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지난번 포스트에서는 업계에서 기본적으로 사용되는 유저 관련 지표 용어에 대해 알아보았습니다. 이어서 이번 포스트에서는 광고 데이터 및 성과 지표 분석을 측정하는데 사용되는 용어를 소개하겠습니다.

✔ 광고 수익 (Ad Revenue): 광고 수익은 앱이 인앱 광고에서 창출하는 매출입니다. 앱 광고 수익은 광고 노출 수를 eCPM에 곱하여 계산합니다.

광고 수익 = 노출 수 * eCPM

앱 개발자들은 ARPDAU, ARPU, ARPU 등 여러 앱 지표에 의존하고 있으며, 이러한 지표들 외에도, 앱 개발자들은 모바일 동영상 광고 수익과 보상형 동영상 광고 수익 전략의 비교를 위해 이런 지표들을 사용합니다.

✔ 클릭 수 (Click): 클릭 수는 등록한 광고가 설정한 모든 매체에 클릭된 횟수를 의미합니다.

✔ 클릭률 (CTR; Click Through Rate): 클릭률은 광고를 본 유저들이 얼마나 자주 클릭하는지 나타내는 비율을 말합니다. 광고의 클릭 수를 노출 수로 나누어 백분율로 표시한 값을 의미합니다. CTR이 높을수록 광고의 효과가 좋을 수 있습니다. 예를 들어, 광고가 특정 기간동안 1,000회 노출되고, 3번 클릭되었다면 CTR은 0.3%가 됩니다.

✔ 노출 수 (Impression): 노출 수는 광고가 유저에게 보여지는 횟수를 말합니다. 광고 노출 수는 앱 내에서 광고가 노출될 때마다 계산됩니다. 여기서, '노출 수'와 '클릭 수'를 혼동하는 경우가 많은데, 디지털 마케팅의 노출 수는 광고주와 개발자에게 유저 광고 시청 횟수를 알려줍니다. 즉, 광고 노출은 광고가 얼마나 클릭되었는지에 따라 결정되지 않습니다. 개발자는 eCPM에 의해 측정되는 1,000회 광고 노출 때마다 비용을 지불합니다.

✔ 도달률 (Reach): 도달률은 특정 광고 캠페인 중 최소 1회 이상 노출된 타겟 유저의 비율(%)을 말합니다. 도달률의 경우 타겟 유저에게 도달된 비율을 계산하므로 광고가 여러 번 노출되었더라도 한 번으로 계산합니다.

✔ 리드 (Lead): 리드는 잠재고객을 뜻합니다. 쉽게 말해 앱이나 광고에 관심이 있는 유저, 즉 ‘관심 고객’을 말하는 용어라고 할 수 있습니다. 광고 노출 수와 도달률을 높이는 것도 중요하지만 리드를 많이 만들어 잠재 고객을 확보하는 것도 앱 수익화에 필수적입니다.

✔ 필레이트 (Fill Rate): 필레이트는 F/R이라고 표기하며, 광고 요청 대비 실제 노출한 광고 비율을 말합니다. 총 광고 노출수에서 총 광고 요청 수를 나눈 값입니다. 필레이트가 100%에 가까울수록 광고 노출이 잘되었다고 볼 수 있습니다.

✔ 참여율 (Engagement Rate): 참여율은 인앱 광고 참여 유저와 활성 유저의 비율입니다. 즉, 참여율은 앱에서 광고에 적극적으로 참여하는 유저의 비율을 말합니다. 참여율은 참유 유저에서 총 활성 유저를 나눈 값입니다.

✔ 전환율 (CVR; ConVersion Rate): 전환율은 인앱 광고를 통해 앱으로 유입된 유저가 광고주가 원하는 특정 작업을 한 유저의 비율입니다. 전환율은 광고 성과를 파악하는 주요 지표로 광고주에게 광고를 전환한 유저 수를 알려줄 수 있습니다. 예를 들어, 광고가 100회 클릭되었고, 전환이 10회 발생했다면 전환율은 10%입니다. 전환은 가격 모델에 따라 달라지는데, 예를 들어 설치당 비용 캠페인에서 전환은 앱 설치로 측정되고, 참여당 비용 캠페인에서는 전환이 참여율에 따라 측정됩니다.

