모바일 광고와 분석을 위한 기술
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모바일 광고와 분석을 위한 기술

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모바일 광고와 분석을 위한 기술 Presentation Transcript

  • 1. AD analytics 모바일 광고와 분석을 위한 기술 박민우
  • 2. Python Korea Run dev Conferences 박 민우 ( @tebica ) http://earlybird.kr/ Hackathon
  • 3. 1.모바일 광고 2.모바일, 주의사항 3.앱 인스톨 트래킹 4.빅데이터 사례 5.More..
  • 4. 모바일 광고?
  • 5. 모바일 광고 비중 : 7% -> 15%
  • 6. 모바일 광고 / 분석 요구사항 - 대용량 광고서비스를 빠르게 운영 - CTR, CPC, CVT, eCPM, ARPU, Retention -지표를 사용한 비지니스 의사 결정 / 광고 캠페인 최적화 - Retention, funnel, 타게팅 대상 분석
  • 7. 모바일 지표에 대한 정확한 이해 50 PEAK 어떻게 수집된 자료인가? 얼마만큼의 신뢰성을 지니는가? 40 이 지표 사용시 주의 할 점은? 30 20 SLOW 10 0 1st 2010 2nd 2010 1st 2011 2nd 2011 1st 2012 2nd 2012 1st 2013 2nd 2013 기술적 배경 이해 필수
  • 8. What’s inside?
  • 9. 정확한 이해
  • 10. 모바일 광고와 분석을 위한 기술 IDA / IDV, Hadoop, Falcon, iOS, Android, digital finger printing, MR, REST API, caching, sniffing skills, device id, Android referrer, cookie, HTML5, HTTP, Mac address, ODIN1, Android ID ...
  • 11. 모바일, 무엇이 다른가?
  • 12. 작은 화면?
  • 13. 온라인 광고 + 모바일 광고 SDK
  • 14. 나눠쓰는 기기 개인화 기기
  • 15. 1. 수집하는 정보가 다르다 위치정보 인구통계학적 정보 디바이스 정보
  • 16. 2. 할수있는 action이 더 다양하다
  • 17. 더 정밀한 타게팅과 더 다양한 사용자 action ROI
  • 18. 사용자 (inventory) 정보 수집, 분석 캠페잊 실행과 정확한 트래킹 분석 결과 이용하여 자동 최적화 Goal
  • 19. 광고서빙 유저유입 데이터 피드백 전환수 극대화 전환수 트래킹 post-install 트래킹 효율이 좋은 매체선별 유저 세그먼트 분석
  • 20. 모바일, 주의사항
  • 21. 개인화 기기 PII (개인 식별 정보) 관리 주의
  • 22. PII 란? PII (Personally identifiable information) 개인을 식별할 수 있는 정보 또는 내가 자신이라고 증명할 수 있는 정보들 이름, 주소, 주민번호, 운전면허 번호, 지문 정보, 신 용카드 번호, 생일, 유전자정보, 전화번호, 등등 개인에 대한 정보이지만 PII인지는 애매한 것들 성별, IP, 국적, 대략의 나이 (20대), 직장
  • 23. PII Mac 주소 수집 논란. Mac은 PII 인가?
  • 24. PII IMEI, UDID, PII - 수집하지 않는다. PII 애매한 정보들 - 꼭 필요한 경우에만 hash 하여 저장 - 전송시 반드시 SSL / TLS
  • 25. 앱 인스톨 트래킹
  • 26. 왜 모바일 트래킹은 힘든가?
  • 27. 온라인 광고 + 모바일 광고
  • 28. 분산되어있는 데이터들 Ad network 앱 실행 광고주
  • 29. 플랫폼의 다양한 특성 버젼별, 제조사별..
  • 30. 다양성 광고 네트워크 별 특성들 퍼블리셔 (앱) 별 특성들
  • 31. 모바일 트래킹을 위한 기술들 ID 디바이스 ID 쿠키 디바이스 핑거프린팅 Android Referrer
  • 32. 디바이스 ID 1.말고 많고 탈도 많은 UDID 2.Mac address 3.ODIN1 4.OpenUDID IDFA / IDFV
  • 33. 잊어주세요 UDID
  • 34. Mac address 도 안녕~
  • 35. iOS 7
  • 36. ODIN1 은 패키지로 안녕~ ODIN1 = SHA1(Mac address)
  • 37. openUDID 업데이트 중단
  • 38. iPhone을 중고로 팔면?
