Попробуйте поискать
Мобильная атрибуция — это метод, позволяющий определить, какие кампании, медиапартнеры и каналы привели к конкретным установкам приложения.
Мобильная атрибуция — это процесс связывания установок приложения с маркетинговыми активностями, например рекламой или кампаниями, которые приводят пользователей к установке или взаимодействию с мобильным приложением. Представьте, что это детективная работа по отслеживанию пути пользователя — от просмотра рекламы до совершения действия, например загрузки вашего приложения или покупки внутри приложения.
Например, если пользователь видит рекламу в Instagram и затем устанавливает приложение, инструменты мобильной атрибуции отслеживают эту последовательность и приписывают установку именно этой рекламе в Instagram.
Поскольку мобильная реклама является такой огромной частью расходов на цифровую рекламу — ожидается, что к 2026 году ее доля достигнет 247,68 млрд. долл. США, — правильная атрибуция является ключевым фактором оптимизации эффективности вашего маркетинга.
Мобильная атрибуция — ключ к более грамотным маркетинговым стратегиям. Без нее вы остаетесь в неведении о том, какие кампании действительно дают результат, что приводит к лишним расходам на рекламу и упущенным возможностям. Она показывает, что работает, а что менее эффективно, помогая усилить инвестиции в каналы с высоким ROI и сократить затраты на слабые.
Мобильная атрибуция также отслеживает воздействие событий в приложении на общую картину, обеспечивая оптимизацию каждой кампании для достижения успеха.
Более того, мобильная атрибуция имеет решающее значение для улучшения привлечения и удержания пользователей. Зная, какая реклама привлекает качественных пользователей, можно уточнить свою стратегию для повышения вовлеченности и повышения LTV. Поскольку на мобильные устройства сейчас приходится 96.5% всех расходов на нативную медийную рекламу в США, грамотная атрибуция гарантирует максимально эффективное использование бюджета..
Ниже приведено пошаговое описание процесса мобильной атрибуции:
Мобильная атрибуция запускается, когда пользователь взаимодействует с рекламой на своем мобильном устройстве. Это может быть что угодно – от клика по баннеру до просмотра видеорекламы или даже просто показа рекламы (атрибуция по просмотрам). Каждое взаимодействие образует «точку взаимодействия» — важнейшую точку данных для отслеживания поведения пользователей.
Когда пользователь взаимодействует с рекламой, рекламная платформа (например, Facebook или Google Ads) фиксирует ключевые точки данных, такие как:
Примечание: Эти точки данных необходимы для сопоставления пути пользователя на более позднем этапе процесса.
После клика по объявлению пользователя обычно перенаправляют по URL-адресу или ссылке, содержащим параметры отслеживания (UTM-теги или другие пользовательские параметры). Это позволяет поставщику мобильной атрибуции зафиксировать клик, прежде чем перенаправить пользователя в магазин приложений.
Например, если реклама использует SDK атрибуции (пакет средств разработки) типа AppsFlyer, этот SDK интегрируется в код приложения. SDK фиксирует взаимодействие пользователя с рекламой и регистрирует его в системе, присваивая ему уникальный идентификатор отслеживания.
Интересный факт: По состоянию на март 2024 года SDK атрибуции AppsFlyer является основным выбором для Android-приложений,, лидируя на рынке с долей 48,51% всех установок.
После перенаправления пользователя в магазин приложений (обычно Google Play или App Store Apple) он может скачать и установить приложение. Когда пользователь впервые открывает приложение, SDK атрибуции фиксирует событие установки.
На этом этапе SDK собирает важные данные, такие как временная метка установки, информация об устройстве и любые дополнительные параметры (например, идентификаторы кампаний), которые помогают сопоставить установку с исходным кликом по рекламе..
После того, как приложение установлено, SDK продолжает отслеживать, что пользователь делает в приложении — совершает ли он покупку в приложении, регистрацию или другие ключевые действия. Эти данные после установки помогают в атрибуции по нескольким точкам контакта, когда заслуга распределяется между несколькими объявлениями или точками контакта, которые сопровождали пользователя на пути к конверсии.
Здесь и происходит “атрибуция”. Система пытается сопоставить событие установки или конверсии с исходным кликом или взаимодействием с рекламой.
Существует два основных метода:
“Окно атрибуции” – важное понятие в мобильной атрибуции. Это временной интервал, в течение которого взаимодействие пользователя с рекламой может быть связано с конверсией.
