| name | mobile-user-acquisition |
| description | Unity 2D 모바일 게임 수익화를 위한 유저 획득(UA) 실무 가이드. Google App Campaigns / Meta Ads / Apple Search Ads 3대 채널 운영, iOS 프라이버시(ATT·SKAN 4.0) 대응, LTV·CPI·ROAS 손익 계산, 크리에이티브 전략, 어트리뷰션 설정을 다룬다.
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Mobile User Acquisition (모바일 유저 획득)
소스:
검증일: 2026-08-11
기준 시점: 2026년 중반 (iOS 26 / SKAN 4.0 다수 전환 / ATT 5년 차)
2026-08-11 수정: SKAN 4 채택률 통계 전면 교체(구 "~5%" 오류), ATT opt-in rate 최신화, Apple ATT 제재 사실관계 정정, Android Privacy Sandbox 철회 반영
1. UA가 무엇이며 언제 시작해야 하는가
UA(User Acquisition) = 유료 광고로 신규 유저를 게임에 유입시키는 활동. ARPU(유저당 매출)와 광고 단가(CPI)의 차이로 수익이 결정된다.
1-1. UA 집행의 절대 전제: 소프트런치 KPI 통과
소프트런치 KPI를 통과하지 못한 게임에는 UA를 집행하지 않는다. 광고비를 부어도 retention이 낮으면 LTV가 CPI를 못 넘어 손실만 누적된다.
| 지표 | 캐주얼 게임 최소 통과선 (2026) | 의미 |
|---|
| D1 retention | ≥ 35% | 첫날 다시 돌아오는 유저 비율. 35% 미만이면 onboarding/튜토리얼 결함 |
| D7 retention | ≥ 12% | 일주일 뒤 잔존율. core gameplay loop의 매력도 |
| D30 retention | ≥ 5% | 한 달 잔존. 장기 수익 기반 |
| 세션 길이 | ≥ 4분 | 세션 짧으면 광고/IAP 노출 기회 부족 |
주의: 2026 GameAnalytics 16,000+ 게임 미디언 D1 retention은 약 22%다. D1 35%는 상위권 캐주얼 게임의 통과선이며, 미드코어/RPG는 D1 30%·D7 15% 정도가 통과선이 된다.
1-2. UA 집행 금지 시점 (Anti-pattern)
다음 상태에서는 UA를 절대 시작하지 않는다:
- D1 retention < 25% — onboarding 부터 다시 설계
- D7 retention < 8% — core loop가 약함. 게임 자체 재설계 필요
- IAP/광고 통합 미완성 — 매출 측정 불가 상태에서 광고 집행
- 어트리뷰션 SDK 미통합 — 어느 채널에서 온 유저인지 모름 → 최적화 불가
2. LTV vs CPI 손익 계산
2-1. 핵심 공식
ROAS = 매출 / 광고비 × 100%
LTV / CPI = ROAS (cohort 기준)
손익분기 시점 = LTV가 CPI와 같아지는 날(payback period)
2-2. 손익분기 계산 예시 (캐주얼 게임)
가정:
- iOS 캐주얼 게임, 타겟 국가 미국
- CPI = $3.00 (iOS 캐주얼 평균)
- ARPDAU(일일 유저당 매출) = $0.08
- D7 retention = 12%, D30 retention = 5%
| 시점 | 누적 매출 (LTV) | 누적 비용 (CPI) | ROAS |
|---|
| D0 | $0.08 | $3.00 | 2.7% |
| D7 | $0.45 | $3.00 | 15% |
| D30 | $1.50 | $3.00 | 50% |
| D60 | $2.40 | $3.00 | 80% |
| D90 | $3.10 | $3.00 | 103% ← 손익분기 도달 |
이 게임의 payback period는 약 90일. 90일까지 자본을 회수하지 못하므로 운영자금이 필요하다.
2-3. 권장 손익 기준
| 기준 | 목표값 | 의미 |
|---|
| D7 ROAS | 15~25% | 단기 광고 효율 지표. 초기 캠페인 최적화 신호 |
| D30 ROAS | 40~60% | 중기 안정성 |
| D180 ROAS | ≥ 100% | 손익분기 — 이 시점에 LTV ≥ CPI |
| LTV : CPI 비율 | ≥ 1.5:1 (보수적) / 3:1 (이상적) | 1.5 미만이면 운영비·플랫폼 수수료(30%) 제외 시 적자 |
주의: Apple/Google 결제 수수료(30%, 소규모 개발자 15%), 어트리뷰션 비용, 운영비를 반영한 순 LTV로 계산해야 한다. 매출 그대로 LTV로 쓰면 안 된다.
