한눈에 보는 어트리뷰션(Attribution) 모델
광고비가 제대로 쓰이고 있는지 판단하려면, 전환 1건의 공로를 여러 광고 접점에 어떻게 나눌지 정해야 합니다. 이 배분 규칙이 어트리뷰션(Attribution) 모델입니다. 대표 6개 모델을 정리했습니다.
6대 어트리뷰션 모델 비교
| 모델 | 기여도 배분 | 적합한 상황 |
|---|---|---|
| First Click | 첫 접점에 100% | 신규 유입·인지 채널 평가 |
| Last Click | 마지막 접점에 100% | 전환 직전 채널 평가, 단순 성과 보고 |
| Linear | 전 접점 균등 배분 | 여정 전체를 고르게 보는 장기 캠페인 |
| U-Shaped | 첫·마지막 접점 가중(예: 40/20/40) | 인지와 전환을 함께 중시할 때 |
| Time Decay | 전환에 가까울수록 가중 | 짧은 구매주기, 프로모션 성수기 |
| Reverse Time Decay | 초기 접점일수록 가중 | 인지 단계 기여를 재평가할 때 |
모델별 요점
First Click은 고객 여정을 연 채널에 공로를 몰아줍니다. 브랜드를 처음 알린 매체를 찾을 때 유용하지만, 전환을 마무리한 채널이 저평가됩니다.
Last Click은 가장 널리 쓰이는 기본값입니다. 측정이 단순하지만 상위 퍼널(인지·탐색) 채널의 기여가 사라집니다.
Linear는 모든 접점을 동등하게 취급해 여정 전체를 조망하기 좋으나, 채널 간 우열을 가리기 어렵습니다.
U-Shaped는 "처음 알게 한 채널"과 "결정을 만든 채널"에 무게를 싣는 절충안입니다.
Time Decay는 전환 시점에 가까운 접점에 가중치를 둡니다. 구매주기가 짧은 커머스·프로모션 분석에 적합합니다.
Reverse Time Decay는 반대로 초기 접점을 높게 칩니다. 인지 캠페인의 실제 기여를 복원해 보고 싶을 때 씁니다.
어떻게 골라야 하나
정답 모델은 없습니다. 캠페인 목적(인지 vs 전환), 구매주기 길이, 채널 믹스에 따라 모델을 골라 같은 데이터를 여러 모델로 교차 확인하는 것이 실무 권장안입니다. 모델 간 기여도 차이가 큰 채널이 곧 "측정 방식에 민감한 채널"이며, 예산 재배분 논의의 출발점이 됩니다.
본 문서는 비즈스프링 블로그 원문(2016)을 위키 인용자산 형식으로 재구성한 것입니다. 원문: https://oldblog.bizspring.co.kr/26396