전 세계 모바일 광고 시장을 뒤흔든 애플의 ATT(App Tracking Transparency, 앱 추적 투명성) 정책이
시행된 지 4년이 지났다.
iOS 14.5부터 적용된 이 정책은 앱이 다른 회사 앱 및 웹사이트에 걸친 사용자의 활동을 추적하려면
반드시 사용자 동의를 얻어야만 하도록 했다.
문제는 대부분의 사용자가 이를 허용하지 않으면서 광고 식별자(IDFA)에 대한 접근이 사실상
차단됐다는 점이다.
이는 모바일 광고의 핵심인 정밀 타겟팅과 성과 측정에 치명타를 입혔고,
특히 모바일 게임 시장은 직격탄을 맞았다.
게임 유저는 설치 후 튜토리얼 완료, 인앱 구매, 과금 성향 등 다양한 행동 데이터를 기반으로
UA(User Acquisition) 마케터들이 고가치 유저를 찾아내고 마케팅 퍼널을 최적화해왔기 때문이다.
하지만 IDFA 없이 이러한 인앱 행동 흐름을 추적하기 어려워지면서
어트리뷰션 정확도와 광고 효율 모두에 적신호가 켜졌다.
게임 UA 마케터들은 iOS 대신 안드로이드에 주력하거나,
다양한 매체를 활용하며 퍼포먼스를 회복하고자 고군분투해왔다.
이번 기사에서는 ATT 정책이 모바일 광고 생태계, 특히 게임 UA 시장에 어떤 변화를 가져왔는지
심층 분석한다.
iOS는 비싸지고, 안드로이드는 싸졌다? 극명하게 엇갈린 CPI 추이
ATT 정책의 영향은 단순히 타겟팅과 성과 측정에 그치지 않았다.
명확한 성과 측정이 어려워지면서 캠페인 최적화 또한 난관에 부딪혔고,
이는 고객 획득 비용(CAC), 앱 설치당 단가(CPI), 광고비용 대비 수익(ROAS) 등
핵심 지표에 직접적인 영향을 미쳤다.
iOS 환경에서의 이들 지표는 안드로이드보다 불리한 방향으로 움직이며 수익률 악화의 주범이 됐다.
실제로 2024년 마케팅 분석 플랫폼 싱귤러(Singular) 보고서에 따르면,
글로벌 기준 iOS 게임의 CPI는 전년 동기 대비 6% 증가한 반면,
안드로이드는 약 8% 감소하며 극명한 대조를 보였다.
절대적인 비용 또한 안드로이드 게임의 글로벌 CPI가 $0.67인 것에 비해,
iOS 게임의 CPI는 무려 $2.90에 달해 약 4배 이상 비싼 수준이었다.
게임 외 카테고리에서도 안드로이드보다 iOS의 글로벌 CPI 평균값이 높게 나타나면서 전반적인
iOS 광고 효율 저하가 확인됐다.
이는 일반적으로 기대되는 [CPI ↓, ROAS ↑] 구조와는 정반대인 [CPI ↑, ROAS ↓]라는
비효율적 흐름으로, iOS 광고 성과 전반의 약세를 의미한다.
그럼에도 iOS 유저를 놓칠 수 없는 이유: UA 마케터의 고군분투
ATT 도입 이후 정밀 타겟팅이 어려워지면서 UA 마케터들은 광고 성과를 유지하거나 높이기 위한
새로운 전략 모색에 나섰다.
특히 주목받는 방식은 '브로드 타겟팅'을 활용한 머신러닝 고도화 전략과
'SKAdNetwork(SKAN)'의 안착이었다.
브로드 타겟팅 기반의 머신러닝 고도화: 이 전략은 최소한의 조건만 설정한 뒤,
Meta나 Google과 같은 AI 기반 광고 플랫폼의 머신러닝 기능에 맡겨 전환 가능성이 높은
유저를 자동으로 찾아낸다. 특히 캐주얼 게임 장르에서 효과적으로 작동하는데,
누구나 쉽게 설치하고 플레이할 수 있는 구조 덕분에 많은 유저에게 광고를 노출하고 설치를 유도하는 데
유리하기 때문이다.
설치량이 많아질수록 머신러닝이 학습할 수 있는 데이터가 풍부해져 광고 최적화도 빨라진다.
