이동 통신사 대 IP 타겟팅: 트래커 격차 및 이를 방지하는 방법

제휴 마케팅에서는 정확성이 가장 중요합니다. 그렇기 때문에 과거에는 어떤 브라우저에서 다른 국가에서 가장 인기 있는 국가 그리고 방법 프록시 트래픽은 기회가 될 수 있습니다. 제휴사를 위한 것입니다. 이제 우리 앞에 또 다른 중요한 주제가 있습니다: 다양한 트래커에서 모바일 사업자 타겟팅은 얼마나 정확할까요? 그리고 더 나은 결과를 얻을 수 있는 대체 타겟팅 방법이 있을까요? (스포일러: 네, 있습니다).

이동통신사, ISP 등 트래픽 데이터를 정확하게 어트리뷰션하는 것이 광고 캠페인 성과에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것은 이미 잘 알려진 사실입니다. 하지만 사용하는 도구가 생각만큼 정확하지 않다면 어떻게 해야 할까요?

기술팀은 다음의 데이터를 비교하여 통신사 트래픽 어트리뷰션의 미묘한 차이를 파악하기 위한 조사를 진행하기로 결정했습니다. 인기 트래커 3가지: Voluum, Binom 및 Keitaro. 이 연구에서는 각 트래커가 이동통신사와 ISP를 감지하는 방식을 심층적으로 분석하여 놀라운 불일치와 더 나은 타겟팅을 위한 실용적인 전략을 밝혀냈습니다.

이 글에서 알아보세요:

• 이동통신사 타겟팅이 항상 기대한 결과를 얻지 못하는 이유.
• 동일한 트래픽이 트래커 간에 어떻게 다르게 속성되는지 보여주는 예시입니다.
• IP 범위별 타겟팅이 통신사별 타겟팅보다 더 나은 성과를 내는 이유.

정확한 비교를 위해 구조화된 리디렉션 체인을 설정했습니다: Voluum → Binom → Keitaro의 트래픽을 분석하여 50개 주요 통신사 전반적으로 200회 노출. 이 설정은 각 트래커가 동일한 트래픽을 해석하는 방식에 대한 고유한 관점을 제공하여 데이터 보고에서 중요한 차이점을 강조했습니다.

어떤 속성을 비교할지 이해하려면 트래커가 제공하는 트래픽 데이터가 서로 다르다는 점에 유의해야 합니다. Voluum 그리고 Keitaro 각 노출에 대해 ISP와 이동 통신사 정보를 모두 보고하고 Binom 는 ISP 데이터만 제공합니다. 따라서 분석은 두 가지 영역에 초점을 맞출 것입니다:

1. 이동통신사 데이터 비교 Voluum와 Keitaro 사이입니다.
2. ISP 데이터 분석 세 가지 트래커(Keitaro, Binom, Voluum) 모두에 적용됩니다.

이제 제휴사를 위한 이 연구의 가치를 확립하고 그 조건을 명확히 했으니, 이제 데이터로 이동하여 이러한 결과가 어떻게 여러분의 전략에 영향을 미치고 더 높은 ROI를 향해 안내할 수 있는지 이해해 보겠습니다!

첫 번째 분석에서는 Voluum와 Keitaro가 이동통신사를 어떻게 분류하는지 살펴봅니다.

아래 차트는 테스트한 트래픽을 비교한 것으로, Voluum에서는 이동통신사 트래픽으로 확인되었지만 어떤 이유로 Keitaro에서는 이동통신사 트래픽으로 인식되지 않은 부분도 있습니다. 아래 인포그래픽의 X와 Y축에 대한 자세한 설명은 아래에서 확인할 수 있습니다:

• X 축은 Keitaro의 데이터와 비교한 Voluum의 '알 수 없음' 이동 통신사 트래픽 비율을 보여줍니다.
• Y축에는 Voluum로 식별되는 여러 이동통신사가 나열되어 있습니다.

이 데이터에서 Voluum는 감지했지만 Keitaro는 인식하지 못한 이동 통신사를 다음과 같이 관찰했습니다:

• Maxis(말레이시아)
• Jio, BSNL Mobile(인도)
• XL(인도네시아)
• Vivo(브라질)
• True (태국)
• 스마트, 글로브(필리핀)
• Djezzy (알제리)
• MTN (남아프리카 공화국)
• 소프트뱅크(일본)
• Beeline(러시아)

하지만 이것은 시작에 불과합니다. 더 많은 예상치 못한 결과를 보려면 다음 기사를 계속 확인하세요.

특정 트래커는 이동 통신사에 대한 정보를 놓칠 수 있을 뿐만 아니라 이를 잘못 해석하여 동일한 트래픽을 다른 이동 통신사에 할당할 수도 있습니다. 혼란스러워 보이시나요? 데이터를 살펴보면 무슨 일이 일어나고 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다(왼쪽의 이동 통신사는 Voluum, 오른쪽 - Keitaro로 식별됩니다).

