MCP란 무엇일까요?

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI 도구가 실시간으로 필요한 데이터를 가져와 활용할 수 있게 만드는 기술입니다.

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앱스플라이어는 이 기술을 활용해 자연어만으로 마케팅 데이터에 바로 접근 가능한 MCP를 선보였습니다. Claude, ChatGPT 같은 AI 도구와 앱스플라이어를 연결하면, 캠페인 성과 분석부터 오디언스 관리, 딥링크 문제 해결까지 질문만으로 처리할 수 있습니다.

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또한 앱스플라이어 MCP는 기술적 배경과 관계없이 누구나 필요한 데이터를 즉시 확인할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 직접 질문하든, AI 에이전트에게 작업을 맡기든, 대기 시간 없이 명확한 정보와 실행 결과를 바로 받아볼 수 있습니다.

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AppsFlyer MCP 작동 방식: 솔루션과 LLM의 연결 고리

앱스플라이어 MCP는 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 사용자가 선호하는 LLM(Large Language Model) 도구와 앱스플라이어를 연결합니다. 사용자가 질문을 입력하면 MCP가 자동으로 필요한 데이터를 찾아 이해하기 쉬운 형태로 보여줍니다. 어트리뷰션, 분석, 오디언스, OneLink(원링크) 등 앱스플라이어의 모든 기능을 자연어로 바로 활용할 수 있습니다.

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또한 앱스플라이어는 7,000개 이상의 주요 브랜드가 신뢰하는 풍부하고 정확한 데이터를 제공하기 때문에 개인정보 보호를 철저히 준수하며 마케터가 필요한 인사이트를 즉시 확인하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

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앱스플라이어 MCP는 개방형 구조로 설계되어 있어, 원하는 방식으로 커스터마이징할 수 있습니다. 미디어 믹스를 최적화하는 AI를 만들거나, 오디언스를 자동으로 관리하는 시스템을 구축하거나, 내부 도구에 MCP를 연결하는 등 복잡한 설정 없이도 필요한 기능을 유연하고 자유롭게 구현할 수 있습니다.

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MCP가 중요한 이유: AI를 마케팅에 활용하기

1. 개발 없이 즉각적인 인사이트 확인

채널별 ROAS를 확인하고 싶거나, 어떤 캠페인이 가장 높은 LTV를 만드는지 알고 싶을 때 앱스플라이어 MCP를 활용해 보세요. 질문만 입력하면 필요한 데이터를 바로 확인할 수 있습니다.

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2. 모든 팀에서 동일하게 사용

앱스플라이어 MCP는 사람이 직접 질문하거나 AI 에이전트가 자동으로 작업하는 방식 모두 지원합니다. Growth, CRM, 제품, 마케팅 팀 등 어떤 팀이든 별도의 설정이나 개발 작업 없이 필요한 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.

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3. 더 강력한 정보 보호

앱스플라이어 MCP는 앱스플라이어의 어트리뷰션 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 모든 데이터는 개인정보 보호 규정을 철저히 준수하며, 설계 단계부터 암호화와 보안을 적용했습니다.

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MCP 활용하기: 링크 관리부터 성과 분석까지

1. 마케팅 성과 분석

캠페인 성과를 실시간으로 확인하고, ROI를 비교할 수 있습니다. 채팅창에서 직접 확인하거나, AI 에이전트를 활용해 성과 모니터링부터 최적화, 작업 실행까지 자동으로 처리하세요.

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2. 잠재고객 관리

오디언스가 어떻게 나뉘고 활용되는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 질문만으로 오디언스 현황을 조회하거나 실시간 성과를 분석할 수 있으며, 중복된 오디언스를 찾아내고 개선 방안을 제안하는 AI를 직접 만들 수도 있습니다. 필요하다면 여러 채널의 오디언스 정보를 자동으로 동기화하거나 작업을 실행할 수도 있습니다.

