한 명의 고객이 광고를 5번 보고 검색해서 들어와 구매했다면, 그 매출은 어떤 채널의 공인가요?
어트리뷰션 모델은 이 질문에 답하는 규칙입니다.
1. 라스트 클릭 — 가장 많이 쓰이지만 편향
구매 직전 마지막 채널에 100% 공을 주는 모델이고, GA4 기본도 사실상 이 흐름을 따라갑니다.
구현이 단순하지만 브랜드 검색·재방문 경로에 공이 몰려 첫 인지를 만든 채널(메타·유튜브·디스플레이)이 과소평가됩니다.
2. 퍼스트 클릭 — 인지 채널 우대
첫 접점 채널에 100% 공을 주는 모델이고, 인지를 만든 광고에 가산점을 주는 구조입니다.
신규 고객 확보가 KPI인 캠페인 평가에 적합하지만, 단독 사용은 마지막 단계 채널이 항상 0점이 되는 한계가 있어 실무에서는 보조 지표로 씁니다.
3. 선형·시간가중·위치기반
선형은 모든 접점에 동일한 공을 주고, 시간 가중은 구매 직전 접점에 더 무겁게, 위치 기반은 첫·마지막에 40%씩 가운데에 20%를 분배합니다.
단일 모델보다는 캠페인 성격에 따라 모델을 골라 쓰고, 동일 데이터를 여러 모델로 비교해서 의사결정에 쓰는 것이 일반적입니다.
4. 데이터 드리븐 — 머신러닝 분배
데이터 드리븐은 구매로 이어진 경로와 그렇지 않은 경로를 머신러닝으로 비교해 각 접점의 기여도를 자동 계산하는 모델입니다.
구글 애즈와 GA4가 일정 데이터 이상 쌓이면 기본값으로 제공하고, 사람이 임의 비율을 정할 때보다 합리적인 결과가 나오는 경우가 많습니다.
5. 모델 선택보다 일관성이 더 중요
어떤 모델을 쓰든 분기 내내 같은 모델로 평가해야 채널 간 비교가 의미를 갖습니다.
경영진 보고는 라스트 클릭, 채널 효율 의사결정은 데이터 드리븐, 인지 캠페인 평가는 퍼스트 클릭으로 묶어 놓고 한 페이지에 같이 보여주는 방식이 실무 정석입니다.
어트리뷰션은 정답이 없는 추정이고, 우리가 합의한 규칙일 뿐입니다.