Voluum와 Keitaro 데이터 사이에 잘못된 어트리뷰션이 많다는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어

• Robi (Voluum) 와 완전히 일치합니다. 에어텔 방글라데시 (Keitaro)로 분류되지만, Keitaro의 에어텔 분류에는 Voluum의 에어텔 데이터 트래픽이 포함됩니다.
• 클라로 브라질(Keitaro) 와 겹치는 클라로 및 넥스텔 브라질(Voluum).

이 섹션의 결론을 내리자면 이렇게 말할 수 있습니다: Keitaro의 분류는 주요 이동 통신사 내의 개별 자회사와 브랜드를 식별하기 때문에 더 상세합니다. 하지만 여전히 두 트래커의 사례에서 볼 수 있는 특정 차이점이 있습니다.

이제 세 번째 주요 트래커를 연구에 포함시켜 Keitaro, Binom, Voluum가 ISP 트래픽에 어떤 속성을 부여하는지 비교해 보겠습니다.

아래 인포그래픽이 어렵게 느껴질 수 있지만 걱정하지 마세요. 저희가 도와드리겠습니다. 시작하기 전에 다음 사항을 염두에 두세요: 첫 번째(왼쪽) 열은 다음을 나타냅니다. Voluum에서 가운데 하나는 Binom와 마지막 (오른쪽) 열 는 다음을 위한 것입니다. Keitaro. 이제 더 큰 그림을 그릴 준비가 되었습니다:

주요 요점

• Binom와 (그 정도는 덜하지만) Keitaro는 Voluum에 비해 더 자세한 ISP 분류를 제공합니다.
• Binom가 여러 ISP(예: Axiata 방글라데시, Kar-Tel Llc, Wind Tre S.p.A., Mobinil, SK 텔레콤, 이동 유한회사)를 완전히(또는 부분적으로) 식별하지 못했습니다.
• 세 추적기 모두에서 Axiata(방글라데시), Claro Brazil, Globe의 식별에 약간의 부정확성이 있습니다.

이제 Binom가 식별하기 어려운 ISP에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

연구 첫 번째 부분의 분석과 마찬가지로, 이제 Voluum 트래커가 부분적으로 또는 완전히 식별하지 못한 ISP(Binom에 의한 것으로 추정)에 초점을 맞출 것입니다.

대부분은 이미 앞서 언급했지만, 이제 Binom ISP 트래픽에서 미확인된 정확한 점유율을 자세히 확인할 수 있습니다(Voluum 결과와 비교).

남은 유일한 질문은 ISP 및 이동통신사 타겟팅과 관련하여 트래커 데이터의 정확성과 일관성 부족을 피할 수 있는 방법이 없을까 하는 것입니다.

HilltopAds 광고 네트워크 는 필요한 경우 효과적이고 사용하기 쉬운 솔루션인 IP 범위 타겟팅을 제공합니다. 아직 사용해 보지 않았다면 기본적으로 다음과 같이 작동합니다:

• 1단계: 해당 서비스(예: bgp.he.net)를 사용하여 운영자의 ASN을 조회합니다.
• 2단계: 해당 ASN과 연결된 IP 범위를 식별합니다.
• 3단계: 공개 데이터베이스 또는 지리적 위치 서비스와 상호 참조하여 확인합니다.
• 4단계: 핑 또는 추적 경로를 사용하여 샘플 IP 범위를 테스트하여 원하는 운영자와 일치하는지 확인합니다.
• 5단계: 타겟팅 설정에서 정의된 IP 범위로 광고 캠페인을 실행합니다.

다음 단계를 수행하면 특정 모바일 사업자에 대한 IP 범위를 정확하게 정의하고 활용할 수 있습니다.

항상 그렇듯이 IP 범위를 정의하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 가장 많이 사용되는 방법입니다:

IP 범위를 정의한 후에는 HilltopAds에서 광고 캠페인을 생성하고 해당 필드에 범위를 입력하기만 하면 됩니다.

훌륭합니다! ISP와 이동통신사 모두에 대한 트래커 데이터의 정밀도에 대한 모든 것을 다루었으며, IP 범위 타겟팅을 통해 다양한 불일치로 인한 악영향을 줄이는 방법까지 배웠습니다.

이번 연구의 주요 결과를 간략히 소개합니다:

정밀한 타겟팅이 필요한 캠페인의 경우, IP 범위 타겟팅은 신뢰할 수 있는 솔루션입니다. 트래커 불일치를 파악하고 IP 데이터를 활용하면 캠페인을 최적화하여 탁월한 성과를 달성할 수 있습니다.

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