ATT 도입의 충격: 왜 iOS 데이터 추적이 어려워졌는가?
애플이 iOS 14.5 버전부터 앱 추적 투명성(App Tracking Transparency, ATT) 프레임워크를 도입하면서, 사용자에게 앱 및 웹사이트 전반에 걸친 추적 허용 여부를 묻게 되었습니다. 대부분의 사용자가 추적을 거부하면서, 구글 광고(Google Ads)를 포함한 모든 광고 플랫폼은 iOS 기기 사용자들의 행동 데이터를 수집하고 측정하는 데 심각한 어려움을 겪게 되었습니다.
이러한 데이터 손실은 특히 아이폰 사용자가 많은 한국 시장에서 광고 성과 측정의 정확도를 떨어뜨리고, AI 기반 스마트 비딩의 최적화 능력을 저해하는 주요 원인이 됩니다.
이 글에서는 ATT 시대 이후 iOS 트래픽에서 발생하는 데이터 손실을 최소화하고, 구글 광고의 성과를 최대한 정확하게 추적하는 구체적인 기술적 대응 방안을 알려드립니다.
1. ATT 대응의 핵심 기술: 서버 측 추적(Server-Side Tracking) 전환
기존의 브라우저 기반 추적(클라이언트 측, Client-Side)은 ATT의 직접적인 영향을 받습니다. 데이터 손실을 최소화하는 가장 근본적인 해결책은 서버 측(Server-Side) 환경으로 전환하는 것입니다.
1.1. 향상된 전환(Enhanced Conversions)의 재점검과 활성화
- 목적: 쿠키 기반 추적이 어려울 때, **고객이 제출한 해시 처리된 데이터(이메일, 전화번호 등)**를 사용하여 전환을 일치시킵니다.
- 실행 조치: 구글 태그 관리자(GTM) 또는 API를 통해 주문/가입 시 고객 정보를 즉시 해시 처리하여 구글 광고 플랫폼으로 전송해야 합니다. 이는 광고 클릭 기록과 고객 정보를 일치시켜 누락된 전환을 복구합니다.
1.2. Google Ads API를 통한 오프라인 전환 업로드
- 목적: 웹사이트에서 발생했으나 추적되지 않은 전환뿐만 아니라, 오프라인(상담, 전화) 전환까지도 구글 광고에 직접 업로드하여 AI 학습 데이터를 보강합니다.
- 실행 조치: CRM 시스템이나 백엔드 데이터베이스에 기록된 오프라인 전환 데이터를 정기적으로 구글 Ads API를 통해 업로드해야 합니다. 이는 AI가 실제 비즈니스 가치에 기반하여 학습할 수 있도록 돕습니다.
2. 구글 애널리틱스(GA4)와의 연동 강화 전략
GA4는 개인 정보 보호에 중점을 둔 새로운 측정 모델을 사용하며, 구글 광고의 데이터 보완에 결정적인 역할을 합니다.
2.1. GA4의 ‘행동 모델링(Behavioral Modeling)’ 활용
- 원리: GA4는 추적을 거부한 사용자들의 데이터를 추적을 허용한 사용자들의 행동 패턴을 기반으로 예측하여 데이터를 메꿉니다.
- 실행 조치: GA4 계정을 구글 Ads와 연동하고, GA4에서 수집된 모든 전환 데이터를 구글 Ads로 가져와야 합니다. GA4의 예측 데이터를 통해 iOS 트래픽의 누락된 전환을 보정할 수 있습니다.
2.2. GA4 ‘잠재 고객(Audience)’의 적극적인 활용
- 실행 조치: GA4에서 **특정 행동(예: 3회 이상 방문, 특정 페이지 뷰)**을 기반으로 세그먼트된 잠재 고객 리스트를 생성한 후, 이를 구글 Ads의 리마케팅 목록으로 가져와 캠페인에 적용해야 합니다. 이는 ATT의 제약을 우회하는 강력한 리마케팅 수단이 됩니다.
3. 캠페인 및 입찰 전략 조정
데이터 손실이 불가피한 환경에서는 AI 학습의 방향 자체를 재설정해야 합니다.
3.1. 전환 목표의 변경 (마이크로 전환 활용)
- 문제점: 최종 전환(구매) 데이터의 정확성이 낮아지면 스마트 비딩이 오작동할 수 있습니다.
- 실행 조치: 최종 전환 대신, ATT 영향을 덜 받는 ‘마이크로 전환(Micro Conversions)’ (예: 이메일 구독, 카탈로그 다운로드)을 새로운 목표로 설정하여 AI에게 학습 데이터를 꾸준히 제공해야 합니다.
- 핵심 조언: **마이크로 전환에 가치(Value)**를 부여하고, 이를 기반으로 타겟 ROAS를 설정하여 비딩을 최적화합니다.
3.2. 포괄적인 캠페인 구조 활용 (PMax 및 광범위 검색)
- 원리: PMax나 광범위 검색(Broad Match)은 단일 채널이나 특정 키워드에 의존하기보다 광범위한 데이터를 활용하여 잠재 고객을 찾도록 설계되었습니다.
- 실행 조치: **소재(Asset)와 잠재고객 신호(Audience Signals)**에 집중하여 PMax를 운영하면, AI가 단편적인 iOS 데이터를 넘어 구글 생태계 전체에서 전환을 만들어낼 수 있습니다.
💡 결론: 측정의 근본적인 변화가 필요하다
ATT 이후의 iOS 환경은 마케터에게 단순히 쿠키를 심는 방식을 넘어, 서버 기반의 기술을 통합하고 AI의 예측 능력에 의존하는 측정 환경으로의 근본적인 변화를 요구하고 있습니다.
향상된 전환, GA4 연동, 그리고 마이크로 전환 목표 설정을 통해 데이터 손실을 최소화하고, 새로운 환경에 적합한 광고 성과 분석 체계를 구축하시길 바랍니다.