Analytics과(와) Adobe Advertising 사이의 예상 데이터 분산

Adobe Advertising-Adobe Analytics 통합만 있는 광고주

Analytics for Advertising 통합 트랙이 있는 광고주는 Adobe Advertising 및 Adobe Analytics을 통해 유료 광고를 합니다. 여러 시스템을 통해 미디어, 캠페인 및 채널을 추적할 때 다른 시스템의 동일한 데이터 세트가 완전히 일치하는 경우는 거의 없습니다. 이 문서에서는 Adobe Advertising을 통해 거래된 미디어에 대한 데이터를 Analytics 내에서 미디어가 추적되는 다른 시스템의 데이터와 비교하는 방법에 대해 설명합니다.

유사한 보고서의 속성 차이점

잠재적으로 다른 전환 확인 기간 및 속성 모델

Analytics for Advertising 통합에서는 두 개의 변수(eVars 또는 rVars [예약된 eVars])를 사용하여 EF ID 및 AMO ID을(를) 캡처합니다. 이러한 변수는 단일 전환 확인 기간(클릭스루 및 뷰스루가 기여되는 시간) 및 기여도 분석 모델로 구성됩니다. 달리 지정하지 않는 한, 변수는 Adobe Advertising의 기본 광고주 수준 클릭 전환 확인 기간 및 속성 모델과 일치하도록 구성됩니다.

그러나 전환 확인 기간과 속성 모델은 Analytics(eVars을 통해) 및 Adobe Advertising 모두에서 구성할 수 있습니다. 또한 Adobe Advertising에서 속성 모델은 광고주 수준(입찰 최적화를 위해)뿐만 아니라 개별 데이터 보기 및 보고서(보고 목적으로만)에서도 구성할 수 있습니다. 예를 들어 조직에서 최적화를 위해 짝수 배포 속성 모델을 사용하되 Advertising DSP 또는 Advertising Search, Social, & Commerce의 보고서에 대해 마지막 터치 속성을 사용할 수 있습니다. 속성 모델을 변경하면 속성 전환 수가 변경됩니다.

보고 전환 확인 기간 또는 속성 모델이 다른 제품에서는 수정되지 않고 한 제품에서 수정되는 경우 각 시스템의 동일한 보고서에 고유한 데이터가 표시됩니다.

이와 동일한 개념은 다른 전환 확인 기간 또는 속성 모델을 사용하는 다른 모든 유사한 채널에도 적용됩니다.

뷰스루 추적을 위한 다양한 전환 확인 기간 impression-lookback

Adobe Advertising에서 속성은 클릭과 노출을 기반으로 하며 클릭과 노출에 대해 다양한 전환 확인 기간을 구성할 수 있습니다. 그러나 Analytics에서 속성은 클릭스루와 뷰스루를 기반으로 하며 클릭스루와 뷰스루에 대해 다른 속성 창을 설정할 수 있는 옵션이 없습니다. 초기 사이트 방문에서 각 시작을 추적합니다. 노출은 뷰스루가 발생하기 며칠 전 또는 같은 날에 발생할 수 있으며, 이 시점은 각 시스템에서 속성 창이 시작되는 위치에 영향을 줄 수 있습니다.

일반적으로 대부분의 뷰스루 전환은 두 시스템 모두 크레딧을 고려할 만큼 빠르게 발생합니다. 그러나 일부 전환은 Adobe Advertising 노출 전환 확인 기간 외부이지만 Analytics 전환 확인 기간 내에서 발생할 수 있습니다. 이러한 전환은 Analytics의 뷰스루에 의한 것이지만 Adobe Advertising의 노출에는 의한 것이 아닙니다.

다음 예에서는 방문자가 1일에 광고를 제공하고, 2일에 뷰스루 방문(즉, 이전에 광고를 클릭하지 않고 광고의 랜딩 페이지 방문)을 수행하고, 45일에 전환되었다고 가정해 봅시다. 이 경우 Adobe Advertising은 1-14일(14일 전환 확인 사용)부터 사용자를 추적하고, Analytics은 2-61일(60일 전환 사용)부터 사용자를 추적하며, 45일의 전환은 Analytics 내의 광고에 귀속되지만 Adobe Advertising 내에서는 귀속되지 않습니다.

