답변
딥링크·디퍼드 딥링크에서 플랫폼 자동화에만 의존하면 편리한 만큼 놓치는 부분이 생깁니다. 플랫폼 자동화(스마트 입찰, 완전자동 소재 조합, 자동 오디언스 확장 등)는 대부분 블랙박스라서 성과가 떨어져도 '왜' 떨어졌는지 알고리즘이 설명해주지 않는다. 자동화가 잘못된 판단을 내려도(예: 낮은 마진 상품에 예산 쏠림, 정책 위반 소지 소재 자동 게재) 최종 책임은 대행사와 광고주가 지게 되므로, 자동화 결과를 그대로 믿기보다 사람이 확인할 최소한의 가드레일(제외 설정, 규칙 기반 필터)을 같이 둬야 한다. iOS 개인정보 정책 강화 이후 딥링크·디퍼드 딥링크의 상당 부분은 결정론적 매칭이 아니라 확률적 매칭(디바이스 정보 유사도 기반 추정)에 의존한다. 이 매칭을 플랫폼·MMP 자동화에만 맡기면 다른 유저에게 잘못 매칭되는 오귀속이 발생해도 알림 없이 넘어갈 수 있어, 매칭 성공률·오귀속 의심 사례를 주기적으로 사람이 직접 샘플 점검해야 한다. 자동화를 끄라는 게 아니라, 사람이 확인할 최소한의 장치를 같이 두라는 뜻입니다.