광고 리포트의 전환 값이 실제 전환값보다 큰 이유는 무엇일까요?

네이버 검색광고, 메타 디스플레이 광고, 구글 광고, 그 외 네트워크 배너 광고 등 다양한 광고를 진행하는 비즈니스라면 하나의 문제를 마주하게 됩니다. 광고 리포트를 종합한 보고서를 볼 경우, 구매 데이터가 다른 경우가 발생하는 것이죠. 이런 경우가 발생하는 환경은 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 광고 매체를 많이 운영할 때 발생합니다. 두 번째는 광고를 통한 유입과 매출이 많을 경우 생길 수 있는 일이죠.

 

이런 문제가 발생하는 이유는 간단합니다. 광고 매체의 전환 기간으로 인해 발생하는 것이죠. 온라인 광고 매체는 전환 기간이 존재합니다. 매체사의 광고를 클릭한 후, 일정 기간 이내로 사용자가 전환이 생기면 해당 값을 매체에서 트래킹하는 것이죠. 그리고 전환 기간은 24시간과 72시간으로 설정됩니다. 

 

직접 전환과 간접 전환으로 발생하는 전환 과집계 문제

광고 매체의 전환 표시 방식은 크게 두 가지 입니다. 하나는 직접 전환, 다른 하나는 간접 전환입니다.

 

직접 전환 직접 전환은 유저가 특정 광고를 클릭한 후 24시간 이내 전환이 발생한 경우, 전환으로 측정하는 것을 말합니다. 

간접 전환 유저가 특정 광고를 클릭한 후 일정 기간(대체로 72시간) 이내 전환이 발생한 경우, 전환으로 측정하는 것을 말합니다.

 

결국 유저가 광고를 클릭한 후 상품을 2일 후 구매했다면, 간접 전환으로 매체에는 나타나게 됩니다. 물론, 별도 설정을 하지 않는다면 단순히 전환으로 표시되죠. 사실 직접/간접 전환은 광고의 영향력을 확인할 수 있기에 안좋은 지표는 아닙니다. 하지만 이러한 전환 측정 방식은 광고 리포트를 종합했을 때, 실제 판매 데이터와 다른 결과값을 만들 수 있습니다. 

유저 A는 월요일에 광고 매체 x에서 송출하는 광고를 클릭했다.
유저 A는 광고 유입 후 아무런 행동을 하지않고 사이트를 이탈했다.
유저 A는 화요일에 광고 매체 y에서 송출하는 검색광고를 클릭했다.
유저 A는 사이트를 조금 둘러본 뒤, 사이트를 이탈했다.
유저 A는 수요일에 광고 매체 z에서 송출하는 프로모션 광고를 클릭했다.
유저 A는 프로모션 상품을 구매했다.

 

위 예시에서 유저 A는 x, y, z의 광고 매체에서 송출된 광고를 모두 클릭했습니다. 그리고 3일째가 되는 날 유저 A는 상품을 구매했죠. 그렇다면 여기서 구매에 대한 전환값은 누가 가져갈까요?

모든 광고 매체가 전환값을 가져가게 됩니다. 

 

 

x와 y는 간접 전환으로, z는 직접 전환으로 전환을 가져가게 되겠죠. 한 명의 유저가 하나의 상품을 구매했지만, 모든 광고 매체에서 구매 전환이 발생합니다. 이 상태에서 보고서를 종합하면, 한 번의 상품 구매가 보고서로는 3개로 나타나게 됩니다. 즉, 전환의 과집계 문제가 발생하게 되는거죠.

 

전환 과집계 문제를 해결하는 방안 - 직접 전환만 확인

 

• 장점 별도 추가 설정없이 손쉽게 확인이 가능
• 단점 전환 과집계를 완벽하게 막을 수는 없음

 

전환 기간으로 발생하는 전환 과집계 문제를 해결하는 가장 간단한 방법은 직접 전환만 확인하는 것이 있습니다. 직접 전환은 24시간 이내 발생한 전환을 의미합니다. 유저가 다음날 다른 매체로 유입돼 상품을 구매하면, 전일 확인한 광고 성과로 집계되지 않죠. 물론, 이 방법도 문제가 발생할 수는 있습니다.

 

유저 A는 10:00시 경 매체 x에서 송출하는 광고를 클릭했다.
유저 A는 광고 유입 후 아무런 행동을 하지않고 사이트를 이탈했다.
유저 A는 13:00시 경 광고 매체 y에서 송출하는 검색광고를 클릭했다.
유저 A는 사이트를 조금 둘러본 뒤, 사이트를 이탈했다.
유저 A는 16:00시 경 광고 매체 z에서 송출하는 프로모션 광고를 클릭했다.
유저 A는 프로모션 상품을 구매했다.

 

 

위 경우에는 24시간 이내 3개의 매체 광고를 확인했고, 전환이 발생했습니다. 즉, 3개 매체 모두 직접 전환으로 집계되게 됩니다.

직접 전환만 확인하는 방식은 어느정도의 과집계를 막을 수는 있지만, 완벽하진 않습니다. 하지만 별도로 추가 설정할 것 없이 손쉽게 진행할 수 있습니다.

 

전환 과집계 문제를 해결하는 방안 - 외부 분석툴을 활용

 

• 장점 모든 광고 매체와 모든 마케팅을 고려한 전환 성과를 알 수 있음
• 단점 광고 세팅 시, UTM 유입 인원을 분류하는 방식을 일관성있게 설정해야 함

 

 

전환 과집계 발생의 근본적인 문제는 광고 매체사가 각자 매체 효율을 확인하기에 발생합니다. 즉, 모든 광고를 종합해서 효율을 확인한다면 전환 과집계를 막을 수 있습니다. 많은 분들이 사용하는 것은 Google Analytics4로 사용합니다. Google Analytics4는 무료 분석툴이며, 기능이나 SHAP 방식의 기여 분석 모델이 존재해 각 매체 효율을 어느정도 신뢰성 있게 판단할 수 있습니다.

 

물론 외부 분석툴도 쿠키 제한 정책(Cookie-less) 등으로 완벽한 데이터 제공을 해주지는 못하지만, 어느정도 대안이 될 수 있습니다.

 

만약 Google Analytics4의 기여 분석 모델이 궁금하다면 아래 포스팅을 확인하면 좋습니다.

왜 Google Analytics4는 광고 매체와 다른 전환값을 가질까요?

 

결론.

 

• 광고 매체와 광고별 성과가 중요하지만 전환 과집계를 해결하고 싶다면, 직접 전환 위주로 보고서를 세팅합니다.
• 종합적인 마케팅 활동의 성과가 중요하다면, Google Analytics4 등 외부 분석툴을 활용합니다.

 

결론적으로 전환 과집계는 광고 매체의 한계로 발생합니다. 종합된 마케팅 성과를 확인하는 게 아닌, 광고 매체 각자 광고에 집중된 성과 측정을 하기 때문이죠. 광고 성과를 보는 것이 중요하다면 매체 데이터를 기준으로 보는 것이 좋습니다. 하지만 비즈니스에서 진행하는 종합적인 광고의 효율이 중요하다면 외부 분석툴을 활용하는 것이 좋죠. 개인적으로는 외부 분석툴을 활용해서 종합적인 데이터를 확인하는 것을 선호합니다.