게다가 캐주얼 게임은 인앱 결제(IAP)보다는 인앱 광고(IAA)를 기반으로 수익을 내는 경우가 많아,
소수의 고가치 유저를 찾기보다 다수의 유저를 확보해 광고 노출 자체를 늘리는 전략이 더욱 효과적일 수 있다.
물론 캠페인 초반 CPI가 높게 형성될 수 있고
머신러닝 학습에 시간이 걸리는 단점은 존재하지만,
충분한 예산과 중장기적인 최적화 전략이 뒷받침된다면 유효한 대안이 될 수 있다.
SKAdNetwork의 안정적인 안착: SKAN은 ATT 정책 이후 iOS 성과를 측정할 수 있는 주요 수단으로
부상했다.
2024년 기준 전체 어트리뷰션의 35%를 차지할 정도로 높은 비중을 자랑하며,
마케터는 이를 통해 전환값을 설계하고
MMP와 연동해 설치, 과금, 리텐션 등의 이벤트를 간접적으로 추적할 수 있다.
덕분에 예산 최적화, 타겟 전략, 퍼널 설계 등 데이터 기반 운영이 가능해지며
ATT 정책 이후의 대안으로 떠올랐다.
하지만 SKAN은 완전한 대안이 되기엔 한계가 명확하다.
전환값이 최대 64개로 제한되어 다양한 유저 행동을 세밀하게 측정하기 어렵고,
데이터가 실시간으로 제공되지 않아 빠른 분석과 캠페인 반영이 어렵다.
가장 큰 한계는 리타겟팅이 불가능하다는 점이다.
광고로 유입된 유저가 이탈 후 다시 돌아와도, SKAN은 해당 유저를 기존 유저로 인식하지 못해
복귀 유저를 다시 타겟팅하거나 맞춤 메시지를 전달하는 전략이 불가능해진다.
이 때문에 많은 마케터들이 CRM, 퍼스트파티 데이터, 웹 기반 전략 등으로 부족한 데이터를 보완하고 있으며,
유저 획득에 소모되는 시간과 리소스는 점점 늘어나는 추세다.
'보상'이라는 미끼, 정확도 높은 타겟팅과 성과 측정의 해법 되나
그렇다면 타겟팅의 정확도를 높이면서도 성과 측정까지 가능하게 하려면 어떤 대안이 필요할까?
핵심은 여전히 '앱 활동 추적을 허용한 유저'를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다.
ATT 허용을 통해 IDFA만 안정적으로 수집할 수 있다면,
전환 경로 분석은 물론 LTV 예측, 리타겟팅, 세그먼트별 최적화까지 가능해지고,
이는 곧 경쟁사 대비 광고 효율의 차별화를 의미한다.
문제는 앱 추적 허용을 유도하는 것이 쉽지 않다는 점이다.
유저 입장에서는 별다른 설명이나 보상 없이 개인 정보를 제공하라는 요청에 거부 반응을 보이기 쉽고,
광고가 더 늘어날 것이라는 불신도 존재한다.
하지만 흥미롭게도 모바일 게임 유저는 ATT 허용 확률이 상대적으로 높은 편이다.
이들은 ATT 허용을 통해 얻을 수 있는 명확한 보상이 있거나,
게임 플레이에 도움이 된다고 인식하면 정보 제공에 훨씬 더 관대하게 반응하는 경향을 보인다.
즉, 앱 추적 허용을 '원하지 않는 데이터 제공'이 아니라 '보상을 얻기 위한 행동'으로 받아들이는 것이다.
이런 맥락에서 리워드 광고는 매우 유효한 해답이 될 수 있다.
유저가 광고를 통해 리워드를 받기 위해선 매체(광고 지면)에서의 한 번,
이후 게임 앱 실행 시에도 한 번 더 ATT 동의를 요청하며 양쪽에서의 허용률을 높이는
시너지를 낼 수 있기 때문이다.
다시 말해, 매체 차원에서도 정상적으로 IDFA가 수집되고,
광고주 차원에서도 IDFA가 수집되어 정확한 유저 매칭과 성과 측정이 가능해진다.
무엇보다 리워드 광고는 단순 클릭 유도가 아니라 유저에게 실질적인 가치를 제공하며
광고 자체에 대한 경험을 긍정적으로 만들 수 있다는 점에서 효과는 배가 된다.
