브랜치(Branch)만으로 아쉽다면? 퍼포먼스 마케터를 위한 MMP 5가지 비교 가이드

브랜치(Branch) 는 딥링크 중심 서비스로 MMP 시장에서 강력한 입지를 확보해온 브랜드예요. 다만 최근 비용이 상승하고 로데이터 접근이 제한되면서, 퍼포먼스 마케터들 사이에서 대안을 검토하려는 움직임이 커지고 있어요. 아마 여러분도 브랜치 외에 다른 솔루션이 있는지 고민해보신 적 있으실 텐데요.

딥링크 기반으로 어트리뷰션을 운영하고 있었는데 대안 솔루션을 찾고 있다면, 오늘 드리는 가이드가 실질적인 의사결정에 도움이 될 거예요. 브랜치의 강점은 어디까지인지, 그리고 에어브릿지(Airbridge) 를 포함한 다른 솔루션과 비교했을 때 어떤 선택지가 현실적인지 정리해봤어요.

📌핵심 요약

• 왜 전환을 고민할까요? : 많은 퍼포먼스 팀이 로데이터에 직접 접근하고, 멀티터치 분석 구조를 더 투명하게 운영하기 위해 다른 대안을 찾고 있어요.

• 프라이버시 환경에서도 제대로 측정할 수 있을까요? : 최근 솔루션들은 SKAN 4.0이나 Privacy Sandbox를 전제로 설계돼 있어서, 데이터가 제한된 환경에서도 비교적 안정적으로 성과를 측정할 수 있어요.

• 광고사기는 얼마나 투명하게 관리할 수 있을까요? : 좋은 솔루션은 “왜 이 클릭이 무효 처리됐는지”를 설명할 수 있어요. 단순 차단이 아니라, 기준과 로직이 보이는 구조예요.

• 비용은 합리적인가요? : 요즘 플랫폼들은 측정 깊이나 활용 범위에 맞춰 비용을 조정할 수 있어서 비용 절감 효과를 보는 기업들도 있어요.

• 에어브릿지는 어떤 솔루션인가요? : 딥링크 안정성은 유지하면서도, 데이터 활용과 분석까지 필요한 팀에게는 균형 잡힌 솔루션이에요. 딥링크는 이미 잘 쓰고 있는데 어트리뷰션이나 데이터 활용이 아쉬운 팀, 라우팅만으로는 부족하지만 엔터프라이즈급 복잡성까지는 필요 없는 기업에 잘 맞아요.

브랜치는 실제로 어떤 역할을 하는 MMP 솔루션인가요?

브랜치는 원래 딥링크, 디퍼드 딥링크, 그리고 크로스 플랫폼 유저 연결에 강점을 가진 MMP예요. 어트리뷰션은 이 기능 위에 덧붙여진 형태에 더 가까워요. 그래서 실제 도입 흐름을 보면, 처음에는 딥링크 문제를 해결하려고 도입했다가 이후에 점점 측정이나 분석까지 확장해서 쓰는 경우가 많아요.

마케터들이 Branch에서 다른 MMP로 전환하는 이유

브랜치 자체의 문제가 있다기보다, 마케팅 현장에서의 니즈가 바뀌면서 생기는 간극에 가까워요. 예전에는 유저를 정확한 화면으로 보내는 것이 중요했다면, 지금은 그 유저가 실제로 매출에 얼마나 기여했는지까지 봐야 해요.

이 과정에서 아래 같은 고민이 자연스럽게 나오게 돼요.

• 비용 대비 얻는 데이터가 충분한가?

• 로데이터를 자유롭게 활용할 수 있는가?

• 어트리뷰션 로직을 우리가 원하는 방식으로 조정할 수 있는가?

이 질문들에 대한 답이 부족하다고 느끼는 순간, 마케터들은 대안을 찾기 시작하게 돼요.

1) 마케팅 실무에서 자주 나오는 문제가 뭘까요?

마케팅 실무에서 나오는 문제의 중심은 딥링크가 아니라 바로 “측정”이에요. 현장에서 자주 나오는 이야기를 정리해 볼게요.

