Device-ID

Eine Device-ID ist eine eindeutige, anonymisierte Kennung, die aus einer Kombination von Zahlen und Buchstaben besteht und mit einem einzelnen mobilen Gerät verknüpft ist: einem Smartphone, Tablet oder einem Wearable wie einer Smartwatch.

Was ist eine Device-ID?

Die ID ist anonym und enthält keine persönlich identifizierbaren Informationen (PII) wie Name, E-Mail, Adresse oder Kreditkartennummer. Sie können von jeder auf dem Gerät installierten App abgerufen werden, so dass Vermarkter:innen und Entwickler:innen die Kampagnen- und In-App-Aktivitäten ihrer Nutzer:innen ohne Zugriff auf persönliche Daten messen können.

In den letzten Monaten gab es jedoch einen drastischen Wechsel zum Schutz der Privatsphäre der Verbraucher:innen und einer Präferenz für aggregierte Daten gegenüber Daten auf Nutzerebene. Die bemerkenswerteste Änderung war die Einführung von Apples App Tracking Transparency (ATT) und die Anforderung an die App-Besitzer:innen, eine Erlaubnis für die Device-ID des Nutzers zu erhalten (mehr dazu später).

Verschiedene Arten von Device-IDs

Es gibt zwei Haupttypen von Device-IDs. Apple verwendet die ID for Advertisers (IDFA) und Android verwendet die Google Advertiser ID (GAID). Sie funktionieren im Wesentlichen auf die gleiche Weise, um die Aktionen eines/einer Nutzers/Nutzerin mit einer Werbekampagne, einer Installation und In-App-Aktivitäten zu verbinden.

Der Apple IDFA wird in Großbuchstaben dargestellt. Sie bestehen aus einer Kombination von acht Ziffern, einem Bindestrich und dann drei Sätzen von vier Ziffern. Hier ist ein Beispiel dafür:

Device ID: Apple IDFA

Die GAID hat das gleiche Format, verwendet aber Kleinbuchstaben wie folgt:

Device ID: Android GAID

Es ist wichtig zu beachten, dass die IDFA nach iOS 14.5 nur noch für App-Besitzer:innen und Vermarkter:innen zur Verfügung steht, wenn der/die Nutzer:in sich für das Measurement entschieden hat. Dazu später mehr.

Wofür wird eine Device-ID verwendet?

Die Device-ID wird in erster Linie von App-Vermarktern verwendet, um das Engagement vor der Installation, die Installation an sich und die In-App-Events nach der Installation zu messen und zu verknüpfen. Es ist daher ein wichtiges Tool, um ihre Marketingaktivitäten zuzuordnen und die User Journey abzubilden.

Die Zuordnung der Device-ID zu den Nutzerinteraktionen ist eine der zuverlässigsten und präzisesten Methoden der Attribution, da es sich um eine deterministische Measurement-Methode handelt.  

Die deterministische Attribution verwendet eine Device-ID, um denselben Nutzer und dieselbe Nutzerin über mehrere Kanäle und Interaktionen hinweg zu identifizieren und das Nutzerverhalten mit 100-prozentiger Genauigkeit zu messen.

Darüber hinaus ermöglicht eine Device-ID den Vermarktern/Vermarkterinnen, die User Experience zu personalisieren, indem sie einem:r Nutzer:in auf der Grundlage seines:ihres Verhaltens und seiner:ihrer Präferenzen relevante Werbung und Services anbieten.

Eine Device-ID hilft auch dabei, die Zielgruppensegmentierung zu schärfen, da Sie in der Lage sind, Nutzer:innen nach Gerätetyp, Nutzungsverhalten und mehr zu gruppieren.

Und schließlich helfen Device-IDs den App-Besitzern, durch die Erfassung von In-App-Event-Daten ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, wie sehr sich die Nutzer:innen mit ihrer App beschäftigen. Auf diese Weise können sie feststellen, wann, wo und warum sich Nutzer:innen so engagieren, wie sie es tun: ob sie abwandern, oder ob sie im Funnel bleiben und zu loyalen, umsatzgenerierenden Nutzern und Nutzerinnen werden.

Wie funktioniert es?

Die Geräte-ID kann von jeder installierten App abgefragt werden, sobald sie zum ersten Mal gestartet wird.

Funktionsweise der Geräte-ID: grundlegender Ablauf

Nach dem ersten Start kann die Device-ID für Attributionszwecke verwendet werden, indem die Installation gemessen und mit früheren Aktivitäten verknüpft wird.