Существует два типа окна атрибуции:
После того как провайдер атрибуции (например, AppsFlyer) определяет, какая реклама или маркетинговый канал привели к конверсии, он отправляет данные рекламодателю в процессе, называемом постбэк. Провайдер атрибуции собирает все точки контакта и данные о конверсиях, создавая подробные отчеты, которые позволяют маркетологам оценивать эффективность своих кампаний..
Имея данные атрибуции, маркетологи теперь могут оптимизировать свои кампании. Они могут отслеживать, какие каналы работают лучше, корректировать рекламный бюджет и даже создавать сегментированные кампании для повторного привлечения пользователей, которые изначально не совершили конверсию.
Атрибуция по нескольким точкам контакта особенно полезна здесь, поскольку позволяет маркетологам видеть весь путь пользователя, а не только первое или последнее взаимодействие, и тем самым лучше оптимизировать будущие конверсии.
Модели атрибуции определяют, как распределяется конверсия между различными точками контакта, с которыми взаимодействует пользователь. Каждая модель по-своему взвешивает эти взаимодействия, помогая маркетологам понять, какие каналы увеличивают свой вес в стимулировании конверсий.
Подходящая модель зависит от вашего бизнеса и тех инсайтов, которые вы хотите получить — мы обсудим это подробнее позже.
Атрибуция по первому клику (или первому взаимодействию) присваивает 100 % заслуги за конверсию первому взаимодействию пользователя с компанией или рекламой. Она отлично подходит для оценки того, насколько первые точки контакта формируют осведомленность, но не учитывает другие взаимодействия, которые могут повлиять на конверсию позже.
В атрибуции по последнему клику (или последнему взаимодействию) вся заслуга за конверсию приписывается последней точке взаимодействия пользователя перед выполнением желаемого действия (например, покупки или загрузки приложения). Этот метод широко используется (особенно в eCommerce), благодаря своей простоте, но он игнорирует более ранние точки взаимодействия, которые подготовили почву для конверсии.
Модель атрибуции по нескольким точкам контакта (MTA) распределяет заслугу между несколькими точками взаимодействия, которые возникают на протяжении пути пользователя. В зависимости от конкретных правил кредит может распределяться равномерно или взвешиваться на основе относительной важности каждого взаимодействия. Модель атрибуции по нескольким точкам контакта (MTA) обеспечивает более целостное представление о пути пользователя и помогает маркетологам лучше понять вклад различных каналов.
Атрибуция с убывающим весом во времени присваивает больший вес точкам контакта, которые находятся ближе к моменту конверсии. Эта модель исходит из того, что более поздние взаимодействия оказывают большее влияние, поэтому она особенно полезна в кампаниях с длинным циклом продаж. Более ранние точки взаимодействия по-прежнему считаются важными, но со временем их влияние уменьшается.
U-образная модель (форма позиционной атрибуции) распределяет основную часть оценки вклада между первой и последней точками контакта в пути пользователя, обычно по 40 % каждой. Остальные 20% распределяются между промежуточными взаимодействиями. Эта модель полезна маркетологам, которые хотят подчеркнуть важность как узнаваемости, так и конверсии, при этом учитывая роль промежуточных взаимодействий.
Опираясь на U-образную модель, W-образная модель присваивает существенный вклад промежуточной точке контакта, обозначающей важный этап — например, регистрацию на демонстрацию продукта или участие в вебинаре. Обычно 30 % заслуги получают первая, средняя и последняя точки контакта, а оставшаяся часть распределяется между прочими. Эта модель подходит для B2B-циклов продаж, в которых перед финальной конверсией есть ключевые этапы..
Модель атрибуции по просмотрам присваивает результат баннерной рекламе, которую пользователи видят, но не кликают сразу. Если пользователь позже совершает конверсию через другой канал, часть результата все равно приписывается только просмотренной им рекламе. Это надёжная модель для оценки влияния баннерной или видеорекламы на узнаваемость бренда, даже если она не приводит к прямым кликам.
Каждая модель мобильной атрибуции выделяет разные точки контакта, что может кардинально изменить то, как вы оцениваете эффективность кампании. Вот как вы можете решить, какая модель соответствует вашим потребностям:
Первый шаг — понять, чего вы хотите достичь своим анализом атрибуции. Вы фокусируетесь на:
Понимание того, насколько сложен и длинен путь вашего клиента, имеет решающее значение.
У вас продукт, который требует нескольких точек взаимодействия и более продолжительных циклов продаж? Модели атрибуции по нескольким точкам контакта или W-образная модель атрибуции могут дать вам полную картину каждого взаимодействия на всем пути. Если путь к конверсии проще и она происходит быстро, вполне подойдет простая модель атрибуции по последнему или первому клику.