'허용'해야 받는 '보상'…유저는 기꺼이 내어준다
'꿩 먹고 알 먹고'라는 말이 딱 어울리는 상황이다.
리워드 광고에 참여하는 유저들은 게임 내 자연스러운 미션 수행 과정에서 보상을 받는 것을
'내가 이걸 하고 싶어서 하는 것'이라는 만족감과 함께, 그 행위가 '보상도 된다'라는 인식으로 받아들인다.
ATT 정책 이후, iOS 광고 환경은 확실히 더 복잡해졌다.
성과 측정이 어렵고, 타겟팅 정교함이 떨어진다는 이유로 예산은 안드로이드 중심으로 재편되는 중이다.
하지만 iOS 유저의 구매력은 여전히 강력하기 때문에,
단순히 효율만을 따지는 전략에서 벗어나, 유저의 행동 맥락을 고려한 새로운 접근이 필요한 시점이다.
이러한 관점에서 리워드 광고는 단순한 인센티브를 넘어 유저가 주도적으로 행동하고,
그 과정에서 자연스럽게 허용을 선택하도록 유도할 수 있는 구조를 제공한다.
정교한 퍼널 설계와 경험 중심의 전략이 뒷받침된다면,
iOS에서도 여전히 측정 가능하고 의미 있는 성과를 기대할 수 있다.
아웃트로
애플 ATT 정책으로 iOS 모바일 광고 시장의 불확실성이 여전한 가운데,
버즈빌은 멀티미션 캠페인을 통해 이 난관을 정면 돌파하고 있다.
유저들이 보상을 얻기 위해 앱 추적을 자발적으로 허용하도록 유도하며,
iOS 환경에서도 측정 가능성과 효율을 동시에 확보하는 데 집중한다.
ATT를 허용한 iOS 유저 풀을 기반으로 정교한 타겟팅과 정확한 성과 분석이 가능한 구조를
만들어가고 있는 것이다.
남학현 기자 info@dowaseum.org
[저작권자 ⓒ디지털트렌드코리아 무단 전재-재배포 금지]
전 세계 모바일 광고 시장을 뒤흔든 애플의 ATT(App Tracking Transparency, 앱 추적 투명성) 정책이
시행된 지 4년이 지났다.
iOS 14.5부터 적용된 이 정책은 앱이 다른 회사 앱 및 웹사이트에 걸친 사용자의 활동을 추적하려면
반드시 사용자 동의를 얻어야만 하도록 했다.
문제는 대부분의 사용자가 이를 허용하지 않으면서 광고 식별자(IDFA)에 대한 접근이 사실상
차단됐다는 점이다.
이는 모바일 광고의 핵심인 정밀 타겟팅과 성과 측정에 치명타를 입혔고,
특히 모바일 게임 시장은 직격탄을 맞았다.
게임 유저는 설치 후 튜토리얼 완료, 인앱 구매, 과금 성향 등 다양한 행동 데이터를 기반으로
UA(User Acquisition) 마케터들이 고가치 유저를 찾아내고 마케팅 퍼널을 최적화해왔기 때문이다.
하지만 IDFA 없이 이러한 인앱 행동 흐름을 추적하기 어려워지면서
어트리뷰션 정확도와 광고 효율 모두에 적신호가 켜졌다.
게임 UA 마케터들은 iOS 대신 안드로이드에 주력하거나,
다양한 매체를 활용하며 퍼포먼스를 회복하고자 고군분투해왔다.
이번 기사에서는 ATT 정책이 모바일 광고 생태계, 특히 게임 UA 시장에 어떤 변화를 가져왔는지
심층 분석한다.
iOS는 비싸지고, 안드로이드는 싸졌다? 극명하게 엇갈린 CPI 추이
ATT 정책의 영향은 단순히 타겟팅과 성과 측정에 그치지 않았다.
명확한 성과 측정이 어려워지면서 캠페인 최적화 또한 난관에 부딪혔고,
이는 고객 획득 비용(CAC), 앱 설치당 단가(CPI), 광고비용 대비 수익(ROAS) 등
핵심 지표에 직접적인 영향을 미쳤다.
iOS 환경에서의 이들 지표는 안드로이드보다 불리한 방향으로 움직이며 수익률 악화의 주범이 됐다.
