사전예약 집계 화면에서 10만 명이 넘는 숫자를 보며 론칭을 자신했습니다. 그런데 출시 당일 저녁, MMP 대시보드에 찍힌 D1 잔존율은 10%였습니다.
대행사 담당자는 "내일 데이터를 더 봐야 한다"고 했습니다. 그 사이 메타와 구글의 머신러닝 알고리즘은 아무 신호도 받지 못한 채 계속해서 같은 유형의 유저에게 예산을 태우고 있었습니다.
이 장면이 낯설지 않다면, 이 글이 필요한 상황입니다.
2026년 모바일 게임 및 앱의 평균 D1 잔존율은 22%~24% 수준입니다. 미드코어 장르에서 경쟁력 있는 타이틀은 iOS 기준 30%, Android 기준 25%를 넘깁니다.
사전예약 유입에서 D1 잔존율이 10%라는 것은 두 가지 중 하나를 의미합니다.
① 광고 소재가 앱 실제 경험과 심하게 괴리되어 있다(Misaligned Creative) 광고에서 보여준 장면과 앱 첫 화면이 다를 때, 유저는 속았다는 느낌으로 즉시 삭제합니다. 이를 업계에서는 'Fake Ad'라고 부릅니다.
② 보상형 사전예약 채널이 체리피커를 대량 유입시켰다 보상(쿠폰, 아이템)만 받고 앱을 삭제하는 유저가 섞이면, 전체 잔존율 수치가 왜곡됩니다. 이 경우 보상형 매체와 일반 UA 매체 데이터를 분리하지 않으면 원인 진단 자체가 불가능합니다.
핵심 판단 기준: $2 CPI에 D1 잔존율 10%인 매체보다, $5 CPI라도 D1 잔존율 40% 이상을 유지하는 매체가 장기 LTV 관점에서 압도적으로 유리합니다. 단가가 낮은 대행사가 아니라 잔존율을 올리는 대행사를 선택해야 하는 이유입니다.
전통적인 UA 운영 방식에서는 D1 잔존율을 확인하려면 최소 24~48시간을 기다려야 합니다. 그런데 메타, 구글, 틱톡, 앱러빈(AppLovin)의 머신러닝 알고리즘은 실시간 입찰(Real-time Bidding) 구조로 작동합니다.
즉, 대행사가 D+1 리포트를 보고 수동으로 캠페인을 켜고 끄는 동안, 알고리즘은 이미 수만 건의 잘못된 입찰을 집행해버린 상태입니다.
이 문제를 해결하는 방식이 바로 D0 행동 기반 프록시(Proxy) 이벤트입니다.
프록시 이벤트란 'D1 재방문'이라는 결과 지표 대신, D1에 돌아올 가능성이 높은 유저가 D0(설치 당일)에 보이는 행동 조합을 최적화 신호로 매체에 실시간 전달하는 방식입니다.
예를 들어 이런 조합입니다:
이 세 가지를 동시에 달성한 유저의 D1 잔존율이 85% 이상이라면, 이 조합을 'D1 Retention Proxy Event'로 정의하고 MMP(Mobile Measurement Partner, 모바일 성과 측정 도구)를 통해 매체에 실시간으로 포스트백합니다.
이후 매체 머신러닝은 이 신호를 학습해 비슷한 행동 패턴을 보일 가능성이 높은 유저에게만 광고를 집중합니다.
아래 항목은 대행사 제안 미팅 또는 RFP 검토 단계에서 직접 질문해볼 수 있는 기준입니다. 답변의 구체성 수준으로 역량을 판단하세요.
하위 대행사의 답변: "D1 잔존은 익일 재접속 이벤트로 MMP에 등록해서 포스트백합니다."
상위 대행사의 답변: "론칭 전 코호트 분석을 통해 D1 복귀 유저의 D0 행동 패턴을 추출하고, 잔존율과 90% 이상 상관관계를 갖는 행동 조합을 커스텀 이벤트로 정의합니다. 이를 AppsFlyer 또는 Airbridge의 커스텀 이벤트로 등록해 메타·구글·틱톡에 실시간 포스트백합니다."
