한 줄로
한 유저가 광고를 세 번 봤다면 그 전환은 누구 공일까요. 이걸 정하는 규칙이 어트리뷰션(Attribution)이에요. 이미 일어난 전환을 어느 접점의 성과로 적을지 배분하는 약속이죠.
규칙이지 사실이 아닙니다
이게 가장 중요한 지점이에요. 한 사람이 인스타 광고를 보고, 며칠 뒤 검색 광고를 누르고, 앱을 설치했다고 해봅시다. 이 설치는 누구 공인가요?
정답이 없습니다. 그래서 규칙을 정합니다. 마지막 클릭에 전부 주거나(라스트클릭), 접점들에 나눠 주거나(멀티터치), 특정 기간 안의 접점만 인정하거나(윈도우).
어트리뷰션 숫자는 이 규칙의 출력이지 자연 법칙이 아닙니다. 규칙을 바꾸면 숫자가 바뀝니다.
증분과 헷갈리면 안 됩니다
어트리뷰션은 "이 전환을 누구 몫으로 적을까"를 묻습니다. 증분(인크리멘탈리티)은 "이 전환이 광고 없이도 일어났을까"를 묻습니다.
완전히 다른 질문이에요. 어트리뷰션은 항상 100%를 어딘가에 배분하지만, 실제 증분은 그 합보다 훨씬 작을 수 있습니다. 브랜드 검색 광고가 대표적입니다 — 어트리뷰션상으로는 전환이 잔뜩 잡히지만, 그 사람들 상당수는 광고가 없어도 왔을 가능성이 큽니다.
숫자가 시스템마다 다른 이유
매체 리포트, GA4, MMP의 전환 수가 안 맞는 건 이상한 일이 아니에요. 셋의 귀속 창·집계 시점·전환 정의가 다르기 때문입니다.
어느 쪽이 맞다고 고르기 전에, 각 시스템이 무슨 기준을 쓰는지 표로 맞춰 보세요. 대부분의 "데이터 오류"가 여기서 설명됩니다.
더 깊게 보려면
시스템 간 숫자가 어긋날 때 좁혀 가는 순서는 어트리뷰션 데이터 불일치 글에서, 어트리뷰션으로 인과를 단정하면 안 되는 이유는 상관과 인과 글에서 다룹니다.