Análise: Quais dados são perdidos com a SKAdNetwork? | AppsFlyer
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Novos dados mostram que 32% das instalações não-orgânicas são equivocadamente atribuídas pela SKAdNetwork

Roy Yanai Roy Yanai Feb 22, 2021

A SKAdNetwork da Apple tem um impacto considerável sobre a precisão dos dados de atribuição da atividade não-orgânica entre instalações, receita e eventos in-app. Essa é a conclusão clara de uma análise aprofundada que fizemos em campanhas de aplicativos que implementaram o novo mecanismo de atribuição.

Na realidade, descobrimos que a SKAdNetwork capta apenas cerca de 68% das instalações impulsionadas por atividades não-orgânicas. Ou seja, há um total de 32% de instalações que são atribuídas de maneira equivocada. Antes de entrar em detalhes, vamos dar uma olhada em como são as coisas hoje.

 

Apesar de seus benefícios, as limitações da SKAdNetwork não podem ser ignoradas

Desde o anúncio da Apple no final de junho, os desenvolvedores têm especulado sobre como o iOS 14 e especificamente a SKAdNetwork afetará sua capacidade de fazer mensurações e otimizações precisas.

Até o momento, a SKAdNetwork provavelmente será a principal fonte de atribuição determinística disponível para os anunciantes no iOS. Como uma solução de atribuição, a SKAdNetwork tem muitos benefícios; o mais importante deles talvez seja a abordagem de privacidade em primeiro lugar intrínseca ao produto.

As limitações da SKAdNetwork, no entanto, não podem ser ignoradas. Elas geraram muitas preocupações entre os desenvolvedores, deixando muitas dúvidas sem respostas. A maior delas era sobre como os desenvolvedores lidariam com a sobrecarga do suporte a essa API. Outra dúvida, talvez ainda mais preocupante, era como a mensuração mobile seria impactada pelas limitações inerentes à SKAdNetwork. Para ajudar os anunciantes a se prepararem para as mudanças planejadas no iOS 14, a AppsFlyer lançou o dashboard de simulação de SKAdNetwork no início de setembro. Esse dashboard simulou os verdadeiros efeitos que a SKAdNetwork tem sobre os dados de atribuição.

Com essa ampla infraestrutura habilitada, fomos capazes de responder à questão: qual é, de fato, o verdadeiro alcance das limitações da SKAdNetwork? Até que ponto os dados realmente serão afetados, quando executados através do filtro da SKAdNetwork?

Nossa hipótese: a atribuição equivocada de instalações não-orgânicas como orgânicas

Para responder essas dúvidas, fizemos uma análise abrangente dos dados de SKAdNetwork. A nossa hipótese era que, por conta da natureza da cobertura da SKAdNetwork, a atribuição sofreria um impacto.

A SKAdNetwork cobre:

  • Apenas fluxos app-to-app e fluxos do clique direto à instalação
  • Apenas eventos que ocorreram dentro de 24 horas após a instalação (a não ser que extensões de tempo sejam usadas, mas elas têm seus próprios pontos negativos

O que a SKAdNetwork não cobre:

  • Fluxos web-to-app
  • Reengajamentos
  • Mensuração de visualizações e deferred click-through
  • Mensuração de ROI

Por isso, assumimos que haveria uma falha entre o número total de instalações mensuradas, eventos in-app e receita, além de possíveis discrepâncias na origem da atribuição. Ou seja, assumimos que instalações não-orgânicas e eventos in-app — pelos quais os anunciantes pagam as fontes de mídia — seriam atribuídos de maneira equivocada pela SKAdNetwork, sendo considerados orgânicos.

O que não sabíamos com certeza antes da análise era o tamanho do impacto, bem como se ou como o impacto seria diferente entre as diferentes categorias de aplicativos.