3. 3대 UA 채널
3-1. Google App Campaigns (UAC / Google Ads App Campaigns)
머신러닝 기반 자동화 캠페인. Google Search, Play Store, YouTube, Display Network, Gmail, Discover 전체에 자동 배포.
핵심 운영 원칙 (2026):
- 국가별 캠페인 분리 필수 — 캠페인 1개에 여러 국가 묶으면 알고리즘이 CPI·전환율이 다른 시장을 평균화해 비효율 발생
- 입찰 전략 단계적 전환:
- 초기 install volume 확보: tCPI (target CPI), 일일 예산 ≥ 타겟 CPI × 50
- 안정 후 활성화 최적화: tCPA (target CPA, 인앱 이벤트 기준), 일일 예산 ≥ 타겟 CPA × 10 (이상 20×)
- 매출 최적화: tROAS (target ROAS) — D7 ROAS 데이터가 충분히 쌓인 뒤 전환
- 에셋 다양성: 비디오 ≤ 30초 + 이미지 + 텍스트 헤드라인을 각 segment별로 다수 등록. 알고리즘이 자동 조합
캠페인 유형:
- App Install (설치 최적화) — 신규 게임 초기
- App Engagement (재참여) — 휴면 유저 복귀 (Google Play ID 기반 리타게팅)
3-2. Meta Ads (Facebook / Instagram 앱 설치 캠페인)
소셜 그래프 기반 정밀 타겟팅. 게임 UA에서 광고 지출 1위 채널이며, 평균 ROAS가 가장 높다(~4.2배).
핵심 운영 원칙 (2026):
- AAA (Advantage+ App Campaigns) — Meta의 자동화 캠페인 기본 사용
- Lookalike 타겟 — 기존 고가치 유저(IAP 결제자) 시드로 1~3% LAL 생성
- iOS 캠페인: SKAN 4.0 + Meta AEM(Aggregated Event Measurement) 통합 운영. Meta는 2025년 9월 기준 자사 SKAN postback의 약 44%가 SKAN 4이며(Singular 실측), 나머지는 여전히 SKAN 3로 나간다 → SKAN 3 fallback과 SKAN 4를 동시에 상정한 CV schema를 짜야 한다
- 크리에이티브 다양성: Reels(세로 9:16) + Feed(1:1) + Stories 형식 동시 운영
평균 CPI (2026):
- iOS 캐주얼: $3~5
- Android 캐주얼: $1.5~3
- 미드코어/RPG: 위의 2~3배
3-3. Apple Search Ads (ASA)
iOS App Store 검색 결과 상단 노출. intent가 가장 높은 유저를 데려오므로 install→과금 전환율이 다른 채널 대비 압도적으로 높다.
4-캠페인 구조 (2026 표준):
| 캠페인 | 목적 | 키워드 예시 |
|---|
| Brand Defense | 자기 브랜드 검색 방어 | "{게임명}", "{게임명} 무료" |
| Competitor Conquest | 경쟁작 검색 유저 탈취 | 경쟁 게임명 |
| Category/Generic | 장르 검색 | "puzzle game", "퍼즐 게임" |
| Discovery | Search Match로 신규 키워드 발굴 | (키워드 없이 자동) |
핵심 운영:
- Discovery 캠페인의 Search Match 기능은 200+ 신규 intent 키워드를 자동 발굴
- Custom Product Pages (CPP) — Top 5 키워드 클러스터별 전용 상품 페이지 생성, 스크린샷·소셜 프루프 A/B 테스트
- 2026년 3월부터 App Store 검색 결과 #2~#5 광고 슬롯 추가 개방 — 인벤토리 증가했지만 경쟁 심화로 비효율 위험도 동시 증가
3-4. 채널별 예산 배분 (2026 권장)
| 게임 단계 | Meta | Google UAC | ASA | 신규/실험 |
|---|
| 신규 런칭 (~3개월) | 50% | 30% | 15% | 5% |
| 성숙 (3~12개월) | 40% | 30% | 20% | 10% |
| 확장 (1년+) | 35% | 30% | 20% | 15% (TikTok, AppLovin, Unity Ads 등) |
국가 Tier 전략:
- Tier 1 (US, CA, UK, DE, FR, JP, KR, AU) — CPI 높지만 LTV 압도적, 안정 spend 유지
- Tier 2 (동유럽, LATAM, SEA) — Tier 1 CPI 급등 시 incremental 예산 이동
- 신흥 시장 (인도, 브라질, 인도네시아) — 초저 CPI, 광고 기반 수익화 게임에만 적합
주의: TikTok은 2024→2025 사이 광고 점유율이 21.0% → 12.7%로 급감했다. 게임 UA에서 비중 하향 중이지만 크리에이티브 채널로는 여전히 유효하다.
