iOS 14 e SKAdNetwork: A solução mais completa | AppsFlyer

Prepare-se para o iOS14 com a AppsFlyer

O iOS 14 está mudando a maneira como a indústria mensura a atribuição. Fique atualizado com notícias recentes e saiba mais sobre as nossas soluções.

Nossas soluções para iOS

ATRIBUIÇÃO CENTRADA NA PRIVACIDADE

A combinação entre a atribuição determinística e a probabilística oferece cobertura completa, com privacidade integrada.

SDK PARA IOS 14

Esteja completamente preparado para o iOS 14, com suporte para APIs, framework de ATT, integração de SKAdNetwork e mais.

SKADNETWORK

O gerenciamento holístico de SKAdNetwork permite que você mensure, visualize e otimize com facilidade.

UA WEB-TO-APP

Utilize a web para novas oportunidades de crescimento com campanhas mensuráveis que oferecem jornadas web-to-app impecáveis.

Utilize o modelo probabilístico mais poderoso da indústria

Não abra mão da precisão, da segurança ou da privacidade do usuário final. Aproveite ao máximo o algoritmo probabilístico mais avançado da indústria, desenvolvido para obter dados a nível de campanha sem comprometer a privacidade do usuário. O algoritmo probabilístico da AppsFlyer inclui ampla cobertura e precisão incomparáveis. Nosso modelo utiliza nossa ampla escala e conhecimento avançado de engenharia, e está sendo constantemente aprimorado com base em insights de toda a indústria.

iOS 14 advanced privacyAvance para a Privacidade Avançada

A Privacidade Avançada te coloca no volante para que você tenha controle total sobre os seus dados e possa decidir exatamente como eles são coletados, gerenciados e utilizados por parceiros através das permissões de acesso aos dados.

SK360: A solução para SKAdNetwork mais completa da indústria

  • OTIMIZE

  • ANALISE

  • PREVEJA

  • PROTEJA

  • CONECTE-SE

Otimize e faça estratégias para o seu esquema de valores de conversão

Mapeie, gerencie e teste seu esquema de valores de conversão em nosso dashboard autônomo. Com controle avançado sobre as mensurações de KPI, você pode aproveitar ao máximo a estrutura de SKAdNetwork.

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Todos os seus insights de SKAdNetwork em um único local

Veja simulações e visualizações dos seus KPIs críticos de performance. Explore as visualizações avançadas de KPIs de performance, incluindo ROI, CPI, ARPU, ROAS e mais. Com insights abrangentes, tendências de dados e métricas aprofundadas, você pode se sentir confiante na hora de tomar decisões bem-informadas sobre as suas campanhas no iOS.

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Atue de maneira inteligente em suas campanhas no iOS com base em insights a curto prazo

EM BREVE!

Atue rapidamente e ultrapasse os limites de tempo da SKAdNetwork. Com base em sinais iniciais de engajamento do usuário, nosso mecanismo de análises preditivas permite que você coloque a atribuição mobile no “piloto automático”.

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Mantenha seu orçamento e dados protegidos contra qualquer tipo de fraude mobile

Certifique-se de estar recebendo dados precisos e verdadeiros sobre a performance da sua campanha com a validação da precisão de dados para SKAdNetwork. Proteja seu gasto com anúncios com uma cobertura completa contra a fraude na nova realidade do iOS.

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Conecte-se aos seus parceiros integrados favoritos

A AppsFlyer continua a oferecer integrações diretas e autônomas com os seus parceiros de anúncios preferidos. A cooperação ponta a ponta garante o envio de postbacks, esquemas de valores de conversão e dados para a AppsFlyer e seus parceiros escolhidos de maneira simples e fácil.

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Aproveite os seus recursos atuais com a UA Web-to-App

Sites mobile são um canal excelente para compartilhar informações, engajar e gerar crescimento entre os usuários, ao mesmo tempo em que possibilita que você mantenha controle total sobre a experiência do usuário com a marca. Campanhas pagas na web que geram tráfego de alta intenção para o seu site e, depois, conversões de instalações do aplicativo, podem ser mensuradas com eficácia com a AppsFlyer, que garante visibilidade completa sobre cada passo do funil.

