| |  | 1) Определение
Мобильные “отпечатки” – это метод идентификации мобильных устройств, который позволяет сопоставить данные о клике по рекламному объявлению с последующей установкой приложения и определить реальный источник пользовательской активности. Для формирования “отпечатков” используются общедоступные параметры устройства (такие как наименование и тип, версия ОС, платформа, IP-адрес, мобильный оператор и т.д.), которые статистически совпадают с параметрами одного единственного мобильного устройства. | | |  | 2) Запасной вариант
Метод “отпечатков” основывается на статистической вероятности и поэтому не может быть точным на 100%. В основном его используют, когда стандартные идентификаторы (Google Play Referrer и идентификаторы устройств, такие как IDFA или Google Advertising ID) недоступны. Например, в случае если клики приходят из мобильного веба или рекламная сеть не передает данные рекламодателю и трекинг-провайдеру. | | |  | 3) Высокоточный метод для краткосрочного периода
Чем дольше промежуток времени между кликом и установкой приложения, тем больше вероятность, что пользователь поменяет настройки своего девайса и, как следствие, будут созданы новые “отпечатки” (особенно это касается IP-адресов, так как мобильные пользователи постоянно меняют месторасположение). Именно поэтому атрибуционное окно, в течение которого можно использовать метод “отпечатков”, ограничено по времени и не превышает 24 часов. Во время рекламных кампаний установка и первый запуск приложения происходят в течение первого часа или максимум двух, поэтому использование “отпечатков” для атрибуции установочных кампаний обеспечивает высокую точность. | | |  | 4) Используется в основном на iOS
Так как iOS не использует реферреры (тогда как на платформе Android этот метод идентификации практически всегда доступен в Google Play), “отпечатки” чаще всего используются для идентификации устройств компании Apple. А учитывая то, что на iOS возможно использовать только один стандартный метод идентификации, запасной вариант с “отпечатками” используется мобильными специалистами очень часто. | | |  | 5) Полная анонимность
Формирование мобильных “отпечатков” полностью соответствует требованиям по защите персональных данных, не использует и не содержит информацию, на основании которой можно идентифицировать личность пользователя. | | |  | 6) “Отпечатки” 2.0: машинное обучение
Выход за пределы стандартных параметров и погружение в мир больших данных может вывести точность “отпечатков” на новый уровень. Добиться этого можно через постоянную “тренировку” алгоритмов на сравнении стандартных данных с информацией о вероятных данных. Например, обучение может быть построено на сравнении кликов, точно сопоставленных с ID устройств, и кликов, которые не были идентифицированы с девайсом, но были вероятными кандидатами. Важно помнить, что качественное обучение должно основываться на действительно большом объеме данных – в коне концов, они называются большими не просто так. |
|
| |
|