4. 모바일 프라이버시 — ATT · SKAdNetwork 4.0 · AAK · Android
4-1. App Tracking Transparency (ATT)
iOS 14.5+ 모든 앱은 IDFA(Identifier for Advertisers) 접근 전 사용자 동의 프롬프트 표시 필수.
import AppTrackingTransparency
import AdSupport
ATTrackingManager.requestTrackingAuthorization { status in
switch status {
case .authorized:
let idfa = ASIdentifierManager.shared().advertisingIdentifier
case .denied, .restricted, .notDetermined:
@unknown default: break
}
}
Unity 게임에서의 구현:
- Unity iOS 빌드는
Info.plist에 NSUserTrackingUsageDescription 명시 필수 (없으면 App Store 리젝)
- ATT 프롬프트는 게임 첫 진입 또는 가치 제안 직후 호출 (튜토리얼 직후가 일반적)
- 앱 첫 실행 즉시 호출하면 opt-in rate가 낮아진다
ATT opt-in rate 현황 (Adjust Mobile App Trends 2026, 2026-02-18 발간 / 데이터 2026-01까지):
| 구분 | opt-in rate | 기준 시점 |
|---|
| 전 산업 평균 | 38% (2025 Q1 35% → 2026 Q1 38%) | 2026 Q1 |
| 게임 카테고리 | 39% (전 카테고리 중 최고) | 2026 Q1 |
| 게임 서브장르 상위 | sports 50% / hyper casual 43% / action 40% / board 30% | 2025 Q2 |
| 국가 상위 | 브라질 50% / UAE 49% / 튀르키예 42% | 2025 Q2 |
- UA 예산 산정 시: 게임은 opt-in 30% 내외로 보수적 가정 권장 (자사 실측치가 있으면 그 값 우선)
- ATT 미동의 트래픽이 여전히 60% 이상이므로 SKAN 기반 측정 설계는 그대로 필수다
주의 — 지표 정의 차이: 위 수치는 앱 전체 유저 대비 opt-in 비율이다. "프롬프트를 실제로 본 유저 대비" 승낙률은 훨씬 높게(2026년 기준 약 70%) 보고된다. 벤더 리포트 비교 시 분모가 무엇인지 반드시 확인해야 한다.
주의 — 사실관계 정정: Apple의 €150M ATT 제재는 2025-03-31 프랑스 경쟁당국(Autorité de la concurrence) 결정 25-D-02로, EU 집행위 제재가 아니다. 사유는 프라이버시 규정 위반이 아니라 ATT 구현 방식의 시장지배적 지위 남용(2021-04 ~ 2023-07 기간 행위)이다. 한편 WWDC 2026에서는 ATT·AdAttributionKit 관련 중대한 변경이 발표되지 않았다.
4-2. SKAdNetwork 4.0 (SKAN 4.0)
ATT 거부 유저에 대한 Apple 공식 어트리뷰션 시스템. 디바이스 식별자 없이 집계된 캠페인 성과 측정.
SKAN 4.0 3개 Postback Window:
| Postback | 기간 | conversion value 형태 | 활용 |
|---|
| Postback 1 | 0~2일 | fine (0~63, 6-bit) 또는 coarse (low/medium/high) | 설치 직후 행동 (튜토리얼 완료, 첫 세션) |
| Postback 2 | 3~7일 | coarse 또는 null | 초기 retention, D7 매출 |
| Postback 3 | 8~35일 | coarse 또는 null | 장기 retention, IAP 행동 |
Postback 송신 지연: 24144시간 (Postback 1은 2448시간).
Conversion Value 매핑 — 캐주얼 게임 예시:
Postback 1 (0~2일, fine 0~63):
0 — 이벤트 없음 (앱만 열고 종료)
1~10 — 튜토리얼 완료
11~20 — 레벨 5 도달
21~30 — 레벨 10 도달 + 광고 시청 3회
31~40 — IAP 첫 결제 ($0.99 ~ $4.99)
41~50 — IAP $4.99 ~ $19.99
51~63 — IAP $19.99 이상 또는 high-value 행동
Postback 2 (3~7일, coarse):
low — D7 retention 없음
medium — D7 retention 있음, 매출 < $5
high — D7 retention 있음, 매출 ≥ $5
Postback 3 (8~35일, coarse):
low — D30 휴면
medium — D30 retention 있음
high — D30 IAP 또는 ad LTV ≥ $10
구현 도구: AppsFlyer SKAN Conversion Studio 또는 Adjust SKAN dashboard에서 conversion value schema 설정 → 어트리뷰션 SDK가 자동으로 SKAdNetwork.updateConversionValue() 호출.