  • 39. IDFA / IDFV IDFA = Identifier for Advertisers (aka IFA or IDA) IDFV= Identifier for Vendor
  • 40. IDFA / IDFV
  • 41. IDFA / IDFV
  • 42. IDFA / IDFV 확인 app
  • 43. Android 디바이스 ID •ANDROID_ID •ODIN1 = SHA1(ANDROID_ID) •md5(ANDROID_ID) 전송시에는 SSL / TLS 사용
  • 44. 디바이스 ID 장점 단점 •가장 정확하다 •다양한 플랫폼 지원 •사용자에게 보이지 않음 •모바일 웹에서 사용 불가능 •일부 앱을 미지원
  • 45. Cookie Flip! =
  • 46. Cookie
  • 47. Cookie 장점 •시나리오대로 동작한다면 정확하다 •앱/웹 모두 트래킹 가능 단점 •Flip UX •iOS 제한적 지원 •브라우져 다를시 문제 됨 •너무 많은 re-direction 으로인한 drop-off
  • 48. 디바이스 핑거프린팅 Click time •IP •device info •OS version •TimeZone •additional info Digital Fingerprint A 비교 Install time •IP •device info •OS version •TimeZone •additional info Digital Fingerprint B
  • 49. 디바이스 핑거프린팅
  • 50. 디바이스 핑거프린팅 장점 단점 •앱/웹 등 모든 시나리오 •연동이 쉬움 •사용자에게 보이지 않음 •정확도가 낮음 •시간이 지날수록 정확도 매우 떨어짐 •리다이렉트 발생
  • 51. Android referrer Click time referrer referrer Download time 앱 실행 referrer tracking system
  • 52. Android referrer 장점 단점 •시나리오대로 동작한다면 •Google Play만 지원 정확하다 •앱/웹 모두 트래킹 가능
  • 53. 캠페인의 특성과 시나리오에 맞는 방법 DEVICE ID + COOKIE + goal DEVICE FINger printing + android referrer
  • 54. BIG DATA
  • 55. 코끼리와 친구들
  • 56. Hadoop usage at InMobi InMobi 세계 최대규모의 독립 모바일 광고 네트워크 ~ 6 Clusters > 1PB of storage > 5TB new data ingested each day > 20TB data crunched each day > 200 nodes in HDFS/MR clusters & > 40 nodes in Hbase > 175K hadoop jobs / day > 60K Oozie workflows / day 300+ Falcon feed definitions 100+ Falcon process definitions
  • 57. HADOOP @ InMobi OOO 하둡 / MR이 뭔지 모르는 사람도 하둡 유저 OOO 리포팅 / 분석 / 최적화 등 다양한 사용 OOO 타게팅 / 광고 시뮬레이션 고도화 / 자동화
  • 58. HADOOP in-house tool •빅데이터 분석을 위한 인 하우스 시스템 개발 •ETL, Query Processor, Query Builder, Visualization 을 하둡 위에 구현 •Sum, Avg, Min, Max, Count, Distinct, GroupBy, Where, Having 등을 지원 •세일즈, 운영, 사업 담당을 위한 UI 뿐만 아니라 내부 개발자를 위한 API 지원 •예약작업 / 정기작업 지원
  • 59. 신입사원도 돌리는 MR
  • 60. Data life cycle management Data management and processing platform
  • 61. Data life cycle management
  • 62. Data life cycle management
  • 63. AND MORE ..
  • 64. OOO HTML5 리치미디어 / live feed 광고 OOO CONTEXT 기반 광고 OOO 다양한 리타게팅 광고
  • 65. 모바일 수익화를 위한 팁
  • 66. 모바일 광고 최적화?
  • 67. 분석 / 타게팅 광고 광고 기반 기술 이해 분석 / 타게팅 분석 / 타게팅 광고
  • 68. thank you 박 민우 ( @tebica ) tebica@gmail.com exit