AppsFlyerで
万全のiOS 14対応を

プライバシー中心のアトリビューションにより、iOSでのマーケティングを成功させましょう。

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iOS 14で変化するモバイルマーケティング

iOSの新プライバシーガイドラインに関するApple社の発表により、App Storeをとりまく経済の将来についての思索が業界全体で呼び起こされました。このエコシステムを中心から牽引するアトリビューションプロバイダーであるAppsFlyerは、モバイルエコシステムでの成功に必要な測定ツールとともに、事実に基づいたガイダンスとサポートをブランドに対し提供する責任があると考えています。

影響

iOSでのモバイル広告と決定論的測定は、IDFAに大きく依存しています。IDFAが(部分的に)利用できなくなると、広告の有効性の正確に測定し、ユーザーをリターゲティングし、マーケティング活動をマネタイズにつなげることがマーケターにとってはるかに複雑になります。適切なツールや準備がなければ、iOSの広告主は、一般的なメッセージを使用して広く識別できないオーディエンスに対し運まかせのマーケティング活動をするしかありません。その結果、インストール数が減り、ユーザーエクスペリエンスが低下することになります。

特定の識別子がない場合でも、iOSのエンドユーザーのプライバシーニーズに見合ったソリューションをお客様に提供する準備がAppsFlyerでは技術的に整っています。

詳しくは、本ページをお読みください。

iOS 14 App Clip

アプリデベロッパーのための完全ガイド

初めてのApp Clipの開発とiOS UXの向上のための完全ガイド 

AppsFlyerのソリューション
iOS 14対応:IDFAを超える価値の提供

AppsFlyerのiOS 14対応ソリューション

プライバシー中心のアトリビューション

AppsFlyerを利用するアプリデベロッパーは、パートナーによるデータの収集、管理、および利用方法を正確に決定することができ、データを完全に制御できます。IDFAが利用できない場合は、決定論的モデリングと確率論的モデリングを組み合わせてアトリビューションを実施します。

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iOS 14用SDK

iOS用SDKをiOS 14完全対応の最新のバージョン(v6.0.5)にアップグレードしてください。iOS 14 API、ATTプライバシーフレームワーク、SKAdNetwork連携、最新Apple Search Ads APIをサポートしています。
AppsFlyerのiOS 14用SDKはすでにリリースされており、テストできるようになっています

SDKをアップグレード

 

ウェブキャンペーンからアプリへの誘導

モバイルウェブサイトやランディングページへ誘導するペイドキャンペーンで獲得したインストール数を測定できるようになります。広告からアプリストアにユーザーを直接誘導するのではなく、専用のコンテンツを使用してウェブからアプリへのユーザージャーニーをカスタマイズし、シームレスで測定可能なユーザーエクスペリエンスを実現できます。

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SKAdNetwork イノベーション

SKAadNetworkのコンバージョン値をAppsFlyerの管理画面から直接シームレスに管理するための革新的なスタンドアローンのソリューションです。専用の管理画面は、SKAadNetworkのデータを集約し、一元化します。これには、SKAdNetworkのポストバックの利用と検証が含まれます。

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パートナーと共有するデータをコントロール

アトリビューションデータに対する高度なコントロールを提供するAppsFlyerプラットフォームでは、7,000社を超えるアドネットワークやテクノロジーパートナー企業とのデータの共有方法や共有内容を広告主が的確に設定できます。

リソース

iOS 14用SDK

iOS 14用AppsFlyerの最新SDKへのアップグレード

連携する >

SKAdNetwork シミュレーター

SKAdNetworkのアトリビューションデータをライブで使用してシミュレーションすることができます。

シミュレーションする >

Appleリソース

iOSについての最新のドキュメンテーションを参照してください。

学ぶ >

用語 & FAQ
iOS 14についての質問にお答えします。

用語

IDFA
広告主用識別子(IDentifier For Advertisers)は、iOSデバイスに対し個別に割り振られます。モバイルアドネットワークがユーザーをトラッキングし、ターゲティング広告を展開できるようにAppleが標準として採用した識別子です。iOS 14では、IDFAを読み込むために、パブリッシャーと広告主のアプリの両方がトラッキングの許可を専用のオプトイン機能でユーザーからそれぞれ受け取る必要があります。
IDFV
ベンダー用の識別子(IDentifier For Vendors)は、アプリのベンダーに対してデバイスを一意に識別できる英数字の文字列です。IDFVは、同一の会社のすべてのアプリによって割り当てられ共有されます。
SKAdNetwork
SKAdNetworkは、Appleが2年前にAppleのStoreKitフレームワークの一部として開発したアトリビューションソリューションです。アドネットワークや広告主にキャンペーンレベルのインサイトを提供することを目的としています。SKAdNetworkでは、予め登録されているアドネットワークだけが、実際にIDFAを共有することなくコンバージョンを「フラグを付ける」ことでインストールのアトリビューションを行えます。
iOS 14ベータ版の発表に伴い、AppleはSKAdNetworkにもいくつかのアップデートを実施しました。次の図は、現在のインストール検証のパスを示しています。アプリAは、広告を表示するソースアプリです。アプリBは、その広告で宣伝されるアプリ(広告主のアプリ)です。アプリBをユーザーがインストールします。

