같은 캠페인의 ROAS를 두 사람이 본 결과가 다르게 나옵니다. 한 사람은 4.2, 다른 사람은 2.1. 데이터가 틀린 게 아니에요. 둘이 다른 lookback window를 봤기 때문입니다. attribution lookback window는 광고 측정의 가장 조용한 변수예요. 매체별 default가 다르고, 같은 매체 안에서도 옵션이 여럿이고, view-through까지 켜느냐 마느냐로 ROAS가 두 배씩 흔들립니다. 이 글은 lookback window의 모든 옵션을 한 번에 정리하고, 마케터가 어떤 window를 의사결정에 써야 하는지를 풀어둡니다.
Lookback window란 무엇인가
광고를 보거나 클릭한 사람이 N일 안에 전환하면 그 광고에 attribution을 준다는 규칙이에요. N이 lookback window입니다.
- 7일짜리 click window — 광고를 클릭하고 7일 안에 구매하면 그 광고의 공
- 1일짜리 view window — 광고를 보기만 하고(클릭 안 했어도) 1일 안에 구매하면 그 광고의 공
- 30일짜리 click window — 클릭 후 30일 안 구매까지 그 광고의 공
window가 길수록 더 많은 전환이 그 광고로 귀속됩니다. ROAS가 올라가 보이죠. window가 짧을수록 더 보수적인 attribution이고 ROAS가 낮아 보입니다.
같은 클릭·구매 데이터를 window만 바꿔도 ROAS가 한쪽 끝과 반대쪽 끝에서 두 배씩 차이난다.
매체별 default lookback window 지도
이 표 한 장이 거의 모든 혼란을 줄여줍니다.
| 매체 | click default | view default | 변경 가능 옵션 |
|---|---|---|---|
| Meta Ads | 7d | 1d | 1d / 7d, view 0/1d |
| Google Ads (검색) | 30d | — | 1d~90d |
| Google Ads (디스플레이) | 30d | 1d | 1d~90d |
| YouTube | 30d click + 1d view + 10s EVC | 1d | 다양 |
| TikTok | 7d | 1d | 1d / 7d / 14d |
| Naver SA | 14d | — | 일부 캠페인에서 7/14/30d |
| Kakao | 7d | 1d | 1d / 7d |
| 30d | 7d | 1/7/30d | |
| Apple Search Ads | 30d | — | 고정 |
같은 매체 안에서도 캠페인 타입(검색·디스플레이·앱)별로 default가 달라요. 그래서 캠페인 ROAS를 비교할 때 첫 번째 질문은 항상 "어느 window 기준이에요?"여야 합니다.
📌 iOS 14.5 이후 Meta가 7d/1d로 좁아진 이유
iOS App Tracking Transparency 이후 Meta의 default가 28d click에서 7d click + 1d view로 바뀌었습니다. attribution 신뢰도가 낮아진 데이터에 긴 window를 두면 노이즈가 너무 커져서요. 그래서 Meta ROAS가 옛날 캠페인 대비 보수적으로 보이는 건 자연스러운 현상이에요.
Window 길이가 ROAS를 바꾸는 메커니즘
같은 캠페인에 window를 늘리면 ROAS가 어떻게 변할까요. 단순한 시뮬레이션으로 직관을 잡아봅시다.
가정:
- 한 캠페인이 일 1000클릭, CPC 100원, 일 구매 80건, 객단가 5만원
- 클릭 후 구매까지의 lag 분포: D0 40%, D1~3 30%, D4~7 15%, D8~14 8%, D15~30 5%, D31~ 2%
각 window별로 잡히는 전환:
| Window | 잡히는 전환율 누적 | 보정 ROAS |
|---|---|---|
| 1d | 70% (D0+D1까지의 일부) | 약 2.8 |
| 7d | 85% | 약 3.4 |
| 28d | 98% | 약 3.9 |
| 90d | 100% | 약 4.0 |
같은 캠페인의 ROAS가 1d 기준 2.8, 28d 기준 3.9입니다. 거의 40% 차이가 window 하나로 갈리죠.
여기에 view-through를 더하면 더 큽니다. view 1d로 잡히는 전환은 클릭 없이 광고만 보고 산 사람들인데, 보통 클릭 전환의 30~50%쯤 됩니다. view를 켜면 ROAS가 한 단계 더 뛰어요.
Click과 View, 무엇이 다른가
click attribution은 사용자의 명백한 행동(클릭)이 있어 신뢰도가 높습니다. view attribution은 광고를 그저 봤다는 신호인데, 본 적도 없을 가능성(스크롤로 지나간 viewability 1초 미만)이 있어 노이즈가 큽니다.
매체는 view를 켜면 ROAS가 좋아 보이기 때문에 켜기를 권합니다. 광고주는 ROAS의 진실에 더 가까워지려면 view는 보조 지표로 두고, 의사결정은 click으로 하는 게 낫습니다.