Web Campaign-to-App

Recursos

Guia para App Clips

Um guia abrangente para te ajudar a desenvolver o seu primeiro App Clip e aprimorar a UX no iOS

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Estudo de dados da SKAdNetwork

A SKAdNetwork não capta todos os dados de atribuição não-orgânica. Nossas análises mostram que a SKAdNetwork, sozinha, não é suficiente

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IDFAs zerados

Por que 35% de todos os dispositivos iOS estão mostrando IDFAs zerados antes da aplicação efetiva da ATT?

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FAQ

Qual é o impacto do iOS 14 sobre os produtos da AppsFlyer?

Atribuição

A Atribuição Centrada na Privacidade da AppsFlyer oferece visibilidade completa sobre a performance de campanhas em todas as versões do iOS, usando:

  1. Dados determinísticos de SKAdNetwork
  2. Atribuição determinística da AppsFlyer, baseada em identificadores persistentes de dispositivos quando o usuário final concorda com a solicitação de uso da ATT tanto no aplicativo original como no aplicativo de destino.
  3. Um algoritmo de Modelagem Probabilística da AppsFlyer, que oferece dados granulares sobre a performance da campanha.

A atribuição determinística baseada em identificadores persistentes de dispositivos ainda ficará disponível após o usuário final aceitar a solicitação de uso da ATT em ambos os aplicativos de origem e de destino. Na falta desse identificador, o algoritmo de Modelagem Probabilística da AppsFlyer oferecerá dados sobre a performance da campanha. Além disso, os clientes da AppsFlyer poderão utilizar a SKAdNetwork, que se baseia na atribuição determinística. Com todos esses recursos, a Atribuição Centrada na Privacidade da AppsFlyer oferece visibilidade completa sobre a performance de campanhas para todas as versões do iOS.

Remarketing e segmentação de audiências

O remarketing após o iOS 14 está ficando cada vez mais complexo, já que diversos identificadores serão utilizados entre diferentes plataformas e o recém-lançado mecanismo de “opt-in de remarketing” foi introduzido pela Apple. O Audiences da AppsFlyer oferece suporte completo a identificadores de dispositivos adicionais para a criação de audiências além do IDFA. Isso significa que as audiências agora podem ser criadas e enviadas aos parceiros com base em qualquer identificador que os anunciantes desejam usar. Também adicionamos uma nova camada de gestão de dados à nossa ferramenta Audiences, para permitir que os anunciantes escolham exatamente quais identificadores devem ser enviados para cada parceiro, correspondendo ao status de opt-in mais recente da ATT pelo usuário. Continuamos a oferecer uma solução flexível de gerenciamento de audiências, alinhada aos critérios de direcionamento de nossos parceiros, garantindo um futuro sustentável para os anunciantes de aplicativos.

Deep linking e deferred deep linking

Não haverá impacto sobre o deep linking de usuários do iOS 14 em campanhas de ad networks e mídias próprias. Por padrão, a AppsFlyer usará o IDFA quando disponível; quando não houver IDFA, usaremos a Modelagem Probabilística. O iOS 14 pode afetar deferred deep linking de campanhas de ad networks que dependem de IDFA.

Recomendamos que os clientes que buscam implementar deferred deep linking de ad networks e mídias próprias usem a versão 6.1.x do SDK para iOS da AppsFlyer para reduzir o impacto geral, permitir flexibilidade no consentimento da ATT (se necessário) e se beneficiar de tempos de resposta mais rápidos.
Clientes que executam campanhas em SRNs devem estar cientes de que deep linking e deferred deep linking não funcionarão quando o IDFA não estiver disponível. Aconselhamos que os clientes que buscam manter a visibilidade sobre a atribuição com deep linking e deferred deep linking de campanhas SRN usem os fluxos web-to-app.

Trabalhando com parceiros

Continuaremos a oferecer integrações diretas com mais de 7.000 ad networks, parceiros de tecnologia e parceiros de análises, ao mesmo tempo em que garantimos aos nossos clientes total transparência em relação à forma como seus dados estão sendo usados e compartilhados pelos parceiros integrados.

