📖 개념 정의 및 실무 적용

퍼포먼스 마케팅에서 허위 설치 기여(Attribution Fraud)는 마케팅 예산을 갉아먹는 가장 큰 주범 중 하나입니다. 특히 안드로이드 환경에서는 브로드캐스트 리시버(Broadcast Receiver) 권한을 악용한 클릭 주입이 빈번하게 발생하여, 자연 유입(Organic)이나 타 매체의 성과를 악성 매체가 가로채는 상황이 발생합니다. 이를 방지하기 위해 실무자는 CTIT(Click-to-Install Time) 분포를 모니터링해야 합니다.

CTIT 분석을 통해 1초 미만의 비정상적인 설치 간격을 보이는 매체나 캠페인을 식별하고 차단하면, 광고비 효율(ROAS)을 극적으로 개선할 수 있습니다. MMP(Mobile Measurement Partner) 대시보드나 원본 로그 데이터를 SQL로 직접 집계하여 사기 트래픽을 적발하는 것은 그로스 PM과 데이터 분석가에게 필수적인 역량입니다.

💻 실무 활용 코드 스니펫 (SQL)

SELECT media_source, campaign_name, COUNT(DISTINCT click_id) AS total_clicks, COUNT(DISTINCT CASE WHEN click_to_install_time_seconds < 2 THEN app_install_id END) AS suspicious_installs, ROUND(SAFE_DIVIDE(COUNT(DISTINCT CASE WHEN click_to_install_time_seconds < 2 THEN app_install_id END), COUNT(DISTINCT app_install_id)) * 100, 2) AS suspicious_install_ratio_pct FROM mmp_attribution_logs WHERE event_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 7 DAYS) GROUP BY media_source, campaign_name HAVING total_clicks > 1000 ORDER BY suspicious_install_ratio_pct DESC;

⚡ 5분 만에 적용하는 실행 스텝

1. MMP(AppsFlyer, Adjust 등)의 원본 로그 데이터(Raw Data)를 BigQuery나 데이터 웨어하우스에 적재합니다.
2. 클릭 시점부터 설치 완료 시점까지의 시간 간격(CTIT)을 초(second) 단위로 계산하는 파생 변수를 생성합니다.
3. CTIT가 2초 미만인 설치 건의 비율을 매체(Media Source) 및 캠페인별로 그룹화하여 집계합니다.
4. 의심 비율이 임계치(예: 15% 이상)를 초과하는 매체에 대해 즉시 예산을 삭감하거나 포스트백 검증을 요청합니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)