SKAN 4 채택률 현황 — 채널별로 크게 다르다
채택률은 광고주가 켜고 끄는 값이 아니라 광고 네트워크가 SKAN 4 클릭을 인코딩했는지 + 유저 단말이 iOS 16.1 이상인지로 결정된다. 그래서 어떤 네트워크도 100%가 되지 않는다.
| 시점 | 관측값 | 출처 |
|---|
| 2023-04 | 전체 SKAN postback 중 SKAN 4 약 5% | Singular |
| 2023-06 | 약 9% | Singular |
| 2024-02-14 | SKAN 4 43% / SKAN 3 57% (생태계 전체) | Singular 트래커 |
| 2025-09 | Meta 44% SKAN 4 — 이 시점에 SKAN 4가 전체 postback의 과반으로 안정 전환 | Singular (2025-09-29) |
| 2026 중반 | SKAN 4가 다수 채택 단계, SKAN 1·2는 사실상 소멸 | Kochava 2026 / Business of Apps 2026-01 |
네트워크별 SKAN 4 postback 비중 (Singular 트래커, 2024-02 관측):
| 네트워크 | SKAN 4 비중 |
|---|
| Reddit | 98% |
| Unity | 81% |
| AppLovin | 50% |
| Moloco / Liftoff | 46% / 45% |
| Meta | 42% (→ 2025-09 44%) |
| Google | 22% — 가장 늦은 홀드아웃 |
주의: 위 "약 5%"는 2023년 4월 수치이며, 이를 2026년 현황으로 인용하면 안 된다. 2026년 기준으로는 SKAN 4가 다수이고, 실무 판단은 "SKAN 4를 쓸지 말지"가 아니라 **"어느 채널이 아직 SKAN 3로 보내는지"**다. Google 비중이 큰 캠페인일수록 SKAN 3 postback 비율이 높으므로, CV schema는 SKAN 4 3-postback과 SKAN 3 단일 postback 양쪽에서 모두 의미가 통하도록 설계한다.
주의: 네트워크별 수치는 Singular 실측 트래커 값으로 주 단위로 변동한다. 캠페인 설계 시 위 표를 그대로 믿지 말고 어트리뷰션 대시보드에서 자사 postback의 SKAN 버전 분포를 직접 확인한다.
4-3. AdAttributionKit (AAK) — SKAN의 후속
Apple은 SKAN 5 대신 **AdAttributionKit(AAK)**을 차세대 프레임워크로 내놓았다(재참여 어트리뷰션·복수 앱스토어·설정 가능한 윈도우 지원).
- 2026년 기준 SKAN의 deprecation 일정은 발표되지 않았다. SKAN 4와 AAK는 병행 운영된다
- 업계 AAK 도입률은 아직 미미하다 — 신규 게임은 SKAN 4를 주 측정 경로로 두고 AAK는 병행 테스트 수준이 적절하다
4-4. Android 참고 — Privacy Sandbox 철회
- Google은 2025-10-17자로 Privacy Sandbox on Android의 광고 API(Topics, Protected Audience, Attribution Reporting, SDK Runtime 등)를 phaseout 대상으로 전환했다 (공식 status 페이지 기준)
- 결과적으로 GAID(Google Advertising ID)는 계속 동작하며, Android에서 iOS ATT급 측정 붕괴는 당장 오지 않는다
- 다만 유저 opt-out·규제 압력 방향은 그대로이므로, Android도 결정론적 ID에만 의존하지 않는 측정 설계(인크리멘털리티 테스트, MMM 병행)를 유지한다
주의: 과거 자료의 "2026년까지 GAID 폐지 예정" 서술은 무효다. 철회 이후 기준으로 판단한다.
