Galaxy X tech korean

리마케팅 사전

A

광고주는 광고를 통해 적시에 올바른 정보를 올바른 대상에게 전달하여 판매 업무를 수행하고 판매 기회를 발굴하는 개인 또는 법인을 의미합니다. 모바일 광고에서는 광고주가 클라이언트 측에 있으며, 앱을 홍보하는 데 전념하는 사람입니다.

AAID는 Android가 각 기기에 대해 생성하고 할당하는 고유한 기기 식별자입니다. 광고주는 이를 활용하여 사용자가 다양한 애플리케이션에서 수행하는 활동을 추적하고, 개인 맞춤형 광고를 제공하며 광고 상호작용을 속성화할 수 있습니다.

퍼블리셔가 애플리케이션에서 수익을 창출하는 전략입니다. 이는 앱 내 광고, 유료 멤버십, 프리미엄 기능 요금 또는 광고 없는 경험 등으로 구현할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 게임 애플리케이션은 무료로 다운로드하고 플레이할 수 있지만, 사용자가 다음 레벨로 빨리 진행하기 위해 비용을 지불해야 할 수도 있습니다.

애플이 도입한 개인정보 보호 프레임워크로, 이 프레임워크는 사용자의 광고 식별자 (IDFA)에 접근하기 전에 사용자 동의를 얻는 과정을 관리합니다.

이전의 클릭 또는 노출에서 발생한 전환을 확인하기 위한 방법입니다.

이전의 클릭이나 노출이 어느 전환에 속하는지를 식별하는 과정입니다.

MMP가 수행하는 역할은 사용자의 앱 내 활동을 올바른 매체 소스에 귀속시키는 것입니다.

사용자 행동의 출처를 판단할 때 고려하는 특정 시간 범위입니다.

C

캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)은 미국 캘리포니아 주민의 개인정보 보호와 소비자 권리를 강화하기 위한 법안입니다. 이 법안은 2020년 1월 1일부터 시행되었습니다.
CCPA는 소비자에게 다음과 같은 권리를 제공합니다.

자신에 대해 수집된 개인 데이터가 무엇인지 알 수 있는 권리.
자신의 개인 데이터가 판매되거나 공개된 대상이 누구인지 알 수 있는 권리.
개인 데이터 판매를 거부할 권리.
자신의 개인 데이터에 접근할 권리.
기업이 해당 소비자로부터 수집한 모든 개인 정보를 삭제하도록 요구할 권리.
개인정보 보호 권리를 행사하더라도 동등한 서비스와 가격을 누릴 권리.

Google이 개발한 측정 프레임워크로, 기기 ID 없이도 작동합니다. 이는 하나 이상의 전환 이벤트의 증가 효과를 측정하며, 다른 마케팅 활동과 유기적 전환의 영향을 제거합니다. 주로 ID가 없는 마케팅 활동의 효과를 평가하는 데 사용됩니다. 이 프레임워크의 원리는 TV 광고 효과를 측정하는 방식과 유사합니다. 식별 가능한 하위 시장(테스트 그룹)에서 마케팅 활동을 진행하며, 다른 하위 시장(통제 그룹)은 영향을 받지 않습니다.

위치 데이터(국가, 도시, 우편번호), 언어 설정, 모바일 운영 체제, 기기 모델 및 퍼블리셔 정보와 같은 맥락 신호만을 사용하는 타겟팅 유형입니다.

대조그룹은 유지그룹이라고도 하며, 프로모션 활동에서 광고가 전혀 표시되지 않는 사용자 그룹입니다. 대조그룹은 광고의 영향을 받지 않기 때문에 자연적으로 발생하는 전환 횟수를 평가할 수 있습니다. 대조그룹의 규모는 일반적으로 실험그룹보다 작습니다.

D

딥링크는 사용자를 웹사이트나 스토어가 아닌 앱 내로 직접 안내하는 링크입니다. 모바일 광고에서 딥링크는 사용자를 특정 앱 내 위치로 안내하여, 사용자가 찾고자 하는 특정 페이지에 더 쉽게, 더 빠르게 도달할 수 있도록 돕습니다.

광고주가 여러 프로그래매틱 애드 네트워크에 걸쳐 광고 인벤토리를 구매할 수 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 광고주 대신 입찰을 하여 원하는 광고 인벤토리를 파악하고, 낙찰받고, RTB 지출을 최적화하도록 구축되었습니다.

