ATT(App Tracking Transparency) 도입 이후 앱 간 행동 추적이 제한되면서, 리타겟팅 효율과 광고 ROAS가 동시에 떨어진 곳이 많습니다. 하지만 개인정보보호 강화가 곧 개인화 마케팅의 끝을 의미하지는 않습니다. 데이터를 어디서 처리하느냐를 바꾸면 규제를 지키면서도 개인화를 유지할 수 있거든요.
ATT 이후 개인화를 살리는 핵심은 데이터 처리 위치를 바꾸는 것입니다. 퍼스트파티 데이터 활용, 맥락 기반 타겟팅, 온디바이스 AI 처리 세 가지가 현실적인 대안입니다.
ATT 이후 앱 마케팅 시장은 뭐가 달라졌나
리타겟팅 정밀도 하락, 성과 측정 제한, 오가닉 유입 가치 상승이라는 세 가지 변화가 생겼습니다.
ATT는 Apple이 iOS 14.5부터 적용한 개인정보보호 정책으로, 이 정책이 시행된 이후 아이폰에 설치된 앱이 유저의 광고 식별자(IDFA)에 접근하려면 유저에게 명시적으로 동의를 받아야 하는 상황이 되었습니다. 도입 초기 옵트인율은 약 25%였고 지금도 크게 다르지 않습니다. 유저 4명 중 3명이 추적을 거부한다는 뜻인데, 문제는 기존 앱 마케팅의 핵심 활동 대부분이 바로 이 추적 데이터에 의존하고 있었다는 점이죠.
가장 직접적인 타격을 받은 건 리타겟팅입니다. 유저가 A앱에서 어떤 상품을 봤는지 알아야 B앱에서 관련 광고를 보낼 수 있는 구조였는데, 이 연결고리 자체가 끊긴 거죠. 페이스북, 구글 등 주요 광고 플랫폼의 앱 설치 캠페인 ROAS가 하락한 것도 같은 맥락입니다.
리타겟팅뿐 아니라 성과 측정도 어려워졌습니다. 어떤 광고가 어떤 설치를 만들었는지 추적하는 어트리뷰션 역시 유저의 앱 간 행동 데이터가 있어야 가능한 작업인데, 이 역시 여려운 환경이 되었으니까요. 애플이 대안으로 내놓은 SKAdNetwork를 쓸 수는 있지만, 실시간 데이터가 아니고 세분화된 분석도 어려워 성과를 높이는 데에 큰 도움이 안된다는 것이 공통된 의견입니다.
이렇듯 리타겟팅과 어트리뷰션이 동시에 약해지면서 UA 전체의 효율이 떨어졌고, 자연스럽게 오가닉 유입의 가치가 올라갔습니다. ASO(앱스토어 최적화)가 다시 주목받는 것도 이 맥락입니다. 유저를 추적하지 않아도 스토어 검색 노출과 전환율 개선만으로 설치를 만들 수 있으니까요.
개인정보 보호 앱 마케팅의 또 다른 흐름, 구글 프라이버시 샌드박스
구글 프라이버시 샌드박스(Privacy Sandbox)는 Android에서 광고 추적을 단계적으로 제한하는 구글의 개인정보보호 정책입니다.
이 흐름이 중요한 이유는 ATT가 iOS만의 이야기가 아니라는 점을 보여주기 때문입니다. 프라이버시 샌드박스는 유저의 관심사를 디바이스 안에서 분류하고, 개별 유저가 아닌 관심사 그룹 단위로 광고를 전달하는 구조입니다. 접근 방식은 ATT와 다르지만 방향은 같죠. 개별 유저를 서버에서 추적하는 대신, 데이터 처리를 디바이스 안으로 옮기겠다는 것입니다.
한국의 개인정보보호법 강화, EU의 GDPR도 같은 방향으로 움직이고 있기 때문에, 서드파티 데이터 기반 마케팅의 제약은 앞으로 더 커질 가능성이 높습니다. 그렇다면 이 환경에서 개인화를 유지하려면 어떤 방법이 남아 있을까요?
개인정보 규제 시대, 개인화를 살리는 방법은?
퍼스트파티 데이터 활용, 맥락 기반 타겟팅, 온디바이스 AI 처리 세 가지 방법으로 규제를 지키면서도 개인화를 유지할 수 있습니다.