✔ 1,000회 노출당 설치 수 / 노출 수 대비 설치율 (IPM; Installs Per Mille): IPM은 1,000회 광고 노출당 앱 설치 수를 추적하는 데 사용되는 지표입니다. 앱에서 신규 유저를 유입하는 것을 목표로 하는 유저 유입 전략의 일부로 종종 사용됩니다. 향상된 IPM은 eCPM을 활성화하여 애드 네트워크 워터폴에서 광고 캠페인의 순위를 높일 수 있습니다. 결과적으로 광고 노출 수 및 설치 수가 증가될 수 있습니다. IPM을 증가하는 방법으로는 광고 소재 최적화, 앱 스토어 최적화, 유저 목록 활용, 부정 광고 방지 등 여러 가지가 있습니다.

✔ 투자 대비 수익률 (ROI; Return On Investment): 투자 대비 수익률은 투자 지출 대비 비즈니스 성과를 파악하기 위해 활용하는 지표입니다. 주로 순이익 비율을 파악하고자 할 때 사용되며, ROI가 높을수록 수익성이 크다는 것을 의미합니다. ROI를 측정하기 위해서는 투자 비용(Investment)과 성과 및 부가가치(Return) 분석이 함께 필요합니다.

✔ 광고 비용 대비 수익률 (ROAS; Return On Ad Spend): 광고 비용 대비 수익률은 광고나 마케팅 지출의 효율성과 성과를 측정을 위한 지표입니다. 집행하고 있는 광고 캠페인에서 발생하는 수익과 광고 캠페인에 지출된 비용을 나누어 계산합니다. 일반적으로 모바일 유저 유입 캠페인의 경우, 해당 수익은 인앱 구매 또는 광고 캠페인을 통해 유입된 유저로부터 나온 광고 수익을 보고 계산합니다. 유저 잔존율 및 광고 수익과 같은 다른 앱 지표와 일치하는 ROAS는 광고 실적이 양호함을 나타냅니다. 예를 들어, 보상형 동영상 광고 및 플레이어블 광고와 같은 광고 단위를 결합하면, 높은 ROAS로 이어질 수 있는데, 이는 광고를 통해 유입된 유저가 설치하기 전에 플레이어블 광고를 통해 앱을 먼저 테스트해볼 수 있으므로 장기적으로는 인앱 구매를 하거나 광고를 볼 가능성이 높기 때문입니다.

✔ 핵심 성과 지표 (KPI; Key Performance Indicator): 핵심 성과 지표는 캠페인 목표 달성을 측정하기 위해 설정하는 주요 지표입니다. 광고 매출이나 이익처럼 과거 실적을 나타내는 지표가 아니라, 미래 성과에 영향을 주는 여러 핵심 지표를 묶은 평가 기준을 말합니다. 광고 KPI는 광고별 클릭률이나, 유입페이지, 검색 키워드와 같은 요소가 있습니다.

✔ 자연 유입된 설치 수 (Organic Installs): 자연 유입된 설치 수는 앱 스토어에서 적극적으로 검색하거나 입소문을 통해 유저 자체적으로 앱 설치를 선택한 결과로 발생하는 설치 수입니다. 자연 유입 설치는 모바일 광고 캠페인으로 인한 것이 아니지만, 광고 캠페인을 통해 앱 인지도가 높아지면서 자연 유입 설치를 증가시키는 간접 효과의 영향도 있습니다. 자연 유입된 유저는 비교적 적극적인 경향이 있으므로 앱 잔존율이 높기 때문에 자연 유입 설치를 높이는 것이 중요합니다.

✔ 초대된 유저 (K-Factor): K-Factor는 기존 유저가 주위 사람들에게 앱을 추천하여 신규 유저로 앱에 유입된 유저를 말합니다. 예를 들어, 10명의 기존 유저가 각각 10명을 초대했다면 K-factor은 10이 됩니다. 이는 앱의 성장률을 나타내는 지표로서 기존 유저가 얼마나 많은 신규 유저를 앱으로 유입시키는지 측정하여 현재 유저가 다른 사람들과 앱을 공유할 수 있는 바이럴 규모 및 인센티브의 효과에 대한 통찰력을 제공합니다. K-factor이 클수록 바이럴로 유입된 유저의 양이 많다는 것을 알 수 있습니다. K-factor와 LTV가 높다면 CPI (Cost Per Install)나 CPA(Cost Per Action)형식의 광고로 초반 유저를 확보한 후 유입된 유저의 바이럴 활동을 통한 마케팅 전략을 구상해 볼 수 있습니다.

