개인 정보 보호 샌드박스를 통한 효과적인 측정

2024년 11월 12일

졸린 야오
개인 정보 보호 샌드박스 측정 리드 제품 관리자

측정의 미래가 도래했으며, 그 중심에는 개인 정보 보호가 있습니다. 마케팅 담당자는 실적을 파악하고 최적화하기 위해 효과적인 측정이 필요하며, 광고 기술 회사는 솔루션을 미세 조정하고 고객에게 가치를 보여주기 위해 측정이 필요합니다.

하지만 사용자 개인 정보 보호가 중심이 되면서 기존 측정 방법이 변화하고 있습니다. 광고 생태계 전반의 기업들은 퍼스트 파티 데이터와 같은 새로운 신호와 개인 정보 보호 샌드박스 Attribution Reporting, Private Aggregation, Shared Storage API와 같은 혁신적인 기술을 모색하고 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 웹용 개인 정보 보호 샌드박스가 광고 기술 회사가 사용자 개인 정보를 보호하면서 광고 효과를 측정할 수 있도록 지원하는 방법을 설명합니다. 이러한 기술의 작동 방식을 알아보고 잠재력을 최대한 활용하기 위한 실질적인 단계를 제공합니다. 이러한 도구를 사용하여 실적을 극대화하는 광고 기술 회사의 실제 사례에서 영감을 얻고 최신 발전에 발맞춰 나갈 수 있는 리소스를 찾아보세요.

크로스 사이트 식별자를 적게 사용하여 효과적으로 측정하기

개인 정보 보호 측정에 관한 기본적인 내용부터 살펴보겠습니다. 개인 정보 보호와 효과적인 광고 측정은 공존할 수 있습니다. 정확한 유용한 정보를 얻고 정보에 입각한 결정을 내리려면 마케팅 담당자와 광고 기술 제공업체는 전체 추세를 반영하고 이상치 데이터로 인해 왜곡되지 않는 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다. 이 접근 방식은 개인 수준 정보를 사용하지 않으므로 사용자 개인 정보를 존중합니다.

이를 위해 개인 정보 보호 샌드박스는 다음과 같은 기법을 사용합니다.

집계

개별 사용자 정보를 공개하지 않고 전체 트렌드를 표시하기 위해 여러 사용자의 데이터가 결합됩니다.

소음

측정 결과에 무작위 데이터 또는 노이즈가 추가되어 개별 사용자를 식별하기는 더 어려워지지만 전반적인 광고 실적에 관한 유용한 통계는 계속 제공됩니다. 노이즈의 영향 (신호 대 노이즈 비율)은 보고서에 기여하는 집계된 사용자 데이터의 양 또는 수신된 이벤트 수준 보고서 수와 같은 레버를 사용하여 맞춤설정할 수 있습니다.

암호화 및 신뢰할 수 있는 실행 환경 (TEE)

민감한 사용자 수준 데이터는 브라우저에서 암호화되고 안전하고 신뢰할 수 있는 서버에서 처리되어 무단 액세스를 방지합니다.*

*집계 서비스의 경우

시간 지연

특정 작업을 개별 사용자와 연결하기 어렵게 하기 위해 보고가 지연될 수 있으며, 이는 개인 정보 보호를 더욱 강화합니다. Google은 측정에 있어 '일률적인' 솔루션은 없다는 사실을 잘 알고 있으며, 개인 정보를 침해하지 않으면서도 고유한 비즈니스 요구사항을 지원하는 맞춤설정 가능한 도구를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 아래의 '수준을 높일 준비가 되었다면' 섹션에서 이러한 도구를 맞춤설정하는 방법을 자세히 알아보세요.

광고 실적 이해 및 최적화

마케팅 담당자는 기여도 보고를 사용하여 광고 실적을 파악하고 캠페인을 최적화합니다. 가치 있는 액션을 유도하는 광고를 파악하고, 실적이 가장 우수한 구매 전략을 이해하고, 투자수익을 측정해야 합니다. DSP는 이 동일한 보고 데이터를 사용하여 실적이 우수할 가능성이 높은 광고를 예측하고 고객을 위해 최적의 광고 게재위치에 입찰하는 모델을 구축합니다.

광고 기술 회사는 Attribution Reporting API의 유연한 보고 옵션을 활용하여 개인 수준 정보를 보호하면서 입찰 모델을 세부적으로 조정하고 마케팅 담당자에게 강력한 보고 및 최적화 기능을 제공할 수 있습니다.

Attribution Reporting: 작동 방식

1단계: 사용자가 웹사이트에서 광고를 조회하거나 클릭하면 해당 이벤트가 브라우저/기기에 기록됩니다.

2단계: 사용자가 광고주의 사이트에 참여하면 브라우저/기기에 전환이 기록됩니다.