Ниже приведён обзор различных моделей атрибуции, который поможет вам принять решение:
| Модель атрибуции | Лучше всего для… | Преимущества |
| Атрибуция по первому клику | Узнаваемость бренда, начальная вовлеченность | Понять первую точку взаимодействия |
| Атрибуция по последнему клику | Прямые конверсии, короткие циклы принятия решений | Простой, выделяет драйвер конечной конверсии |
| Атрибуция по нескольким точкам контакта | Длинный путь клиента, сложные воронки | Охватывает каждый шаг пути |
| Атрибуция с убывающим весом во времени | Длинные циклы, акцент на недавних взаимодействиях | Отдает приоритет недавним взаимодействиям |
| U-образная атрибуция | Генерация лидов, баланс между осведомленностью и конверсией | Придает вес как первой, так и последней точке взаимодействия |
| W-образная атрибуция | Циклы продаж B2B, ключевые этапы | Подчеркивает критические точки взаимодействия конверсии |
| Атрибуция по просмотрам | Эффективность баннерной/видеорекламы | Засчитывает показы без клика |
Методы мобильной атрибуции могут казаться простыми в теории, но на практике все не так однозначно. Вот несколько подводных камней, о которых следует знать:
Когда вы запускаете кампанию на разных платформах — например, в рекламной сети и у провайдера атрибуции — вы можете заметить, что они дают совершенно разные результаты. Это называется несоответствием.
Проблема часто связана с различными методами отслеживания, например с тем, как каждая платформа измеряет конверсии. Например, одна платформа может приписать конверсию баннерной рекламе, тогда как другая — платному поисковому объявлению. Это несоответствие может лишить вас возможности принимать обоснованные решения и оптимизировать кампании.
Иногда маркетологи испытывают желание настроить модели атрибуции в соответствии со своими собственными ожиданиями. Хотя это может показаться разумным, это вносит предвзятость. Ручные корректировки могут исказить объективные данные, которые должны предоставлять инструменты атрибуции. Чрезмерная зависимость от таких корректировок затрудняет получение точного представления об эффективности и в итоге приводит к неверной оптимизации на основе искаженных данных.
Рекламное мошенничество – кошмар каждого цифрового маркетолога. Мошенники искусственно завышают ваши метрики, подделывая клики, установки или события в приложении, в результате чего рекламный бюджет расходуется впустую, а данные оказываются искаженными. Тактики вроде клик-спама (засорения системы поддельными кликами) или клик-инъекции (подстановка мошеннического клика прямо перед установкой) практически исключают возможность определить реальные взаимодействия пользователей.
Из-за ужесточения норм конфиденциальности отслеживать поведение пользователей становится все сложнее. С выходом App Tracking Transparency (ATT) от Apple с iOS 14.5 пользователи теперь должны дать согласие, чтобы приложения могли отслеживать их в других приложениях и на веб-сайтах. Что в результате? По состоянию на 2022 год только около 21% пользователей соглашаются на такой вид отслеживания.
Google также усиливает меры конфиденциальности и планирует отказаться от сторонних cookie-файлов, что ещё сильнее усложняет отслеживание пользователей на разных устройствах и каналах.
Эти изменения означают, что маркетологам нужно адаптироваться, переходя на методы атрибуции, дружественные к конфиденциальности, такие как SKAdNetwork в iOS. Но вот компромисс: эти новые методы дают меньше деталей, из-за чего сложнее строить персонализированные маркетинговые стратегии. В итоге маркетологам приходится работать с агрегированными данными, пытаясь измерить успех кампаний, не нарушая границы конфиденциальности..
Мобильная атрибуция помогает понять, какие маркетинговые кампании и каналы приносят результаты, такие как установки приложения или конверсии. Когда вы понимаете, что работает, можно направить бюджет на действиях с высоким ROI и сократить лишние рекламные расходы.
Атрибуция в мобильном приложении отслеживает путь пользователя – от нажатия на рекламу до установки или взаимодействия с приложением. Это позволяет маркетологам приписывать результат правильному каналу или кампании, определяя, что именно привело к действию.
Мобильная атрибуция становится сложной из-за таких факторов, как несоответствия между платформами, мошенничество (например, спам кликов) и ужесточающиеся нормы конфиденциальности (например, App Tracking Transparency от Apple), которые ограничивают возможность отслеживать пользователей между приложениями и устройствами.