동적 콘텐츠 광고는 사용자 행동을 기반으로 실시간으로 생성되며, 각 사용자의 행동, 선호도 및 의도에 따라 맞춤형 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 동적 콘텐츠 광고는 여러 가지 다른 소재 형식으로 나뉘며, 다양한 맞춤형 광고 소재를 포함합니다. 동적 콘텐츠 광고는 사용자의 이전 행동과 정기적으로 업데이트되는 제품 정보 피드를 기반으로 몇 밀리초 내에 동적으로 합성될 수 있습니다.

E

광고를 본 사용자 수를 의미합니다. 노출률에는 실험그룹에서 최소한 한 번 이상 광고를 본 모든 고유 사용자(UU)가 포함됩니다. 이상적인 목표는 노출률을 높이는 것입니다.

G

유럽연합(European Union)은 유럽연합(EU) 및 유럽경제지역(EEA) 내의 데이터 보호 및 프라이버시와 관련된 법률을 규정하고 있습니다. 이 규정은 사용자에게 조직이 그들의 데이터를 어떻게 저장하고 사용하는지에 대한 통제권을 부여합니다. GDPR을 준수하기 위해, 프로그래매틱 광고 판매자는 사용자가 그들의 데이터를 어떻게 저장하고 사용하는지 명확하게 알려야 합니다. 사용자가 특정 조직이 그들의 데이터를 처리하는 것에 동의할 때, 타겟 광고를 게재할 수 있습니다.

테스트 방법 중 하나로, 통제 그룹의 기기에서 플랫폼에 광고를 게재하는 다른 광고주의 광고를 보여줌으로써 클릭과 노출에 대한 추가 비용을 제거할 수 있습니다. 그 후, 통제 그룹의 행동은 "고스트 노출"로 표시되며, 이는 통제 그룹 사용자가 노출될 수 있는 정보를 제공합니다.

I

Apple은 각 iOS 기기에 대해 고유한 랜덤 장치 식별자를 생성하여 할당합니다. 광고주는 이를 사용하여 사용자의 앱 내 활동을 추적하고, 개인화된 광고를 보여주며, 광고 상호작용을 귀속시킬 수 있습니다.

사용자가 표시된 광고를 한 번 시청함

사용자가 앱 내에서 수행하는 작업으로 로그인, 가입, 튜토리얼 완료 또는 구매와 같은 활동을 포함합니다. 이러한 이벤트는 모바일 데이터 추적 플랫폼에서 추적할 수 있으며, 이를 통해 광고주는 초기 단계에서 설정된 성과 지표(KPI)를 사용하여 캠페인 성과를 측정할 수 있습니다. 앱 내 이벤트를 추적하면 광고주가 사용자 행동 패턴을 더 잘 이해하고, 합리적인 사용자 그룹을 설정할 수 있습니다.

이 지표는 대조군과 비교했을 때, 이번 프로모션으로 인해 발생한 사용자 전환 중 얼마나 많은 부분이 증분인지 반영합니다. 더 쉽게 말하자면, 증분 전환은 프로모션 활동으로 인해 발생한 전환입니다. 증분이 되는 이유는 광고를 노출하지 않았다면 이러한 전환이 발생하지 않았기 때문입니다. 증분 전환 = 실험군 전환 − 대조군 전환 (실험군과 같은 규모로 확대된 값))

증분 전환 비용을 평가하기 위한 핵심 성과 지표 계산공식 광고지출÷ [테스트군 행동 - 대조군 행동] = iCPA

광고 캠페인의 비용 효율성을 계산하기 위한 핵심 성과 지표입니다. 이는 증분 수익과 광고 캠페인 지출 금액 간의 관계를 평가하는 데 사용됩니다. 이 수치는 일반적으로 백분율로 표시됩니다. 계산공식: 백분율:[IRevenue ÷ ad spend] × 100 = IROAS% 비율: IRevenue ÷ ad spend = IROAS

광고 캠페인이 직접적으로 가져온 예상 수익 계산공식 테스트군 수입-대조군 수입 = iRevenue

특정 활동이 유기적 활동 및 다른 활동에 미치는 영향을 측정하는 방법 중 하나

증분 테스트 방법 중 하나로, 대조군 내 장치에 활동 광고를 노출하지 않는 방식입니다. "보류 테스트"라고도 합니다. 비용이 들지 않으며, 구현이 용이하지만 노이즈가 상대적으로 높습니다. 이 방법은 두 그룹의 모든 사용자의 행동을 비교합니다. 테스트 그룹에서는 노출된 사용자와 노출되지 않은 사용자를 모두 포함합니다.

