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퍼포먼스마케팅178

룩백 윈도우, 어트리뷰션 윈도우, 기여 모델에 대한 이해 1. 룩백 윈도우 (Lookback Window)룩백 윈도우는 사용자가 광고와 상호작용한 후 실제로 전환(구매, 회원가입 등)이 이루어지기까지의 기간을 의미합니다.즉, 광고 클릭이나 노출 후 일정 기간 동안 발생한 전환에 대해 추적하는 시간 범위를 설정하는 것입니다. 예를 들어, 30일 룩백 윈도우를 설정하면 사용자가 광고를 클릭한 후 30일 이내에 발생한 전환(구매, 가입 등)에 대해 데이터를 수집하고 분석합니다.이 기간 동안의 사용자 행동을 분석하여 광고가 얼마나 효과적인지를 평가할 수 있습니다. 주요 포인트:광고와 상호작용한 후 전환까지 걸린 시간을 측정.전환에 이르는 경로와 시점을 명확하게 파악하여 광고 효과를 분석.이 기간이 짧으면 고객 행동을 더 빠르게 반영할 수 있고, 길면 다양한 요소가 복.. 2024. 12. 12.
SRN(SAN)과 non-SRN(SAN)의 차이점: 포스트백과 클레임을 중심으로 디지털 마케팅에서 SRN(Self-Reporting Network) 혹은 SAN(Self-Attribution Network)은자체적으로 광고 성과를 추적하고 보고하는 네트워크를 의미합니다. 대표적인 SRN에는 아래 매체들이 있습니다.구글 애즈(Google Ads)메타/페이스북(Meta/Facebook)틱톡(Tiktok)트위터(Twitter / X)스냅챗 애즈(Snapchat Ads)등등 반면, non-SRN은 SRN이 아닌 광고 네트워크 또는 매체를 말하며,자체적으로 성과를 추적하지 않고 MMP(Mobile Measurement Partner)를 통해 성과 데이터를 확인하고 보고합니다.   1. SRN(SAN)의 정의와 특징자체 데이터 수집 및 보고SRN은 전환 데이터를 자체적으로 추적하여 광고 성과를.. 2024. 11. 20.
리텐션의 정의와 종류(N-Day, Unbounded, Bracket 리텐션) 1. 리텐션(Retention)의 정의와 종류리텐션의 정의리텐션(Retention)은 사용자 유지율을 뜻하며, 서비스에 가입하거나 특정 행동을 수행한 사용자가 일정 기간 후에도 계속 서비스를 이용하는 비율을 측정합니다.이는 사용자 이탈을 방지하고, 서비스 개선 및 비즈니스 성장의 주요 지표로 사용됩니다. 리텐션의 종류리텐션을 측정하는 대표적인 방법은 아래의 세 가지입니다.N-Day 리텐션 (Classic Retention): 특정 시점(예: Day 1, Day 7, Day 30 등)에서 사용자가 다시 방문했는지 확인Unbounded 리텐션 (Rolling Retention): 기준일 포함 이후 **"한 번이라도"** 재방문했는지를 측정Bracket 리텐션 (Range Retention): 특정 기간(예:.. 2024. 11. 20.
구글 스프레드 시트 데이터를 슬랙 메시지로 받는 방법 구글 스프레드 시트에 있는 광고 성과들을 매일 오전 슬랙으로 보고해야 한다면? Google Apps Script를 사용하면 Google 스프레드시트의 데이터를 매일 원하는 양식에 맞춰 Slack으로 받아 보는 스크립트를 짜볼 수 있습니다. 그럼 오전에 출근한 후 버튼 클릭 한 번으로 오전 보고 준비가 완료되는, 정말 편리한 자동화 작업입니다. 1. Slack Webhook URL 설정먼저 Slack의 Incoming Webhook을 설정해야 합니다. 데이터를 슬랙의 어디로 보낼지 설정하는 작업입니다.Slack API 사이트에 접속 (https://api.slack.com/)"Your apps"에 들어간 다음 "Create App" 버튼을 클릭합니다."From Scratch" 옵션을 선택하고 앱 이름과 워.. 2024. 10. 25.
구글 코랩(Google Colaboratory)을 활용한 광고 데이터 전처리 구글 코랩(Google Colaboratory)이란?구글 코랩(Google Colaboratory)은 구글에서 제공하는 클라우드 기반 Jupyter 노트북 환경입니다.별도의 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 코드를 작성하고 실행할 수 있어 편리합니다.특히 파이썬 기반의 데이터 분석 및 머신러닝 작업에 최적화되어 있어, 많은 데이터 과학자와 연구자들이 애용하고 있습니다.  구글 코랩의 주요 특징클라우드 기반: 로컬 환경에 의존하지 않고 클라우드에서 직접 작업 가능GPU 지원: 무료로 GPU를 사용할 수 있어 대규모 데이터 처리 및 모델 학습 가능Google Drive 통합: 구글 드라이브와의 연동으로 파일 관리 용이다양한 라이브러리 지원: TensorFlow, PyTorch 등 다양한 머신러닝 라이브러리 사.. 2024. 10. 25.