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3. 링크 관리

대화형 인터페이스로 OneLink 템플릿과 링크 동작을 간편하게 점검하거나, 에이전트를 활용해 링크 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 문제가 있는 링크를 자동으로 찾아내고, 모든 캠페인이 올바르게 운영되도록 관리할 수 있습니다.

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4. 고객 지원 어시스턴트

앱 설정이나 구현 방법이 궁금할 때 질문만으로 바로 확인할 수 있습니다. AI 어시스턴트가 설정 오류를 찾아내 해결 방법을 알려주거나, 상황에 맞는 가이드 문서를 자동으로 보여줍니다.

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앱스플라이어 MCP와 함께 AI 기반 마케팅의 미래를 만들어 가세요

앱스플라이어 MCP는 AI 기반 마케팅을 향한 중요한 첫걸음입니다. 사람의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합되면, 마케터는 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

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MCP는 캠페인 분석, 오디언스 확인, 딥링크 관리 같은 마케터들의 핵심 업무를 지원하고 있으며, 추후 예측 분석과 에이전트 기반 자동화까지 확대 될 예정입니다. 데이터 기반으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리고 싶다면, 지금 바로 앱스플라이어 MCP를 경험해 보세요.

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앱 마케팅의 성과 측정을 위한 방식과 데이터의 해석은 쉽지 않습니다.아마 경험이 있으시다면 내가 성과를 제대로 측정하고 있는지 다른 데서도 이렇게 하는지 앱 성과 측정을 잘하는 곳은 어떻게 하는지 많이 궁금해하실 겁니다.

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특히 개인정보보호 이슈로인해 앱 마케터들이 필요한 성과 측정 지표에 구멍이 뚫리기 시작했었죠.

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이를 위해 MMP들은 이를 보정하기 위해 굉장히 많은 기술로 앱 성과를 측정할 수 있도록 보완해주고 있습니다.하지만 이를 제대로 사용해야만 데이터 사각지대를 피할 수 있습니다.

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데이터 사각지대란?

데이터 사각지대는 마치 안개가 짙은 도로에서 운전하는 것에 비유할 수 있을 것 같습니다.안개가 짙으면 운전자는 도로의 일부만 볼 수 있으며, 나머지는 안개에 가려져 보이지 않습니다.

마찬가지로, AppsFlyer의 로우데이터 리포트에서는 일부 데이터가 제한되거나 가려져 있어 전체적인 상황을 완전히 파악하기 어려운데 이를 데이터 사각지대라고 표현합니다.

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어떤 현상이 발생하는가

모바일 앱 성과를 측정할 때는 플랫폼 및 매체사의 개인 정보 보호 및 그에 따른 데이터 공유 정책에 기반한 로데이터 리포트 제한으로 인해 데이터를 제공받지 못하는 현상이 발생합니다.

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로데이터 리포트 제한이란?

전환(설치 및 재참여) 및 제한 광고 네트워크가 기여한 관련 인앱 이벤트가 제한되어 앱스플라이어에서 데이터를 내려받으면Media Source 필드는 restricted 로 채워지고 어트리뷰션 필드는 비어 있거나 null로 채워집니다.

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또한 데이터 보존 및 삭제 정책에 따라 유저 레벨의 데이터는 AppsFlyer에 의해 제한된 기간 동안 보존되고 보존 기간이 끝나면 사용자 이벤트는 원래 미디어 소스 대신 유기적(organic) 소스로 변경됩니다.

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이외에도 여러 제약 조건이 있어서 공식문서를 살펴보시길 권장드립니다.

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리타겟팅 어트리뷰션과 UA 어트리뷰션 데이터를 통합할 때인앱 이벤트 성과 중복이 생길 수 있는 점

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• 캠페인의 re-engagement window 동안 퍼포먼스를 평가하기 위해서 인앱이벤트와 세션은 UA(user acquisition) 과 retargeting의 media source에 중복 집계됩니다.

