6 Choses À Savoir Sur L’empreinte Numérique ou Fingerprinting pour l’attribution Mobile (Aide-Mémoire)

1) Définition
L’empreinte numérique, aussi appelée reconnaissance d’appareil, est une méthode d’identification utilisée dans le secteur publicitaire sur mobile pour faire correspondre un clic à une installation à des fins d’attribution.  On utilise pour cela les paramètres publics à disposition (tels que nom de l’appareil,  type d’appareil, version de l’OS, plateforme, adresse IP, opérateur, etc.), pour créer un ID biométrique numérique correspondant statistiquement aux caractéristiques de l’appareil.
2) Méthode de secours
L’identification par empreinte numérique est basée sur les probabilités, elle n’est donc pas précise à 100%. C’est pourquoi elle n’est utilisée qu’en dernier recours lorsque les identifiants déterministes comme le Google Play Referrer ou les identifiants d’appareil tels que l’IDFA ou le Google Advertising ID ne sont pas disponibles pour l’attribution (par exemple lorsque le clic provient de l’Internet mobile, ou que les données ne sont pas communiquées par le réseau publicitaire).
3) Très précise à court terme
Plus le laps de temps entre un clic et une installation est long, plus il y a de chances que l’utilisateur ait modifié un réglage dans son appareil, générant ainsi une nouvelle empreinte numérique (cela est particulièrement vrai pour les adresses IP car les utilisateurs mobiles sont constamment en mouvement). Pour cette raison la fenêtre d’attribution est courte, généralement 24 heures. Lors de campagnes pour l’installation d’applications, la grande majorité des clics, des installations et des premières ouvertures d’une application intervient dans une période d’une à 2 heures. Dans cette situation, l’attribution par empreinte numérique est extrêmement précise.
4) Principalement utilisée sur iOS    
La méthode par referrer n’étant pas disponible sur iOS (et quasiment toujours disponible sur Android via Google Play), l’attribution par empreinte numérique est utilisée plus souvent sur les appareils Apple. En n’ayant qu’une seule option déterministe, il est plus probable de recourir à l’empreinte digitale en dernier recours.
5) Anonyme  
Une empreinte digitale sur mobile est respectueuse de la vie privée et ne contient aucune information personnelle identifiable (PII).
6) L’empreinte numérique 2.0 Apprentissage automatique (machine learning)   
Going beyond standard parameters and into the realm of big data can take the accuracy of fingerprinting to the next level. The main method to execute this is by having algorithms train on deterministic data to inform probabilistic data. For example, we can learn from clicks that were matched using a device ID and clicks that didn’t match but were probable candidates. However, the right learnings can only be drawn when there is scale. After all, it’s called big data for a reason.