가장 눈에 띄는 변화는 UA(유저 획득), 어트리뷰션, 캠페인 퍼포먼스에 대한 정확도가 떨어질 확률이 높아졌다는 점이다. 이는 유저 수준의 데이터와 캠페인 지표에 대한 가시성이 줄어듦에 따라 당연한
가장 눈에 띄는 변화는 UA(유저 획득), 어트리뷰션, 캠페인 퍼포먼스에 대한 정확도가 떨어질 확률이 높아졌다는 점이다. 이는 유저 수준의 데이터와 캠페인 지표에 대한 가시성이 줄어듦에 따라 당연한 결과이다. IDFA를 활용한 유저 획득은 기기 수준의 정확한 캠페인 데이터에 의존하며, 마케터들은 이를 통해 퍼포먼스 전반에 대한 가시성을 얻고, 최적화 전략에 반영해왔다.