(1) 딥링크는 강한데, 어트리뷰션은 아쉬워요

• 고급 어트리뷰션 모델을 적용하거나 커스터마이즈하기가 쉽지 않아요

• 멀티터치나 어시스트 기여도를 세밀하게 조정하기 어려워요

(2) 광고사기를 적극적으로 관리하기 어려워요

• 설정 가능한 규칙이 제한적이에요

• 의심스러운 설치나 행동을 걸러내는 데 한계가 있어요

(3) 데이터를 깊게 보기가 어려워요

• 대시보드 중심이라 로데이터 접근이 제한돼요

• BI나 데이터 웨어하우스로 연결하려면 추가 작업이 필요해요

(4) 비용이 생각보다 빠르게 올라가요

• 사용량 기반 과금 구조라서 데이터 활용 범위보다 비용이 더 빨리 증가하는 경우가 있어요

2) 시장 트렌드 자체가 바뀌고 있어요

요즘 시장 트렌드를 보면, 이건 특정 솔루션의 문제가 아니라, 환경 자체가 완전히 달라진 영향도 있어요. ATT 이후로 MMP 시장은 명확하게 프라이버시 중심 측정 방향으로 이동하고 있어요. 특히 구독 서비스나 AI 앱을 운영하는 팀은 단순 딥링크가 아니라 아래와 같은 솔루션을 찾고 있어요.

• 장기적인 매출 흐름을 볼 수 있어야 하고

• 데이터 활용까지 가능한 구조여야 하고

• 동시에 비용도 관리 가능해야 해요

또 하나 중요한 변화가 있어요. 이제 데이터 팀은 툴 안에서 데이터 보는 것에 만족하지 않아요. SQL로 직접 분석하고, 웨어하우스에 적재하고, 실험까지 연결하는 게 기본인데요. 이런 흐름이다 보니 폐쇄적인 구조로 설계된 솔루션들에 점점 부담을 느끼고 있어요.

(1) 이제는 프라이버시 대응이 기본이에요

ATT, SKAdNetwork, Android 정책 변화 이후에는 프라이버시 보호 기능이 필수가 됐어요.

데이터가 일부만 있어도 전환을 추정할 수 있어야 하고, 네트워크별 데이터를 검증할 수 있어야 하고, 여러 소스를 하나로 맞출 수 있어야 하죠.

즉, 단순히 링크 잘 연결되는 것만으로는 부족하고 애초에 어트리뷰션 중심으로 설계된 구조가 필요해졌어요.

(2) 구독 서비스는 리드 타임이 길어요

구독이나 AI 서비스는 설치 → 결제가 바로 이어지지 않아요. 며칠 뒤, 혹은 몇 주 뒤에 매출이 발생하는 경우가 많아요. 그래서 코호트 기반으로 LTV를 추적하고, 전환 기준을 유연하게 설정하고, 리인게이지먼트까지 안정적으로 측정하는 게 중요해졌어요.

딥링크는 어디로 보낼지는 잘 해결해주지만, 왜 매출이 발생했는지까지는 설명해주지 못해요. 이게 딥링크의 한계예요.

(3) 데이터는 이제 기업의 내부 자산이에요

점점 더 많은 조직이 어트리뷰션 데이터를 중요한 내부 자산으로 관리하려고 하고 있어요. 데이터 웨어하우스에 넣고, BI에서 분석하고, 실험과 연결하는 흐름을 구축하고 있죠. 이러한 기준에서 보면 대시보드 중심 구조는 점점 한계가 명확하다고 할 수 있어요.

딥링크 vs 풀퍼널 어트리뷰션 솔루션: ROAS에 미치는 차이는 얼마나 될까?

브랜치를 대신할 솔루션을 검토하다 보면 딥링크와 풀퍼널 어트리뷰션을 같은 개념처럼 이해하는 경우가 많아요. 하지만 자세히 들여다 보면 두 기능은 역할과 목적이 명확하게 달라요.

둘의 차이를 쉽게 설명하면, 딥링크는 사용자를 원하는 위치로 정확하게 보내는 기술이고, 풀퍼널 어트리뷰션 솔루션은 그 사용자가 어떤 경로로 들어와서, 어떤 행동을 했고, 실제로 매출에 얼마나 기여했는지를 계산하는 솔루션이에요. 설치, 이벤트, 구매 등 전체 사용자 여정을 기준으로 각 터치포인트의 기여도를 분석하고 ROAS를 계산하죠.

딥링크가 필요한 상황

• 웹에서 앱으로 자연스럽게 이동시키고 싶을 때

• 이메일이나 QR에서 특정 화면으로 보내고 싶을 때

• 캠페인별로 다른 랜딩 경험을 만들고 싶을 때

• 신규 유저 유입을 유도할 때

풀퍼널 어트리뷰션 툴이 필요한 상황

• 어떤 채널이 설치를 만들었는지 알고 싶을 때

• 설치 이후 행동까지 추적하고 싶을 때

• 전환 기준과 기간을 직접 설정하고 싶을 때

• SKAN이나 네트워크 데이터를 함께 보고 싶을 때

• 이상 트래픽을 걸러내고 싶을 때

1) 왜 둘을 헷갈릴까요?