불일치의 또 다른 원인은 Adobe Advertising 시 클릭 기반 전환으로 인한 가중치와 관련된 사용자 지정 뷰스루 가중치 ​를 뷰스루 전환에 할당할 수 있기 때문입니다. 기본 뷰스루 가중치는 40%이며, 이는 뷰스루 변환이 클릭 기반 전환 값의 40%로 계산됨을 의미합니다. Analytics은(는) 뷰스루 전환의 가중치를 제공하지 않습니다. 따라서 예를 들어, 기본 뷰스루 가중치(60USD의 차이)를 사용하는 경우 Analytics에서 캡처된 100USD 매출 Adobe Advertising이 40USD로 할인됩니다.

Adobe Advertising 보고서와 Analytics 보고서 간의 뷰스루 전환을 비교할 때 이러한 차이점을 고려하십시오.

사용 가능한 속성 모델

https://experienceleague.adobe.com/ko/docs/analytics/analyze/analysis-workspace/attribution/models에서 Analytics 속성 모델 및 해당 정의 목록을 참조하십시오.

Search, Social, & Commerce에 로그인한 경우 목록을 찾을 수 있습니다.

Adobe Advertising의 이벤트 날짜 속성

Adobe Advertising에서 연결된 클릭 날짜/이벤트 날짜(클릭 또는 노출 이벤트의 날짜) 또는 트랜잭션 날짜(전환 날짜)별로 전환 데이터를 보고할 수 있습니다. 클릭/이벤트 날짜 보고의 개념이 Analytics에 없습니다. Analytics에서 추적된 모든 전환은 트랜잭션 날짜별로 보고됩니다. 결과적으로 Adobe Advertising 및 Analytics의 날짜가 다른 동일한 전환이 보고될 수 있습니다. 예를 들어, 1월 1일에 광고를 클릭하고 1월 5일에 전환하는 사용자가 있다고 가정해 보겠습니다. Adobe Advertising에서 이벤트 날짜별 전환 데이터를 보고 있는 경우 전환이 클릭이 발생한 1월 1일에 보고됩니다. Analytics에서 동일한 전환이 1월 5일에 보고됩니다.

Analytics Marketing Channels의 속성

Analytics Marketing Channels 보고를 사용하면 히트 정보의 고유한 측면을 기반으로 다양한 마케팅 채널을 식별하는 규칙을 구성할 수 있습니다. ef_id 쿼리 문자열 매개 변수를 사용하여 채널을 식별하면 Adobe Advertising 추적 채널(Display Click Through, Display View Through 및 Paid Search)을 Marketing Channels (으)로 추적할 수 있습니다. 그러나 Marketing Channels 보고서가 Adobe Advertising 채널을 추적할 수 있지만, 여러 가지 이유로 데이터가 Adobe Advertising 보고서와 일치하지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 다음 섹션을 참조하십시오.

Marketing Channels에서 잠재적으로 다른 속성 모델

대부분의 Marketing Channels 보고서는 Last Touch 속성으로 구성되며, 이 속성으로 검색된 마지막 마케팅 채널에 전환 값의 100%가 할당됩니다. Marketing Channels 보고서 및 Adobe Advertising 보고서에 다른 속성 모델을 사용하면 속성 전환이 일치하지 않습니다.

Marketing Channels에서 잠재적으로 다른 전환 확인 기간

Marketing Channels에 대한 전환 확인 기간을 사용자 지정할 수 있습니다. 고정된 60일 기간이 일반적이지만 Adobe Advertising에서 전환 확인 기간을 구성할 수 있습니다. 두 제품이 서로 다른 전환 확인 기간을 사용하는 경우 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

Marketing Channels의 다른 채널 속성

Adobe Advertising 보고서는 Adobe Advertising(유료 검색: Advertising Search, Social, & Commerce개 광고, 디스플레이: Advertising DSP 광고)를 통해 거래되는 유료 미디어만 캡처하지만, Marketing Channels개 보고서는 모든 디지털 채널을 추적할 수 있습니다. 이로 인해 전환이 속하는 채널이 불일치할 수 있습니다.

