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Cómo Evitar 5 Instancias de Mala Atribución en la Instalación de Apps

Avatar Shani Rosenfelder Sep 22, 2016

No dejes que los errores de atribución causen un efecto dominó en tus reportes.

Los marketers de aplicaciones basadas en datos, se suelen basar en mediciones precisas para guiarse a través de las turbulentas aguas de la publicidad móvil actual. La buena noticia es que la medición de telefonía móvil y la atribución de instalación de aplicaciones han alcanzado la mayoría de edad, dando a los marketers de aplicaciones una gran cantidad de datos para trabajar y optimizar sus campañas. Sin embargo, todavía hay casos en los que la atribución es, o puede llegar a ser, inexacta. ¿Cuándo ocurre esto y cómo pueden los marketers evitar que suceda? Te presentamos los cinco casos más comunes:

  1. Atribución doble

¿Qué pasa cuando dos (o más) fuentes de medios distintas toman el crédito para la misma instalación? Pues bien, al marketer se le cobra dos veces (o tres veces) por la misma acción. ¿Tiene sentido? ¿Pagarías dos veces por el mismo par de zapatos?

La doble atribución sigue siendo una amenaza común para vendedores de Apps que trabajan directamente con las redes de anuncios. ¡Añaden el SDK de cada medio y comienzan a medir! Sin embargo, estas compañías de medios no tienen una visión clara de la ruta del usuario a la conversión, y son básicamente ciegas en lo que concierne a la actividad de otras redes. Así que cuando un usuario hace clic en el anuncio de la red A y descarga una aplicación, la red A cobra al anunciante para la instalación bajo el modelo de costo por instalación (CPI). Y lo mismo hace la red de B. Pero en un ecosistema dominado por la atribución del último clic, un vendedor sólo debería pagar por UNA instalación proveniente del último clic.

Más allá de la pérdida significativa del presupuesto por cargos duplicados y triplicados, y el impacto que tienen varios SDK en el rendimiento de una aplicación, la doble atribución también puede infligir un daño significativo en los esfuerzos de optimización de un marketer. Después de todo, optimizar la compra de medios o calcular el costo, el valor del ciclo de vida del cliente(LTV), y el retorno de la inversión (ROI) mediante la atribución proporcionadas por la red, es erróneo.

Las empresas de medición móvil independientes están en condiciones de pronunciarse en el último clic porque tienen vista clara del ecosistema, ya que se integran con cientos e incluso miles de fuentes de medios.

  1. Atribución Parcializada

El espacio de las analíticas de atribución móvil se puede dividir en dos grupos: en primer lugar, hay empresas de soluciones end-to-end (o multi), donde existen empresas que compran medios, miden campañas y las optimizan. Esto incluye redes que cobran a los anunciantes basándose en la medición de sus propias campañas, y las compañías de tracking que también están involucradas en la compra de medios. El otro grupo comprende a los proveedores independientes que sólo se ocupan de la atribución y no se dedican a la compra de medios de ninguna manera. El primer grupo es sesgado debido a los conflictos de intereses inherentes que el binomio media- medición puede traer. El segundo, sin embargo, es imparcial y por lo tanto está en condiciones de asumir el rol de regulador del ecosistema, levantando la bandera de la neutralidad, transparencia y fiabilidad.

  1. Errores de medición con Facebook

No confíes solo en los “deeplinks” de atribuciones de Facebook. Sólo hay dos maneras de medir con precisión las campañas de promoción de aplicaciones en Facebook: integrando su SDK o trabajando con sus socios oficiales de medición móvil (MMPs). Aunque es posible utilizar los datos de un “deeplink” para saber de dónde viene un usuario, no es posible utilizar la atribución basada en el tiempo como el último o primer clic porque no hay una marca de tiempo en un “deeplink”. Es tan simple como eso.