MMP에서 메타 광고 데이터가 Privacy Block으로 나오는 이유 메타 개인정보 보호정책으로 MMP에서 일부 메타 광고 데이터는마스킹(가려진) 되어서 볼 수가 없음 데이터 마스킹 조건메타 광고 캠페인으로 발생한 노출(Impression) 수와 참여한 조회(Engaged View) 수의 합계가 1,000회 미만이거나메타 광고에 기여된 100회 미만의 앱 설치 데이터설치 이후에 집계되는 전환 이벤트(회원가입, 장바구니 담기, 구매 등)에 대해서는 마스킹 되지 않음MMP가 아닌 매체(메타)가 측정한 데이터(네트워크 혹은 채널 데이터)설치의 경우도 터치포인트 생성 타입이 Self-Attributing Network (즉 메타)인 경우만 해당안드로이드의 경우 구글플레이스토어 및 메타에서 인스톨리퍼러를 통해 터치포인트를 전달하기도 하는데, 이 경우는 마스킹 대상이 아님  데이터 .. 2024. 10. 2.
에어브릿지 웹 SDK 이벤트/전환 실시간 테스트 방법 1. 쿠키 ID 확인하기에어브릿지 웹 SDK가 설치된 사이트에 접속 후 해당 사이트에서 개발자 콘솔(F12)을 열어, airbridge.client를 입력  입력 후 콘솔에 나타나는 clientId(쿠키 ID) 값을 확인  2. 에어브릿지에서 이벤트 실시간 테스트[에어브릿지 대시보드] - [원본 데이트] - [웹 이벤트 실시간 로그] 접속쿠키 ID를 입력한 후 이벤트/전환 실시간 테스트 진행  [ 광고선배 인스타그램 바로가기 ]http://www.instagram.com/ad_sunbae/ 2024. 10. 2.
구글 스프레드시트 피벗테이블 "총계"열 색깔 추가 방법 엑셀과 다르게 구글 스프레드시트에서는 피벗테이블을 활용할 경우표 디자인을 가독성 있게 만들기가 어렵습니다. 하지만 '조건부 서식'을 활용하면 이를 어느정도 커버할 수 있는데요."총계"가 포함된 행은 배경색을 다르게 하여 피벗테이블 표 디자인을 해보도록 하겠습니다.  디자인 작업이 없는 기본 피벗테이블weeknum, Event Date, os 등 다양한 기준으로 데이터를 확인하고 싶으나 가독성이 부족각 기준으로 총계 데이터를 확인하기 어려움피벗테이블의 행 단계가 깊어질수록 데이터 가독성은 더 부족해짐  디자인 작업이 추가된 피벗테이블디자인 기준weeknum 기준 "총계" 행은 검은색 배경Event Date 기준 "총계" 행은 파란색 배경os 기준 "총계" 행은 초록색 배경 weeknum, Event Dat.. 2024. 9. 22.
데이터 불러오는 함수 IMPORTDATA, IMPORTRANGE 오늘은 구글 스프레드시트에서 다른 구글 스프레드시트나 URL을 참조하는 IMPORTDATA 함수에 대해 알아보겠습니다. 엑셀과 구글 스프레드시트는 데이터 분석과 관리에 있어 매우 중요한 도구입니다.특히, 외부 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 기능은 많은 사용자들에게 큰 도움이 됩니다.  엑셀 함수의 중요성엑셀이나 구글 스프레드시트를 사용할 때, 다양한 함수를 활용하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.이러한 함수들은 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 계산을 간단하게 만들어 줍니다. 특히 IMPORTDATA와 같은 외부 데이터를 가져오는 함수는 실시간으로 정보를 업데이트할 수 있어 매우 유용합니다.  구글 스프레드시트에서 IMPORTDATA 함수란?IMPORTDATA 함수는 주어진 URL에서 CSV(.. 2024. 9. 12.
구글애즈 앱 캠페인 오디언스 시그널과 예측 오디언스(Predictive Audience) + GA 잠재고객 트리거 구글애즈 앱 캠페인의 경우 대부분의 것들이 머신러닝에 기반해 자동화가 되어있습니다.때문에 성과 개선을 위해서 마케터가 진행할 수 있는 액션도 다른 매체 대비 크지 않은데요. 작년과 올해에 걸쳐 새롭게 생긴 설정들이 있어서 소개해봅니다. 오디언스 시그널오디언스 시그널은 광고주가 캠페인 초기 단계에서 머신 러닝 모델에 도움을 주기 위해 설정하는 사용자 정보입니다. 이는 캠페인의 퍼포먼스를 빠르게 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이 기능은 다음과 같은 방식으로 작동합니다.첫 시그널 입력: 캠페인 시작 시, 광고주는 타겟팅하고자 하는 잠재 고객의 특성을 오디언스 시그널로 입력합니다. 여기에는 잠재 고객의 관심사, 행동, 인구통계 등이 포함될 수 있습니다.머신 러닝 학습 가속화: 오디언스 시그널은 머신 러닝 모.. 2024. 8. 27.
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