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딥링크·디퍼드 딥링크의 실험군과 대조군을 설계할 때 통계적 오류를 피하는 방법은 무엇인가요?

이런 질문도 같은 답입니다: 딥링크·디퍼드 딥링크의 실험군과 대조군를 설계할 때 통계적 오류를 피하는 방법은 무엇인가요?

답변

딥링크에서 실험군·대조군 개념은 삭제→클릭→재설치→최초 실행의 전체 흐름을 iOS·안드로이드 양쪽에서 직접 재현해 의도한 화면과 파라미터가 정상 도달하는지 확인하는 테스트 프로토콜로 구현됩니다. 이 테스트는 결정적 매칭(로그인 등 확정 식별자)이 가능한 시나리오와, 확률적 매칭(디바이스 정보 기반 통계적 매칭)에 의존해야 하는 시나리오를 나눠서 각각 검증해야 통계적 오류를 피할 수 있습니다. 확률적 매칭은 IP 주소·유저에이전트·디바이스 타입·화면 해상도·타임스탬프 등 신호 조합으로 통계적 매칭을 시도하며, 정확도는 트래픽 패턴과 클릭-설치 사이 시간에 따라 달라집니다. 따라서 매칭 정확도를 비교할 때는 같은 조건(같은 시간대, 같은 디바이스 유형)에서 반복 테스트해야 우연한 매칭 성공·실패를 시스템 문제로 오판하지 않습니다. 결정적 매칭이 가능한 로그인 기반 시나리오를 대조군으로 병행 테스트하면, 확률적 매칭만으로는 알기 어려운 실제 정확도 편차를 가늠할 수 있습니다.

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