K

광고주가 프로모션 성과를 추적하기 위해 설정한 핵심 지표나 데이터 포인트입니다. 성과 지표 설정은 디지털 광고 캠페인에서 목표를 설정하고, 측정해야 할 성공 지표를 결정하는 첫 번째 단계입니다. 성과 지표의 유형은 각 프로모션의 목표와 성격에 따라 다릅니다. 일반적으로 사용되는 KPI로는 iROAS, iCPA, iRev 등이 있습니다.

L

Refer to: 모바일 데이터 추적 플랫폼에서 사용하는 일반적인 방법으로, 사용자의 마지막 작업과 해당 광고 클릭을 매칭하는 방식입니다. 모바일 광고 환경에서는 이 모델에 따라 최종 클릭을 얻은 구매 플랫폼이 어트리뷰션을 받습니다. 사용자가 광고를 클릭한 후 구매를 진행하면, 사용자의 마지막 클릭을 유도한 구매 플랫폼이 해당 전환 이벤트의 어트리뷰션을 받게 됩니다. 사용자가 동일한 광고를 여러 번 클릭했을 때, 각 클릭이 다른 DSP에서 발생했을 경우에도 마지막 클릭만이 유효합니다. 이 최종 접점 어트리뷰션 모델은 사용자의 전체 전환 경로에서 이전의 모든 접촉을 고려하지 않습니다.

사용자 가치를 계산하기 위한 지표입니다. 생애 가치(LTV)는 사용자가 앱과 상호작용하는 동안 예상되는 수익과 이익을 의미합니다. 생애 가치 지표를 이해하면 광고주가 가장 가치 있는 사용자 세그먼트를 파악하여 광고 캠페인에 투자할 때 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

M

모바일 데이터 추적 플랫폼, 즉 어트리뷰션 파트너는 광고 노출, 클릭, 설치, 앱 열기, 가입 및 기타 전환 이벤트와 같은 앱 사용자 이벤트를 기록할 수 있는 어트리뷰션 데이터를 제공하는 플랫폼입니다. 이러한 데이터를 활용하여 광고주는 어떤 출처를 유료 프로모션으로 분류할지 결정하고, 이러한 마케팅 활동의 효과를 파악할 수 있습니다.

O

여러 퍼블리셔로부터 제공되는 광고 인벤토리가 광고주에 의해 실시간으로 입찰되는 디지털 마켓입니다.

특정 마케팅 활동과 직접적인 관련이 없는 사용자 행동.

P

디지털 플랫폼을 통해 광고 공간을 사고파는 자동화 과정.

증분 테스트 방법 중 하나로, 대조군 장치에 기부 활동이나 도로 안전 알림과 같은 공익 광고를 노출하는 방식입니다. 실제 광고를 제공함으로써 대조군에서 원래 노출되었어야 할 장치에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 노출되지 않은 장치는 측정에서 제외됩니다.

퍼블리셔는 인벤토리 소스인 만큼 광고 에코 시스템의 중요한 일부분입니다. 퍼블리셔는 앱을 개발하여 앱스토어에 게시합니다. 퍼블리셔의 주요 목표는 앱 수익화이며, 앱을 통한 수익은 대부분의 경우 광고 인벤토리를 통해 창출됩니다. 예컨대 무료 플레이 게임이나 미디어 기업처럼 전통적인 퍼블리셔는 프로그래매틱 광고에서 거의 모든 수익을 창출합니다. 퍼블리셔는 소유형 퍼블리셔, 운영형 퍼블리셔와 관리형 퍼블리셔로 분류됩니다. 소유형 퍼블리셔와 운영형 퍼블리셔는 인벤토리를 직접 소유하며 판매된 광고 노출의 수익 전액을 수령합니다. 관리형 퍼블리셔는 인벤토리를 소유하지 않으며, 인벤토리 소유자와 비즈니스 계약을 체결하여 광고를 진행합니다.

Q

유저에게 도달하기 위해 광고 노출 위치에 대한 입찰을 하고자 DSP가 호출되는 빈도를 측정하는 성과 지표입니다. 실시간 입찰에서는 QPS 수용량이 클수록 이러한 입찰가를 분석 및 실행하는 요청/쿼리의 볼륨도 큽니다.