타협안:
- 단기 ROAS는 click 7d로
- view 1d는 incrementality 추정의 보정값으로만 본다
- 분기 회고는 click 28d + view 1d 같은 보수적 조합
⚠️ view window를 길게 두면 매체 간 중복이 폭증
Meta view 7d + Google view 7d를 동시에 켜면 같은 구매를 둘 다 자기 공이라고 우깁니다. 모든 매체의 view-through를 합하면 실제 전환의 2~3배가 되는 일이 흔해요. 매체별 자체 보고서를 합산하지 말고, MMP나 GA4 같은 중립 attribution 도구의 한 줄 결과를 봐야 합니다.
어느 window를 의사결정에 쓸 것인가
용도별로 다른 window가 맞습니다. 같은 KPI에도 두 가지 window를 동시에 보는 게 표준이에요.
- 일 단위 운영(입찰·예산·소재 ON/OFF): click 7d. 빠르게 피드백 받아야 하니 짧게.
- 주 단위 캠페인 평가: click 7d + view 1d. 매체 default와 같게.
- 월/분기 회고: click 28d (가능하면 click 30d) + view 1d. 더 많은 lag 전환을 잡아 진짜 ROAS에 가깝게.
- incrementality 비교: 같은 window 두 개의 차이를 본다. click 7d 켠 ROAS와 click 30d 켠 ROAS의 차이가 그 매체의 long-tail conversion 비중.
- MMM 입력: 가장 긴 window (click 30d + view 7d) 권장. MMM은 모든 가능한 attribution을 다 잡고 베이지안 사전으로 보정하기 때문에 input은 풍부할수록 좋음.
같은 window를 봤는데 매체 ROAS와 자사 ROAS가 다른 이유
이 부분이 가장 헷갈리는 자리입니다. 같은 click 7d로 봤는데도 Meta UI ROAS가 4.2, GA4 last-click ROAS가 2.8인 경우가 흔해요. 이유는 다섯 가지쯤 됩니다.
- Meta는 자기 광고 클릭만 본다 (다른 매체 last-click 전환을 빼앗긴다)
- GA4 last-click은 가장 마지막 채널에만 공을 준다 (Meta가 첫 터치, 다른 채널이 마지막 터치면 Meta가 0)
- Meta는 view까지 포함하지만 GA4는 click만
- timezone과 conversion lag freeze 정책이 다르다
- 환율·dedup·중복 카운팅 룰이 다르다
이 5가지 차이를 알면 매체 ROAS와 자사 ROAS가 다른 게 데이터가 틀려서가 아니라 다른 질문에 답하고 있다는 게 보입니다.
| 도구 | 답하는 질문 |
|---|---|
| Meta UI ROAS | "Meta 광고 본 사람 중 산 사람의 매출/Meta 광고비" |
| Google UI ROAS | "Google 광고 클릭한 사람 중 산 사람의 매출/Google 광고비" |
| GA4 last-click ROAS | "어느 채널이 마지막 터치였는지 기준의 매출/광고비" |
| MMP attribution ROAS | "MMP attribution 룰 기준의 매출/광고비" |
| 자사 MMM ROAS | "베이지안 사전+adstock+saturation 보정 후의 incremental 매출/광고비" |
다섯 가지 모두 ROAS라 부르지만 답이 다른 게 정상이에요. 의사결정은 자기 조직이 한 가지 룰을 정해놓고 그 룰의 추세로 보는 것이 중요합니다.
Window 의사결정 체크리스트
- 매체 UI ROAS는 default window 표기와 함께 본다 (Meta 7d/1d 같은 라벨 항상 확인)
- 매체 간 ROAS를 합산하지 않는다 (중복 카운팅으로 폭증)
- 분기 회고는 가장 긴 window로, 일 운영은 짧은 window로
- view-through는 보조 지표, 의사결정은 click 기준
- window 변경할 때는 한 달치 데이터로 backtest해서 ROAS가 얼마나 바뀌는지 보고 보고서에 명시
{/* TODO_HUNY: 매드업 운영 경험에서 매체별 default window가 달라 발생한 실제 혼란 사례 또는 이 lookback window 정책을 어떻게 거버넌스화 하셨는지 한두 단락. 특히 view-through를 켤지 말지의 의사결정 경험이 들어가면 좋습니다. */}
마치며
ROAS 숫자 하나를 의심하기 전에 항상 lookback window 표기부터 확인하는 습관이 마케터에게 가장 큰 무기예요. 같은 캠페인의 ROAS가 사람마다 다르다면 십중팔구 window가 다른 거고, window를 통일하면 대화가 시작됩니다.
다음 글은 LLM 자동화를 운영 환경에 올렸을 때 비용이 폭주하지 않게 막는 LLM cost guardrails 이야기로 이어집니다.
Top comments (0)