Роман Гарбар
29 октября 2020 года
Начиная с 2021 года рекламодатели на платформе iOS не смогут рассчитывать ключевые когорные показатели, такие как ROI или LTV, для большинства своих рекламных кампаний. Это создает новую парадигму, в которой как мобильным издателям, так и поставщикам придется внедрять инновации для достижения успеха. В Tenjin мы сосредоточиваем свои усилия на разработке нового типа методологии для отнесения установок к маркетинговым кампаниям — моделирования атрибуции.
В течение последних нескольких месяцев мы работали над совершенно новой моделью атрибуции пользователей в условиях новой реальности, которая позволит рекламодателям принимать обоснованные решения в сфере маркетинга.
Разработчикам необходимо пересмотреть подход к измерению рентабельности инвестиций (ROI) на основе IDFA, поскольку в него будет учитываться лишь 20% трафика.
В связи с Предстоящие ограничения IDFA, детерминированная атрибуция перестанет использоваться в iOS.
Почему рекламодатели iOS не смогут оптимизировать свой трафик так, как раньше?
В основном по двум причинам:
1) Показатели ROI и LTV для когорты возможны только благодаря детерминированной атрибуции (на основе IDFA), при которой 100% заслуги приписывается конкретному клику или показу. Однако в 2021 году детерминированная атрибуция будет только доступно для пользователей, которые дали на это согласие. Мы подсчитали, что этот номер — 20% — для сетей SAN ещё в июле. Фактическое число может оказаться меньше, поскольку некоторые сети SAN могут вообще не собирать IDFA — Пример Facebook.
2) SKAdNetwork по своему принципу работы не отслеживает долгосрочную активность пользователей. Подробнее об этом можно прочитать в это руководство.
Проще говоря, если вы хотите оценить рентабельность инвестиций (ROI) рекламной кампании для более чем 20% вашей аудитории, вам придется изменить подход к анализу рекламных данных.
К концу 2021 года мы ожидаем, что наиболее передовые издатели перейдут от детерминированного подхода к чему-то другому.
Моделирование атрибуции — это новый подход к анализу маркетинговых данных
Итак, в чём заключается разница между моделированием атрибуции и детерминированной атрибуцией?
- Детерминированная атрибуция — привлечённый пользователь привязывается к одному источнику рекламы на основе последнего полученного сигнала;
- Моделирование атрибуции — привлеченному пользователю назначаются независимые вероятности того, что он пришел из разных маркетинговых источников, на основе различных входных сигналов.
Моделирование атрибуции на первый взгляд может показаться чем-то новым, но присвоение вероятностей — не новинка в нашей отрасли. Возьмем, к примеру, атрибуцию по последнему клику. В отрасли принято присваивать полную заслугу (вероятность 100%) за установку последнему клику, независимо от других сигналов (показов, других кликов), которые привели к этой установке.
В 2021 году мобильным издателям придётся найти способы использовать менее определённые сигналы, поскольку детерминированная атрибуция по последнему клику требует использования IDFA. Как ни парадоксально, роль маркетолога будет требовать БОЛЬШЕГО объёма анализа данных, а не меньшего. Мобильные издатели будут соревноваться в точности своих моделей прогнозирования при определении источников переходов пользователей на основе неопределенных сигналов.
Модель атрибуции Tenjin будет интегрирована в существующие рабочие процессы с целью усовершенствования существующих продуктов.
Наша команда работает над созданием первой версии MVP, которая позволит нашим клиентам моделировать атрибуцию с использованием данных SKAdNetwork и других источников, соответствующих требованиям Apple в области конфиденциальности.
Прежде чем перейти к обсуждению моделей атрибуции в Tenjin, стоит сразу уточнить один момент:
Модель атрибуции Tenjin — это не просто переработанная версия технологии «фингерпринтинга». Это совершенно новый продукт.
Я считаю необходимым особо подчеркнуть, что термин ‘вероятностная атрибуция’ в настоящее время часто используется некорректно, и многие поставщики прибегают к нему, чтобы замаскировать то, что на самом деле является атрибуцией по отпечаткам. Чтобы было ясно: мы не делаем этого в рамках нашего моделирования атрибуции. Именно поэтому мы решили использовать термин «моделирование атрибуции» вместо «вероятностной атрибуции».
Мы твердо убеждены, что, подобно детерминистической атрибуции в эпоху IDFA, моделирование атрибуции станет новым стандартом для рекламодателей в эпоху SKAdNetwork.
Если вы хотите стать одним из первых пользователей модели атрибуции, напишите нам по адресу info@tenjin.com.
