답변
먼저 기본기부터 점검해보시면, af_complete_registration, af_purchase 같은 표준 인앱 이벤트명을 일관되게 쓰시면 매체마다 최적화 리포트에서 별도 매핑 없이 같은 기준으로 비교할 수 있어 캠페인 간·매체 간 성과 비교가 훨씬 수월해집니다. 이벤트명을 매체마다 임의로 다르게 붙이고 계셨다면, 표준화만으로도 활용도가 크게 올라갑니다. 광고비 누수를 줄이려면 Protect360 같은 사기 방지 기능을 활용하세요. 이건 별도로 활성화·설정해야 제 역할을 하는데, 클릭 플러딩, 설치 하이재킹, CTIT(클릭-설치 소요시간) 이상치를 실시간으로 차단·태깅해줍니다. 이 기능이 켜져 있는지, 임계값이 업종에 맞게 조정돼 있는지부터 점검해보세요. 매체별 진짜 효율을 보시려면 코호트·LTV 분석을 활용하세요. MMP는 설치 시점별로 사용자를 묶어 이후 리텐션·재구매·LTV(생애가치)가 어떻게 달라지는지 추적하는 기능을 제공합니다. 단순히 '오늘 설치수'만 보는 대신, 매체·캠페인별로 유입된 사용자 코호트의 장기 가치를 비교하면 설치당비용(CPI)만으로는 안 보이던 매체별 진짜 효율 차이를 발견할 수 있습니다. 한 단계 더 나아가고 싶으시다면, 특정 인앱 행동(예: 장바구니는 담았지만 결제 안 한 사용자)을 기준으로 오디언스 세그먼트를 만들어 메타·구글 등 광고 매체의 리타겟팅 캠페인에 그대로 연동해보세요. 원링크 생성·설치 성과 확인에서 한 단계 더 나아가려면 이 오디언스 연동 기능을 리텐션·재구매 캠페인에 활용하는 것이 실무에서 흔한 다음 단계입니다. 커스텀 분석까지 하고 싶으시다면, MMP는 사용자 단위의 로우 데이터(raw data)를 별도로 내려받을 수 있는 기능을 제공합니다. 대시보드가 보여주는 요약 지표만으로는 부족한 커스텀 분석(예: 특정 소재군의 재방문 패턴)이 필요하시다면, 이 로우 데이터를 BigQuery 등으로 옮겨 자체 분석하는 방식이 활용도를 크게 높여줍니다.