앱이 다른 회사의 앱 및 웹 사이트에 걸친 사용자의 활동을 

추적하도록 허용하시겠습니까?

4년 전인 2021년, 전 세계 모바일 광고 시장을 뒤흔든 정책이 하나 있었습니다. 바로 애플의 ATT(App Tracking Transparency, 앱 추적 투명성) 정책입니다. iOS 14.5부터 적용된 이 새로운 개인정보 보호 정책은 사용자가 ‘앱의 활동 추적을 허용’해야만, 광고주가 다른 앱이나 웹사이트에서의 사용자 데이터를 수집할 수 있도록 했습니다.  

문제는 대부분의 사용자가 이를 허용하지 않으면서 광고 식별자(IDFA)에 대한 접근이 차단됐다는 점입니다. 이로 인해 유저의 행동 데이터를 수집하기 어려워졌고, 모바일 광고에서 핵심이라 할 수 있는 정밀한 타겟팅과 성과 측정이 큰 타격을 받게 됩니다. 

이 정책의 직격탄을 맞은 산업 중 하나가 바로 모바일 게임 시장입니다. 게임 유저는 설치 후 튜토리얼 완료, 인앱 구매, 과금 성향 등 다양한 행동을 보이며, UA 마케터는 이 데이터를 바탕으로 고가치 유저를 찾아내고 마케팅 퍼널을 최적화해 왔기 때문입니다. 하지만 IDFA 없이 이러한 인앱 행동 흐름을 추적하기 어려워졌고, 그 결과 어트리뷰션 정확도와 광고 효율 모두에 영향을 미치게 되었습니다. 

이처럼 게임 UA(User Acquisition) 마케터들은 iOS 대신 안드로이드에 주력하거나, 다양한 매체를 활용해 퍼포먼스를 회복하고자 노력해 왔습니다. 이번 콘텐츠에서는 ATT 정책이 모바일 광고 생태계, 특히 게임 UA 시장에 어떤 변화를 일으켰는지 살펴보려 합니다.

애플 유저의 CPI는 오르고, 

안드로이드 유저는 낮아졌어요. 

ATT 정책의 영향은 단순히 타겟팅과 성과 측정만 있는 것이 아닙니다. 명확한 성과 측정이 어려워지면서 명확한 캠페인 측정도 어려워지고 그 결과 고객 획득 비용(CAC), 앱 설치당 단가(CPI), 광고비용 대비 수익(ROAS) 등이 안드로이드보다 비싸지면서 수익률의 적신호가 켜진 것인데요.  

실제로 2024년 마케팅 분석 플랫폼 싱귤러(Singular)에서 발표한 리포트에 따르면, 글로벌 기준 iOS 게임의 CPI는 전년 동기 대비 6% 증가한 반면, 안드로이드는 약 8% 감소하며 대조적인 흐름을 보였습니다. 절대적인 비용 또한 안드로이드 게임의 글로벌 CPI가 $0.67인 것에 비해, iOS 게임의 CPI는 무려 $2.90에 달하며 약 4배 이상 비싼 수준이었습니다. 

특히, 게임이 아닌 카테고리의 경우에도 안드로이드보다 iOS의 글로벌 기준 CPI 평균값이 높게 책정되면서 전반적인 iOS 광고 효율이 낮아짐을 확인할 수 있었습니다. 이는 일반적으로 기대되는 [CPI ↓, ROAS ↑] 구조와는 반대로, [CPI ↑, ROAS ↓]라는 비효율적 흐름이 나타난 것으로, iOS 광고 성과의 전반적인 약세를 의미합니다. 

그래도 놓칠 수 없는 iOS 유저,

UA 마케터는 여러 가지 대안을 찾고 있어요. 

ATT 도입 이후, 정밀한 타겟팅이 어려워지면서 UA 마케터들은 광고 성과를 유지하거나 높이기 위한 새로운 전략을 찾아 나서고 있습니다. 이 가운데 특히 주목받는 방식은 ‘브로드 타겟팅’을 활용한 머신러닝 고도화 전략과 ‘SKAdNetwork’의 안착이었습니다. 