 

Comparando dados reais aos dados de SKAdNetwork

Nossa análise foi feita observando as instalações não-orgânicas, receita e dados de eventos in-app de todas as principais categorias da App Store: Finanças e Fintech, Jogos, Saúde e Estilo de Vida, Mídia e Entretenimento, Música, Notícias/Revistas/Catálogos, Fotos e Vídeos, Redes Sociais, Networking, Utilidades e e-Commerce/Varejo. Uma amostra de cerca de 30 aplicativos de cada categoria foi incluída na análise; todos os aplicativos mensurados têm um mínimo de 500 instalações diárias. Os dados incluídos foram mensurados ao longo de um período de 30 dias e são baseados no LTV.

Investigamos os dados a partir de duas perspectivas:

  1. Como é agora
  2. Como será com a SKAdNetwork – os mesmos dados, executados através do “filtro” da SKAdNetwork, com base nas limitações mencionadas acima

Comparamos os dois conjuntos de dados para descobrir até que ponto os dados não-orgânicos são de fato captados pela SKAdNetwork.

O que descobrimos

Sem surpresa, a SKAdNetwork impacta consideravelmente a precisão dos dados de atribuição em relação aos dados de atividades não-orgânicas. Em resumo, cerca de 34% de toda a atividade não-orgânica passa pelo filtro e é equivocadamente atribuída como orgânica. Algumas categorias são mais gravemente afetadas do que outras (Fotos e Vídeos e Mídia e Entretenimento são as mais atingidas no geral), mas todas as categorias sofrem um impacto.

Essas são as principais descobertas do efeito da SKAdNetwork sobre os dados:  

  • Em média, 32% das instalações não-orgânicas foram equivocadamente categorizadas como instalações orgânicas pela SKAdNetwork.
  • As categorias de aplicativos mais afetadas pela atribuição equivocada (tráfego não-orgânico falsamente atribuído como orgânico) foram a categoria de Fotos e Vídeos (44,6% dos NOIs atribuídos incorretamente) e Mídia e Entretenimento (40,5% dos NOIs atribuídos incorretamente).
  • A categoria menos afetada pela atribuição equivocada de NOI foi Jogos, onde “apenas” 21,8% das NOIs foram atribuídas incorretamente como orgânicas.
  • Em média, a SKAdNetwork capta cerca de 64% da receita* gerada por instalações não-orgânicas.
  • As categorias de aplicativos que tiveram maior perda de dados de receita não-orgânica foram Finanças e Fintech (apenas cerca de 52,7% da receita captada), Fotos e Vídeos (50,1% da receita captada) e Compras (51,2% da receita captada)

Não é preciso dizer que essa não é uma falha que pode ser ignorada. Os anunciantes precisam saber que o orçamento de marketing gasto em anúncios não está desaparecendo em um vácuo de dados.

 

Por que a SKAdNetwork não é a resposta completa

Embora a SKAdNetwork ofereça uma parte muito crítica da solução para a atribuição de anúncios em aplicativos do iOS, ela não oferece 100% de cobertura. Com essas falhas entre o que os anunciantes de dados precisam e o que eles obtêm de fato, a SKAdNetwork ainda tem muitas atualizações necessárias.

A SKAdNetwork não é a solução, mas certamente é uma parte dela. Afinal, ela é um método de atribuição determinística e não há necessidade de jogá-la fora.

O importante aqui é a abordagem; a SKAdNetwork precisa ser vista como parte de um todo. Os anunciantes precisam de mais do que a SKAdNetwork para poder mensurar de fato a performance de seus esforços de marketing, e é aí que soluções como a modelagem probabilística e a web campaign-to-app entram em jogo. Cada uma tem finalidades diferentes e cumpre com funções diferentes, mas juntas oferecem uma imagem completa da performance e podem ajudar a preparar os anunciantes para o sucesso.

Saiba mais sobre a solução para iOS 14 da AppsFlyer

*Essa queda na receita se refere apenas à atribuição e não ocorre por conta da capacidade limitada de mensuração de LTV com a SKAdNetwork.