답변
상관관계와 인과관계를 구분하는 게 핵심입니다. 캠페인 전후 지표가 올랐다는 것은 상관관계일 뿐 인과관계의 증거가 아니다. 실제 효과(증분 효과)를 검증하려면 캠페인에 노출된 집단과, 같은 조건이지만 노출되지 않은 무작위 대조군(홀드아웃)을 사전에 나눠 사후 결과를 비교해야 하며, 노출 전에 미리 그룹을 나누는 PSA(공익광고) 홀드아웃 방식이 가장 깨끗한 대조군을 만드는 방법으로 꼽힌다. 메타 전환 API 품질 관리에서는 이렇게 설계하시면 됩니다. CAPI 도입 전후 전환수가 늘었다고 바로 "광고 효과가 늘었다"고 해석하면 안 되고, 늘어난 만큼이 실제 매출 증가인지 그동안 못 잡던 전환을 이제 잡은 것뿐인지 구분해야 한다. 광고 오프/온 테스트(conversion lift study)처럼 별도의 무작위 대조군 실험을 돌려야 CAPI로 개선된 매치 품질이 실제 입찰 성과 개선(더 낮은 전환당 비용)으로 이어졌는지 인과적으로 확인할 수 있다. 메타 전환 API(CAPI)는 iOS 앱추적투명성(ATT)·쿠키 차단·광고차단기 때문에 브라우저 픽셀만으로는 놓치는 전환 이벤트를, 광고주 서버에서 메타 서버로 직접 보내 보완하는 방식이다. 이렇게 보낸 데이터가 메타의 실제 사용자 데이터와 얼마나 정확히 일치하는지를 점수로 보여주는 것이 이벤트 매치 품질(Event Match Quality, EMQ)이다.