Incentivamos nossos parceiros a aderirem ao nosso protocolo de compartilhamento de dados de privacidade avançada para maximizar a privacidade do usuário final. Os parceiros que ativaram a privacidade avançada, assim como os parceiros integrados à nossa solução de SKAdNetwork, estarão indicados no menu Parceiros integrados com selos dedicados. Recomendamos que nossos clientes reduzam as integrações a nível do usuário com seus parceiros, revisem as práticas de privacidade de dados e se certifiquem de que seus parceiros estejam alinhados com os termos atualizados da Apple.

Outros tópicos

Fazer a integração com a solução de SKAdNetwork da AppsFlyer é o suficiente para ter suporte para as mudanças do iOS 14?

A SKAdNetwork sozinha não é suficiente; ela é apenas uma parte da solução para o iOS 14. A SKAdNetwork ainda deixa muitas lacunas (incluindo a atribuição equivocada de até 32% das instalações não-orgânicas), pois ela abrange apenas fluxos de atribuição específicos dentro de condições específicas. A solução completa para o iOS 14 da AppsFlyer, que inclui a SKAdNetwork, a Atribuição Centrada em Privacidade (Modelagem Probabilística e atribuição determinística) e as soluções Web-to-App, oferece cobertura completa para a atribuição no iOS.

Qual é a diferença entre o Fingerprinting e a Modelagem Probabilística?
 

Fingerprinting:

O Fingerprinting (muitas vezes chamado de fingerprinting do navegador – browser fingerprinting) é um termo associado ao processo de coleta de uma ampla gama de informações do computador e do navegador, feito através do navegador da web de um usuário, para identificar exclusivamente um usuário e/ou dispositivo. Fingerprintings são usados para identificar um dispositivo quando outros identificadores persistentes, como os cookies, não podem ser lidos ou armazenados por um site. Um fingerprint é criado através da combinação de vários pontos de dados do seu dispositivo e/ou navegador, que ficam acessíveis a todos os sites quando você visita suas páginas. Isso pode incluir a versão do navegador, extensões do navegador e plug-ins (incluindo suas versões), propriedades de hardware, lista de fontes, canvas e WebGL, benchmarking de HW, idioma, fuso horário, versão do sistema operacional, características da tela e barras de menu.

Estatisticamente, há uma chance muito pequena de que dois ou mais dispositivos tenham instalações e configurações idênticas. Você pode ver o quão únicas são as suas configurações aqui. Fingerprints são especialmente fortes, pois podem detectar um dispositivo por um longo período, mesmo se certos parâmetros de fingerprint forem alterados, como, por exemplo, quando endereços de IP são alterados ou mesmo se escondem por trás de uma VPN.

Embora as técnicas de fingerprinting tenham sido inicialmente criadas como um método para que bancos detectassem fraudes e prevenissem o roubo de identidade, hoje eles são usados para rastrear usuários em sites a fim de compilar registros a longo prazo de históricos de navegação de indivíduos e gerar publicidade direcionada ou exploits direcionados aos usuários; ou seja, esse método levanta sérias questões sobre a privacidade. Por esse motivo, os navegadores (Safari, Chrome e Firefox, dentre outros) começaram a fazer alterações visando limitar a quantidade de dados que eles expõem aos sites, tornando os usuários mais parecidos e criando uma espécie de “imunidade de rebanho”.

A boa notícia é que os navegadores mobile têm maior restrição de compartilhamento de dados, e já oferecem a “imunidade de rebanho” contra o tipo de fingerprinting mais comum em desktops. Dispositivos iOS, especificamente, são muito menos fragmentados, o que os torna bastante imunes contra fingerprinting.

Modelagem Probabilística da AppsFlyer:

A modelagem probabilística é uma técnica estatística que estima o desempenho da campanha e não pode ser usada para identificar exclusivamente um usuário e/ou dispositivo. Ela usa machine learning para estimar o desempenho da campanha sem comprometer a privacidade. Ao contrário do fingerprinting, que visa maximizar os pontos de dados captados de cada usuário para criar um identificador único que possa ser usado para rastrear usuários em sites por um período prolongado, a modelagem probabilística da AppsFlyer busca fazer exatamente o oposto: minimizar os pontos de dados captados e evitar a possibilidade de criação de um identificador único persistente ou permanente que possa ser usado para identificar um usuário e/ou dispositivo.

