다중 접점 기여 분석

Multi-Touch Attribution(MTA, 다중 접점 기여)은 '마지막 클릭에 100% 기여를 주는' 라스트 클릭 모델의 한계에서 출발했습니다. 사용자가 페이스북 광고를 보고, 블로그 글을 읽고, 일주일 후 검색 광고를 클릭해 결제했다면, 세 접점에 기여를 나눠 배분합니다.

기여 모델은 다양합니다. 모든 접점에 동일하게 분배하는 Linear, 처음과 끝에 가중치를 주는 U-Shape, 시간에 따라 가중치가 커지는 Time Decay, 데이터로 가중치를 학습하는 Data-Driven 모델 등이 대표적입니다. 모델 선택만 바꿔도 채널별 성과가 크게 달라지기 때문에, 어떤 모델로 보고하느냐가 곧 정치적 결정이 되기도 합니다.

솔직히 말하면 iOS 14 이후의 트래킹 제한과 쿠키 폐지 흐름 때문에 MTA의 정밀도는 예전 같지 않습니다. 그래서 최근에는 MTA만 단독으로 보지 않고 미디어믹스 모델링(MMM)이나 증분 실험(Incrementality Test)을 함께 쓰는 게 일반적입니다.