브로드 타겟팅 기반의 머신러닝 고도화

브로드 타겟팅은 최소한의 조건만 설정한 뒤, Meta나 Google과 같은 AI 기반 광고 플랫폼의 머신러닝 기능에 맡겨 전환 가능성이 높은 유저를 자동으로 찾아내는 방식입니다. 이 전략은 특히 캐주얼 게임 장르에서 효과적으로 작동합니다. 캐주얼 게임은 누구나 쉽게 설치하고 플레이할 수 있는 구조인 만큼, 많은 유저에게 광고를 노출하고 설치를 유도하는 데 유리한데요. 

설치량이 많아질수록 머신러닝이 학습할 수 있는 데이터가 풍부해지고, 이후 광고 최적화도 더욱 빠르게 진행됩니다. 게다가 캐주얼 게임은 인앱 결제(IAP)보다는 인앱 광고(IAA)를 기반으로 수익을 내는 경우가 많기 때문에, 정밀한 타겟팅으로 소수의 고가치 유저를 찾기보다는 다수의 유저를 확보해 광고 노출 자체를 늘리는 전략이 더욱 효과적일 수 있습니다. 

물론 단점도 존재합니다. 브로드 타겟팅은 캠페인 초반 CPI가 다소 높게 형성될 수 있으며, 머신러닝 학습에 시간이 걸리는 만큼 초반에는 정밀 타겟팅보다 효율이 떨어질 가능성도 있습니다. 따라서 이 전략을 선택한다면 충분한 예산과 시간 확보, 그리고 중장기적인 최적화 전략이 함께 고려되어야 합니다. 

SKAdNetwork의 안정적인 안착

이와 함께 마케터들이 반드시 고려해야 할 또 하나의 요소는 SKAdNetwork(SKAdNetwork, 이하 SKAN)입니다. SKAN은 ATT 정책 이후 iOS 성과를 측정할 수 있는 수단으로, 2024년 기준 전체 어트리뷰션의 35%를 차지하고 있어 비교적 높은 수준을 자랑합니다. 마케터는 이를 통해 전환값을 설계하고 MMP와 연동해 설치, 과금, 리텐션 등의 이벤트를 간접적으로 추적할 수 있습니다. 덕분에 예산 최적화나 타겟 전략, 퍼널 설계 등 데이터 기반 운영이 가능해졌고, ATT 정책 이후의 대안으로 떠올랐습니다. 

하지만 SKAN은 완전한 대안이 되기엔 아쉬움이 큽니다. 전환값이 최대 64개로 제한되어 다양한 유저 행동을 세밀하게 측정하기 어렵고, 데이터가 실시간으로 제공되지 않아 빠른 분석과 캠페인 반영이 어렵습니다. 가장 큰 한계는 리타겟팅이 불가능하다는 점입니다. 광고로 유입된 유저가 이탈 후 다시 돌아와도, SKAN은 해당 유저를 기존 유저로 인식하지 못합니다.  

결국 복귀 유저를 다시 타겟팅하거나 맞춤 메시지를 전달하는 전략이 불가능해지는 셈입니다. 이 때문에 많은 마케터들이 CRM, 퍼스트파티 데이터, 웹 기반 전략 등으로 부족한 데이터를 보완하고 있으며, 점점 더 많은 시간과 리소스가 유저 획득에 소모되고 있습니다. 

‘보상’이라는 미끼로

정확도 높은 타겟팅과 성과 측정을 할 수 있다면? 

그렇다면 타겟팅의 정확도를 높이면서도 성과 측정까지 가능하게 하려면 어떤 대안이 필요할까요? 핵심은 여전히 ‘앱 활동 추적을 허용한 유저’를 얼마나 확보하느냐에 달려 있습니다. ATT 허용을 통해 IDFA만 안정적으로 수집할 수 있다면, 전환 경로 분석은 물론 LTV 예측, 리타겟팅, 세그먼트별 최적화까지 가능해지고, 이는 곧 경쟁사 대비 광고 효율의 차별화를 의미합니다. 

