ATT 옵트인 없이도 정밀 타겟팅이 되는 이유

애플이 ATT(앱 추적 투명성) 정책을 도입한 지 5년이 지났습니다. 이는 다시 말하면 데이터 공백이 생기며 앱 마케팅 성과가 점차적으로 떨어지기 시작한 지 5년이라는 세월이 지났다는 것을 의미합니다.

초기에는 옵트인율이 올라가면 해결될 문제라고 생각했지만, 5년이 지난 지금도 글로벌 ATT 옵트인율은 27~35% 수준에 머물고 있습니다. iOS 유저의 65~75%는 여전히 추적 불가 상태인 겁니다.

하지만 이런 상황에서도 정밀한 타겟팅을 하고 있는 앱들이 있습니다. ATT 옵트인에 의존하지 않는, 구조적으로 다른 접근을 쓰고 있기 때문에 가능한 접근이죠.

ATT 옵트인율 현황과 광고 수익에 미치는 영향

ATT는 앱이 유저의 활동을 추적하려면 먼저 동의를 받도록 하는 애플의 정책입니다. 유저가 새로운 앱을 설치하면 “이 앱이 다른 앱과 웹사이트에서의 활동을 추적하는 것을 허용하시겠습니까?”라는 팝업이 뜨고, 허용을 눌러야만 광고 타겟팅용 식별자(IDFA)를 쓸 수 있죠.

이와 같은 도발적인 알림 때문인지 대부분의 유저가 허용을 누르지 않는 추세입니다. 글로벌 ATT 옵트인율은 업종별로 편차가 크긴 하지만, 2026년 초 기준 약 35%이고, 이는 다시 게임은 37~50%로 상대적으로 높은 편이지만 교육 앱은 14%에 불과하거든요.

이렇게 옵트인율이 낮으면 광고 수익에 직접적으로 영향이 갈 수밖에 없습니다.

ATT에 동의하지 않은 유저는 광고 타겟팅을 위한 개인화 구별이 어렵기 때문에 광고주는 이 유저의 관심사에 대해 추정할 수 있는 정보가 확연히 줄어들게 됩니다. 이렇게 유저의 관심사를 모르니 맞춤형 광고를 보여줄 수 없고, 그러면 광고 효율이 떨어지고, 광고주는 입찰 단가를 낮추게 되는 구조가 반복되는 거죠.

실제로 메타는 ATT 도입 후 연간 $100억(약 13조 원)의 매출 타격을 받았다고 발표했습니다. iOS 광고 단가는 평균 23% 하락했고요. 이와 같은 현상의 영학은 특히 ATT 옵트인이 낮은 앱일수록 더 크게 받을 수밖에 없습니다.

옵트인율을 높이는 것만이 답은 아닌 이유

물론 옵트인율을 높이는 방법이 아예 없는 건 아닙니다. 애플의 공식 ATT 팝업이 뜨기 전에 앱 자체적으로 사전 안내 화면을 띄우는 방법(프리퍼미션 프롬프트)이 있죠. 왜 추적이 필요한지 허용하면 어떤 이점이 있는지를 먼저 설명하고 나서 공식 팝업을 띄우는 방식입니다.

이 방법을 쓰면 옵트인율을 상당히 높일 수 있습니다. 프리퍼미션 프롬프트를 적용한 앱은 평균 65%까지 옵트인율이 올라가고 있으니까요.

그런데 여기서 근본적인 질문이 생깁니다. 옵트인율을 65%까지 끌어올려도, 나머지 35%는 여전히 타겟팅이 안 된다는 것입니다. 또한 대부분의 앱은 65%도 달성하기 어려운 상황이고요.

여기서 더 나아가 ATT 옵트인에만 의존하는 구조에는 더 근본적인 위험이 있습니다. 애플이 정책을 또 바꾸면 지금까지 공들여 높인 옵트인율이 하루아침에 무의미해질 수 있거든요.

결국 근본적이고 장기적인 성과 구조를 쌓아올리기 위해선 옵트인에 의존하지 않는, 구조적으로 다른 접근이 필요합니다

ATT 동의 없이 타겟팅하는 3가지 방법

ATT 옵트인에 의존하지 않고 타겟팅하는 방법은 크게 세 가지입니다.