Nehmen wir als Beispiel die Attribution einer App-Installation.

Ein:e Nutzer:in klickt auf eine Anzeige für eine App. Mit einem Klick werden sie zu ihrem jeweiligen App-Store (Google Play oder Apple App-Store) weitergeleitet, um die App herunterzuladen.

Nach der Installation und dem ersten Start wird der Mechanismus in der App, das so genannte Attribution Software Development Kit (SDK), ausgelöst und zeichnet eine Installation auf. Anschließend sucht es in seiner Datenbank nach einer passenden Klick- oder View-ID.

Findet das SDK innerhalb des Attributionfensters eine Übereinstimmung, wird der Anzeige die Gutschrift zugeschrieben, da der:die Nutzer:in die App installiert und geöffnet hat.

So finden Sie Ihre Device-ID

Die Device-ID zu finden ist einfach, egal ob Sie ein Android- oder ein Apple-Gerät besitzen.

Bei einem Android-Gerät geben Sie „*#*#8255#*#*“ in das Tastenfeld ein. Sobald Sie die letzte Ziffer eingegeben haben, öffnet sich der GTalk-Service-Monitor, in dem Sie Ihre Device-ID sehen können.

So finden Sie Ihre Device-ID

Für ein Apple-Gerät können Sie „My device IDFA by Appsflyer“ aus dem App-Store herunterladen, um die Device-ID zu ermitteln.

Fragen zum Datenschutz und aktuelle Entwicklungen

Seit der Veröffentlichung von iOS 14 verlangt Apple von den Apps, dass sie die Nutzer:innen um Zustimmung zum Zugriff auf ihre IDFA bitten. Dies war die neueste in einer langen Reihe von Änderungen, die auf den Schutz der Privatsphäre der Verbraucher:innen ausgerichtet sind. 

Vor der IDFA nutzte Apple eine Funktion namens Unique Device Identifier (UDID). Sie funktionierte ähnlich wie die IDFA, da sie eine Kennung für ein einzelnes Gerät war. Der Unterschied bestand darin, dass die UDID nicht zurückgesetzt werden konnte, was als problematisch für den Datenschutz angesehen wurde und schließlich 2012 ersetzt wurde.  

Im Jahr 2016 führte Apple das Limited Ad Tracking (LAT) ein, das es den Nutzern ermöglicht, das Tracking abzulehnen. Wenn ein:e Nutzer:in LAT aktiviert hatte, erschien seine:ihre IDFA als eine Folge von Nullen.

Jedoch erst im Juni 2020 änderten sich die Dinge dramatisch. Bis zu diesem Zeitpunkt war die IDFA immer noch die Standardeinstellung, und ein:e Nutzer:in musste aktiv darum bitten, die LAT zu aktivieren und damit die Option zu deaktivieren.

Nach Apples neuem Framework App Tracking Transparency (ATT) muss der:die Besitzer:in einer App zunächst die Erlaubnis eines:r Nutzers:in einholen, um auf seine:ihre IDFA zugreifen zu können, andernfalls ist sie für ihn:sie nicht verfügbar.

Die Zukunft der Measurements mit (oder ohne) Device-IDs

Die Zukunft des Measurements muss daher im Zusammenhang mit dem verstärkten Schutz der Privatsphäre gesehen werden. Eine wichtige Änderung ist der Wechsel von Daten auf Nutzerebene zu Daten auf aggregierter Ebene. App-Besitzer:innen können sich nicht mehr auf detaillierte Informationen pro Nutzer:in verlassen. Stattdessen werden die Daten in Gruppen zusammengefasst, so dass keine Einzelpersonen mehr gemessen werden können und stattdessen Trends erkennbar werden.

Denken Sie daran, dass sich für alle iOS-Nutzer:innen, die sich für ATT entschieden haben, nichts an der Nutzung der Device-ID ändert.

Für diejenigen, die sich dagegen entscheiden, und das dürfte die Mehrheit sein, gibt es eine Reihe von alternativen Methoden, um Marketingaktivitäten zuzuordnen.

SKAdNetwork 

Apples deterministischer Attribution-Mechanismus, der Attribtutionsdaten für iOS-Apps aufnimmt. Dabei handelt es sich um ein datenschutzorientiertes Framework, das darauf abzielt, App-Installationen und Kampagnen-Performance zu messen, ohne die Identität der Nutzer:innen zu gefährden.

