매체와 MMP의 설치 수, 왜 다를까요?
먼저 두 화면의 집계 기준부터 맞춰보세요.

출근해서 대시보드를 열었는데 메타에는 설치 1,000건, 에어브릿지에는 750건이 찍혀 있습니다. “250건은 어디 갔지?” 보고를 앞두고 있다면 더 신경 쓰이는 숫자죠. 다만 누락을 의심하기 전에, 두 화면이 같은 기준으로 설치를 세고 있는지부터 확인해야 합니다.

둘 다 ‘설치’라고 적혀 있어도 집계 범위는 다를 수 있습니다. 한쪽은 전체 설치, 다른 쪽은 메타 광고가 기여한 설치만 보여줄 수도 있죠. 여기에 기여 기간, iOS 데이터 지연, 재설치 기준까지 다르면 차이는 더 벌어집니다.

그렇다고 “원래 수치가 안 맞습니다”로 끝내기는 어렵습니다. 어디서 차이가 났고, 무엇을 더 확인할지까지 설명해야 하니까요. 아래 다섯 가지를 차례로 점검해보세요. 마지막에는 비교 예시와 복사해서 쓸 수 있는 보고 문장도 넣었습니다.

1. 같은 채널과 조건을 비교하고 있나요?

MMP는 여러 매체의 성과를 함께 보는 모바일 측정 도구입니다. 전체 설치 수에는 오가닉과 다른 매체의 기여분도 포함될 수 있어요. 이 숫자를 메타 광고의 설치 수와 바로 비교하면 처음부터 범위가 달라집니다.

메타 광고 관리자와 비교한다면 MMP도 메타 채널의 기여 설치로 좁혀주세요. 비교 기간과 운영체제(OS)도 같아야 합니다.

한 사람이 구글 광고를 클릭하고, 이후 메타 광고를 거쳐 앱을 설치했다고 해볼까요? 각 매체는 자기 기준에 따라 설치 1건을 인정할 수 있습니다. 반면 마지막 접점(Last-Touch) 모델을 쓰는 MMP는 기여를 한 곳에 배정합니다.

그래서 매체별 설치 수를 단순히 더하면 MMP의 비오가닉 설치보다 커질 수 있습니다. 다만 지연·누락·모델링도 영향을 주기 때문에 항상 매체 쪽이 더 크다고 단정할 수는 없습니다.

기여 모델 참고: 에어브릿지 공식 문서

2. 기여 기간은 실제 설정을 확인하세요

기여 기간은 광고를 클릭하거나 본 뒤, 언제까지 발생한 전환을 광고 성과로 인정할지 정하는 기준입니다. 한쪽은 클릭만, 다른 쪽은 조회까지 포함한다면 숫자가 달라지는 게 이상한 일은 아니죠.

클릭·조회 조건을 따로 적어보세요

• 메타: 광고 세트의 기여 설정과 리포트의 기여 비교 항목을 확인합니다.
• 구글애즈: 비교 중인 전환 액션 이름과 클릭·조회 기여 기간을 확인합니다.
• MMP: 해당 파트너의 클릭·조회 룩백 윈도우와 적용 범위를 확인합니다.

조회 기여를 빼고 비교하려면 양쪽 모두 클릭 기여 기준으로 조회하세요. 서로 다른 모델이나 열의 숫자를 단순히 빼는 것만으로는 비교 조건이 같아지지 않을 수 있습니다.

반복률로 나눠도 고유 설치 수가 되지는 않습니다

구글애즈의 “1회”는 광고 클릭당 한 번, “매회”는 해당 광고 상호작용 뒤 발생한 전환을 세는 방식입니다. 여기서 헷갈리기 쉬운 부분이 있어요. “1회”가 사용자당 한 번이라는 뜻은 아닙니다.

반복률 1.5는 “매회” 값이 “1회” 값의 1.5배라는 뜻입니다. 이 비율로 나눈다고 MMP의 신규 설치 수가 되는 것은 아닙니다. 양쪽에서 같은 설치 이벤트와 카운트 정의를 비교하세요.

출처: Google Ads 전환 집계 옵션

3. iOS 데이터는 반영 시점도 봐야 합니다

iOS의 SKAdNetwork(SKAN)는 전환 정보를 바로 보내지 않습니다. 포스트백이 늦게 도착하기 때문에 어제 발생한 설치가 오늘 리포트에 모두 잡히지는 않을 수 있어요. 최근 데이터만 보고 누락이라고 판단하기 어려운 이유입니다.

• 최근 며칠을 제외한 기간으로 다시 비교하되, 각 리포트의 갱신 시점을 함께 기록합니다.
• SKAN 값인지, 기기 기반 기여 값인지, 모델링 값인지 구분합니다.
• SKAN 리포트와 기기 기반 리포트를 임의로 합산하지 않습니다. 같은 설치가 중복될 수 있습니다.