실제로 2024년 마케팅 분석 플랫폼 싱귤러(Singular) 보고서에 따르면,
글로벌 기준 iOS 게임의 CPI는 전년 동기 대비 6% 증가한 반면,
안드로이드는 약 8% 감소하며 극명한 대조를 보였다.
절대적인 비용 또한 안드로이드 게임의 글로벌 CPI가 $0.67인 것에 비해,
iOS 게임의 CPI는 무려 $2.90에 달해 약 4배 이상 비싼 수준이었다.
게임 외 카테고리에서도 안드로이드보다 iOS의 글로벌 CPI 평균값이 높게 나타나면서 전반적인
iOS 광고 효율 저하가 확인됐다.
이는 일반적으로 기대되는 [CPI ↓, ROAS ↑] 구조와는 정반대인 [CPI ↑, ROAS ↓]라는
비효율적 흐름으로, iOS 광고 성과 전반의 약세를 의미한다.
그럼에도 iOS 유저를 놓칠 수 없는 이유: UA 마케터의 고군분투
ATT 도입 이후 정밀 타겟팅이 어려워지면서 UA 마케터들은 광고 성과를 유지하거나 높이기 위한
새로운 전략 모색에 나섰다.
특히 주목받는 방식은 '브로드 타겟팅'을 활용한 머신러닝 고도화 전략과
'SKAdNetwork(SKAN)'의 안착이었다.
브로드 타겟팅 기반의 머신러닝 고도화: 이 전략은 최소한의 조건만 설정한 뒤,
Meta나 Google과 같은 AI 기반 광고 플랫폼의 머신러닝 기능에 맡겨 전환 가능성이 높은
유저를 자동으로 찾아낸다. 특히 캐주얼 게임 장르에서 효과적으로 작동하는데,
누구나 쉽게 설치하고 플레이할 수 있는 구조 덕분에 많은 유저에게 광고를 노출하고 설치를 유도하는 데
유리하기 때문이다.
설치량이 많아질수록 머신러닝이 학습할 수 있는 데이터가 풍부해져 광고 최적화도 빨라진다.
게다가 캐주얼 게임은 인앱 결제(IAP)보다는 인앱 광고(IAA)를 기반으로 수익을 내는 경우가 많아,
소수의 고가치 유저를 찾기보다 다수의 유저를 확보해 광고 노출 자체를 늘리는 전략이 더욱 효과적일 수 있다.
물론 캠페인 초반 CPI가 높게 형성될 수 있고
머신러닝 학습에 시간이 걸리는 단점은 존재하지만,
충분한 예산과 중장기적인 최적화 전략이 뒷받침된다면 유효한 대안이 될 수 있다.
SKAdNetwork의 안정적인 안착: SKAN은 ATT 정책 이후 iOS 성과를 측정할 수 있는 주요 수단으로
부상했다.
2024년 기준 전체 어트리뷰션의 35%를 차지할 정도로 높은 비중을 자랑하며,
마케터는 이를 통해 전환값을 설계하고
MMP와 연동해 설치, 과금, 리텐션 등의 이벤트를 간접적으로 추적할 수 있다.
덕분에 예산 최적화, 타겟 전략, 퍼널 설계 등 데이터 기반 운영이 가능해지며
ATT 정책 이후의 대안으로 떠올랐다.
하지만 SKAN은 완전한 대안이 되기엔 한계가 명확하다.
전환값이 최대 64개로 제한되어 다양한 유저 행동을 세밀하게 측정하기 어렵고,
데이터가 실시간으로 제공되지 않아 빠른 분석과 캠페인 반영이 어렵다.
가장 큰 한계는 리타겟팅이 불가능하다는 점이다.
광고로 유입된 유저가 이탈 후 다시 돌아와도, SKAN은 해당 유저를 기존 유저로 인식하지 못해
복귀 유저를 다시 타겟팅하거나 맞춤 메시지를 전달하는 전략이 불가능해진다.
이 때문에 많은 마케터들이 CRM, 퍼스트파티 데이터, 웹 기반 전략 등으로 부족한 데이터를 보완하고 있으며,
유저 획득에 소모되는 시간과 리소스는 점점 늘어나는 추세다.
