Autor: Gadi Eliashiv

• ¿Cuál es el futuro de la medición del marketing?
• ¿Cómo medirán los especialistas en marketing de crecimiento el impacto en la era de la privacidad?
• ¿Qué herramientas necesitarán las marcas para obtener información de marketing tanto estratégica como táctica?

La era de la privacidad

Vivimos cada vez más en la era de la privacidad, y la privacidad definirá cada vez más cómo las personas interactúan con las herramientas digitales y cómo los especialistas en marketing miden el impacto de sus esfuerzos.

Pero la transición que estamos realizando de datos granulares deterministas a una realidad agregada más matizada es un desafío. El término «privacidad» tiene muchos significados e interpretaciones, y si bien casi todos son abrumadoramente positivos, en el ámbito del marketing digital también evoca incertidumbre, complejidad, confusión y limitaciones. 

Es el único tema que surge constantemente en cada conversación que tengo con profesionales del marketing móvil. Lo único que constantemente erosiona la medición y la atribución. La gran advertencia. La gran incógnita.

Términos como GDPR, CCPA, la eliminación de cookies de terceros, ATT, SKAN 1.0/2.0/3.0/4.0 y Sandbox de privacidad de Android están ahora en el núcleo de cada decisión que tomas. Algunos existen por una verdadera preocupación por la privacidad del consumidor, mientras que otros están fuertemente influenciados por los intereses competitivos de las grandes plataformas tecnológicas de hoy. 

Pero hay algo que es obvio: es un panorama complicado de abordar, y la tarea del marketing de crecimiento sólo se ha vuelto más compleja, no menos.

Para mí personalmente y Singular en general, toda esta complejidad revela una misión clara. Nuestro trabajo es simplificar y ayudar a las empresas a alcanzar la grandeza del marketing. Seamos honestos: ambos trabajos se están volviendo más difíciles. 

Pero quiero ser 100% claro: no se han vuelto imposibles.

Aunque a quienes luchan en las trincheras de SKAdNetwork les cueste creerlo, sinceramente veo todo este cambio como una gran oportunidad. Y estoy bastante seguro de que, si estás leyendo este artículo, probablemente hayas visto ese optimismo en todo nuestro contenido: seminarios web, guías, grupos de Slack, talleres e incluso en consultas individuales. Probablemente reconozcas que dedicamos mucho tiempo a pensar en la privacidad.

Mi compromiso con nuestra comunidad: te respaldamos.

Y hoy, dos años después de esta era obsesionada con la privacidad en la que vivimos, quería tomarme un momento para describir mi visión del futuro de la medición. Pero para ello, debo empezar por describir lo que veo en el ámbito de la medición hoy en día y cómo influye en nuestra perspectiva de cara al futuro.

Un mercado bastante dividido en la primera línea

Si bien por ahora el marketing en Android sigue siendo en gran medida el mismo (y la medición se basa en el identificador GAID que pronto desaparecerá), iOS de Apple es donde las cosas han cambiado más.

En el pasado, la mayoría las empresas estaban prácticamente alineadas con el modelo IDFA de último clic. Claro, todos queríamos MTA idealmente. Dudábamos del último clic. Claro, queríamos que SANs como Google o Snap compartieran datos de impresiones en el IDFA, para tener un MTA adecuado. Claro, deseábamos que la App Store tuviera un mecanismo de “referrer” similar al Play Store. Pero, en su mayor parte – el mercado estaba alineado. Tenías un método de medición aceptable.

Pero ahora el mercado está nuevamente muy dividido.

División 1: iOS y SKAdNetwork

El primer tema de división es SKAdNetwork (API de atribución de Apple que preserva la privacidad pero es muy limitada).

Si tuviera que agrupar las empresas en dos grupos, las definiría como:

• Grupo 1 – ¡bien! Logramos que SKAdNetwork funcione
• Grupo 2 – ¡uf! No podemos conseguir que SKAdNetwork funcione

Seamos 100% claros:

• Ambos grupos contienen empresas súper inteligentes
• Ambos grupos tienen empresas de todos los sectores y tamaños
• A ambas empresas no les gusta SKAdNetwork (¡incluso si logran que funcione!)