애플의 개인정보 보호 정책으로 인해 iOS에서는 실시간 유저 단위 추적이 제한됩니다. 2026년에는 SKAN의 후속인 AdAttributionKit(AAK)가 실무 표준으로 자리 잡았습니다.
AAK는 데이터를 집계(Aggregated) 형태로 지연 제공하는 구조입니다. 이 환경에서 D1 잔존 신호를 전달하려면 Fine Conversion Value(6비트, 0~63개 값)의 매핑 윈도우(0~2일) 안에서 프록시 신호를 설계하고, Lock Window 기술을 활용해 D1 예측 신호가 감지되는 즉시 변환 값을 잠금 처리해야 합니다.
"iOS는 개인정보 규제 때문에 실시간 잔존 최적화가 불가능합니다"라고 답하는 대행사는 AAK 대응 역량이 없는 것으로 판단해도 됩니다.
하위 대행사: CTR(클릭률)과 CVR(설치 전환율)이 높은 소재를 우수 소재로 판단하고 예산을 증액합니다.
상위 대행사: 소재별 Hook Rate(초반 이탈 방지율) 대비 D1 잔존율을 매핑합니다. CTR이 높아도 D1 잔존율이 낮은 소재는 '허위 기믹 소재'로 분류해 즉각 중단합니다. 클릭을 많이 받지만 잔존율을 낮추는 소재가 90% 이탈의 주범일 수 있기 때문입니다.
CPI(설치당 비용)를 낮추는 것을 목표로 제시하는 대행사는 주의가 필요합니다. 진짜 UA 대행사는 CPI가 다소 상승하더라도 D1 Retention Proxy Event당 비용(CPA)을 실시간 기준으로 최적화합니다.
보상형 네트워크 유입 데이터를 일반 유입과 합산해 잔존율을 보고하면, 실제 캠페인 품질을 판단할 수 없습니다. 데이터 소스별로 잔존 분석 대시보드를 분리해 관리하는지 확인하세요.
글로벌 하드코어 슈터 게임 Standoff 2는 대량 유입 위주 UA에서 이탈률이 급증하자, 머신러닝 예측 모델을 통한 고가치 유저 실시간 타겟팅으로 전환했습니다. 그 결과 D1 잔존율을 45%로 유지하며 전년 대비 코호트 매출 720% 증가를 기록했습니다.
틱톡 플랫폼의 2026년 벤치마크 데이터에서도 타겟팅 없이 넓게 집행한 사전예약 캠페인의 D1 잔존율은 10% 미만으로 무너졌지만, 가치 기반 입찰(Value-based Bidding)을 적용한 캠페인은 D1 잔존율 25%~40% 범위를 안정적으로 유지했습니다.
두 사례의 공통점은 하나입니다. 설치 숫자가 아니라 잔존 가능성이 높은 유저를 실시간으로 선별하는 데이터 구조를 갖추고 있었다는 점입니다.
아래 항목을 대행사 제안서 또는 미팅에서 직접 확인하세요.
참고: 메타나 구글 알고리즘이 D1 잔존 프록시 이벤트를 학습하려면 광고 세트당 주당 최소 50회 이상의 최적화 이벤트가 필요합니다. 예산이 너무 낮거나 캠페인을 과도하게 세분화하면 머신러닝이 노이즈에 빠져 학습을 완료하지 못합니다. 대행사가 초기 예산 설계 단계에서 이 볼륨을 고려하는지 확인하는 것도 중요한 감별 포인트입니다.
실시간 미가공 데이터 획득이 제한적인 iOS 대신, 데이터 프레시니스(실시간성)가 높은 Android 플랫폼에 테스트 예산의 60~70%를 먼저 배정합니다.