며칠 기다리면 두 숫자가 같아질까요? 꼭 그렇지는 않습니다. 안드로이드와 iOS를 나누고, 비교하는 리포트의 측정 방식도 맞춰야 합니다.

출처: 에어브릿지 SKAN 4.0 개요

4. 재설치가 포함됐는지 확인하세요

앱을 지웠던 사람이 광고를 보고 다시 설치했다면 어떻게 잡힐까요? 신규 사용자와 다르게 분류될 수 있습니다. 매체의 설치 전환과 MMP의 신규 설치를 그대로 비교하기 전에, 재설치가 어디에 포함되는지 확인해보세요.

앱스플라이어는 재설치가 리어트리뷰션 윈도우 안에 발생했는지 등에 따라 분류가 달라집니다. 따라서 “재설치는 무조건 신규 설치에서 빠진다”고 정리하기보다는 실제 설정과 지표 정의를 봐야 합니다.

• 두 리포트가 신규 설치만 포함하는지 확인합니다.
• 재설치와 리어트리뷰션이 어느 지표에 잡히는지 확인합니다.
• 재설치를 더할 때는 같은 채널·기간·OS이며 기존 값과 겹치지 않는지 확인합니다.

출처: 앱스플라이어 리어트리뷰션 윈도우

5. 날짜 기준을 맞추고 링크·연동을 점검하세요

클릭일과 전환일은 기준이 다릅니다

구글애즈의 일반 전환 열과 전환 시간 기준 열은 날짜를 배정하는 방식이 다릅니다. MMP의 이벤트 발생일과 비교한다면 전환 시간 기준 열인지 확인합니다.

두 계정의 시간대도 맞춥니다. KST와 다른 시간대를 섞으면 자정 전후 전환이 서로 다른 날짜에 잡힐 수 있습니다.

다운로드인지 첫 실행인지 확인하세요

MMP SDK는 일반적으로 첫 실행 시 설치를 기록합니다. 비교 중인 매체의 전환도 다운로드인지 첫 실행인지 확인해보세요. 모든 매체가 다운로드만으로 설치를 세는 것은 아닙니다.

링크와 연동 상태는 실제 기기에서 확인하세요

중간 랜딩 페이지에서 파라미터가 사라지거나 SDK·파트너 연동에 문제가 있으면 기여를 놓칠 수 있습니다. 캠페인 시작 뒤 오가닉이 늘었다면 원인 후보로 확인합니다.

참고: Google Ads 전환 열 설명

6. 조건을 맞추기 전과 후를 나눠 보고하세요

보고할 때는 “수치가 다릅니다” 다음 설명이 필요합니다. 처음에는 얼마나 차이 났는지, 어떤 조건을 맞췄는지, 그 뒤에도 얼마나 남았는지를 나눠 적어보세요. 원인을 확인한 부분과 아직 확인 중인 부분도 구분하고요.

모든 앱에 통하는 “정상 차이 5~15%”는 두지 않습니다. 같은 조건으로 집계한 과거 추이와 비교해, 차이가 갑자기 커진 시점과 변경 사항을 찾습니다.

가상 예시: 250건 차이가 30건으로 줄었다면

아래는 조회 기여와 재설치를 각각 확인해, 중복 없이 비교 범위를 맞출 수 있다고 가정한 예시입니다. 실제 계정에서 확인한 결과는 아닙니다.

처음에는 매체 쪽이 250건 많았지만, 조건을 맞추고 나니 차이가 30건으로 줄었습니다. 이제 남은 30건의 원인을 추가로 확인하면 됩니다. 참고로 MMP 값이 0이면 차이율을 계산할 수 없으니 건수로 보고하세요.

복사해서 쓰는 점검표와 보고 문장

아래 양식을 복사해 빈칸을 채워보세요. 바로 적기 어려운 항목이 있다면, 그 부분부터 확인하면 됩니다.

보고 문장

구매·가입·매출을 비교한다면 이벤트 정의, 중복 제거, 환불, 매출 통화 등 항목을 따로 설계해야 합니다. 위 점검표는 설치 수 비교를 위한 출발점입니다.

자주 묻는 질문

어느 숫자가 맞는 건가요?

먼저 무엇을 세는 숫자인지 봐야 합니다. 매체는 자체 기여 기준을, MMP는 해당 측정 모델을 따릅니다. 집계 조건 때문에 다른 것인지, 실제 수집 오류가 있는 것인지 나눠 확인해보세요.

에어브릿지와 앱스플라이어 중 무엇이 더 정확한가요?

매체 관리자와 숫자가 비슷하다고 더 정확한 MMP라고 볼 수는 없습니다. 같은 조건에서 SDK 수집, 파트너 연동, 재설치 처리, iOS 측정 범위를 비교해야 합니다.

두 숫자가 완전히 같으면 문제가 있나요?

아닙니다. 조건에 따라 같을 수도 있어요. 숫자가 같다는 사실만으로 오류라고 판단하거나, 반대로 정확하다고 단정할 수는 없습니다.