✔ 코호트 분석 / 동질 집단 분석 (Cohort Analysis): 코호트 분석은 앱 개발자들이 시간에 따른 유저 행동을 추적하고 연구할 수 있도록 하는 도구입니다. '코호트'란 특정 그룹으로 특정 기간동안 비슷한 유저 성격이나 경험을 가지는 유저 그룹입니다. 예를 들어, 같은 날에 앱을 실행한 유저나 앱을 설치한 유저들의 일주일동안 방문률 등이 있습니다. 앱 개발자들은 유저 행동은 분석함으로써 인앱 광고 및 유저 참여 전략에 대한 데이터 중심의 의사 결정을 보다 쉽게 내릴 수 있습니다.

✔ 퍼널 분석 (Funnel Analysis): 퍼널 분석은 유저가 유입되고 전환에 이르기까지의 주요 단계를 수치로 확인하는 것입니다. 보통 단계별 분석이나 깔때기 분석이라고도 많이 부릅니다. 이때, '퍼널'이란 소비자의 행동을 기업관점에서 재구성한 것으로 유저가 구매할 때 거치는 일정한 단계(인지-친숙-고려-구매-충성)를 깔때기 혹은 퍼널이라 부릅니다. 퍼널 분석은 깔때기의 꼭지점(마케팅의 목표 지점)까지 유저를 데려오는 과정을 설계하고 최적화하는 것입니다. 예를 들어, 광고 캠페인을 진행한다면 유저가 광고 배너를 클릭하고 앱을 설치하여 인앱 구매를 하는 전 단계에서 수 많은 유저 이탈이 발생합니다. 광고가 수 천만명의 유저에게 노출되어도, 단계마다 50%씩 빠져나간다면 고작 7-8명의 유저만이 남게 됩니다. 퍼널 분석를 통해 유저 이탈 기회를 최소화시키는 것이 광고 캠페인 최적화라고 할 수 있습니다.

✔ 딥 링크 (Deep Link / Deep Linking): 딥 링크는 하이퍼링크 또는 딥 링크 URL을 통해 유저를 특정 페이지로 이동할 수 있는 링크를 말합니다. 쉽게 말해 딥 링크는 앱 환경 외부에서 앱 내부의 특정 페이지로 바로 랜딩될 수 있도록 특정 앱 컨텐츠에 하이퍼링크를 제공하는 것을 의미합니다. 앱을 설치하지 않은 유저도 앱의 특정 페이지로 바로 이동할 수 있어 불편함을 없애 유저가 이동하는 과정 중 이탈할 확률을 줄여줄 수 있도록 합니다.

✔ 포스트백 (Post-back): 포스트백은 앱에서 발생한 광고 성과 및 수집된 데이터를 퍼블리셔에게 전달하는 것을 의미합니다. 퍼블리셔(광고 매체사)는 포스트백 받은 정보를 광고 운영에 활용하는데, 이를 통해 최적화된 광고 집행, 리타겟팅 광고 등을 진행할 수 있게 됩니다. 광고주 입장에서는 모바일 광고 시 성과를 파악하기 위해서는 각 퍼블리셔에 제공하는 SDK를 앱에 설치해야 하는데 이러한 번거로움을 중간에서 해결해주는 포스트백과 같은 트래킹 솔루션들이 등장하였습니다.

✔ 리퍼러 / 유입 경로 / 방문 경로 (Referrer): 리퍼러는 유입 경로로, 유저가 앱을 실행하면 설치된 유입 경로를 말합니다. 하이퍼링크를 통해서 각각의 사이트로 방문시 남는 흔적으로 앱을 설치하고 실행하기 직전 유입 경로의 흔적을 말합니다. 예를 들어, A라는 앱에 B 앱으로 이동하는 하이퍼링크가 존재할 때, 유저가 그 링크를 클릭하여 B 앱으로 이동하면 리퍼러를 전송하게 됩니다. B 앱에서는 이 전송된 리퍼러를 보고 유저가 A 앱을 통해 방문했다는 것을 알 수 있습니다.

마스터한 팁을 바로 활용해 보세요!

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