R

유저를 테스트 그룹과 통제 그룹으로 무작위 분류하여 일체의 편향을 방지하고 광고의 실질적인 영향을 평가할 수 있는 성과 향상 실험을 랜덤 제어 실험(RCT)이라고 합니다. 보통 테스트 그룹과 통제 그룹의 분배 비율은 80 대 20입니다.

프로그래매틱 경매를 통해 개별 광고 위치를 즉시 사고파는 과정입니다. 실시간 입찰을 통해 광고 구매자가 광고 위치에 대해 입찰하고, 입찰에서 승리하면 광고 위치에 즉시 구매자의 광고가 표시됩니다. 이렇게 하면 광고주나 DSP와 같은 수요 측 참여자가 여러 출처에서 구매한 광고 위치를 최적화할 수 있습니다.

리셋 그룹화는 사용자가 테스트 그룹 또는 대조 그룹의 일부였을 때의 무작위성과 표시를 나타냅니다. 증분 측정에서 특정 앱에 대해 리셋 그룹화를 수행하는 것은 시간에 따라 축적된 편향(예: 일부 사용자는 우리의 광고를 전혀 접하지 않은 그룹에서 온 반면, 다른 그룹은 지속적으로 우리의 광고를 접하는 경우)을 방지하기 위한 것입니다. 리셋 그룹화는 테스트가 오랫동안 진행되었거나, 프로모션 설정, 사용자 그룹화, 또는 크리에이티브 전략 측면에서 큰 변화를 겪은 경우에 적용됩니다.

앱 소유자가 동일한 기기에서 다른 채널을 통해 기존 사용자와 상호작용하는 마케팅 채널입니다. 이 채널의 목적은 일반적으로 사용자가 특정 작업을 완료하도록 장려하는 데 있습니다. 예를 들어, 구매 완료, 게임 코인 구매, 첫 주문하기 등을 포함합니다. 전통적인 리타겟팅 방식은 AAID 및 IDFA와 같은 사용자 ID에 의존합니다.

사용자가 설치, 재참여 또는 기타 활동 후 일정 기간 동안 앱에서 활발히 활동하는 비율.

회사가 광고 자원에 지출한 비용이 생성한 수익을 측정하는 핵심 지표(KPI)입니다. 광고 지출 수익률(ROAS)을 계산함으로써 광고주는 광고 예산이 충분한 수익을 창출했는지 확인할 수 있습니다. 광고 지출 수익률이 1보다 크면, 프로모션 활동으로 인한 수익이 지출을 초과했음을 의미합니다. 재마케팅을 수행할 때, ROAS 증분(iROAS)은 광고 프로모션이 수익에 미친 실제 영향을 보여주며, 사용자 획득 또는 자연 전환에서 발생한 수익은 제외됩니다. ROAS 증분은 증분 수익을 프로모션 비용으로 나눈 값과 같습니다. 이 지표를 추적함으로써 광고주는 프로모션 활동의 성공 정도를 평가하고 이에 따라 최적화를 진행할 수 있습니다. 광고 지출 수익률(ROAS) = 광고 활동으로 인한 수익 / 광고 비용

S

오디언스 세분화는 활동 수준, 총 구매 금액 또는 수량, 또는 마지막으로 앱을 열었던 시간과 같은 유사한 행동 패턴을 가진 사용자들을 그룹으로 묶는 것입니다。

자체 어트리뷰션 또는 자체 보고 채널은 업계에서 잘 알려진 '폐쇄 생태계(walled gardens)' 채널을 의미합니다. 여기에는 Google, Facebook, Twitter와 같은 대형 플랫폼이 포함되며, 이들은 프로모션 활동을 자체적으로 어트리뷰션하고, 제3자 어트리뷰션 플랫폼의 추적 링크를 지원하지 않습니다. 제3자 측정 도구(모바일 데이터 추적 플랫폼)를 통해 프로모션을 실행하고 어트리뷰션 결과를 얻는 독립적인 참여자와 달리, 자체 어트립뷰션 채널은 광고 네트워크 자체가 모든 작업을 결정하고 통제하는 폐쇄된 생태계입니다.

Store Kit Advertising Network를 나타내며, Apple이 모바일 어트리뷰션을 추적하기 위해 사용하는 측정 프레임워크입니다. 2018년에 출시되었으며, 2020년에 iOS 14.5 업데이트와 함께 널리 도입되었습니다.