• 이를 고려해서 리포트를 csv로 내려받은 후 마케터는 데이터를 가공해줘야합니다.
  (데이터를 내려받는데 시간이 약간 소요됩니다.. 리포트를 가공하는데 앱 마케터들은 매일 반복된 작업으로 오전시간을 소비합니다. 이를 자동화하고 마케터가 분석에 좀 더 몰입할 수 있게 마티니는 마케팅 데이터 파이프라인 구축에 도움을 드리고 있습니다)

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인앱 이벤트 성과 중복이 된다는 개념을 살펴보자면

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아래 이미지 처럼 리타겟팅 캠페인으로 유입된 유저의 데이터는 UA, RT(retargeting) 리포트에 중복으로 기록됩니다.

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데이터를 다운 받으시면 아래 이미지와 같은 컬럼을 확인할 수 있습니다.

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위와 같은 현상을 보완할 수 있는 앱스플라이어의 기능으로는 무료로 사용 가능한 데이터 락커의 코호트 애널리틱스 입니다.

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• 데이터 락커 구독(유료) 없이도 제공되는 리포트 항목 중 하나(추가 비용 없이 리포트 사용 가능)

• 이 데이터를 활용하려면 약간의 개발 지식이 필요합니다.

• UA, 인스톨, 리타게팅, 리어트리뷰션, 리인게이지먼트와 관련 인앱이벤트 데이터가 포함됩니다.

• 앱스플라이어 어드민에서 데이터락커 기능을 활성화하여 Cloud Stroage(Google Cloud Storage or AWS S3)에 데이터 보내는 설정을 하고 이를 DW(Data Warehouse)에 저장을 하여 분석에 사용하셔야 합니다.

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• 이 데이터는 최근 1년 동안 기여된 사용자 데이터를 담고 있고 위에서 설명드린 로데이터 리포트 제한이슈로 발생하는 데이터 사각지대를 보완하여 로데이터의 대안으로 사용할 수 있습니다.

• 저장을 한 뒤에 성과를 올바르게 집계하기 위해 전처리를 하여 BI 툴을 활용하여 자동화된 대시보드를 구축할 수 있습니다.
  • Unify 의 경우 is_primary_attribution 필드를 TRUE 혹은 NULL 로 사용
  • UA 의 경우 conversion_type = install 로 사용
  • RT(retargeting)의 경우 conversion_type = re-engagement 또는 re-attribution으로 사용

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하지만 단점도 물론 존재합니다.

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• iOS의 경우(마케터를 힘들게 하는 주범), 앱스플라이어 어트리뷰션과 SKAN 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복이 생길 수 있는 점

• SSOT가 적용이 안되는 점
  • SSOT는 앱스플라이어 Overview 대시보드에서만 확인 가능합니다..ㅜㅜ
  • 하지만 앱스플라이어가 유저의 니즈를 모를리 없죠. 앱스플라이어에서 이 기능을 고려한 리포트를 준비중이라고 들었네요.

👉 Single Source of Truth

앱스플라이어가 측정한 어트리뷰션 데이터와 SKAN을 통해 측정한 어트리뷰션 데이터를 통합할 때 중복을 제거할 수 있는 솔루션이 SSOT 입니다.

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이번 글은 앱스플라이어를 사용하면서 데이터 사각지대에 빠지지 않기 위한 방법으로 데이터 락커 코호트 분석 기능을 소개해드렸습니다.

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다음번에도 앱스플라이어를 제대로 사용할 수 있게 도움을 드릴 수 있는 글을 작성해보려 합니다.

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원본 포스팅 링크

앱스플라이어(AppsFlyer) MMP 제대로 사용하고 있는걸까? 데이터 사각지대 대응 솔루션 ft. 데이터 락커

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풀스택 마케팅 컨설팅펌 마티니아이오

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마티니 링크드인

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