예를 들어 유료 검색과 자연어 검색 채널은 각 채널이 상대방을 돕는 공생 관계를 맺는 경우가 많다. Marketing Channels 보고서는 자연어 검색을 추적하지 않기 때문에 Adobe Advertising이 자연어 검색에 대해 일부 전환을 사용하지 않는 특성을 갖습니다.

디스플레이 광고를 보고, 유료 검색 광고를 클릭하고, 이메일 메시지 내부를 클릭한 다음, 30 USD 주문을 하는 고객도 생각해 보십시오. Adobe Advertising과 Marketing Channels이(가) 모두 마지막 터치 속성 모델을 사용하더라도 전환은 여전히 각각에 다르게 연결됩니다. Adobe Advertising에게 Email 채널에 대한 액세스 권한이 없으므로 전환에 대한 유료 검색 크레딧이 제공됩니다. 그러나 Marketing Channels은(는) 세 개의 채널에 모두 액세스할 수 있으므로 전환에 대해 Email을(를) 크레딧합니다.

Analytics Marketing Channels 과(와) Adobe Advertising의 다른 전환 속성의 예

Adobe Advertising이 달라질 수 있는 이유에 대한 자세한 내용은 "채널 데이터가 다른 이유 Marketing Channels"를 참조하십시오.

Adobe Analytics Paid Search Detection의 데이터 차이점

Analytics의 legacy Paid Search Detection 기능을 통해 회사는 유료 및 유기 검색 트래픽을 추적하는 규칙을 정의할 수 있습니다. Paid Search Detection 규칙은 쿼리 문자열과 참조 도메인을 모두 사용하여 유료 및 자연어 검색 트래픽을 식별합니다. Paid Search Detection 보고서는 지정된 이벤트(예: 장바구니 체크아웃)가 발생하거나 방문이 종료될 때 만료되는 더 큰 검색 방법 보고서 그룹의 일부입니다.

다음은 Paid Search Detection 규칙 집합을 만드는 인터페이스입니다.

Analytics 에 설정된 유료 검색 감지 규칙의 예

결과 Paid Search Detection 보고서에는 Paid Search Engine, Paid Search Keywords, Natural Search Engine 및 Natural Search Keywords 보고서가 포함됩니다.

Paid Search Detection 보고서의 데이터에 대한 다음 두 가지 제한 사항을 참고하십시오.

Paid Search Detection을(를) 구성하는 이유

Paid Search Detection 보고서를 사용하면 Analytics Marketing Channels 보고서에서 자연어 검색 트래픽을 식별할 수 있습니다. 유료 검색 트래픽과 자연어 검색 트래픽을 구분하는 것은 자연어 검색이 전체 마케팅 생태계에 가져오는 가치를 이해하는 좋은 방법입니다.

Analytics for Advertising에 대한 클릭스루 데이터 유효성 검사 data-validation

통합하려면 클릭스루 데이터의 유효성을 검사하여 사이트의 모든 페이지가 클릭스루를 제대로 추적하는지 확인해야 합니다.

Analytics에서 Analytics for Advertising 추적을 확인하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 "AMO ID 인스턴스 대 클릭 수" 계산된 지표를 사용하여 인스턴스를 클릭 수와 비교하는 것입니다. 이 지표는 다음과 같이 계산됩니다.

AMO ID Instances to Clicks = (AMO ID Instances / Adobe Advertising Clicks)

AMO ID Instances은(는) 사이트에서 AMO ID을(를) 추적한 횟수를 나타냅니다. 광고를 클릭할 때마다 AMO ID(s_kwcid) 매개 변수가 랜딩 페이지 URL에 추가됩니다. 따라서 AMO ID Instances 수는 클릭 수와 유사하며 실제 광고 클릭에 대해 확인할 수 있습니다. 일반적으로 Search, Social, & Commerce에 대한 일치율은 85%이고 DSP 트래픽에 대한 일치율은 30%입니다(클릭스루 AMO ID Instances만 포함하도록 필터링될 때). 검색과 표시 간의 기대치 차이는 예상되는 트래픽 행태로 설명될 수 있다. 검색은 인텐트를 캡처하며, 따라서 사용자는 일반적으로 쿼리에서 검색 결과를 클릭하려고 합니다. 그러나 디스플레이 또는 온라인 비디오 광고를 보는 사용자는 의도하지 않게 광고를 클릭한 다음 사이트에서 바운스되거나 페이지 활동이 추적되기 전에 로드되는 새 창을 포기할 가능성이 높습니다.

