SSOT: Единое решение для устранения пробелов в данных iOS

16 сентября 2020 года мобильные маркетологи пережили переломный момент. 

Обновление iOS 14 вызвало масштабный сдвиг в отрасли: внимание сместилось с индивидуального взгляда на данные к агрегированному подходу. В рамках этого перехода нам пришлось освоить SKAdNetwork (SKAN) для анализа эффективности наших кампаний в iOS.

Это была. мягко говоря, непростая задача, но в итоге мы освоили все нюансы SKAN. Мы разработали разумные стратегии конверсии и получили лучшее понимание ценности жизненного цикла пользователя (LTV) и гранулярность кампании. 

SKAN продолжал развиваться и, в отличие от своих предыдущих версий, SKAN 4.0 теперь предлагает расширенное окно измерения до 35 дней, а также улучшенную детализацию в отчетности по измерениям кампаний и дополнительную поддержку атрибуции переходов с веб-сайта в приложение.

Но хотя SKAN 4.0 это положительный шаг вперед, он все еще сталкивается со следующими проблемами:

• Частичная атрибуция: В отчет попадает только 70-90% фактической эффективности для каждого медиа-канала. 
• Неполные данные: SKAN не предоставляет данные по органическому поиску, Apple Search Ads, многим интегрированным сетям, инфлюенсерам, собственным медиа и многому другому.
• Задержка отчетности по конверсиям: Данные SKAN поступают только через 24–144 часа после факта, что ограничивает возможность быстрого проведения оптимизации кампании (невозможно придерживаться принципа «действовать быстро и менять»).
• Ограниченные показатели LTV: Существует всего 64 варианта измерения эффективности в приложении в течение первых 1-2 дней, что влияет на точность и видимость. Несмотря на то, что SKAN 4.0 расширяет окно LTV, детализация все еще недостаточна, особенно для второго и третьего постбэков, которые возвращают лишь грубые значения.
• Ограниченная детализация: Вы упускаете важные параметры, такие как страна, набор объявлений, рекламный креатив и многое другое.
• Только привлечение пользователей: SKAN не имеет возможности измерить повторное вовлечение.

Встречайте SSOT (Единый источник истины)

Единый источник истины (SSOT) от AppsFlyer был запущен в мае 2022 года для решения перечисленных выше проблем. Это уникальное решение, которое позволяет рекламодателям консолидировать данные из различных источников, исключить дублирующиеся установки и предоставляя ценные инсайты.

SSOT обеспечивает полноценное измерение как неорганической, так и органической активности, а также единый дэшборд, объединяющий все ваши источники трафика: органику, платные медиа, собственные медиа, инфлюенсеров и другие.

Сочетая сильные стороны AppsFlyer и SKAN, SSOT повышает точность, улучшает возможности ремаркетинга и предоставляет инсайты в режиме реального времени. 

Как показывают наши исследования, приложения, использовавшие SSOT, показали рост атрибуции неорганических установок на 29%. Более того, отдавая приоритет атрибуции AppsFlyer при отсутствии данных SKAN, маркетологи могут снизить eCPI кампании на 20–60% (в зависимости от категории), а также увеличить атрибуцию дохода. Это дает им возможность увеличить бюджеты. 

Также стоит отметить, что многие маркетологи запускают кампании повторного вовлечения, нацеливаясь на пользователей, которые взаимодействовали с приложением, которое они уже установили. Именно здесь SKAN не справляется со своей задачей, поскольку не учитывает этот доход, поэтому не может предоставить показатели возврата инвестиций в ремаркетинг.

SSOT не ограничивается консолидацией данных — он также обеспечивает инсайты в режиме реального времени, что является ключевым преимуществом для маркетологов, стремящихся к мгновенным результатам (это все мы, верно?). В то время как инсайты SKAN поступают с задержкой от 24 до 144 часов, SSOT гарантирует, что атрибуции событий внутри приложения отображаются сразу же, как только они происходят. Эта быстрая обратная связь позволяет маркетологам оперативно реагировать на изменения в кампаниях, новые возможности каналов или расширение на разные географические регионы. 

Благодаря тому, что в SSOT ключевую роль играет атрибуция AppsFlyer, маркетологи могут сразу отслеживать коэффициенты конверсии — установки, регистрации, начало пробного периода, прохождение игровых уровней и многое другое. Эта гибкость позволяет им настраивать свои кампании без необходимости ждать несколько дней, чтобы получить инсайты.

Использование вероятностных моделей для заполнения пробелов

SSOT — это не просто еще один продукт, а совершенно новый подход к атрибуции и измерению в эпоху после iOS-14. Самое важное — это позволяет рекламодателям принимать решения на основе данных, имея перед глазами полную картину, а не разрозненное представление своих данных.

Одной из основных проблем, с которой сталкиваются рекламодатели, является необходимость принимать решения на основе неполных или недоступных данных от SKAN.

Например, в предыдущих версиях SKAN предлагались ограниченные данные о доходе в течение короткого 24-часового окна. Хотя в SKAN 4.0 окно измерения увеличено до 35 дней, он по-прежнему предлагает неточный обзор эффективности кампании из-за использования приблизительных значений. Кроме того, получение данных о доходе за 7-й день всё ещё может задерживаться на срок до 144 часов.

SSOT решает эти проблемы, предлагая другой подход, который соответствует тому, как вы, вероятно, измеряете LTV пользователей. Это требует изменения мышления, перехода от детерминированного метода к вероятностному, который опирается на машинное обучение для обеспечения высокого уровня точности измерения эффективности кампании. Это практический шаг к будущему анализа данных, с акцентом на адаптивность и точность.

Решения моделирования SSOT разрабатывались именно с таким подходом. Они используют доступные данные от пользователей, давших согласие на предоставление ценных показателей LTV, включая сведения о доходе на 7-й день, разбивку по географии и многое другое.

Например, модель дохода за 7 дней определяет подгруппу пользователей, которые демонстрируют схожее поведение как в AppsFlyer, так и в SKAN на уровне кампании. Затем система анализирует данные пользователей, давших согласие, спустя семь дней и вычисляет соотношение между 7-м и 1-м днём. Затем этот же коэффициент применяется к данным SKAN за 7-й день для той же группы, которую мы определили ранее.

Совокупный доход за 7-й день включает как доход, указанный в отчете AppsFlyer, так и смоделированный доход от SKAN.

Конечная цель

На сегодняшний день мы внедрили пять новых функций в наш дэшборд Единого источника истины, охватывающие органические данные, показатели дохода за 7-й день, географические данные, валюту приложения и поддержку часовых поясов. 

Наше последнее улучшение позволяет рекламодателям отслеживать эффективность событий внутри приложения. Он предоставляет данные об эффективности действий пользователей внутри приложения в реальном времени, мгновенно показывая такие события, как регистрации, начало пробного периода и покупки. Эти данные в реальном времени, отдавая приоритет атрибуции AppsFlyer при недостатке данных SKAN, позволяют маркетологам оперативно оценивать влияние изменений, отслеживать коэффициенты конверсии и избегать дорогостоящих ошибок.

По мере того как мы продолжаем совершенствовать SSOT, крайне важно связать эти улучшения с нашим перспективным взглядом. Мы продолжаем помогать клиентам закрывать «слепые зоны» данных, предлагая единое, комплексное и оперативное решение для отчетности по кампаниям на iOS — а в будущем и на Android.