1. 퍼스트파티 데이터 활용
가장 직관적인 대안은 자사 앱에서 직접 수집한 퍼스트파티 데이터를 쓰는 것입니다. 유저가 앱 안에서 어떤 페이지를 봤는지, 어떤 상품을 담았는지, 어떤 기능을 자주 쓰는지 같은 데이터는 별도 동의 없이도 활용할 수 있으니까요.
다만 퍼스트파티 데이터에는 구조적 한계가 있습니다. 볼 수 있는 범위가 자사 앱 내부 행동에 한정되기 때문에, 유저가 앱 밖에서 무엇을 하는지는 알 수 없죠. 이러면 우리 앱에 방문하지 않은 신규 고객을 끌어오는 데에는 어려움이 있을 수밖에 없습니다.
2. 맥락 기반 타겟팅
유저의 개인 데이터 대신 상황의 맥락을 기반으로 메시지를 보내는 방식입니다. 날씨가 더워지면 음료 할인 알림을 보내거나, 특정 시간대에 맞는 콘텐츠를 추천하는 식이죠.
이는 개인정보 이슈가 없다는 장점이 있지만, 같은 맥락이라고 해도 유저의 관심사나 특성은 모두 다를 수 있기 때문에 이 또한 일관되게 높은 전환율을 기대하기는 어렵습니다.
3. 온디바이스 AI 처리
앞의 두 가지 방식이 가진 한계를 모두 넘을 수 있는 접근이 페어리테크의 온디바이스 AI입니다. 유저의 행동 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 고객의 스마트폰 안에서 수집한 후 AI가 분석·처리하는 방식인데, 유저의 개인정보 데이터가 디바이스를 떠나지 않기 때문에 개인정보 규제와 양립할 수 있습니다.
핵심 차이는 서버 기반 솔루션은 자사 앱 내부 데이터만 쓸 수 있지만, 온디바이스 방식은 유저의 디바이스에서 일어나는 앱 외부 행동까지 실시간으로 읽을 수 있다는 점에 있습니다. 조금 더 쉽게 풀어보자면, 온디바이스 AI를 통해 유저가 경쟁사 앱에서 상품을 검색하는 순간을 감지하고, 우리 앱으로 돌아오게 할 맞춤 혜택을 보내는 것이 가능하다는 뜻입니다.
그리고 이 모든 과정에서 검색 기록이나 다른 앱 접속 기록, 방문 페이지와 같은 유저의 개인정보 데이터는 유저의 스마트폰 밖으로 전송되지 않은 채, 기기 안에서만 처리되기 때문에 개인정보보호 앱 마케팅 트렌드와 양립하며 앱 푸시 성과를 높일 수 있습니다.
처리 위치를 바꾸면 규제와 성과를 동시에 잡는다
개인정보보호 규제는 앞으로도 계속 강화될 흐름입니다. 서버에서 유저 데이터를 수집하고 분석하는 기존 방식은 갈수록 제약이 커지고 있죠.
하지만 이것이 개인화 마케팅의 끝을 의미하지는 않습니다. 데이터를 서버가 아니라 유저의 디바이스에서 처리하면, 규제를 지키면서도 실시간 맥락에 맞는 개인화를 유지할 수 있습니다. 처리 위치를 바꾸는 것이 규제 시대 개인화의 핵심이죠.
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ATT 이후 앱 마케팅 자주 묻는 질문
Q. ATT 옵트인율을 높이려면 어떻게 해야 하나?
앱의 가치를 먼저 충분히 체험하게 한 뒤 동의를 요청하면 옵트인율이 올라갈 수 있습니다. 설치 직후 바로 팝업을 띄우는 것보다, 핵심 기능을 한 번 이상 사용한 시점에 요청하는 편이 효과적이죠.
Q. ATT는 Android에도 적용될까?
ATT는 Apple의 iOS에만 적용됩니다. 다만 구글도 프라이버시 샌드박스를 통해 Android에서 유사한 방향으로 광고 추적을 제한하고 있습니다.
Q. SKAdNetwork로 성과 측정이 어느 정도 되나?
설치 수와 제한적인 전환 이벤트는 측정할 수 있지만, 실시간 데이터가 아니고 리포트 지연이 있습니다. 유저 단위의 세분화된 분석은 어렵기 때문에, 기존처럼 정밀한 어트리뷰션을 기대하기는 어렵습니다.