생각보다 많은 분이 딥링크 중심 솔루션을 도입해놓고, 어트리뷰션까지 완벽하게 분석해주기를 기대해요. 특히 C레벨 의사결정 단계에서 브랜치를 고를 때 이런 상황이 자주 발생해요.

딥링크는 분명 리텐션이나 사용자 경험에는 강점이 있어요. 하지만 iOS 프라이버시 환경에서 캠페인 성과를 정확하게 측정하는 역할은 결국 어트리뷰션 솔루션이 더 정확해요.

물론 실제 실무에서는 두 가지 모두 다 필요해요. Promodo에 따르면 딥링크는 전환율을 15~25% 높이고, 어트리뷰션 솔루션은 광고사기나 멀티터치 낭비를 잘 잡아내요.

문제는 둘 중 하나에만 집중했을 때예요. 딥링크만 잘 되어 있고 어트리뷰션이 비어 있으면, 실제보다 성과가 좋아 보이거나 반대로 CPA가 불필요하게 높아지는 일이 생겨요. 딥링크에만 집중한 브랜드가 어트리뷰션 설정이 제대로 되어 있지 않아 CPA가 30%까지 부풀려진 사례도 적지 않아요.

딥링크 솔루션 vs 풀퍼널 어트리뷰션 MMP

2026년 기준, 현실적으로 실무자들이 많이 비교하는 브랜치 대안 솔루션

브랜치 대안 솔루션들을 리서치하고 검토하다 보면 자연스럽게 같이 보게 되는 솔루션들이 있는데요. 대표적으로 앱스플라이어(AppsFlyer), 애드저스트(Adjust), 에어브릿지(Airbridge), 싱귤러(Singular) 등의 제품들이 있어요.

각 솔루션은 딥링크, 어트리뷰션, 비용 구조에서 조금씩 다른 강점을 가지고 있어요.

• 앱스플라이어는 광고사기 탐지와 글로벌 스케일에서 강점이 있지만, 비용이 높은 편이에요

• 애드저스트는 비교적 균형 잡힌 가격대에서 멀티터치 어트리뷰션이 강점이에요

• 에어브릿지는 로데이터 접근성과 데이터 일관성 측면에서 강점을 보여요

• 싱귤러는 여러 데이터 소스를 통합해서 보는 데 강점이 있어요

브랜치 vs 주요 대안 솔루션 비교

에어브릿지는 브랜치와 어떤 차별점이 있나요?

에어브릿지는 딥링크 안정성과 어트리뷰션 깊이를 동시에 잡도록 설계된 MMP예요. 딥링크와 어트리뷰션을 따로 보지 않고, 둘을 동시에 충족시키는 방향으로 설계됐죠.

그래서 에어브릿지를 도입하면 둘 중 하나를 포기해야 하는 상황이 생기지 않아요. 특히 딥링크는 이미 잘 쓰고 있는데 어트리뷰션이나 데이터 활용이 아쉬운 팀, 라우팅만으로는 부족하지만 엔터프라이즈급 복잡성까지는 필요 없는 기업에 잘 맞아요.

1) 리스크 없이 에어브릿지로 전환할 수 있어요

솔루션을 바꿀 때 가장 걱정되는 건 지금 잘 돌아가는 시스템이 깨지는 것일 텐데요. 에어브릿지는 브랜치와 동일한 기능들이 많아 이러한 불안 요소를 상당 부분 줄여줘요.

• 웹 → 앱, 앱 → 앱 딥링크를 안정적으로 처리해요

• 캠페인 단위 링크를 끊김 없이 관리할 수 있어요

• iOS, Android, 웹 흐름을 하나의 구조로 연결해요

즉, 브랜치의 핵심 기능인 링크 안정성을 그대로 유지하면서 전환할 수 있어요.

2) 실제 차이는 ‘클릭 이후’에서 발생해요

겉으로는 비슷해 보이지만 에어브릿지와 브랜치의 차이는 클릭 이후 데이터에서 확실하게 드러나요.

(1) 프라이버시 환경을 전제로 설계된 어트리뷰션

에어브릿지는 처음부터 ATT나 SKAdNetwork를 고려하여 설계된 솔루션이에요.

