iOS 14부터 IDFA(Identifier for Advertisers)가 기본적으로 비활성화되어 사용자의 광고 추적이 어려워졌습니다. 이로 인해 마케터와 광고주들은 새로운 접근 방식을 모색하고 있습니다. 이 글에서는 IDFA를 활용하여 사용자 행동을 예측하는 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. IDFA란 무엇인가요?

IDFA는 앱의 광고 식별자로, 사용자의 디바이스를 식별할 수 있는 고유한 값입니다. 이를 통해 광고주는 사용자의 광고 클릭 및 앱 설치와 같은 행동을 추적하고 광고 효율을 분석할 수 있었습니다.

2. IDFA 비활성화의 영향

iOS 14에서 IDFA의 기본 비활성화로 마케터들은 사용자 행동을 예측하고 광고 효과를 분석하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이에 대한 대안으로 모델링과 예측에 기반한 새로운 접근 방식이 필요합니다.

3. 사용자 행동 예측 모델 구축

3.1. 데이터 수집과 전처리

IDFA 비활성화로 인해 직접적인 사용자 식별이 어려워졌으며, 대신 사용자의 동작과 상호작용 데이터를 수집하고 전처리할 필요가 있습니다. 이는 사용자의 행동을 이해하고 예측하기 위한 기반 데이터를 마련하는 것입니다.

3.2. 특성 공학

수집된 데이터를 기반으로 사용자 특성을 추출하고 적합한 특성 공학을 수행합니다. 이는 모델의 입력으로 활용될 특성을 확보하는 과정으로, 다양한 통계 및 머신러닝 기법을 활용합니다.

// Example Swift code for feature engineering
func createFeatureVector(userData: [UserInteractionData]) -> [Double] {
    // Perform feature engineering here
    // ...
    return featureVector
}

3.3. 예측 모델 구축

데이터 수집과 특성 공학을 통해 얻은 데이터를 활용하여 사용자 행동을 예측하는 모델을 구축합니다. 여러 머신러닝 알고리즘을 활용하여 모델을 학습하고 검증합니다.

4. 결론

IDFA의 비활성화로 인해 사용자의 광고 추적이 어려워지고 있지만, 데이터 수집, 특성 공학, 그리고 예측 모델 구축을 통해 대체할 수 있는 접근 방식이 존재합니다. 이를 통해 IDFA에 의존하지 않고도 사용자 행동을 예측하고 광고 효과를 분석하는 기능을 유지할 수 있습니다.

참고: 모바일 광고 솔루션을 위한 IDFA 비활성화 대응 전략