1. 퍼스트파티 데이터 활용

퍼스트파티 데이터는 우리 앱 안에서 직접 수집한 유저 데이터를 뜻합니다. 유저가 어떤 상품을 봤는지, 어떤 카테고리를 자주 클릭하는지, 구매 주기는 어떤지 등을 분석해서 타겟팅에 활용하는 방식이죠.

퍼스트파티 데이터의 가장 큰 장점은 ATT와 무관하게 운영할 수 있다는 점입니다. 우리 앱 내부 데이터니까 외부 추적이 필요 없거든요. 이러한 이점 덕분에 실제로 마케터의 71%가 이미 퍼스트파티 데이터를 타겟팅에 활용하고 있습니다.

다만 퍼스트파티 데이터를 제대로 활용하려면 데이터 수집·저장·분석 인프라를 직접 구축해야 한다는 부담이 있습니다. CDP(고객 데이터 플랫폼) 도입 비용과 운영 리소스가 상당하기 때문에 소규모 팀에서는 쉽지 않은 접근이죠.

2. 맥락 기반 타겟팅(컨텍스추얼 타겟팅)

유저가 누구인지 파악하는 대신, 유저가 지금 뭘 하고 있는지를 보고 광고를 매칭하는 방식입니다. 예를 들어 운동 콘텐츠를 보고 있는 유저에게는 운동 관련 광고를, 요리 레시피를 보고 있는 유저에게는 식품 광고를 보여주는 거죠.

이 또한 IDFA(광고 식별자) 없이도 작동하기 때문에 ATT 옵트인과 무관합니다. 또한 유저가 보고 있는 페이지에 기반해 광고 트리거를 걸 수 있기 때문에 개인정보 침해 리스크가 없다는 장점이 있죠.

다만 이 방식은 지금 이 유저가 뭔 보고 있느냐에만 의존하기 때문에, 유저의 과거 행동이나 관심사 패턴을 반영하기는 어렵습니다. 이 때문에 타겟팅 정밀도에 한계가 발생하며 성과 측면에서도 천장이 뚜렷합니다.

3. 온디바이스 AI 기반 타겟팅

세 번째 방법은 유저 데이터를 서버로 보내지 않고, 유저의 스마트폰 안에서 직접 분석하는 방식입니다.

이 방식이 ATT 옵트인과 무관한 이유는 구조적으로 단순합니다. ATT는 앱 밖으로 데이터를 보낼 때 동의를 요구하는 정책인데, 온디바이스 방식은 데이터가 기기 밖으로 나가지 않거든요. 모든 데이터 수집과 분석, 이에 따른 액션까지가 전부 유저의 스마트폰 내부에서만 진행되기 때문에 개인정보 유출에 대한 우려가 현저히 떨어집니다.

동시에 퍼스트파티 데이터의 장점(유저 행동 데이터 활용)과 맥락 기반의 장점(실시간 상황 반영)을 합칠 수 있습니다. 유저의 스마트폰 내 활동 패턴을 AI가 기기 안에서 실시간 분석하고, 그 결과를 바탕으로 맞춤형 메시지를 보내는 구조이기 때문입니다.

각 방법의 특성을 정리하면 이렇습니다.

온디바이스 AI와 서버 기반 CRM의 차이를 더 자세히 비교하고 싶다면
온디바이스 AI vs 서버 기반 CRM 솔루션을 다룬 글도 참고해보세요.

ATT 옵트인에 의존하지 않는 구조가 답이다

ATT 옵트인율을 높이는 노력도 물론 의미가 있습니다. 하지만 옵트인에만 매달려 있으면, iOS 유저의 절반 이상을 타겟팅할 수 없는 상태가 계속됩니다. 또 개인정보 규제는 ATT뿐 아니라 PIPA, EU AI Act 등으로 계속 강화되고 있기 때문에 이에 대한 대응은 선제적으로 갖춰두는 것이 필요합니다.

근본적인 해결은 유저 데이터를 서버로 보내지 않고도 정밀한 타겟팅이 가능한 구조를 만드는 것입니다. 이 구조가 갖춰지면 ATT가 어떻게 바뀌든, 새로운 규제가 생기든 영향을 받지 않습니다.

우리 앱에서 ATT 옵트인 없이도 정밀 타겟팅으로 성과를 지키는 방법에 대해 조금 더 구체적으로 확인하고 싶다면 아래 글도 이어서 확인해 보시면 좋습니다.