Adobe Advertising 보고서에서 AMO ID Instances 대신 "EF ID Instances" 지표를 사용하여 인스턴스를 클릭과 유사하게 비교할 수 있습니다.

EF ID Instances to Clicks = (EF ID Instances / Adobe Advertising Clicks)

AMO ID와 EF ID 간의 일치율이 높을 것으로 예상하지만, AMO ID와 EF ID는 근본적으로 다른 데이터를 추적하므로 100% 패리티를 예상하지 마십시오. 이러한 차이는 총 AMO ID Instances과(와) EF ID Instances에서 약간의 차이를 초래할 수 있습니다. 그러나 Analytics의 총 AMO ID Instances이(가) Adobe Advertising의 EF ID Instances과(와) 1% 이상 다른 경우 Adobe 계정 팀에 도움을 요청하십시오.

AMO ID 및 EF ID에 대한 자세한 내용은 Analytics에서 사용하는 Adobe Advertising ID를 참조하십시오.

클릭과 인스턴스 간 불일치 문제 해결

EF ID Instances 대 클릭수 비율이 85% 미만이면 다음을 확인하십시오.

Analytics for Advertising의 데이터 집합과 Adobe Advertising의 데이터 집합 비교

AMO ID(s_kwcid 쿼리 문자열 매개 변수)은 Analytics의 보고에 사용되고 EF ID(ef_id 쿼리 문자열 매개 변수)은 Adobe Advertising의 보고에 사용됩니다. 고유한 값이므로 하나의 값이 랜딩 페이지에 손상되거나 추가되지 않을 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 랜딩 페이지가 있다고 가정합니다.

www.adobe.com/?ef_id=test_ef_id&s_kwcid=test_amo_id

여기서 EF ID는 "test_ef_id"이고 AMO ID는 "test_amo_id"입니다.

사이트 측 리디렉션이 발생하면 URL은 다음과 같이 종료될 수 있습니다.

www.adobe.com/?ef_id=test_ef_id&s_kwcid=test_amo_id#redirectAnchorTag

여기서 EF ID는 "test_ef_id"이고 AMO ID는 "test_amo_id#redirectAnchorTag"입니다.

이 예에서 앵커 태그를 추가하면 AMO ID에 예기치 않은 문자가 추가되어 Analytics에서 인식하지 못하는 값이 발생합니다. 이 AMO ID는 분류되지 않으며, AMO ID와 연결된 전환은 Analytics 보고서의 "unspecified" 또는 "none"에 속합니다.

다행히도, 이와 같은 문제들이 일반적이지만, 일반적으로 높은 비율의 불일치는 발생하지 않습니다. 그러나 Analytics의 AMO ID와 Adobe Advertising의 EF ID 간에 큰 차이가 발생하는 경우 Adobe 계정 팀에 도움을 요청하십시오.

기타 지표 고려 사항

클릭과 방문의 차이점 clicks-vs-visits

유사해 보이지만 클릭과 방문은 서로 다른 데이터를 나타냅니다.

정의에 따라 클릭으로 여러 번의 방문이 발생할 수 있습니다.

사용자 1과 사용자 2는 모두 Adobe Advertising 광고를 클릭하여 사이트에 액세스합니다. 사용자 1은 4개의 페이지를 본 다음 하루 동안 이동하므로 처음 클릭할 때 방문이 한 번 발생합니다. 사용자 2는 2페이지를 보고, 45분 점심을 먹고, 돌아가기, 2페이지를 더 보고 나가기, 이 경우 처음 클릭하면 2번의 방문이 발생합니다.

클릭스루와 클릭스루의 차이점

클릭과 클릭스루는 두 가지 다른 지표입니다.

