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https://asoworld.com/kr/blog/apple-wwdc-2022-spotlight-what-s-new-about-ios16-what-it-means-for-app-marketers

Apple WWDC 2022 Spotlight: iOS16의 새로운 기능 및 앱 마케터에게 의미하는 것

6월 초, Apple은 연례 개발자 컨퍼런스 WWDC 2022 를 개최하여 Apple의 iOS 16, iPadOS 16, macOS 13 및 기타 시스템이 중요한 업데이트를 안내할 것이라고 밝혔습니다. 앱 개발자의 경우 iOS 16에 많은 관심이 집중됩니다.

공개 날짜: Jun 15 2022
업데이트 날짜: Nov 20 2023

홈페이지 블로그 iOS 17 ASO 허브 Apple WWDC 2022 Spotlight: iOS16의 새로운 기능 및 앱 마케터에게 의미하는 것

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Apple WWDC 2022 스포트라이트

6월 초, Apple은 연례 개발자 컨퍼런스 WWDC 2022 를 개최하여 Apple의 iOS 16, iPadOS 16, macOS 13 및 기타 시스템이 중요한 업데이트를 안내할 것이라고 밝혔습니다. 앱 개발자의 경우 iOS 16에 많은 관심이 집중됩니다.


이전 개발자 컨퍼런스와 달리 이번 WWDC 2022에서는 제품 페이지 최적화(PPO) , 맞춤형 제품 페이지(CPP) , 인앱 이벤트 등 다양한 앱 스토어 발표로 모바일 마케팅 업계를 뒤흔들었습니다 .

여기에서는 모바일 마케터의 주요 관심사를 분석합니다.

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iOS 앱 시장에서 앱 프로모션에 영향을 미칠 중요한 업데이트는 무엇입니까?

  • 게임 앱은 App Store에서 상위에 오르는 것이 더 쉬울 것입니다.
  • SKAdNetwork는 프레임워크를 업데이트합니다.
  • App Store Connect의 성능 벤치마크


앱 성장을 위해 무엇을 할 수 있습니까?

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* TOP 5  앱 순위 획득  을 위한  앱  순위 보장 서비스 를 제공 하고 앱 트래픽을 극대화합니다. 또는위  의 " 지금 홍보 하기"를 클릭하세요(  앱 가시성을 위해 앱 설치 서비스를 늘리기 위해).

*  키워드 보장 랭킹 서비스란? 그것의 장점은 무엇입니까?

게임 앱은 App Store에서 상위에 오르는 것이 더 쉬울 것입니다.

최신 데이터에 따르면 경쟁이 치열해지면서 앱 스토어에서 앱을 1위에 오르는 것이 그 어느 때보다 어려워졌습니다.

게임이 아닌 앱이 앱 스토어 차트에서 1위를 차지하려면 현재 약 156,000개의 일일 앱 다운로드가 필요하며, 이는 2019년의 114,000에서 증가한 수치입니다.

모바일 게임은 상황이 조금 다릅니다. 통계에 따르면 게임 앱이 앱스토어 차트 1위에 오르는 데 필요한 앱 설치 중앙값은 9만3000건으로 2019년 17만1000건에서 46% 감소했다.

또한 App Store 순위 알고리즘 에 따르면 Apple은 단순 다운로드 외에도 순위에 대한 다른 기준이 있으며 응용 프로그램 사용, 신규 사용자 수, 속도, 제거 횟수 및 App Store 평점 등 많은 요인이 있습니다.

많은 사용자가 이 데이터를 최적화하고 앱 순위를 빠르게 높이고 앱 가시성을 개선하기 위해 플랫폼에서 앱 다운로드를 구매합니다 .

SKAdNetwork의 새로운 기능은 무엇입니까?

이것은 컨퍼런스의 가장 큰 업데이트일 것입니다. Apple은 프레임워크에 대한 몇 가지 업데이트가 포함된 어트리뷰션 솔루션인 SKAdNetwork의 다음 버전을 발표했습니다.

웹-앱 어트리뷰션

예상대로 Apple SKAdNetwork는 이제 웹-앱 어트리뷰션을 지원하므로 유료 및 유기적 사용자 획득 이 웹사이트 또는 기타 웹 소스에서 앱 다운로드에 대한 어트리뷰션 데이터를 캡처할 수 있습니다.

질문이 하나 더 있습니다. "프라이버시 임계값이 이 데이터에 어떤 영향을 미칩니까?" 즉, SKAdNetwork가 어트리뷰션 데이터를 반환하는 데 하루 웹 트래픽의 어느 정도가 필요합니까? 우리는 그것이 출시되면 그 실행 가능성과 가치에 대해 계속 보고할 것입니다.

다중 전환

SKAdNetwork의 주요 제한 사항은 유료 UA 팀이 하나의 다운스트림 이벤트(인앱 구매, 레벨 완료, 등록 등)를 나타내는 하나의 전환 가치만 얻을 수 있도록 허용하는 것입니다.

이로 인해 다운스트림 이벤트 데이터를 지속적으로 수집할 수 없으므로 활동이 생성하는 수익을 이해하는 능력이 심각하게 제한됩니다.

다중 전환을 통해 SKAdNetwork는 이제 다운로드당 최대 3개의 전환 가치를 반환할 수 있으며, 각각은 0-2일, 3-7일 및 8-35일과 같은 다른 기여 노드를 사용합니다. 이러한 각 변환 값은 여러 참여를 포함할 수 있습니다.