AppTrackingTransparency(ATT)
AppTrackingTransparencyフレームワーク(ATT)は、IDFAのオプトインを行うためのAppleのメカニズムです。ATTはダイアログを表示し、アプリ関連データのアクセス許可をユーザーにリクエストします。

FAQ

iOS 14でAppleは主に何を導入しましたか?
iOS 14で注目の新機能が多くリリースされましたが、Apple社の発表で最も重要だったのは、プライバシーについてとユーザーをトラッキングできないようにする方針です。それに伴い、iOS 14のデバイスID(IDFA)を利用するには、ユーザーによるオプトイン(ID使用の許可)がアプリごとに必要になります。iOS 14のプライバシーガイドラインが有効になると、測定目的でIDFAを利用する前にアプリデベロッパーはユーザーに対し許可を求めなければならなくなります。
これらの変更にAppsFlyerはどう対応しますか?
iOS 14でAppleが導入した変更により、AppsFlyerは広範な対策を講じ、Appleの新しいガイドラインにプラットフォームを準拠させています。AppsFlyerは、プライバシー中心アトリビューション、SKAdNetworkのサポート、Webキャンペーンからアプリへの誘導機能など(詳細は上記を参照)、Appleの新しいプライバシーガイドラインに合わせてさまざまなソリューションを導入しました。これらのソリューションでは、連携済みパートナーと共有するデータを広告主が完全に制御できます。
SKAdNetwork対応として、AppsFlyerはどのような機能を追加しましたか?
AppFlyerのソリューションの特徴は次の通りです。
コンバージョンイベント: AppsFlyerのサーバー側で、コンバージョン値に対する動的かつ柔軟なアプリ内イベントの設定が可能です。
データの集約:広告主に代わり、各アドネットワークからSKAdNetworkの全情報を収集します。
データの検証:すべてのポストバックがAppleによって署名されていること、伝送過程で不正な加工が施されないことを保証します。
データの強化:SKAdNetworkの情報をインプレッション、クリック、コスト、オーガニックトラフィックなどの他のデータポイントと照合し、完全なROI分析を行います。
データの有効化:SKAdNetworkのデータを広告主が利用しやすいように、専用のダッシュボードやAPIなどの便利な仕組みを提供します。
シームレスな連携:プロセスを完全にカプセル化するため、広告主での特別な対応はほぼゼロにします。SKAdNetworkプロトコルに変更があっても対応します。
AppsFlyerの確率論的モデリングは、Apple iOS 14のガイドラインに準拠していますか?
AppsFlyerはファーストパーティのSaaSで、アプリのデベロッパーや広告主が、テクノロジースタックの拡張としてCRMのように使用しています。AppsFlyerを利用することで、ファーストパーティのエンドユーザーデータを管理、分析、保護しながら、Appleが最近導入したようなプライバシー規制やプラットフォームポリシーを遵守することができます。AppsFlyerの確率論的モデリングは、キャンペーンのパフォーマンスを統計的に推定する手法です。ユーザーやデバイスを個別に特定することに使用できません。機械学習を活用して、プライバシーを損なわずにキャンペーンのパフォーマンスを推定します。フィンガープリンティングは、一人ひとりのユーザーから取得するデータポイントを最大化してほぼ永続的に使用できる一意の識別子を作成する手法です。この識別子を使用すると、ウェブサイトをまたいでユーザーを長期間トラッキングできます。このフィンガープリンティングと異なり、AppsFlyerの確率論的モデリングは、取得するデータを最小限にとどめ、永続的にユーザーをトラッキングできるような一意の識別子を作成できないようにしています。
確率論的モデリングは、「ウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、メール、ユーザー紹介といった、ペイドメディア、アーンドメディア、オウンドメディアに消費者が価値を見いだしたか?」という非常に単純な質問に答えるためのものです。確率論的モデリングは、広告が配信されるアプリのデータではなく、アプリデベロッパーが所有するクリエイティブとキャンペーンの詳細を測定します。さらに、ほとんどの場合、広告が配信されたアプリは特定されません。パートナーとの集約式アトリビューションデータでの連携を可能にするプライバシー中心のアトリビューションと確率論的モデリングを組み合わせることは、AppleのiOS 14のガイダンスに沿ったものであるとAppsFlyerは考えています。AppsFlyerのお客様には、Appleのアプリデベロッパー契約、ガイドライン、パートナーとの連携、データ収集ポリシーを確認して、自社のアプリがiOS 14のガイドラインに準拠していることを確認することをお勧めします。
フィンガープリンティングと確率論的モデリングはどう違いますか?
フィンガープリンティング:
フィンガープリンティング(ブラウザフィンガープリンティングと呼ばれることも)とは、ユーザーのウェブブラウザを通じてコンピューターやブラウザの情報を幅広く収集し、ユーザーやデバイスを一意に識別するプロセスです。フィンガープリンティングは、クッキーなどの永続的な識別子がウェブサイトで読み取りまたは保存できない場合に、デバイスを識別するために使用されます。すべてのウェブサイトがアクセス可能なデータポイントを、ユーザーがページを訪問したときにデバイスやブラウザから取得し、それらを組み合わせて識別子を作成します。アクセスできるデータポイントには、ブラウザのバージョン、インストールされているブラウザの拡張機能、プラグインとそのバージョン、ハードウェアのプロパティ、フォントのリスト、キャンバスとWebGL、ハードウェアのベンチマーク、言語、タイムゾーン、OSのバージョン、画面特性、メニューバーなどがあります。
同一のセットアップと構成を持つデバイスが2つ以上存在する可能性は統計的に非常に小さくなります。自分のデバイスの構成とセットアップの一意性はこちら(英語)で確認できます。フィンガープリンティングで作成される識別子は非常に強力で、特定のパラメーターが変更されたり、IP アドレスが変更されたり、VPNを跨いだりする場合でも、長期間にわたりデバイスを検出できます。
フィンガープリンティングは当初、銀行が不正行為を検出し、個人情報の盗難を防止するための方法として作成された手法です。しかし今日では、個人の閲覧履歴の記録を長期的に収集するためウェブサイトをまたいでユーザーをトラッキングするために利用されます。また、ターゲット広告の配信、あるいはユーザーへの攻撃でも利用されます。そのため、深刻なプライバシー侵害が懸念されています。Safari、Chrome、Firefoxなどのブラウザは最近、ウェブサイトに公開するデータ量を制限してそれぞれのユーザーが似通って見えるような変更を行い「集団免疫」を作り始めています。幸運なことにモバイルブラウザで提供するデータ量はデスクトップブラウザよりはるかに少ないので、デスクトップで一般的なタイプのフィンガープリンティングに対する「集団免疫」がすでにできています。特にiOSデバイスは機種やソフトウェアなどの組み合わせの種類が少ないので、フィンガープリンティングの影響を受けにくくなります。
AppsFlyerの確率論的モデリング:
確率論的モデリングは、キャンペーンのパフォーマンスを統計的に推定する手法です。ユーザーやデバイスを個別に特定することに使用できません。機械学習を活用して、プライバシーを損なわずにキャンペーンのパフォーマンスを推定します。フィンガープリンティングは、一人ひとりのユーザーから取得するデータポイントを最大化して一意の識別子を作成する手法です。この識別子を使用すると、ウェブサイトをまたいでユーザーを長期間トラッキングできます。このフィンガープリンティングと異なり、AppsFlyerの確率論的モデリングは、取得するデータを最小限にとどめ、永続的にユーザーをトラッキングできるような一意の識別子を作成できないようにしています。
フィンガープリンティングは、ユーザーの詳細なプロファイルを作成し、正確なターゲティングを(どんな時でも、どのサイトでも)可能にするために利用されます。一方、確率論的モデリングが使用される唯一の目的は、ペイドメディアおよびオウンドメディア(ウェブサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、メール、ユーザー紹介など)のキャンペーンパフォーマンスを推定だけです。確率論的モデリングは、広告が配信されるアプリのデータではなく、アプリデベロッパーが所有するクリエイティブとキャンペーンの詳細を測定します。さらに、ほとんどの場合、広告が配信されたアプリは特定されません。
確率論的モデリングは、頻繁に変更される非常に少数のデータポイントに依存しています。そのため、一意のIDを作成して照合するのではなく、機械学習と統計的推定技術が使用されており、ルックバック期間を定義できません。
前述のように、確率論的モデリングは、広告キャンペーンのパフォーマンスを推定するプライバシー中心の手法であり、フィンガープリンティングとは大きく異なります。永続的な一意のID、または長期間にわたりサイトやアプリをまたいでもデバイスを一意に識別できる一意のIDは生成されません。また、ターゲティングやプロファイリングには使用されません。実際、確率論的モデリングは、アトリビューションとキャンペーンのパフォーマンスを推定するための最もプライバシーに配慮した方法の1つです。

次の表は、従来のブラウザのフィンガープリンティングと確率論的モデリングの大きな違いを示しています。

 フィンガープリンティングAppsFlyerの確率論的モデリング
一意または永続的なIDと同等はいいいえ
デバイスを一意に識別するのに使用可能はいいいえ
サイトやアプリをまたいだユーザーのトラッキング(クロスサイトトラッキング)に使用可能はいいいえ
膨大なユーザーデバイスデータとブラウザデータに依存はいいいえ
プロファイルの作成に使用可能はいいいえ
ユーザーのターゲティングに使用可能はいいいえ
VPNや代替IPを使用したユーザーでもデバイスを識別可能はいいいえ
確定的アトリビューションはいいいえ
プライバシープライバシーを侵害する方法で活用可能大きく配慮