Das SKAdNetwork hat mehrere Einschränkungen, zum Beispiel die Bereitstellung begrenzter Daten, die nur sehr frühe Signale in der User Journey erfassen. Diese Einschränkungen bringen fur die Attribution, Remarketing und Optimierung Herausforderungen. Third-Party-Anbieter wie Mobile Measurement Partners (MMPs) bieten Lösungen an, die die SK-Daten aufnehmen und Insights bieten. Es gibt zusätzliche Lösungen, die helfen können, die Lücke zu schließen.

Maschinelles Lernen und prädiktive Analyse

Algorithmen des maschinellen Lernens können helfen, Trends im Nutzerverhalten zu verstehen, so dass Prognosen möglich sind, wie wertvoll diese Nutzer:innen im Laufe der Zeit sein könnten und ob eine Kampagne wahrscheinlich erfolgreich sein wird.

Die aggregierte probabilistische Attribution spielt im Zeitalter des Datenschutzes ebenfalls eine wichtige Rolle, da sie verschiedene probabilistische Methoden kombiniert, die Informationen nur auf einer aggregierten Ebene offenlegen. Kombiniert mit maschinellem Lernen kann die aggregierte probabilistische Modellierung die gleiche Präzision liefern und gleichzeitig die strengen Datenschutz-Benchmarks einhalten.

In iOS 14.5 sind die Daten stark begrenzt, so dass die Fähigkeit, den Erfolg einer Kampagne frühzeitig vorherzusagen und entsprechend zu optimieren, von entscheidender Bedeutung sein wird. 

Inkrementalität

Inkrementalitäts-Tests liefern den Vermarktern durch ihren Kontroll- und Test Mechanismus datengestützte Ergebnisse, die sie über den wahren Wert ihrer Marketingaktivtäten informieren. Insbesondere lässt es sich feststellen, welcher Anteil des Business auf eine Kampagne zurückzuführen ist und welcher Anteil organisch entstanden wäre.

Das Inkrementalitäts-Measurement wird ein weiteres wichtiges Instrument für Vermarkter:innen sein, da sie dazu beiträgt, das Vertrauen in den Erfolg einer Kampagne zu stärken, und eine weitere wichtige Information liefert.

Web-to-App-Flows

Web-to-App-Flows führen eine:n Nutzer:in von einer Webseite zu einer entsprechenden App. Das mobile Internet wird zunehmend als entscheidender erster Kontaktpunkt angesehen, da die Verbraucher:innen es nutzen, um sich über eine Marke und ihr Angebot zu informieren.

Im Zusammenhang mit iOS 14.5 sind Web-to-App-Flows jetzt ein wichtiges Marketing-Tool, das Vermarktern hilft, die Punkte ohne die Nutzung des IDFA zu verbinden. Wie funktioniert es? Da die Journey ebenfalls Ad-Networks und Owned Media umfasst, muss die IDFA nicht für Attributionszwecke erfasst werden und First-Party-Daten können zur Optimierung der Experience verwendet werden.

Zusammenfassung

Während Device-IDs in Bezug auf Measurement und Optimierung eine relativ zentrale Rolle im mobilen Ökosystem gespielt haben, hat ihre Bedeutung für App-Vermarkter:innen mit der Einführung von datenschutzfreundlichen Updates abgenommen.  

  1. Device-IDs waren eine der präzisesten und zuverlässigsten Methoden, um eine:n Nutzer:in einer Aktion zuzuordnen und stellen als solche eine wichtige Measurement-Methode für Vermarkter:innen und Attribution dar.
  2. Es gibt zwei Arten von Device-IDs: GAID für Android und IDFA für Apple
  3. Device-IDs helfen Vermarktern dabei, die User Journey abzubilden und die Präferenzen der Nutzer:innen zu verstehen.
  4. Device-IDs ermöglichen eine granulare Zielgruppensegmentierung, die Vermarktern bei der Optimierung und Verbesserung ihrer Kampagnen helfen kann.
  5. Nach dem neuen ATT-Framework müssen App-Besitzer:innen den Zugriff auf die IDFA eines Nutzers auf iOS-Geräten anfragen. 
  6. Ohne eine Device-ID erfolgt die Attribution für iOS-Apps über das SKAdNetwork, was für Marketer aufgrund der begrenzten Daten eine Herausforderung darstellt. Zusätzliche Lösungen wie maschinelles Lernen, Inkrementalität und Web-to-App-Flows werden jedoch dazu beitragen, diese Lücke zu schließen.

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