이는 특정 소스에 대한 개인 정보 임계값이 충족된다고 가정할 때 보다 정확한 값이 활동과 연관될 수 있음을 의미합니다. 이것은 여전히 ​​ROAS의 정확한 계산을 허용하는 다운스트림 이벤트를 완전히 추적하지 않습니다. 그러나 여러 인앱 구매를 추적할 수 있기 때문에 결정을 내리는 데 필요한 어트리뷰션 데이터의 수준을 크게 높입니다.

이것은 아마도 SKAN에 대한 가장 큰 업데이트일 것입니다.

또한 SKAN은 이제 Coarsed conversion values라는 개인 정보 임계값을 충족하지 않는 소스에 대해 제한된 데이터를 반환합니다. 따라서 이러한 캠페인의 경우 값(낮음, 중간 및 높음)의 1/3만 포함하는 제한된 전환 가치 데이터가 계속 표시됩니다. 이것은 데이터가 전혀 없는 것보다 트래픽이 적은 활동을 초기에 살펴보는 데 사용할 수 있습니다. 이것이 현재의 현실입니다.

계층화된 전환 가치/소스 ID

또 다른 중요한 업데이트는 100개의 활동 ID 값 대신에 기여 다운로드를 유도하는 활동에 대한 더 많은 데이터가 반환된다는 것입니다. SKAN은 이제 활동 ID와 관련된 4자리 숫자를 반환할 수 있습니다. 이는 게재위치 유형, 광고 소재 유형, 캠페인 값 등과 같은 정보를 캠페인에 추가하는 데 사용할 수 있습니다.

실제로 100개의 캠페인 ID 대신 10,000개의 가능한 값이 있습니다. 즉, 광고 크리에이티브 수준에서 세분화된 데이터를 사용할 수 있는 기존 어트리뷰션과 더 유사한 방식으로 인사이트를 생성할 수 있습니다.

이것은 또한 특정 광고 네트워크가 다양한 광고 소재, 게재위치 및 잠재고객 타겟팅 구성이 창출할 수 있는 가치에 대한 정보를 갖게 되므로 캠페인을 더 잘 최적화할 수 있도록 합니다. 광고주의 캠페인 최적화를 위해 사용한 실시간 데이터와 큰 차이가 있습니다.

이 추가 정보는 개인 정보 임계값을 초과하는 소스 및 활동 ID에만 적용되므로 측정 관점에서 여기에서 특정 활동에 대한 지출을 확장하는 것이 좋습니다.

App Store Connect의 성능 벤치마크

또 다른 업데이트: App Store Connect는 이제 벤치마크 데이터를 제공하므로 앱 성능을 업계 벤치마크와 비교할 수 있습니다.

여기에는 사용자 획득 측면의 전환율 벤치마크, 사용자 유지 및 충돌율 벤치마크(Android용 Google Play Console에서 얻을 수 있는 Vitals 데이터와 더 유사함) 및 평균 지불 절차 사용자와 같은 수익 창출 벤치마크가 포함됩니다.

모든 벤치마크와 마찬가지로 구성을 완전히 이해할 수 없다는 점을 고려해야 하므로 측정 중인 앱과 모바일 게임이 얼마나 비슷한지 추정하기 어렵습니다.

예를 들어 유료 사용자 확보 트래픽을 주로 나타내는 권장 전환율 벤치마크를 볼 때 전환율은 사용하는 광고 네트워크와 사용 중인 광고 유형에 의해 크게 영향을 받는다는 사실을 고려해야 합니다.

앱의 전환율이 벤치마크보다 낮다고 해서 반드시 실적이 좋지 않은 것은 아닙니다. 벤치마크에 UA 채널의 조합이 크게 다른 앱이나 모바일 게임이 포함된다는 의미일 수도 있습니다.

그렇긴 하지만 벤치마크 데이터를 다른 데이터 포인트로 사용하여 의존하는 유일한 데이터 포인트가 아닌 한 개선 영역을 식별할 수 있습니다.

결론적으로

앱 마케터를 위한 새로운 업데이트는 무엇입니까? 유료 사용자 확보를 측정하기 위한 환경은 여전히 ​​나타나고 있으며 이러한 발전은 모바일 마케팅 팀의 UA 측에서 열렬히 환영할 것입니다.

우리는 여전히 이 계획이 서류상으로는 훌륭해 보인다는 것을 기억해야 하지만 지금까지의 현실은 SKAN이 완전한 프레임워크와 거리가 멀다는 것을 보여줍니다. 팀에서 UA 지출을 최적화할 수 있는 통찰력을 실제로 생성하는 데 사용하는 것은 거의 불가능합니다.

이는 부분적으로는 개인 정보 임계값 제한으로 인한 것이고 부분적으로는 매우 일관되지 않은 성능 때문입니다. 그러나 프레임워크로서의 SKAN의 이러한 진화는 확실히 당신과 당신의 팀이 드로잉 보드로 돌아가서 그것이 얼마나 실현 가능한지, 그리고 UA 결정을 내릴 때 이 추가 정보가 어떻게 도움이 되는지 확인하기 위해 더 많은 실험을 요구할 것입니다.

이 업데이트는 올해 말에 예정되어 있으므로 진행 상황과 UA 팀이 이를 통해 얻을 수 있는 잠재적인 이점에 대해 계속 알려 드리겠습니다.


ASO Topic iOS 15 ASO 및 SKAdNetwork,

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