광고 네트워크에서 광고 인벤토리를 판매하기 위해 퍼블리셔와 협력하는 회사.

T

증분 측정에서 실험군은 최소 한 번 광고를 접한 사용자 그룹입니다. 광고가 전체 전환율에 미치는 영향을 계산할 때, 이들의 행동이 고려되며 동일한 광고를 접하지 않은 그룹(대조군)과 비교하여 통찰을 도출합니다.

U

GALAXY X에서 생성된 보고서는 GALAXY X 고객이 자연 전환 및 다른 모든 마케팅 채널 전환을 제외하고 생성된 증분 수익(Incremental Revenue)을 이해할 수 있도록 하여, 증분 수익성(Incrementality)에 기반한 프로모션의 상승 효과를 평가할 수 있게 합니다. Uplift 보고서는 일반적으로 측정 결과와 계산된 KPI 값을 제공합니다. 측정된 값에는 광고 지출, 다양한 오디언스 그룹의 규모, 전환량, 전환된 사용자 그룹 및 각 그룹의 수익이 포함됩니다. 모든 다른 KPI는 위의 값을 사용하여 계산됩니다.

GALAXY X가 하나 이상의 활동에 대한 증분 영향을 측정하기 위해 수행한 무작위 대조 실험입니다.

새로운 사용자를 유도하여 앱을 다운로드하고/또는 구매하게 하는 과정입니다. 사용자 획득은 모바일 마케팅 전략의 중요한 부분으로, 두 가지 주요 활동 유형으로 나눌 수 있습니다: 유료(모바일 광고 네트워크 또는 소셜 미디어 채널에서의 광고를 통한)와 비유료(앱 스토어 최적화와 자사 채널에서의 홍보를 통해 자연스러운 다운로드를 유도하는 것). 모바일 사용자 획득의 목표가 사용자가 앱을 설치하도록 유도하는 것이므로, 광고주는 초기 운영 단계부터 계획을 세워야 하며, 앱의 전체 생애 주기 동안 사용자 획득 활동을 실행하여 가치 있는 사용자를 지속적으로 유치해야 합니다.

채용

직위 1: 해외 글로벌 비즈니스 개발(BD) - 원격 파트타임 가능

업무 내용:

해외 게임 고객과의 관계를 개발 및 유지하며, 그들의 마케팅 프로모션 요구 사항을 파악합니다.
판매 전략을 수립하고 실행하며, 판매 진행 상황을 추적하고 판매 데이터를 보고하여 판매 목표를 달성합니다.
고고객 결제 관련 사항을 질서 있게 진행하고, 관련 대금의 신속한 회수를 보장하며, 전체적인 대금 위험을 관리합니다.
인터넷 광고 마케팅 모델에 익숙하며, 시장 및 고객의 요구를 발굴하고, 우수한 고객 개발 및 서비스 능력을 갖추고 있습니다.
시장 조사 및 경쟁 분석에 참여하며, 시장 피드백과 제안을 제공합니다.

자격 요건:

해외 게임 광고 판매 경험이 있으며, 게임 시장에 대한 이해가 있습니다.
Facebook, Google, TikTok, DSP 등 주요 미디어에 대한 경험이 있습니다.
뛰어난 의사소통, 조정 및 협상 능력을 갖추고 있습니다.
영어 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기 능력이 뛰어납니다.
팀워크 정신과 높은 직업 책임감을 갖추고 있습니다.

직위 2: 알고리즘 엔지니어

업무 내용:

광고 추천 시스템의 DMP, DSP, ADX 등 비즈니스에 대한 데이터 분석 및 전략 최적화에 참여합니다.
광고 전체 프로세스의 데이터 마이닝 및 분석을 통해 전략 최적화를 추진합니다.

자격 요건:

SQL/Python/Java 언어 중 하나 이상을 능숙하게 다루며, 탄탄한 코딩 능력을 갖추고 있습니다.
일반적인 데이터 분석 및 데이터 마이닝 방법에 익숙하며, 뛰어난 논리적 사고 능력을 갖추고 있습니다.
수학, 컴퓨터 또는 비즈니스 분석 관련 전공 배경이 필요하며, 계산 광고/검색 순위/추천 시스템 관련 학습 경험이 있는 자를 우대합니다.
뛰어난 데이터 분석 능력과 통찰력을 갖추고 있으며, 새로운 것에 대한 호기심과 열정을 가지고 있습니다.