5. 어트리뷰션 (Attribution)
5-1. AppsFlyer / Adjust 비교
| 항목 | AppsFlyer | Adjust |
|---|
| 시장 점유율 | 1위 (게임 UA 표준) | 2위 |
| 가격 | 트래픽 기반 (저예산엔 부담) | 트래픽 기반 (AppsFlyer보다 약간 높음) |
| 강점 | SRN(Self-Reporting Network) 통합 가장 광범위 | 사기 방지·시그널 검증 강함 |
| Unity SDK | unitypackage 제공 | unitypackage 제공 |
소규모 인디 게임은 Singular(저비용) 또는 Branch(무료 tier)도 고려 가능.
5-2. Unity 게임 어트리뷰션 통합 흐름
[Unity 게임 클라이언트]
↓ AppsFlyer/Adjust SDK 통합
[어트리뷰션 SDK]
↓ 설치 + 인앱 이벤트 수집
├─ Google UAC (Firebase 또는 직접 통합)
├─ Meta Ads (AEM postback)
├─ Apple Search Ads (AdServices API)
└─ SKAdNetwork (iOS 자동)
↓
[어트리뷰션 대시보드]
↓ 이벤트 forwarding
[Firebase Analytics / GA4] ← 인앱 행동 분석
5-3. AppsFlyer + Firebase Analytics 연계
AppsFlyer는 어트리뷰션(설치 출처)을 담당하고, Firebase Analytics는 인앱 행동(세션, 진행도, funnel)을 담당. 두 도구를 함께 쓰는 것이 표준이다.
연계 방법:
- Unity 프로젝트에 Firebase Unity SDK + AppsFlyer Unity SDK 모두 통합
- AppsFlyer 대시보드에서 GA4 integration 활성화 → AppsFlyer 어트리뷰션 데이터가 GA4로 forward
- Firebase의 in-app event를 AppsFlyer로 역방향 send → SKAN conversion value 매핑에 활용
5-4. 추적해야 할 핵심 인앱 이벤트
af_install — 설치 (자동)
af_tutorial_complete — 튜토리얼 완료
af_level_achieved — 레벨 도달 (param: level)
af_ad_view — 광고 시청 (param: placement, eCPM)
af_purchase — IAP 결제 (param: revenue, currency, sku)
af_ad_revenue — 광고 매출 (MAX/AdMob에서 자동 수집)
이 이벤트들을 SKAN conversion value, Meta AEM event, Google Ads conversion 모두에 매핑해야 채널별 최적화 가능.
6. 크리에이티브 전략
6-1. 15초 영상 광고 표준 구성
[0~3초] HOOK (훅)
- 가장 자극적인 순간 / 실패하는 장면 / "WTF" 모먼트
- 첫 3초 안에 스크롤 멈춤 유도 필수
- 핵심 게임 메커닉이 한 눈에 보여야
[3~11초] GAMEPLAY (실제 플레이)
- 실제 게임 화면 (cinematic 컷씬 X)
- 단일 게임 루프 강조 — 여러 기능 보여주면 혼란
- "time to fun" 10초 이내 — 유저가 보자마자 재미 이해
[11~15초] CTA (Call To Action)
- "Download Now", "Play Free" 등 명확한 액션
- 설치 버튼 UI 노출
- end card는 peak engagement 시점에 배치 (지나간 뒤가 아니라)
6-2. 플레이어블 광고 (Playable Ads)
15~60초 동안 유저가 직접 mini-game을 플레이하는 인터랙티브 광고.
효과 (AppLovin 2025 벤치마크):
- D7 retention 30~50% 높음 (video 광고 대비)
- CPI 25~45% 낮음 (video 광고 대비)
제작 원칙:
- Time-to-fun < 5초 (탭 1번 안에 게임 시작)
- 실제 게임의 첫 30초 경험과 동일한 메커닉 사용
- 광고 종료 시점 = "다음 단계가 궁금해지는" 순간
6-3. 크리에이티브 A/B 테스트
| 항목 | 권장 |
|---|
| 월간 신규 컨셉 테스트 | 10~20개 이상 |
| 크리에이티브 교체 주기 | 매주 winner refresh |
| 테스트 변수 | 훅 첫 3초, 게임플레이 클립, CTA 문구, 종횡비, 자막 유무 |
주의: 월 5개 미만 크리에이티브 테스트하는 게임은 90일 내 CPI가 20~40% 상승한다(creative fatigue). 크리에이티브 다양성이 부족하면 알고리즘이 동일 유저에게 반복 노출하며 비효율 누적.
6-4. UGC (User-Generated Content) 스타일 광고
2025~2026 가장 효과 좋은 포맷. 실제 플레이어가 게임하는 듯한 세로 폰 화면 녹화 + 음성 reaction. 광고처럼 보이지 않아 광고 회피 본능 우회.