이벤트 수준 보고서는 전환을 유도하는 개별 광고 이벤트 (예: 노출 X가 전환 유형 A를 유도함)를 파악할 수 있도록 지원합니다.

요약 보고서는 세부적이고 유연한 집계된 실적 보고서를 제공합니다 (예: 캠페인 X의 광고비 대비 수익이 100달러임).

이제 막 시작하는 경우

• Attribution Reporting API의 이벤트 수준 보고서를 확인하세요. 이 보고 모드에서는 전환을 유도하는 개별 광고 이벤트를 확인할 수 있습니다.
• 그런 다음 전환수와 가치에 관한 집계된 실적 보고를 위해 Attribution Reporting API의 요약 보고서를 살펴봅니다. 집계 서비스로 보고서를 생성하는 이 보고 모드는 이벤트 수준 보고서 외에도 더 많은 전환 유형과 전환에 관한 정보를 측정할 수 있는 추가적인 유연성을 제공합니다.

한 단계 더 성장할 준비가 되었다면

• 유연한 이벤트 수준 구성을 사용하여 각 광고주의 고유한 보고 요구사항에 맞게 보고서를 맞춤설정합니다. 여기에는 더 많은 전환 유형을 측정하고 수신하는 보고서의 시기와 수를 맞춤설정하는 기능이 포함됩니다.
• 다음과 같은 방법으로 요약 보고서의 신호 대 노이즈 비율을 높이는 방법을 살펴보세요.
  • 요약 보고서에서 노이즈가 작동하는 방식을 이해하고 노이즈를 사용하는 방법을 알아봅니다.
  • 노이즈 연구소를 사용하여 다양한 소음 관리 전략을 살펴보고 평가합니다.
• 디버그 보고서와 통합하여 보고서의 테스트 및 문제 해결을 지원합니다.
• 크로스 플랫폼 기여 분석을 구현하여 웹사이트와 앱 전반에서 보고 정확도를 개선합니다.
• 신호 대 노이즈 비율과 측정항목 가시성을 높여 더 포괄적인 보기를 위해 이벤트 수준 및 요약 보고 모드의 데이터를 혼합하는 것이 좋습니다. Google Ads에서 이 문제를 해결하는 방법과 기타 고급 구성 기법은 2부작 시리즈 (1부, 2부)에서 자세히 알아보세요. 여기에서 고무적인 초기 결과를 검토하세요.

이 도구를 사용하는 광고 기술 회사의 추가 정보

추가 측정 기능 살펴보기

개인 정보 보호 샌드박스 기술은 기여 분석 보고 및 최적화 외에도 다양한 측정 사용 사례에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Shared Storage API와 Private Aggregation API를 함께 활용하여 도달범위 및 게재빈도를 측정할 수 있으므로 브라우저에 노출수를 저장하고 요약 보고서를 생성할 수 있습니다. 개인 정보 보호 샌드박스에서는 개인별 도달범위를 더 정확하게 근사화하기 위해 도달범위 및 빈도 보고 접근 방식을 적극적으로 모색하고 있습니다.

또한 광고 기술 회사는 Shared Storage 및 Private Aggregation API를 사용하여 인구통계 측정, 광고 소재 최적화, A/B 테스트 등을 실험할 수 있습니다. 이러한 기능을 구축하는 동안 의견을 공유해 주세요.

측정의 미래는 비공개이면서 효과적입니다.

오늘 공유한 기술, 도구, 팁은 광고 기술 생태계 전반의 혁신을 위한 기반이 됩니다. 마케팅 담당자가 실적을 계속 측정하고, 광고 기술 회사가 고객에게 강력한 가치를 계속 제공하며, 사용자가 온라인 환경에서 안전하다고 느낄 수 있는 생태계 측정과 개인 정보 보호가 함께 발전하는 생태계

그렇다면 어디서부터 시작해야 할까요?

1. 측정 요구사항 파악: 필요한 구체적인 데이터와 통계를 파악합니다.
2. 생태계 조사: 측정 데이터 소스 (모델, 플랫폼, 방법론)를 살펴보고 개인 정보 보호 강점과 제한사항을 파악합니다.
3. 개인 정보 보호 샌드박스 살펴보기: 기술을 살펴보고 테스트와 의견을 통해 개발 방향을 정하세요. 이제 막 시작했거나 실력을 키우고 싶다면 이 도움말을 참고하세요. 팀과 공유하고 계획을 세우세요.
4. 통합 및 분석: 개인 정보 보호 샌드박스 기술을 다른 신호와 결합하여 통계를 극대화합니다.

측정의 미래가 여기에 있습니다. 지금 시작하기

더보기

• 웹용 Attribution Reporting 개요에 관한 문서 확인