우발적 광고 클릭으로 인해 클릭과 클릭스루가 크게 다를 수 있습니다. 디스플레이 광고에서 클릭하는 대부분의 경우 우발적인 클릭이며, 이 우발적인 방문자는 랜딩 페이지가 로드되기 전에 [뒤로] 단추를 누르므로 Analytics이(가) 클릭스루를 기록할 수 없습니다. 이는 모바일 광고, 비디오 광고 및 화면을 채우고 사용자가 페이지를 보기 전에 닫아야 하는 광고와 같이 실수로 클릭할 가능성이 높은 광고에 특히 해당됩니다.

또한 모바일 디바이스에 로드된 사이트는 낮은 대역폭이나 사용 가능한 처리 능력 때문에 클릭스루가 발생할 가능성이 낮으므로 랜딩 페이지를 로드하는 데 더 오래 걸립니다. 클릭 수의 50~70%가 클릭스루로 이어지지 않는 일은 드물지 않습니다. 모바일 환경에서는 브라우저가 느리고 사용자가 페이지를 스크롤하거나 광고를 닫으려고 하는 동안 실수로 광고를 클릭할 가능성이 높기 때문에 차이가 90%까지 클 수 있습니다.

클릭 데이터는 현재 추적 메커니즘(예: 모바일 앱으로 들어가는 클릭 수 또는 모바일 앱으로부터의 클릭 수)으로 클릭스루를 기록할 수 없거나 광고주가 하나의 추적 접근 방식만 배포한 환경에 기록될 수 있습니다(예: 뷰스루 JavaScript 접근 방식을 사용하는 경우 서드파티 쿠키를 차단하는 브라우저는 클릭스루를 추적하지만 추적하지 않음). Adobe에서 클릭 URL 추적 및 뷰스루 JavaScript 추적 접근 방식을 모두 배포하도록 권장하는 주요 이유는 추적 가능한 클릭스루의 범위를 극대화하기 위해서입니다.

비 Adobe Advertising Dimension에 대한 Adobe Advertising 트래픽 지표 사용

Adobe Advertising은 Analytics에 광고 관련 트래픽 지표 및 DSP 및 Search, Social, & Commerce의 관련 차원을 제공합니다. Adobe Advertising이 제공한 지표는 지정된 Adobe Advertising 차원에만 적용할 수 있으며 Analytics의 다른 차원에는 데이터를 사용할 수 없습니다.

예를 들어 Adobe Advertising 차원인 계정별로 Adobe Advertising Clicks 및 Adobe Advertising Cost 지표를 보면 계정별로 총 Adobe Advertising Clicks 및 Adobe Advertising Cost이(가) 표시됩니다.

그러나 Adobe Advertising에서 데이터를 제공하지 않는 페이지 내 차원(예: 페이지)으로 Adobe Advertising Clicks 및 Adobe Advertising Cost 지표를 보는 경우 각 페이지의 Adobe Advertising Clicks 및 Adobe Advertising Cost은(는) 0입니다.

Adobe Advertising이 아닌 Dimension을 사용하여 클릭 대용으로 AMO ID Instances 사용

사이트 내 차원과 함께 AMO Clicks을(를) 사용할 수 없으므로 클릭에 해당하는 값을 찾을 수 있습니다. 방문 횟수를 대체품으로 사용하고 싶을 수 있지만 각 방문자에게 여러 번의 방문이 있을 수 있으므로 방문 횟수는 최선의 옵션이 아닙니다. ("클릭과 방문 간의 차이점"을(를) 참조하십시오. 대신 AMO ID가 캡처된 횟수인 AMO ID Instances을(를) 사용하는 것이 좋습니다. AMO ID Instances이(가) AMO Clicks과(와) 정확히 일치하지 않지만 사이트의 클릭 트래픽을 측정하는 데 가장 적합한 옵션입니다. 자세한 내용은 " Analytics for Advertising🔗에 대한 클릭스루 데이터 유효성 검사"를 참조하십시오.

지원되지 않는 차원에 대한 Adobe Advertising Clicks 대신 AMO ID Instances의