직위 3: 시니어 연구개발 엔지니어

업무 내용:

DSP, ADX 등 광고 시스템의 요구 사항 반복 작업을 지원하며, 신규 비즈니스 접속, 다양한 타겟팅 및 필터링 기능 업그레이드를 포함합니다.
시스템 안정성과 성능을 최적화하여 서비스의 안정성을 보장합니다.
시스템의 사용성을 최적화하고, 전략 반복 효율성을 향상시킵니다.
일부 오프라인 기능 개발을 지원합니다.

자격 요건:

Linux 개발 환경에 익숙하며, C/C++/Go/Python/Java 언어 중 하나 이상을 능숙하게 다루며, 탄탄한 코딩 능력을 갖추고 있습니다.
계산 광고/검색 순위/추천 시스템 관련 업무 경험이 있는 자를 우대하며, 온라인 검색 엔진 개발 경험이 있는 자를 우대합니다.
Hive/Kafka/Flink 등 일반적인 오프라인 기술 스택에 익숙합니다.
뛰어난 문제 해결 능력을 갖추고 있으며, 새로운 것에 대한 호기심과 열정을 가지고 있습니다.

직위 4: 시니어 연구개발 엔지니어

업무 내용:

광고 시스템 내 DSP, ADX 등 하위 시스템의 알고리즘 최적화 및 전략 메커니즘 수립에 참여합니다.
DSP: 인구 타겟팅 최적화, 예측 모델 등을 통해 DSP 광고의 CTR, CVR, eCPM, 이익 등 비즈니스 지표를 최적화합니다.
ADX: 개인화된 입찰, 가격 문의 최적화 등을 통해 비즈니스 성과를 향상시킵니다.
광고 전체 프로세스의 데이터 마이닝 및 분석을 통해 전략 최적화를 추진합니다.

자격 요건:

Linux 개발 환경에 익숙하며, Python/SQL/Java 언어 중 하나 이상을 능숙하게 다루고, 탄탄한 알고리즘 기초와 뛰어난 코딩 능력을 갖추고 있습니다.
일반적인 머신러닝, 데이터 마이닝 등 관련 기술에 익숙하며, 뛰어난 논리적 사고 능력을 갖추고 있습니다.
계산 광고/검색 순위/추천 시스템 관련 업무 경험이 있는 자를 우대하며, 애드 익스체인지(ADX)/DSP 관련 전략 경험이 있는 자를 우대합니다.
뛰어난 데이터 분석 능력과 통찰력을 갖추고 있으며, 우수한 의사소통 능력을 가지고 있습니다

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주요 업무 영역

데이터 관리 해결방안

프로그래매틱 구매 솔루션

크로스 플랫폼 광고 솔루션

핵심 경쟁력

전략적 협력 파트너

사례 분석

LAZADA

Shopee

Aliexpress

리마케팅 사전

A

광고주

Android 광고 식별자 (AAID)

앱 수익화

앱 추적 투명성（ATT)

어트리뷰션

어트리뷰션 방법론

어트리뷰션 제공자(AP)

어트리뷰션 웬도우

C

CCPA - 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법

인과 영향 분석

상황 타겟팅

대조 그룹

D

딥 링크

수요측 플랫폼

동적 콘텐츠 광고

E

노출률

G

일반 데이터 보호 규정(GDPR)

고스트 광고

고스트 입찰

I

광고 식별자 (광고 식별자, IDFA)

（광고)전시

앱내 이벤트

증분 전환

행동당 증분 비용 (iCPA)

광고 지출 증분 수익(iROAS)

증분 수입 （iRevenue)

증분

의도대로 치료 (ITT)

K

핵심 성과 지표

L

최종 접점 어트리뷰션

생명주기 가치

M

모바일 데이터 추적 플랫폼

O

오픈 RTB

오가닉한 행위

P

프로그래매틱 광고

PSA 광고

퍼블리셔

Q

초당 조회율

R

랜덤 제어 실험(RCT)

실시 입찰

리셋 그룹화

리타겟팅

유지율

광고 지출 수익율(ROAS)

S

오디언스 세분화

자체 어트리뷰션 채널

SK 광고 네트워크

공급측 플랫폼 (SSP)

T

실험조

U

Uplift보고

향상 테스트

사용자 획득