Готовьтесь к релизу iOS 14 вместе с AppsFlyer

Контролируйте данные, которыми вы делитесь с партнерами

AppsFlyer предоставляет вам расширенный контроль над вашими данными атрибуции. Самостоятельный доступ к более 7000 рекламным и технологическим партнерам позволяет вам определить, каким образом вы хотите осуществить интеграцию и какую информацию вы готовы предоставить. 

Глоссарий и FAQ
Четкие ответы на ваши вопросы, связанные с iOS 14

Глоссарий

IDFA

Идентификатор для рекламодателей, или IDFA, уникален для каждого устройства iOS. IDFA – это стандарт, принятый Apple, который позволяет сетям мобильной рекламы осуществлять трекинг пользователей и показывать им целевую рекламу. В iOS 14 как паблишер, так и целевое приложение должны получить разрешение от пользователя на трекинг, что делает эту функцию эксклюзивной.

IDFV

Идентификатор для поставщиков или IDFV – это буквенно-цифровая строка, которая позволяет разработчику приложения идентифицировать устройство. IDFV назначается и используется всеми приложениями одной компании.

SKAdNetwork

SKAdNetwork – это решение для атрибуции, разработанное Apple два года назад в рамках платформы Apple StoreKit, предназначенной для предоставления агрегированной аналитической информации на уровне кампании рекламным сетям и рекламодателям. SKadNetwork позволяет только предварительно зарегистрированным рекламным сетям атрибутировать установки, помечая флажком конверсии и фактически не передавая IDFA.
Объявив о бета-версии iOS 14, Apple также представила несколько обновлений для SKadNetwork. На следующей диаграмме показан текущий путь валидации установки. Приложение A – это исходное приложение, которое отображает рекламу. Приложение B – это рекламируемое приложение, которое устанавливает пользователь.

AppTrackingTransparency (ATT)

Платформа AppTrackingTransparency (ATT) – это механизм, который использует Apple для получение согласия на использования IDFA. Этот механизм будет запрашивать авторизацию пользователя для доступа к данным, связанным с приложением, через всплывающее диалоговое окно.

FAQ

Каковы ключевые функции, представленные в iOS 14?

Среди множества интересных новых функций, представленных в iOS 14, основным нововведением Apple является конфиденциальность и невозможность отслеживания пользовательской активности. Одним из важных элементов является то, что для использования идентификатора устройства (IDFA) в iOS 14 необходимо согласие пользователя. Это означает, что после внедрения правил конфиденциальности в iOS 14 разработчики приложений должны запрашивать разрешение у пользователей, прежде чем они смогут использовать IDFA в целях измерения.

Как AppsFlyer реагирует на эти изменения?

С изменениями, внесенными Apple в iOS 14, AppsFlyer предпринял обширные меры по приведению платформы в соответствие с новыми рекомендациями Apple. Множество решений было представлено в ответ на новые правила конфиденциальности, разработанные Apple – атрибуция AppsFlyer, ориентированная на конфиденциальность, поддержка SKAdNetwork, рекламные кампании Web-to-app и многое другое (см. выше для получения дополнительной информации). Эти решения позволяют рекламодателям взять контроль над данными в свои руки, и самим решать, какие данные они хотят передавать интегрированным партнерам.

Какие дополнительные возможности для работы со SKAdNetwork предлагает AppsFlyer?

Основные моменты нашего решения:
События конверсии: динамическая и гибкая настройка конверсионного события на стороне сервера.
Агрегирование данных: Сбор всех данных SKAdNetwork из каждой рекламной сети от имени рекламодателя
Валидация данных: Проверка того, что все постбэки действительно переданы Apple и что данные не подверглись дополнительным манипуляциям “по дороге”
Обогащение данных: сопоставление информации от SKAdNetwork с другими точками данных, такими как показы, клики, стоимость, органический трафик и др. для полного анализа ROI
Поддержка данных: Предоставление данных SKAdNetwork в удобном для рекламодателей формате на специальных дэшбордах и API
Бесшовная интеграция: Полная инкапсуляция, требующая практически нулевого усилия со стороны рекламодателя, в том числе для будущих изменений в протоколе SKAdNetwork.

Приведено ли вероятностное моделирование AppsFlyer в соответствие с правилами Apple iOS 14?

AppsFlyer – SaaS компания с собственным программным обеспечением, используемое разработчиками приложений и рекламодателями как дополнение к их технологическому стеку, подобному CRM. AppsFlyer позволяет разработчикам управлять, анализировать и защищать данные конечных пользователей, соблюдая при этом правила конфиденциальности, аналогичные тем, что недавно представил Apple.
Вероятностное моделирование AppsFlyer – это статистический метод оценки эффективности кампаний, который нельзя использовать для однозначной идентификации пользователя и/или устройства. Этот метод использует машинное обучение для оценки эффективности кампаний без ущерба для конфиденциальности. В отличие от fingerprinting, который собирает максимальное количество данных от каждого пользователя для создания постоянного уникального идентификатора, вероятностное моделирование AppsFlyer стремится к прямо противоположному: минимизировать точки данных и предотвратить возможность создания постоянного идентификатора, который можно использовать для трекинга действий пользователя.
Вероятностное моделирование дает ответ на очень простой вопрос: Увидели ли пользователи “ценность” в моих платных, “earned” и собственных медиа-каналах, таких как веб-сайты, социальные сети, почта и рекомендации пользователей? Вероятностное моделирование измеряет данные разработчика приложения о креативе и кампании, а не данные из приложений, в которых показывается реклама. Более того, в большинстве случаев приложение, в котором было показано объявление, остается неизвестным. Мы считаем, что вероятностное моделирование в сочетании с нашей ориентированной на конфиденциальность атрибуцией, соответствует рекомендациям Apple iOS 14. С учетом вышесказанного мы рекомендуем нашим клиентам ознакомиться с соглашением и руководящими принципами для разработчиков приложений Apple, партнерской интеграцией и политикой сбора данных, чтобы убедиться, что их приложение соответствует рекомендациям iOS 14.

