어트리뷰션 (Attribution)

🤔 혹시 이런 생각 해본 적 없나요?

• "고객이 Meta 광고를 보고, Google 검색으로 들어와서, 네이버 쿠폰으로 구매했다면 성과는 어디 것인가?"
• "마지막에 클릭한 채널이 진짜로 가장 큰 공을 세운 걸까?"
• "상사가 '이번 매출에 대한 각 채널의 기여도를 분석해봐'라고 하는데, 어떻게 하지?"

이 질문들의 답을 찾는 과정이 바로 어트리뷰션입니다.

🔑 어트리뷰션, 한마디로 뭘까요?

어트리뷰션(Attribution)은 고객이 전환(구매·가입 등)에 이르기까지 접촉한 여러 마케팅 채널에 성과를 배분하는 방법입니다.

현대 소비자는 하나의 광고만 보고 바로 구매하지 않습니다. SNS에서 보고, 블로그에서 검색하고, 리타겟팅 광고를 본 뒤 구매합니다. 이 여정에서 어떤 접점이 전환에 기여했는지를 파악하는 것이 어트리뷰션입니다.

⚽ 축구 골 어시스트와 같습니다

축구 경기를 떠올려 보세요.

• 수비수 A: 상대 공을 빼앗아 공격을 시작
• 미드필더 B: 중앙에서 전진 패스
• 윙어 C: 드리블 돌파 후 크로스
• 스트라이커 D: 골!

골은 D가 넣었지만, A·B·C의 기여 없이는 불가능했습니다. 마지막에 골을 넣은 D에게만 공을 돌리는 것은 공정하지 않습니다. 마케팅에서도 마찬가지입니다. 마지막 클릭 채널에게만 전환 성과를 몰아주면, 실제로 중요한 역할을 한 채널을 과소평가하게 됩니다.

📊 주요 어트리뷰션 모델

1. 라스트 클릭 (Last Click)

마지막으로 클릭한 채널에 100% 성과 배분

Meta 광고 → Google 검색 → 네이버 쿠폰 → [구매]
   0%           0%          100% ✓

• 장점: 가장 단순하고 이해하기 쉬움
• 단점: 초기 인지·관심 단계의 기여를 무시
• 가장 보편적으로 쓰이지만, 한계가 명확합니다.

2. 퍼스트 클릭 (First Click)

처음 접촉한 채널에 100% 성과 배분

Meta 광고 → Google 검색 → 네이버 쿠폰 → [구매]
  100% ✓         0%           0%

• 장점: 신규 고객 유입 채널의 가치를 평가
• 단점: 전환 직전의 결정적 역할을 무시

3. 선형 (Linear)

모든 접점에 동일하게 성과 배분

Meta 광고 → Google 검색 → 네이버 쿠폰 → [구매]
  33.3%       33.3%         33.3%

• 장점: 모든 채널을 공평하게 평가
• 단점: 실제로 기여도가 다른데 동일하게 처리

4. 시간 감소 (Time Decay)

전환에 가까운 접점일수록 높은 성과 배분

Meta 광고 → Google 검색 → 네이버 쿠폰 → [구매]
   15%          30%          55%

• 장점: 전환 결정에 가까운 채널을 더 높이 평가
• 단점: 인지 단계의 기여를 과소평가할 수 있음

5. 데이터 기반 (Data-Driven)

AI/머신러닝이 실제 데이터를 분석하여 자동으로 배분

Meta 광고 → Google 검색 → 네이버 쿠폰 → [구매]
   25%          45%          30%

• 장점: 가장 정확하고 객관적
• 단점: 충분한 데이터가 필요 (GA4 기본 제공)
• GA4의 기본 어트리뷰션 모델이 데이터 기반 방식입니다.

⚖️ 직접 전환 vs 간접(기여) 전환

간접 전환을 무시하면, 인지 단계(TOFU)에서 중요한 역할을 하는 채널의 예산을 잘못 줄일 수 있습니다.

💼 실무에서 어떻게 활용할까요?

1. 채널별 예산 배분의 근거가 됩니다

• 라스트 클릭만 보면 "Meta 광고가 전환 기여가 없으니 줄이자"고 판단할 수 있습니다.
• 하지만 어트리뷰션 분석을 하면, Meta 광고가 첫 인지 단계에서 40%의 기여를 하고 있음을 발견할 수 있습니다.
• 잘못된 예산 삭감을 방지합니다.

2. GA4에서 어트리뷰션 보고서를 확인합니다

• GA4 > 광고 > 어트리뷰션 경로에서 고객의 전환 경로를 확인할 수 있습니다.
• 기본적으로 데이터 기반 어트리뷰션 모델을 사용합니다.
• 채널별 기여도를 비교하여 예산 최적화에 활용합니다.

3. 전환 윈도우(기간)를 적절히 설정합니다

• 전환 윈도우: 광고 접촉 후 몇 일까지를 전환으로 인정할 것인지
• 고가 제품(가전, 자동차): 30~90일 윈도우 (구매 결정이 오래 걸림)
• 저가 제품(일상 소비재): 7~14일 윈도우 (빠르게 결정)
• 윈도우가 너무 짧으면 기여 전환을 놓치고, 너무 길면 관련 없는 전환까지 포함됩니다.

📋 30초 요약

1. 어트리뷰션은 여러 마케팅 채널에 전환 성과를 배분하는 방법입니다. 축구 골에서 어시스트의 기여를 인정하듯, 마지막 클릭뿐 아니라 전체 여정의 기여도를 분석합니다.

2. 라스트 클릭, 퍼스트 클릭, 선형, 시간 감소, 데이터 기반 등 다양한 모델이 있으며, GA4는 데이터 기반 모델을 기본으로 사용합니다.

3. 어트리뷰션 분석 없이 채널 예산을 결정하면 위험합니다. 인지 단계에서 중요한 역할을 하는 채널을 과소평가하여 잘못된 예산 삭감을 할 수 있으므로, 반드시 전체 전환 경로를 함께 분석해야 합니다.