Android에서 D1 잔존율을 높이는 프록시 이벤트 조합과 소재 공식을 빠르게 찾은 뒤, iOS로 확장하는 방식이 2026년의 표준 플레이북입니다.
이 순서를 반대로 하거나, iOS와 Android를 동시에 동일 예산으로 집행하는 대행사는 데이터 학습 효율을 스스로 낮추는 운영을 하고 있는 것입니다.
Q1. 사전예약 유입과 일반 UA 유입의 D1 잔존율을 따로 봐야 하나요?
반드시 분리해야 합니다. 사전예약 유입에는 보상 목적의 체리피커가 섞이기 때문에 전체 합산 수치로 보면 캠페인 품질을 오판할 수 있습니다. MMP에서 미디어 소스별 코호트를 분리해 각각의 D1 잔존율을 확인하는 것이 기본입니다.
Q2. 프록시 이벤트 설계는 론칭 전에 해야 하나요, 론칭 후에 해도 되나요?
이상적으로는 론칭 전 소프트 론칭(Soft Launch) 또는 베타 테스트 데이터를 기반으로 설계합니다. 론칭 후라면 D1 잔존에 성공한 10% 유저의 D0 행동 패턴을 즉시 추출해 프록시 이벤트를 정의하고, 가능한 한 빨리 매체 포스트백을 전환해야 합니다. 하루라도 빠를수록 예산 손실을 줄일 수 있습니다.
Q3. CPI가 낮은 대행사가 무조건 나쁜 건 아니지 않나요?
CPI 자체가 나쁜 지표는 아닙니다. 문제는 CPI만 최적화하면서 D1 잔존율을 관리하지 않을 때입니다. $2 CPI에 D1 잔존율 10%면 실질 잔존 유저 확보 비용은 $20입니다. $5 CPI에 D1 잔존율 40%면 실질 비용은 $12.5입니다. 잔존율을 함께 관리하는 대행사가 장기 LTV 관점에서 훨씬 경제적입니다.
Q4. 소규모 예산으로 론칭할 때도 프록시 이벤트 최적화가 가능한가요?
가능하지만 캠페인 구조를 단순하게 유지해야 합니다. 머신러닝 학습에 필요한 주 50회 이상의 최적화 이벤트를 확보하려면, 예산이 적을수록 캠페인을 세분화하지 않고 광고 세트를 통합해 운영하는 것이 필수입니다. 대행사가 예산 규모에 맞는 캠페인 구조를 설계해주는지 확인하세요.
Q5. 대행사 제안서에서 D1 잔존율 관련 역량을 어떻게 확인하나요?
제안서에 'CPI 목표'만 적혀 있다면 경계하세요. D1 Retention Proxy Event 설계 방법론, MMP 연동 구조, 소재별 잔존율 매핑 리포트 제공 여부가 명시되어 있는지 확인하고, 없다면 미팅에서 직접 질문하세요. 구체적인 답변을 못하는 대행사는 실시간 피드백 구조를 실제로 운영해본 경험이 없는 것입니다.
사전예약 유입 90% 이탈은 게임 품질의 문제이기 전에, UA 대행사의 데이터 피드백 구조 문제일 가능성이 큽니다. 머릿수를 채우는 대행사와 D1 잔존율을 매체 머신러닝에 실시간 동기화하는 대행사는 론칭 3일 차부터 완전히 다른 결과를 만들어냅니다.
론칭 예산을 집행하기 전, 위의 체크리스트와 질문을 들고 대행사 미팅에 들어가세요. 답변의 구체성이 곧 역량의 증거입니다.
에이달(ADALL)은 모바일 게임 및 글로벌 앱의 UA 캠페인에서 D1 잔존 프록시 이벤트 설계부터 MMP-매체 API 실시간 연동까지 직접 구현합니다. 론칭 예산 집행 전 대행사 역량 검증이 필요하시다면 아래로 문의해 주세요.
📞 02-2664-8631 | 📧 master@adall.co.kr
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