유니티의 성장 전략 팀을 이끄는 Elyse Krumholz는 유니티의 ‘광고 수익화 설정, 분석, 최적화’ 웨비나를 통한 수익화 전략의 분석과 최적화를 위한 방법에 대해 앞서 중요성을 시사한 바가 있었습니다. 다음은 그와 관련된 요점을 정리한 주요 내용입니다.
우선 Elyse는 광고 수익화는 크게 광고 배치 전략과 광고 네트워크 전략의 두 부류로 나눌 수 있다고 설명합니다. 광고 배치 전략은 게임에 광고를 포함시키는 방법을 결정하는 것이고, 광고 네트워크 전략은 어떤 광고 네트워크와 협업할 것이며, 광고 네트워크를 활용하는 최선의 방법이 무엇인지 결정하는 것입니다. 그렇다면 과연 전략을 최적화할 수 있는 최선의 방법은 무엇일까요? 제가 느끼고 경험한 바에 따르면 그것은 A/B테스트라고 단언할 수 있습니다.
Elyse는 웨비나를 통해 새로운 보상형 동영상 배치가 잔존율에 악영향을 미치지 않고 ARPDAU(일간 활성 유저당 평균 수익) 증가를 이끌어 내는 몇 가지 사례를 소개했습니다. 이를 위해 유저를 새로운 보상형 동영상을 보여준 그룹과 그렇지 않은 그룹, 두 집단으로 나누어 A/B 테스트를 실행했습니다.
A/B 테스트 이후 성과를 분석하고 어떤 것이 더 효과적인지 판단하기 위해서는 5가지 리포트를 들여다 볼 필요가 있습니다.
성과 리포트
우선 Elyse는 수익, eCPM, 필레이트, 임프레션 등의 KPI를 보여주는 성과 리포트에 대해 소개했습니다. 여기에서는 지표별 필터링이 가능하며, 웨비나의 사례에서는 그룹 A와 그룹 B로 나누어 A/B 테스트 결과를 살펴보았습니다.
Elyse는 보상형 동영상을 필터로 설정하고 A와 B 그룹으로 세분화했습니다. 결과는 그룹 B의 수익과 임프레션이 더 높게 나타났습니다(새로운 보상형 동영상가 배치된 테스트 그룹입니다). 좋은 결과네요. 하지만 Elyse는 그것이 다가 아니라고 설명합니다. ARPDAU의 맥락에서 이것이 의미하는 바는 무엇일까요?
유저 활동 리포트
다음은 유저 활동 리포트입니다. 이를 통해 ARPDAU, DAU, DEU, 참여율, DEU당 임프레션(이용률), DAU당 임프레션, DAU당 세션 등을 평가할 수 있습니다.
Elyse는 유저 활동 리포트를 이용해 A 그룹과 B 그룹의 ARPDAU를 비교했고, B 그룹의 ARPDAU가 25% 더 높다는 것을 확인했습니다. 이러한 결과가 나온 이유는 무엇일까요? 아마도 광고를 통해 전보다 유저의 참여가 늘어났거나, 유저가 보상형 동영상를 시청하게 되었기 때문일 것입니다. 정확한 이유를 알아내기 위해서는 A 그룹과 B 그룹 간의 참여율과 이용률(DEU당 임프레션) 차이를 살펴보아야 합니다.
검토 결과 참여율에는 변화가 없었습니다. 즉, 보상형 동영상 광고에 새로 참여하는 유저는 없었다는 의미입니다. 하지만 B 그룹의 이용률은 5인 반면, A 그룹(대조군)의 경우 4였습니다. 이러한 결과는 게임에 참여하는 유저가 하루에 시청하는 보상형 동영상의 수가 기존의 4편에서 5편으로 증가했다는 것을 의미합니다. 드디어 어떤 요인이 ARPDAU 증가를 이끌었는지 확인할 수 있게 되었습니다. 세션당 시청하는 보상형 동영상의 수가 증가한 것은 알 수 있었지만 어떤 요소로 인해 여전히 잔존율에 악영향을 미치지 않고 ARPDAU가 증가했는지에 대해서는 여전히 알 수가 없습니다. 그렇다면 과연 새로운 보상형 동영상가 잔존율과 LTV에 어떤 영향을 미치고 있는 것일까요?
코호트 리포트
잔존율과 LTV에 미치는 효과를 파악하기 위해서는 코호트 리포트를 살펴보아야 합니다. 이로써 게임을 같은 날 시작한 유저들(코호트)을 그룹으로 묶어 해당 그룹에 대한 특정 KPI를 서로 다른 구간별로 살펴볼 수 있습니다. 결과를 A 그룹과 B 그룹으로 세분함으로써 새로운 광고 배치로 인해 보상형 동영상 광고를 더 많이 시청하게 된 유저가 여전히 게임을 계속해서 플레이하고 있다는 사실을 확인할 수 있습니다.
코호트 리포트로 이동해 테스트 기간을 선택하고 A/B 그룹으로 나눈 다음 결과를 확인합니다. 레벨플레이에서만 가능한 기능입니다. 결과를 보면 테스트 그룹의 7일차 잔존율이 대조군의 잔존율에 비해 더 높은 것으로 나타났습니다. 즉, 임프레션과 이용률이 높아졌고, 유저가 게임을 더 오랫동안 플레이함에 따라 ARPDAU가 증가한 것입니다.
실시간 피벗 리포트
마지막으로 실시간 피벗 리포트를 이용하면 데이터를 보다 깊이 들여다 보는 것이 가능합니다. 이로써 지금까지 살펴본 거의 모든 KPI를 실시간으로 분석할 수 있게 되었으며, 우리가 A/B 테스트를 시작하는 순간부터 유저 행동과 광고 네트워크 성과의 변화를 검토할 수 있게 될 것입니다. 더욱이 가장 중요한 이점은 이러한 결과에 재빠르게 대응할 수 있다는 것입니다.
A/B 테스트를 넘어 실시간 데이터에 따라 게임을 최적화하고, 미디에이션 스택을 업데이트한 이후 성과를 실시간으로 추적하고, 네트워크 탈락을 즉각적으로 확인하고, 새로운 앱 버전의 안정성을 모니터링할 수 있습니다. 또한 비교 모드를 활용하면 한 화면에서 KPI를 나란히 비교하거나 모든 KPI를 한 번에 간편하게 비교할 수도 있습니다. 서로 다른 기간의 변화를 매우 쉽게 파악할 수 있는 것도 장점입니다.
궁극적으로 성과 리포트, 유저 활동 리포트, 코호트 리포트, 실시간 피벗 리포트를 결합해 수익 창출 최적화 전략을 성공으로 이끌 수 있습니다. 이러한 리포트를 다양하게 활용함으로써 데이터를 보다 심층적으로 파악할 수 있고, ‘현상'만이 아닌 ‘이유'까지 이해할 수 있게 됨으로써, 진행되는 과정에서 수익화 전략을 개선할 수 있게 됩니다. 보다 자세한 내용은 아래의 웨비나에서 확인해 주세요.