• SKAN 리포팅과 검증이 기본으로 제공돼요

• 시그널이 부족한 상황에서도 동작하는 모델링 구조를 갖고 있어요

• 유료, 오가닉, 온드 채널을 하나의 로직으로 연결해요

(2) 구독 시스템에 맞는 측정 방식

구독이나 AI 서비스는 설치보다 “그 이후의 유저 행동”이 더 중요해요. 그리고 에어브릿지는 이 흐름을 기준으로 유저 행동을 파악하도록 설계돼 있어요. 딥링크만으로는 설명이 안 되는 영역을 여기서 보완하는거죠.

• 코호트 기반 LTV 분석이 가능해요

• 전환 기준을 유연하게 설정할 수 있어요

• 매출 이벤트 기준으로 리어트리뷰션과 리인게이지먼트를 추적해요

(3) 투명한 광고사기 방지 기능

에어브릿지는 불투명하고 측정할 수 없는 신뢰 점수가 아니라, 규칙을 직접 설정하고 결과를 투명하게 확인할 수 있어요

• 우리 서비스에 맞게 무효 트래픽 기준을 직접 설정할 수 있어요

• 설치와 이후 이벤트까지 검증할 수 있어요

• 로직이 공개된 상태에서 광고비를 줄일 수 있어요

(4) 자유롭고 주도적으로 활용할 수 있는 데이터 소유권

브랜치에서 자주 나오는 불만이 “데이터가 대시보드 안에 갇혀 있는 것 같다”는 점이에요. 즉, 대시보드에 대한 의존성이 너무 크다는 것이죠.

반면 에어브릿지는 데이터에 대한 접근 방식이 완전히 달라요.

• 로데이터를 그대로 내보낼 수 있어요

• 웨어하우스나 BI와 자연스럽게 연결돼요

• 대시보드는 확인용이고, 분석은 밖에서 하도록 설계돼 있어요

실제로 내부에서 숫자를 검증할 때는 차트보다 로데이터가 훨씬 중요해요. 이런 점에서 에어브릿지가 브랜치보다 훨씬 더 자유롭고 주도적으로 데이터를 활용할 수 있다고 할 수 있어요.

3) 비용 구조에서 체감 차이가 나요

많은 팀이 처음 솔루션을 도입할 때 비용이 얼마나 되는지를 보지만, 실제로 중요히 봐야하는 것은 “비용이 얼마까지 늘어나느냐”예요. 그래서 많은 분이 브랜치 가격이나 비용을 검색하기도 하죠.

에어브릿지는 이 부분에서 예측 가능성이 높은 구조예요.

• 기능별로 추가 과금이 붙지 않아요

• 트래픽이나 이벤트가 늘어도 비용이 급격히 튀지 않아요

• 링크 수가 아니라 “측정 가치” 기준으로 가격이 설정돼요

그래서 스케일이 커질수록 비용 차이가 더 크게 느껴져요.

이제는 ‘링크를 잘 보내는 것’만으로는 부족해요

브랜치는 여전히 좋은 딥링크 솔루션이에요. 특히 유저를 정확한 위치로 보내는 기능이 필요할 때는 충분히 역할을 해요. 하지만 규모가 커질수록 상황이 달라져요. 광고비는 계속 늘어나고, 프라이버시에 대한 규제는 마케팅 성과의 가시성을 제한하고, 데이터는 점점 덜 보이게 돼요.

이때 필요한 건 단순한 라우팅이 아니라 아래 3가지예요.

1. 신뢰할 수 있는 어트리뷰션

2. 시간 차를 반영한 매출 분석

3. 필요할 때 직접 검증할 수 있는 로데이터

많은 마케팅 팀이 브랜치의 대안 솔루션을 찾는 이유가 여기에 있어요.

만약 여러분이 에어브릿지에 관심이 있다면, 아래에 해당하는 팀인지 한번 살펴보세요.

• 딥링크는 그대로 유지하고 싶고

• ATT, SKAN 환경에서도 측정을 이어가야 하고

• 구독/AI 기반 매출 구조를 분석해야 하고

• 데이터는 내부에서 직접 활용하고 싶은 팀

이 조건에 해당한다면, 에어브릿지 도입을 적극 검토해 보세요. 브랜치로 초기 성장을 만들었다면, 이제 에어브릿지로 그 다음 단계로 나아갈 차례예요.

더 나은 어트리뷰션과 데이터 분석, 그리고 딥링크를 에어브릿지로 구현한 사례들을 확인해 보세요.

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