В чем разница между Fingerprinting и вероятностным моделированием?

Fingerprinting:
Fingerprinting (часто называемый Fingerprinting браузера) – это термин, связанный с процессом сбора широкого спектра информации о компьютере и браузере пользователя с целью идентификации пользователя и/или устройства. Fingerprinting используется для идентификации устройства, когда другие постоянные идентификаторы, такие как файлы cookie, не могут быть прочитаны или сохранены веб-сайтом. Fingerprinting создается путем объединения различных точек данных с вашего устройства и/или браузера, когда вы посещаете их страницу. Эти данные могут включать версию браузера, установленные расширения браузера и плагины (включая их версии), свойства оборудования, список шрифтов, WebGL, HW benchmarking, язык, часовые пояса, версию ОС, характеристики экрана и панель меню.
Статистически существует очень небольшая вероятность того, что два или более устройства будут иметь идентичные настройки и конфигурациию. Вы можете увидеть, насколько уникальны ваши конфигурации и настройки здесь.
Хотя изначально методы fingerprinting создавались банками как метод обнаружения мошенничества и предотвращения кражи личных данных, сегодня они используются для отслеживания пользователей на веб-сайтах с целью составления долгосрочных отчетов об истории просмотров отдельных пользователей и создания целевой рекламы или таргетированных эксплойтов, что приводит к серьезным проблемам с конфиденциальностью. По этой причине браузеры (Safari, Chrome и Firefox и многие другие) недавно начали вносить изменения, направленные на ограничение объема данных, которые они предоставляют веб-сайтам, и на то, чтобы сделать пользователей менее уникальными, создавая своего рода «коллективный иммунитет». Хорошая новость заключается в том, что мобильные браузеры предоставляют гораздо меньше данных и уже обеспечивают вышеупомянутый «коллективный иммунитет» против fingerprinting, распространенного на десктопах. Устройства iOS, в частности, гораздо менее фрагментированы, что делает их менее восприимчивыми к fingerprinting.
Вероятностное моделирование AppsFlyer
– это статистический метод оценки эффективности кампании, который нельзя использовать для однозначной идентификации пользователя и/или устройства. Он использует машинное обучение для оценки эффективности кампании без ущерба для конфиденциальности. В отличие от fingerprinting, который стремится собрать максимальное количество данных от каждого пользователя, вероятностное моделирование AppsFlyer стремится к прямо противоположному: минимизировать точки данных и предотвратить возможность создания уникального постоянного идентификатора, который можно использовать для отслеживания пользователя.
Если отпечатки пальцев используются для создания подробных профилей пользователей для обеспечения точного таргетинга (в любой момент времени и на любом сайте), то вероятностное моделирование используется с целью оценки эффективности кампании на платных и собственных каналах (таких как веб-сайты, социальные сети, почтовые каналы и рефералы пользователей). Вероятностное моделирование измеряет данные разработчика приложения о креативе и кампании, а не данные из приложений, в которых показывается реклама. Более того, в большинстве случаев приложение, в котором было показано объявление, остается неизвестным. Вероятностное моделирование основывается на очень небольшом количестве точек данных, которые часто меняются. По этой причине используются методы машинного обучения и статистической оценки (в отличие от создания и сопоставления уникальных идентификаторов) и вот почему невозможно определить период окна lookback.
Как описано выше, вероятностное моделирование – это ориентированный на конфиденциальность метод оценки эффективности рекламной кампании. Он очень отличается от fingerprinting, так как он не генерирует уникальный идентификатор. Он не используется для таргетинга или профилирования. Фактически, вероятностное моделирование – один из наиболее безопасных для конфиденциальности способов атрибуции и оценки эффективности кампании. В следующей таблице представлены существенные различия между традиционным браузерным fingerprinting и вероятностным моделированием:

	Технология fingerprinting	Вероятностное моделирование AppsFlyer
Равнозначен уникальному и / или постоянному идентификатору	Да	Нет
Может использоваться для однозначной идентификации устройства	Да	Нет
Может использоваться для отслеживания пользователей на сайтах / в приложениях (межсайтовый трекинг)	Да	Нет
Опирается на огромное количество данных с пользовательских устройств и браузеров.	Да	Нет
Может использоваться для создания профилей	Да	Нет
Может использоваться для таргетинга пользователей	Да	Нет
Может идентифицировать устройство, даже когда пользователи прячутся за VPN или альтернативными IP-адресами	Да	Нет
Детерминированный	Да	Нет
Конфиденциальность	Может использовать инвазивные методы, нарушающие конфиденциальность пользователя	Не нарушает конфиденциальность