7. 흔한 실수 패턴 (Anti-patterns)
7-1. 소프트런치 KPI 미달 상태에서 UA 집행
- D1 < 25%인데 UA 시작 → CPI는 그대로지만 LTV가 너무 낮아 광고비 회수 불가
- "UA로 데이터 모으면서 게임 개선" 전략은 대부분의 인디에게 자살행위다. 소프트런치 단계에서 organic + 소액 UA로 KPI 먼저 통과시킨다
7-2. 크리에이티브 1~2개로 캠페인 운영
- 알고리즘이 최적화할 변수가 없어 CPI 상승 + 동일 유저 반복 노출 + creative fatigue 발생
- 최소 10개 컨셉, 컨셉별 3
5 변형 = 3050개 active asset 유지
7-3. 어트리뷰션 SDK 미설정 상태에서 UA 시작
- "Meta가 효과적이다 / Google이 효과적이다"를 알 수 없음
- 채널별 최적화 불가능 → 잘못된 채널에 예산 집중 → 손실
- 첫 UA $1 쓰기 전에 AppsFlyer/Adjust + Firebase 통합 완료해야
7-4. iOS만 운영하면서 ATT/SKAN 무시
- ATT prompt 없이 IDFA 접근 시도 → 앱 크래시 또는 App Store 리젝
- SKAN conversion value schema 미설정 → iOS 캠페인 최적화 신호 0 → 알고리즘이 무작위 유저 가져옴
7-5. CPI만 보고 캠페인 평가
- 2026 패러다임: "가장 싼 install"이 아니라 "가장 수익 나는 유저"가 목표
- 평가 지표는 D30 ROAS여야 한다. CPI는 최적화 과정 지표일 뿐
- hyper-casual CPI $0.4 vs mid-core CPI $5 비교 자체가 무의미 — LTV가 다름
7-6. 캠페인 1개에 여러 국가 묶기
- 미국 CPI $4 + 인도 CPI $0.2를 평균화 → 알고리즘이 어디에 spend할지 혼란
- 항상 국가 1개 = 캠페인 1개 원칙 (Google UAC, Meta 모두)
7-7. tCPA 캠페인에 예산 부족
- Google UAC tCPA 캠페인은 일일 예산 ≥ tCPA × 10 (최적 20×) 필요
- $20 tCPA에 $50 일일예산 설정 → 알고리즘이 학습 데이터 부족으로 최적화 실패
8. UA 운영 체크리스트
런칭 전
캠페인 셋업
운영 중 (주간)
월간
9. 빠른 의사결정 가이드
Q: UA를 시작해도 될까?
→ D1 ≥ 35%, D7 ≥ 12%, 어트리뷰션 SDK 통합, ATT/SKAN 구현 완료 → YES
→ 하나라도 미달 → NO. 게임 개선 우선
Q: 어느 채널부터?
→ iOS: Meta + ASA 먼저
→ Android: Meta + Google UAC 먼저
→ TikTok은 크리에이티브 검증 후 확장 단계에서
Q: 캠페인이 안 되는데?
→ 7일 데이터 부족 → 학습 기간 대기
→ 14일 후에도 D7 ROAS < 10% → 크리에이티브 / 타겟 / 게임 문제
→ CPI는 낮은데 retention 낮음 → 잘못된 유저 가져오는 중. SKAN value schema 또는 LAL 시드 재검토
Q: 예산 얼마부터?
→ 캠페인당 일일 ≥ tCPI × 50 (Google UAC tCPI 기준)
→ Meta AAA: 일일 $50~$100부터 시작, 학습 후 확장
→ ASA Discovery: 일일 $20~$50부터 (키워드 발굴 목적)
10. 참고: Unity 2D 게임 특이사항
- Unity Ads / LevelPlay — Unity 게임은 Unity Ads 통합이 쉬워 ad LTV 수집이 용이. UA 채널로도 활용 가능 (특히 hyper-casual)
- 빌드 크기 — iOS 앱 다운로드 크기가 200MB 넘으면 셀룰러 다운로드 차단되며 install 전환율 하락. Unity Asset Bundle / Addressables로 onboarding 분리 권장
- App Thinning — iOS는 디바이스별 최적화된 슬라이스만 다운로드되도록 설정해 install 크기 최소화
- Time to First Action — Unity 게임은 첫 로딩이 길면 install→tutorial 전환율이 크게 떨어진다. UA로 들어온 유저는 이탈 속도가 organic보다 빠름
