Last Touch Attribution, LTA 모델

Last Touch Attribution은 광고 마케팅에서 사용하는 용어입니다.

데이터 기술로는 애드테크(Ad tech), 마테크(MarTech)에서 볼 수 있는 용어입니다.

번역할 수 있는 적당한 한국말이 아직 없어 그냥 “라스트 터치 애트리뷰션”이라고 부릅니다.

Last Touch Attribution이란?

간단하게 설명하면

광고주가 여러 광고매체에 광고를 했는데 고객이 전환을 만들었을 때 한 고객이 여러 매체를 통해 들어왔더라고 전환이 발생하기 직전인 가장 마지막에 고객이 접촉한 매체(광고수단)에만 그 기여를 인정하겠다는 것을 말합니다.

자세히 설명하면

짧고 작게 볼 때 광고의 목적은 전환을 발생시키는데 있습니다. 크게 보면 회사의 매출을 올리는데 있고 비즈니스를 성장시키는데 있습니다만.

전환은 구매, 회원가입, 상담신청하기, 앱 설치하기, 사전구매 신청하기 , 구독하기 등과 같은 광고주의 비즈니스에서 매출과 직접 관련이 있거나 광고주가 광고를 통해서 고객으로부터 얻고 싶은 최종 액션을 말합니다.

전환을 발생하기 위해서 어떤 매체가 파급력이 좋을 지, 효율이 좋을지 모르고 또 잠재 고객이 어느 특정 매체에 몰려 있거나 하지 않기 때문에 여러 매체를 통해 광고를 진행합니다.

매체는 구글키워드광고, 구글디스플레이광고, 페이스북광고, 인스타그램광고, 유튜브광고, 이메일, 카카오복 광고 같은 것들을 말합니다.

여러 매체를 통해 여러 캠페인을 진행하면 동일한 제품 또는 제품 카테고리에 대해서 동일한 사람이 여러 매체에서 광고를 보고 각각 클릭을 해서 제품을 살펴보고 구매의사가 있다면 구매를 하게됩니다.

이때 1명의 고객이 여러 매체에서 광고를 모두 보고 클릭을 했지만 구매 직전에 마지막에 클릭한 매체의 기여만 인정하고 나머지는 무시하는 것이 Last Touch Attribution입니다.

이것은 마지막에 클릭한 매체에서 보여졌던 광고가 전환에 가장 큰 영향을 줬다고 그 영향이 결정적이었다고 간주하는 것입니다.

Last Touch Attribution 모델의 문제점

상식적으로 볼 때 이 것은 매체들에게는 매우 불리합니다. 고객이 어느 시점에 물건을 살지를 알아서 그 직전에 광고를 보여주고 클릭하도록 만들어야 하는데 쉬운 것이 아닙니다. 그리고 앞서 발생햏던 모든 클력을 무효로하고 마지막 클릭만 전환에 기여했다는 것은 상식적으로도 말이 되지 않습니다.

Last Touch Attribution 모델을 쓰는 이유

광고생태계에서는 대부분의 MMP(Mobile Measurement Partner, 모바일 앱에서 광고 성과를 추적해주는 서비스)나 GA등은 이 모델은 기본으로 기여도를 산출하고 있고 광고주들도 이 모델은 기본으로 하고 있습니다. 물론 다른 기여도 모델도 지원하긴 하지만 기본으로 지원하는 것을 그냥 대부분 쓰기 때문에 다른 모델을 쓰는 경우는 많지 않습니다.

또 다른 이유는 이게 계산하기 편하고 쉽기 때문입니다.

즉 다른 기여도 모델에 비해서 데이터프로세싱에 드는 리소스가 적고 덜 복잡하기 때문입니다. 보통 마케팅을 집행하는 마케팅부서는 IT부서가 아니고 IT지원을 받지 못하거나 받지 않으려고 하는 경향이 강해서 데이터프로세싱을 잘 하지 못합니다. 그래서 비교적 데이터프로세싱이 편한 방법을 쓰거나 기본으로 프로세싱까지 해서 수치를 산출해 주는 Last Touch Attribution을 쓰게 됩니다.

광고주 입장에서는 속 편한 것입니다. 광고주는 갑이고 매체들은 을이기 때문에 광고주가 마지마 터치만 인정하겠다고 선언하면 그뿐입니다. 기여도를 올리고 싶다면 전환직전의 마지막 클릭을 만들면 된다고 말하고 그렇게 하라고 하면 됩니다.

기여도가 낮은 매체는 어떻게 되는가?

기여도가 낮은 매체는 광고 효율이 좋지 않기 때문에 광고주가 광고비를 줄일 때 가장 먼저 광고를 진행하지 않고 빼버리는 대상이 됩니다. 특정 매체의 경우 First Touch가 아주 높다면 그런 매체는 이 모델로 판정하게 되면 기여도가 매우 낮기 때문에 빠지게 됩니다.

그래서 Last Touch를 많이 만들지는 못했지만 First Touch나 Middel touch가 많은 매체는 이 모델이 불공평하다고 주장하고 Last Touch가 좋은 매체는 Last Touch가 가장 좋다고 주장합니다.

업종과 물건에 따라 다른 Last Touch

Last Touch는 업종, 물건의 종류, 물건의 가격대, 구입하는 고객의 구성에 따라 다릅니다. 그렇기 때문에 광고주의 입장에서는 자신들이 판매하는 물건 또는 비즈니스의 특성과 고객군에 대해 제대로 이해하고 있어야 하고 그에 따라 어떤 Touch Model을 쓸지와 어던 매체가 좋은지도 판단해야 합니다.

단순하게 어떤 것이 가장 좋으니 그것만 쓰면 된다고 말할 수눈 없습니다.

필요한 데이터 기술

앞서 말했듯이 last touch attribution은 아주 쉽습니다. 전환 이 전에 가장 마지막에 고객이 타고 들어온 광고매체가 어딘가를 찾아내서 카운트해주면 됩니다.

RDB, 빅데이터플랫폼, 실시간 데이터처리 플랫폼으로도 매우 쉽습니다. 그 외에 통계 기술, 기계학습, AI는 전혀 필요하지 않습니다.

간단하다고는 말하지만 엑셀로 하려면 매우 복잡합니다. 그래서 데이터프로세싱 기술이 전혀 필요 없다고는 할 수 없습니다. 물론 데이터가 아주 많지 않다면 엑셀로 할 수는 있습니다.

Multi Touch Attribution 모델

하지만 최근에는 이 모델이 정말 효율좋은 광고 매체를 골라내지 못한다는 당연한 문제점 때문에 Multi Touch Attribution Model을 사용하는 경우가 늘고 있습니다.

Author: 떰학

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