개인정보 보호 광고 측정이란 무엇인가요?
개인정보 보호 광고 측정의 작동 방식
PPAM 기법은 일반적으로 데이터를 집계 또는 익명화하거나 원시 사용자 데이터가 광고주에게 직접 노출되지 않는 안전한 환경에서 분석을 수행하는 방식으로 작동합니다. 이러한 방법은 웹에서 개인을 추적하는 대신 코호트 또는 그룹 수준에서 또는 확률 및 모델링 접근 방식을 통해 캠페인의 영향을 이해하는 데 중점을 둡니다. 목표는 다음을 위한 실행 가능한 인사이트를 제공하는 것입니다. 마케팅 어트리뷰션 세분화되고 식별 가능한 사용자 수준의 데이터에 의존하지 않고도 최적화할 수 있습니다.
몇 가지 혁신적인 접근 방식이 개인정보 보호 광고 측정의 기반이 됩니다. 데이터 클린룸 여러 당사자가 안전하고 중립적인 환경을 제공하여 퍼스트 파티 데이터 를 사용하여 원시 데이터를 서로 공유하지 않고 결합 분석할 수 있습니다.
차등 개인정보 보호는 데이터 세트에 통계적 '노이즈'를 추가하여 집계 분석은 가능하지만 개인을 재식별하는 것은 수학적으로 불가능하게 만드는 기술입니다. 연합 학습을 사용하면 원시 데이터가 디바이스를 떠나지 않고도 분산된 데이터(예: 사용자 디바이스)에서 머신 러닝 모델을 학습할 수 있습니다.
모바일 앱 캠페인의 경우, 애플의 SKAdNetwork와 안드로이드용 구글의 프라이버시 샌드박스는 개인정보 보호 기능이 내장된 앱 설치 및 전환 어트리뷰션을 위한 프레임워크를 제공합니다.
개인정보 보호 광고 측정은 누가 사용하나요?
디지털 광고 생태계의 다양한 플레이어가 PPAM을 도입하는 것이 중요해지고 있습니다. 광고주 이러한 방법을 사용하여 캠페인 효과를 지속적으로 측정하고 최적화할 수 있습니다. 유료 미디어 개인 정보 보호를 준수하는 방식으로 지출합니다.
광고 플랫폼 (구글, 메타, 아마존 등)는 PPAM 도구를 개발하여 광고 시스템에 통합하고 있습니다. 광고 기술 공급업체들도 이러한 새로운 표준에 부합하는 솔루션을 제공하기 위해 혁신을 거듭하고 있습니다. 퍼블리셔 역시 이러한 기술을 통해 인벤토리의 가치를 입증할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.
개인정보 보호 광고 측정의 이점
PPAM의 주요 이점은 다음을 촉진하는 기능입니다. 규정 준수 점점 더 엄격해지는 글로벌 개인정보 보호법에 대응할 수 있습니다. 이는 결국 사용자 신뢰 데이터 보호에 대한 약속을 보여줌으로써 광고주에게 PPAM은 다음을 제공하는 것을 목표로 합니다. 지속 가능한 측정 솔루션 향후 개인 정보 보호 변경에 대비하여 지속적인 마케팅 분석 및 최적화에 대한 방법론은 다르지만요. 또한 더 높은 품질의 동의 기반 데이터로 전환하도록 장려합니다. 퍼스트 파티 데이터 전략.
개인정보 보호 광고 측정의 과제
PPAM은 그 중요성에도 불구하고 도전 과제를 안고 있습니다. 그리고 복잡성 일부 신기술에는 전문적인 지식이 필요합니다. 다음과 같은 경우가 있을 수 있습니다. 데이터 제한집계되거나 익명화된 데이터는 이전 방법과 동일한 수준의 세분성을 제공하지 못할 수 있으므로 매우 틈새 타겟팅이나 심층 분석에 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 표준화 다양한 플랫폼과 솔루션에 걸친 데이터는 멀티채널 환경에서 활동하는 광고주에게 복잡성을 야기할 수 있습니다. 모델링된 데이터의 정확도는 모델과 입력 신호의 품질에 따라 크게 달라집니다.
개인정보 보호 광고 측정 + 상호 보완적인 KPI
PPAM이 변경되는 동안 어떻게 데이터를 수집하고 분석하여 궁극적으로 KPI 광고주의 경우 모델링 또는 집계에 대한 경고와 함께 보고될 수 있지만 여전히 유사합니다:
- 어트리뷰션 전환(개인 정보 보호): PPAM 방법을 사용한 캠페인에 기여한 전환 수입니다.
- 모델링 ROAS: 개인정보 보호 어트리뷰션을 사용하여 계산된 광고 지출 수익률.
- 증분성: 광고가 제공하는 실제 인게이지먼트를 측정하는 것은 종종 PPAM의 초점입니다.
- 도달 범위 및 빈도(집계): 개별 추적 없이 캠페인 도달 범위를 파악할 수 있습니다.
- 전환당 비용(CPA) (모델링): 개인정보 보호 데이터를 기반으로 고객을 확보하는 데 드는 비용입니다.
전문가 팁: 다각화된 측정 전략을 도입하세요. 단일 PPAM 솔루션은 만병통치약이 될 수 없습니다. 다양한 도구에서 얻은 인사이트를 결합하여 다음 사항에 집중하세요. 증분성 테스트를 강화하는 데 투자하고 퍼스트 파티 데이터 기능을 사용하여 강력한 개인 정보 보호 분석 프레임워크를 구축할 수 있습니다.
예시: 데이터 클린룸을 사용하는 소매업체
대형 리테일러는 자사 매장을 방문한 고객들 사이에서 커넥티드 TV(CTV) 스트리밍 플랫폼의 광고와 이후 온라인 구매를 한 사람들을 대상으로 합니다. 이들은 데이터 클린룸 리테일러와 스트리밍 플랫폼 모두 익명화된 데이터를 안전하게 풀링할 수 있습니다. 클린룸에서는 어느 쪽도 상대방의 원시 고객 데이터에 액세스하지 않고도 이러한 데이터 세트의 교차점을 분석하여 캠페인 효과를 측정할 수 있으므로 개인 정보를 보호할 수 있습니다.
광고주에게 개인정보 보호 광고 측정이 중요한 이유
개인정보 보호 광고 측정은 단순한 트렌드가 아니라 책임감 있고 효과적인 디지털 광고의 미래입니다. 이를 통해 광고주는 복잡한 규제 환경을 탐색하고, 사용자 개인정보를 존중하며, 소비자의 신뢰를 유지하는 동시에 캠페인을 최적화하고 비즈니스 성장을 촉진하는 데 필요한 귀중한 인사이트를 지속적으로 수집할 수 있습니다. 진화하는 디지털 환경에서 장기적인 성공을 거두기 위해서는 PPAM에 적응하는 것이 필수적입니다. 광고 기술 에코시스템.