Enquanto os fingerprints são usados para criar perfis detalhados de usuários e permitir o direcionamento preciso (em qualquer momento e em qualquer site), a modelagem probabilística é usada com o único propósito de estimar a performance de campanhas de mídia paga e própria (como sites, plataformas de redes sociais, e-mails e recomendações de usuários).

A modelagem probabilística mensura os detalhes de criativos e campanhas dos desenvolvedores de aplicativos, não os dados dos aplicativos nos quais os anúncios são exibidos. Além disso, na maioria dos casos, o aplicativo no qual o anúncio foi exibido é desconhecido.
A modelagem probabilística depende de muito poucos pontos de dados, que mudam com frequência. Por esse motivo, técnicas de machine learning e estimativa estatística são usadas (ao contrário da criação e correspondência de IDs exclusivos) e é por isso que as janelas de lookback não podem ser definidas.
Conforme descrito acima, a modelagem probabilística é um método centrado na privacidade que estima a performance de campanhas de anúncios. É muito diferente do fingerprinting. Ela não gera um ID único que é persistente ou permanente ou que pode identificar exclusivamente qualquer dispositivo em sites ou aplicativos por um longo período. Não é usada para segmentação ou criação de perfis. Na verdade, a modelagem probabilística é uma das melhores maneiras de manter a privacidade no processo de atribuição e de estimativa da performance da campanha.

A tabela abaixo mostra uma visualização simples das principais diferenças entre o fingerprinting de navegadores tradicional e a modelagem probabilística:

FingerprintingModelagem Probabilística da AppsFlyer
Equivalente ao ID único e/ou persistenteSimNão
Pode ser usado para identificar exclusivamente um dispositivoSimNão
Pode ser usado para rastrear usuários em sites/apps (rastreamento entre sites)SimNão
Depende de uma grande quantidade de dados do dispositivo do usuário e do navegadorSimNão
Pode ser usado para criar perfisSimNão
Pode ser usado para direcionar usuáriosSimNão
Pode identificar um dispositivo mesmo quando os usuários se escondem por trás de VPNs ou IPs alternativosSimNão
É determinístico?SimNão
PrivacidadePode ser usado de maneira invasivaAdequada
A Modelagem Probabilística da AppsFlyer está alinhada com as diretrizes do iOS 14 da Apple?

A AppsFlyer é um software como serviço usado por desenvolvedores de aplicativos e anunciantes como uma extensão de sua estrutura tecnológica, atuando de maneira semelhante a um CRM. A AppsFlyer permite que os desenvolvedores gerenciem, analisem e protejam os dados de seus usuários finais primários, ao mesmo tempo em que cumprem com os regulamentos de privacidade e políticas de diferentes plataformas, como os recentemente introduzidos pela Apple.

A modelagem probabilística da AppsFlyer é uma técnica estatística que faz uma estimativa da performance da campanha e não pode ser usada para identificar exclusivamente um usuário e/ou dispositivo. Ela usa machine learning para prever a performance da campanha sem comprometer a privacidade. Ao contrário do fingerprinting, que visa maximizar os pontos de dados captados de cada usuário para criar um identificador único persistente ou quase permanente, que pode ser usado para rastrear usuários em sites por um período prolongado, a modelagem probabilística da AppsFlyer busca fazer exatamente o oposto: minimizar os pontos de dados captados e evitar a possibilidade de criação de um identificador único persistente ou permanente que pode ser usado para rastrear um usuário.

A modelagem probabilística busca responder a uma pergunta muito simples: os consumidores encontraram valor em minhas mídias pagas, orgânicas e próprias, como sites, plataformas de redes sociais, e-mails e recomendações de usuários? A modelagem probabilística mensura os detalhes de criativos e campanhas dos desenvolvedores de aplicativos, não os dados dos aplicativos nos quais os anúncios são exibidos. Além disso, na maioria dos casos, o aplicativo no qual o anúncio foi exibido é desconhecido. Acreditamos que a modelagem probabilística, unida à nossa atribuição centrada na privacidade, que permite a integração de dados de atribuição agregada com parceiros, está alinhada com as diretrizes do iOS 14 da Apple. Dito isso, recomendamos aos nossos clientes que revisem o contrato e as diretrizes do desenvolvedor de aplicativos da Apple, as integrações com seus parceiros e as políticas de coleta de dados para garantir que seu aplicativo esteja em conformidade com as diretrizes do iOS 14.