더 잘 대처하기 때문입니다.

다른 측정과 함께 사용되는 위치#

MTA는 채널 가치에 대한 최종 결론이 아닌 중간 퍼널 진단 도구로 가장 잘 작동하며, 승리 경로에서 어떤 터치포인트가 함께 나타나는 경향이 있는지 보여줍니다. 진지한 미디어 구매 팀은 모델이 암시하는 채널 가치가 실제 실험적 홀드아웃에서도 유지되는지 주기적으로 확인합니다. MTA가 전환의 1/3을 기여한다고 말하는 채널도 테스트 그룹에서 실제로 끄면 거의 제로에 가까운 효과를 보일 수 있기 때문입니다.

상위 퍼널 인지도를 주도하는 채널을 이해하는 것은 실제로 실행 중인 내용을 아는 것에서 시작됩니다. OpenAdLibrary의 native ad spy tool은 귀하의 버티컬에서 어떤 광고주가 네이티브 크리에이티브를 활발히 실행하고 있는지 보여주며, 자체 모델에서 채널이 받을 어트리뷰션 기여도를 결정하기 전에 유용한 입력 자료입니다.

실무 설정 참고 사항#

MTA를 올바르게 설정하려면 모든 네트워크에서 일관된 추적 식별자가 필요하여 동일한 사용자의 터치포인트를 실제로 매칭할 수 있어야 하며, 모든 채널에서 일관되게 적용되는 어트리뷰션 윈도우 길이가 필요합니다. 플랫폼 간 윈도우가 일치하지 않으면(한 대시보드에서는 7일 윈도우, 다른 대시보드에서는 30일 윈도우) 모델이 실행되기도 전에 모든 교차 채널 MTA 비교가 무효화됩니다. 기본 광고 지출 및 전환 데이터를 깔끔하게 정리하는 것은 그 위에 더 정교한 데이터 기반 모델에 투자하기 전에 수행할 가치가 있습니다.