문제는 앱 추적 허용을 유도하는 것이 생각만큼 간단하지 않다는 점입니다. 유저 입장에서는 별다른 설명이나 보상 없이 개인 정보를 제공하라는 요청을 받으면 자연스럽게 거부 반응을 보이기 쉽습니다. 광고가 더 늘어날 것이라는 불신도 존재하죠. 하지만 모바일 게임 유저의 경우, ATT(앱 추적) 허용 확률이 상대적으로 높은 편입니다. 

이들은 ATT 허용을 통해 얻을 수 있는 명확한 보상이 있거나, 게임 플레이에 도움이 된다고 인식하면 정보 제공에 훨씬 더 관대하게 반응합니다. 즉, 앱 추적 허용을 ‘원하지 않는 데이터 제공’이 아니라 ‘보상을 얻기 위한 행동’으로 받아들인다고 해석해 볼 수 있는 거죠. 

이런 맥락에서 리워드 광고는 매우 유효한 해답이 될 수 있습니다. 유저가 광고를 통해 리워드를 받기 위해선 매체(광고 지면)에서의 한 번, 이후 게임 앱 실행 시에도 한 번 더 ATT 동의를 요청하며 양쪽에서의 허용률을 높이는 시너지를 낼 수 있기 때문입니다. 다시 말해, 매체 차원에서도 정상적으로 IDFA가 수집되고, 반대로 광고주 차원에서도 IDFA가 수집되기 때문에 정확한 유저 매칭이 가능해지고, 이를 통해 정확한 성과 측정까지 가능해지는 것입니다.  

무엇보다 리워드 광고는 단순 클릭 유도가 아니라 유저에게 실질적인 가치를 제공하며 광고 자체에 대한 경험을 긍정적으로 만들 수 있다는 점에서 효과는 배가 됩니다.  

‘허용’해야 받을 수 있는 ‘보상’, 

유저는 기꺼이 내어 줍니다. 

‘꿩 먹고 알 먹고’… 아마 리워드 광고에 참여하는 유저 대부분이 이런 마음을 가지고 있지 않을까 생각됩니다. 게임 내 자연스러운 미션 수행 과정에서 보상을 받는 것은 유저들이 ‘내가 이걸 하고 싶어서 하는 것’이라는 만족감과 함께, 그 행위가 ‘보상도 된다’라는 인식으로 이어집니다.  

ATT 정책 이후, iOS 광고 환경은 확실히 더 복잡해졌습니다. 성과를 측정하기 어렵고, 타겟팅 정교함이 떨어진다는 이유로 예산은 Android 중심으로 재편되는 중입니다. 하지만 iOS 유저의 구매력은 여전히 강력하기 때문에, 단순히 효율을 따지는 전략에서 벗어나, 유저의 행동 맥락을 고려한 새로운 접근이 필요한 시점입니다. 

이러한 관점에서 보면 리워드 광고는 단순한 인센티브를 넘어 유저가 주도적으로 행동하고, 그 과정에서 자연스럽게 허용을 선택하도록 유도할 수 있는 구조를 제공합니다. 정교한 퍼널 설계와 경험 중심의 전략이 뒷받침된다면, iOS에서도 여전히 측정 가능하고 의미 있는 성과를 기대할 수 있습니다.  

Outro.

애플 ATT 정책으로 iOS 모바일 광고 시장의 불확실성이 여전한 가운데, 버즈빌은 멀티미션 캠페인을 통해 이 난관을 정면 돌파하고 있습니다. 유저들이 보상을 얻기 위해 앱 추적을 자발적으로 허용하도록 유도하며, iOS 환경에서도 측정 가능성과 효율을 동시에 확보하는 데 집중하죠. ATT를 허용한 iOS 유저 풀을 기반으로 정교한 타겟팅과 정확한 성과 분석이 가능한 구조를 만들어가고 있습니다. 

iOS에서 새로운 성과를 만들어보고 싶다면, 버즈빌의 게임 맞춤형 UA 퍼널을 통해 측정 가능성과 효율을 모두 극대화해 보세요. 

 

 

📌 다른 게임사들은 UA 퍼널 어떻게 설계하고 있을까요?

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