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MMP 포스트백 진단의 실험군과 대조군을 설계할 때 통계적 오류를 피하는 방법은 무엇인가요?

이런 질문도 같은 답입니다: MMP 포스트백 진단의 실험군과 대조군를 설계할 때 통계적 오류를 피하는 방법은 무엇인가요?

답변

MMP 진단에서 실험군·대조군에 해당하는 것은 부정탐지 알고리즘(Protect360 등)이 차단한 트래픽과 정상 처리된 트래픽을 비교하는 방식입니다. 통계적 오류를 피하려면 변수 격리 원칙을 지켜야 합니다 — 같은 기간, 같은 매체·캠페인 내에서 부정탐지 플래그 유무만 다르게 비교해야, 차단된 트래픽의 실제 특성(전환율 등)을 왜곡 없이 파악할 수 있습니다. 클릭-설치 시간(CTIT) 분포는 정상 트래픽에서는 넓게 퍼진 자연스러운 분포를 보이는 반면, 클릭 플러딩 같은 사기는 CTIT가 비정상적으로 평평하거나 특정 구간에 몰리는 패턴으로 나타납니다. 이 분포 차이를 비교할 때도 표본이 충분히 쌓인 뒤에 판단해야 우연한 패턴을 사기로 오판하지 않습니다. 확률적 매칭(디바이스 정보 기반 통계적 매칭)의 정확도는 트래픽 패턴과 클릭-설치 사이 시간에 따라 달라지므로, 매칭 정확도를 비교할 때는 가능하면 로그인 등 결정적 식별자로 검증된 표본을 대조군으로 함께 두는 것이 오류를 줄이는 방법입니다.

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