Roman Garbar
Ngày 29 tháng 10 năm 2020
Từ năm 2021, các nhà quảng cáo trên iOS sẽ không thể tính toán các chỉ số nhóm đối tượng chính, như ROI hay LTV, cho phần lớn các chiến dịch quảng cáo của họ. Điều này tạo ra một mô hình mới, trong đó cả các nhà xuất bản ứng dụng di động lẫn các nhà cung cấp dịch vụ đều cần phải đổi mới để thành công. Tại Tenjin, chúng tôi đang tập trung nỗ lực vào việc xây dựng một phương pháp mới để phân bổ lượt cài đặt cho các chiến dịch tiếp thị – Mô hình phân bổ (Attribution Modeling).
Trong vài tháng qua, chúng tôi đã nghiên cứu và phát triển một mô hình hoàn toàn mới để xác định nguồn gốc người dùng trong bối cảnh mới, nhằm phục vụ cho các hoạt động tiếp thị và giúp các nhà quảng cáo đưa ra những quyết định sáng suốt.
Các nhà phát triển cần xem xét lại phương pháp đo lường ROI dựa trên IDFA, vì phương pháp này sẽ chỉ bao gồm 20% lưu lượng truy cập.
Do Các hạn chế sắp tới của IDFA, phương pháp quy thuộc xác định sẽ không còn được sử dụng trên iOS.
Tại sao các nhà quảng cáo trên iOS lại không thể tối ưu hóa lưu lượng truy cập của họ như trước đây?
Chủ yếu là vì hai lý do:
1) Chỉ số ROI và LTV theo nhóm đối tượng chỉ có thể tính được nhờ phương pháp phân bổ xác định (dựa trên IDFA), trong đó 100% giá trị được gán cho một lần nhấp chuột hoặc hiển thị cụ thể. Tuy nhiên, vào năm 2021, phương pháp phân bổ xác định sẽ chỉ dành cho những người dùng đã đăng ký tham gia. Chúng tôi đã ước tính con số này là 20% dành cho các hệ thống lưu trữ mạng (SAN) vào tháng 7 vừa qua. Con số thực tế có thể thấp hơn vì một số SAN có thể hoàn toàn không thu thập IDFA – Ví dụ từ Facebook.
2) Theo thiết kế, SKAdNetwork không đo lường hoạt động dài hạn của người dùng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về vấn đề này tại hướng dẫn này.
Nói một cách đơn giản, nếu bạn muốn đo lường ROI của chiến dịch cho hơn 20% người dùng, bạn sẽ cần phải thay đổi cách tiếp cận dữ liệu quảng cáo của mình.
Đến cuối năm 2021, chúng tôi dự đoán các nhà xuất bản tiên tiến nhất sẽ chuyển từ mô hình xác định sang một mô hình khác.
Mô hình hóa nguồn gốc là một cách tiếp cận mới đối với dữ liệu tiếp thị
Vậy, sự khác biệt giữa mô hình phân bổ và phân bổ xác định là gì?
- Phân bổ xác định – người dùng được thu hút sẽ được phân bổ cho một nguồn quảng cáo dựa trên tín hiệu cuối cùng nhận được;
- Mô hình hóa nguồn gốc – mỗi người dùng mới được gán các xác suất độc lập cho việc họ đến từ các nguồn tiếp thị khác nhau, dựa trên các tín hiệu đầu vào khác nhau.
Mô hình phân bổ (Attribution Modeling) nghe có vẻ khác biệt ở bề ngoài, nhưng việc gán xác suất không phải là điều mới mẻ trong ngành của chúng ta. Hãy lấy ví dụ về mô hình phân bổ theo lần nhấp cuối cùng (last-click attribution). Đây là tiêu chuẩn chung của toàn ngành, theo đó toàn bộ công lao (xác suất 100%) cho việc cài đặt ứng dụng được gán cho lần nhấp chuột cuối cùng, bất kể các tín hiệu khác (lần hiển thị, các lần nhấp chuột khác) đã diễn ra để dẫn đến việc cài đặt này.
Năm 2021, các nhà xuất bản ứng dụng di động sẽ phải tìm cách tận dụng các tín hiệu ít xác định hơn, bởi vì phương pháp phân bổ xác định dựa trên “lần nhấp cuối cùng” (last click deterministic attribution) đòi hỏi phải có IDFA. Ngược lại với suy nghĩ thông thường, vai trò của các nhà tiếp thị sẽ đòi hỏi phải phân tích dữ liệu NHIỀU HƠN, chứ không phải ít đi. Các nhà xuất bản ứng dụng di động sẽ cạnh tranh về độ chính xác của các mô hình dự đoán khi xác định nguồn gốc của người dùng dựa trên các tín hiệu không xác định.
Mô hình phân bổ của Tenjin sẽ được tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có nhằm nâng cao chất lượng các sản phẩm hiện có.
Đội ngũ của chúng tôi đang phát triển mô hình MVP đầu tiên, giúp khách hàng có thể xây dựng mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu từ SKAdNetwork và các nguồn khác tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư của Apple.
Có một điều cần làm rõ ngay từ đầu khi chúng ta nói về Mô hình phân bổ trong Tenjin:
Mô hình phân bổ của Tenjin không phải là phiên bản được “tái thiết kế” của công nghệ nhận dạng dấu vân tay. Đây là một sản phẩm hoàn toàn mới.
Tôi cảm thấy cần phải nhấn mạnh rõ ràng rằng thuật ngữ ‘phân bổ xác suất’ hiện nay đang bị lạm dụng rất nhiều, và nhiều nhà cung cấp đang sử dụng nó để che đậy một phương pháp thực chất chỉ là phân bổ dựa trên dấu vân tay. Để làm rõ, chúng tôi không áp dụng phương pháp đó trong mô hình phân bổ của mình. Và đó chính là lý do tại sao chúng tôi quyết định sử dụng thuật ngữ “Mô hình phân bổ” thay vì “phân bổ xác suất”.
Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng, giống như phương pháp quy thuộc xác định trong thời kỳ IDFA, Mô hình hóa quy thuộc sẽ trở thành một tiêu chuẩn mới cho các nhà quảng cáo trong thời kỳ SKAdNetwork.
Nếu bạn muốn trở thành một trong những người đầu tiên áp dụng Mô hình Gán nguồn, hãy gửi email cho chúng tôi theo địa chỉ info@tenjin.com.