  1. Discrepancias en los datos

Debido a que diferentes plataformas utilizan diferentes zonas horarias, las discrepancias son cosa del día a día, sobre todo si los datos se dividen por hora o día. Lo que suele ocurrir es que los datos rastreados por una plataforma se extienden hacia un día/hora previo o posterior en la otra. Por ejemplo, digamos que la plataforma A registra las marcas de tiempo en base a una zona horaria GMT, mientras que la plataforma B se establece en una zona horaria PST. ¡En tal caso, los datos de 12:00 am-6:59am GMT se marcarán como 17:00-pm-11:59pm en PST del día anterior!

Si no se puede lograr la alineación entre las diferentes plataformas, se recomienda el uso de un marco de tiempo más amplio (pero no demasiado) de manera que la diferencia horaria entre zonas horarias sea despreciable.

Otra causa común de discrepancia implica el uso de diferentes métodos de seguimiento. Cuando diferentes servicios o plataformas definen acciones de manera diferente, también pueden atribuir las acciones de formas distintas: último engagement, primer engagement; o cuando un proveedor atribuye compras in-app sobre la base de la primera vez que un usuario está fidelizado con un anuncio, incluso antes de que él o ella han sido adquiridos, otro proveedor lo hace según el evento de instalación de la app.

Eliminar todas las discrepancias en la data no es una aspiración realista. Minimizarlas sí lo es. Y la clave para esto es usar los informes de datos en bruto que permiten a los vendedores examinar, desde el nivel del usuario, los datos agregados. Idealmente, cuando se presume una discrepancia, puedes crear una lista de eventos con sellos de tiempo con un identificador común para las dos (o más) plataformas en cuestión y, como tal, identificar qué eventos se registraron en una plataforma, pero han desaparecido de la otra (la delta).

Si los diferentes métodos de seguimiento no explican la ausencia de los puntos de datos delta, se podría deducir que se trata de un problema técnico. En tal caso, los datos crudos se pueden usar como evidencia de que los eventos fueron trackeados/no trackeados y se pueden proporcionar a los equipos técnicos con los que trabajas para una mayor investigación.

  1. Fraude de instalación

CPI es el modelo de pricing más común en el marketing de aplicaciones. Como tal, el fraude de instalaciones es más prevalente. Esto ocurre cuando los robots de instalación imitan el comportamiento humano para automatizar una instalación, o incluso una re-instalación si la aplicación ya fue instalada. Los estafadores de mayor conocimiento también pueden hacer que sus acciones sean más difíciles de detectar al usando IDs de dispositivos aleatorios o las u de los clibicacionescs.

Otro tipo de fraude de instalación es la atribución robada. En este caso, los estafadores se apropian indebidamente de la atribución de una instalación, cuando en realidad la instalación provenía de otra fuente de tráfico como SEM, tráfico orgánico, o de otro afiliado. Los estafadores hacen esto a través de tácticas como el redireccionamiento a las App Store de otras aplicaciones, o clics falsos.

Por último, pero no menos importante, hay instalaciones falsas que fueron originadas desde computadoras donde un estafador suplanta la identidad de los aspectos del dispositivo para hacer que parezca como si fuera móvil. Los estafadores también pueden utilizar máquinas virtuales y servidores proxy para generar este tipo de fraude.

La lucha contra el fraude toma un par de enfoques. En términos generales, se trata de trabajar con medios partners de confianza, y exigir la transparencia de los mismos en todo el camino hasta el nivel del editor y usando editores directos para que los marketers sepan exactamente dónde se están publicando sus anuncios. También es importante trabajar con un especialista en fraudes y / o asegurarse de que un socio de medición tiene una doble protección que incluye tanto la prevención mediante el filtrado y detención automática de IP. Finalmente, tener acceso a los datos en bruto permite a los marketers sumergirse en sus datos y encontrar anomalías.

En Conclusión…

En un espacio que cambia de la adquisición al engagement, de la cantidad a la calidad, las analíticas de marketing post instalación vinculadas a la atribución, son el corazón del marketing de apps. Es por eso que los vendedores deben evitar cualquier caso de atribución indebida, y garantizar que están atribuyendo con precisión sus actividades de marketing para calcular correctamente los resultados de sus campañas.