'보상'이라는 미끼, 정확도 높은 타겟팅과 성과 측정의 해법 되나
그렇다면 타겟팅의 정확도를 높이면서도 성과 측정까지 가능하게 하려면 어떤 대안이 필요할까?
핵심은 여전히 '앱 활동 추적을 허용한 유저'를 얼마나 확보하느냐에 달려 있다.
ATT 허용을 통해 IDFA만 안정적으로 수집할 수 있다면,
전환 경로 분석은 물론 LTV 예측, 리타겟팅, 세그먼트별 최적화까지 가능해지고,
이는 곧 경쟁사 대비 광고 효율의 차별화를 의미한다.
문제는 앱 추적 허용을 유도하는 것이 쉽지 않다는 점이다.
유저 입장에서는 별다른 설명이나 보상 없이 개인 정보를 제공하라는 요청에 거부 반응을 보이기 쉽고,
광고가 더 늘어날 것이라는 불신도 존재한다.
하지만 흥미롭게도 모바일 게임 유저는 ATT 허용 확률이 상대적으로 높은 편이다.
이들은 ATT 허용을 통해 얻을 수 있는 명확한 보상이 있거나,
게임 플레이에 도움이 된다고 인식하면 정보 제공에 훨씬 더 관대하게 반응하는 경향을 보인다.
즉, 앱 추적 허용을 '원하지 않는 데이터 제공'이 아니라 '보상을 얻기 위한 행동'으로 받아들이는 것이다.
이런 맥락에서 리워드 광고는 매우 유효한 해답이 될 수 있다.
유저가 광고를 통해 리워드를 받기 위해선 매체(광고 지면)에서의 한 번,
이후 게임 앱 실행 시에도 한 번 더 ATT 동의를 요청하며 양쪽에서의 허용률을 높이는
시너지를 낼 수 있기 때문이다.
다시 말해, 매체 차원에서도 정상적으로 IDFA가 수집되고,
광고주 차원에서도 IDFA가 수집되어 정확한 유저 매칭과 성과 측정이 가능해진다.
무엇보다 리워드 광고는 단순 클릭 유도가 아니라 유저에게 실질적인 가치를 제공하며
광고 자체에 대한 경험을 긍정적으로 만들 수 있다는 점에서 효과는 배가 된다.
'허용'해야 받는 '보상'…유저는 기꺼이 내어준다
'꿩 먹고 알 먹고'라는 말이 딱 어울리는 상황이다.
리워드 광고에 참여하는 유저들은 게임 내 자연스러운 미션 수행 과정에서 보상을 받는 것을
'내가 이걸 하고 싶어서 하는 것'이라는 만족감과 함께, 그 행위가 '보상도 된다'라는 인식으로 받아들인다.
ATT 정책 이후, iOS 광고 환경은 확실히 더 복잡해졌다.
성과 측정이 어렵고, 타겟팅 정교함이 떨어진다는 이유로 예산은 안드로이드 중심으로 재편되는 중이다.
하지만 iOS 유저의 구매력은 여전히 강력하기 때문에,
단순히 효율만을 따지는 전략에서 벗어나, 유저의 행동 맥락을 고려한 새로운 접근이 필요한 시점이다.
이러한 관점에서 리워드 광고는 단순한 인센티브를 넘어 유저가 주도적으로 행동하고,
그 과정에서 자연스럽게 허용을 선택하도록 유도할 수 있는 구조를 제공한다.
정교한 퍼널 설계와 경험 중심의 전략이 뒷받침된다면,
iOS에서도 여전히 측정 가능하고 의미 있는 성과를 기대할 수 있다.
아웃트로
애플 ATT 정책으로 iOS 모바일 광고 시장의 불확실성이 여전한 가운데,
버즈빌은 멀티미션 캠페인을 통해 이 난관을 정면 돌파하고 있다.
유저들이 보상을 얻기 위해 앱 추적을 자발적으로 허용하도록 유도하며,
iOS 환경에서도 측정 가능성과 효율을 동시에 확보하는 데 집중한다.
ATT를 허용한 iOS 유저 풀을 기반으로 정교한 타겟팅과 정확한 성과 분석이 가능한 구조를
만들어가고 있는 것이다.
남학현 기자 info@dowaseum.org
[저작권자 ⓒ디지털트렌드코리아 무단 전재-재배포 금지]