Incluso me atrevería a decir que es bastante común odiar SKAdNetwork. Es decir, es difícil, una caja negra, y es fácil meter la pata. Muchas veces ves números sin sentido (por ejemplo, un CPA de $500), y tu capacidad para comprenderlos es limitada. 

Entonces ¿por qué te encantaría?

Pero aquí hay algo que podría sorprenderte: el grupo 1 es más grande de lo que crees. Simplemente es impopular ser públicamente positivo sobre SKAN. Y eso tiene sentido, porque incluso si logras que SKAN funcione, sigue siendo peor que lo que había antes en IDFA. Además, si a todos los demás les cuesta que SKAdNetwork funcione cuando tú sí puedes... podría ser una enorme ventaja competitiva.

(Nota al margen: si estás en el grupo que no puede hacer funcionar SKAN, habla con nosotros. Hemos ayudado literalmente a cientos de empresas a convertirse en expertas en SKAdNetwork y están obteniendo resultados asombrosos.)

División 2: atribución probabilística (también conocida como huella digital)

Muchas compañías (sobre todo las de marcas grandes) han decidido deshacerse de cualquier seguimiento basado en atribución probabilística que infringe las directrices de Apple. Aceptan voluntariamente una posible desventaja competitiva, porque quieren cumplir las normas y mantenerse seguros.

Por otro lado, todo el mundo sabe que todavía hay empresas que emplean métodos de toma de huellas dactilares en una determinada porción de su tráfico. 

Pero seamos realistas: es obvio que esta porción es cada vez más pequeña. 

Según nuestros datos, las SAN controlan más del 80 % de la inversión publicitaria, cumplen totalmente con SKAN y no revelan datos que puedan utilizarse para el seguimiento. El 20 % restante se compone principalmente de redes publicitarias públicas de gran tamaño, que también operan mayoritariamente con SKAN. 

Así que, aunque algunos estén tomando huellas digitales, están buscando una porción cada vez más pequeña del mercado. A riesgo de decir lo obvio, esta no es una estrategia ganadora a largo plazo.

División 3: MMM y la incrementalidad

A raíz de la descontinuación del IDFA, las tecnologías de medición como Media Mix Modeling (MMM) y la incrementalidad se convirtieron rápidamente en un tema muy debatido.

El modelado de la combinación de medios es un proceso que requiere mucha ciencia de datos. Toma datos agregados de gasto, datos agregados de ingresos y otros parámetros del ecosistema, y ​​luego genera un ROI estimado por canal (o campaña, o más). Su atractivo es natural, dada su independencia del IDFA o de cualquier acceso especial a los datos de la plataforma. Además, solo necesita datos agregados de gasto e ingresos (algo muy fácil de obtener si se utiliza una plataforma como Singular).

Todos conocemos la realidad: MMM no es algo nuevo y existe desde hace muchos años.

MMM se ha utilizado principalmente para ayudar a las empresas Fortune 100 a responder preguntas muy complejas sobre la combinación de medios (pensemos en conectar la inversión publicitaria en televisión con las ventas de loción corporal en Walmart en Nebraska). Sin embargo, la novedad es la nueva motivación para explorar MMM y ver si puede transformarse de una solución casi arcaica, centrada exclusivamente en servicios empresariales, a un producto SaaS más moderno y ligero, disponible para los desarrolladores de aplicaciones que sufren la falta de información que ofrecen SKAN hoy y Privacy Sandbox en Android mañana.

Los fanáticos incondicionales de MMM creen que esta es la única manera de ver el verdadero ROI y, por lo tanto, medir la incrementalidad real de sus medios. Otros simplemente afirman que utilizan un modelo MMM simplificado para aplicaciones iOS simplemente porque SKAN no funciona y no es confiable.

Y si bien sin duda hay un número creciente de seguidores, también hay muchos críticos: empresas que probaron MMM y descubrieron que las cifras eran muy imprecisas (al menos, no sin una buena dosis de ajustes, principalmente manuales). MMM puede requerir una inversión considerable para que funcione correctamente, e incluso sus defensores me han dicho literalmente que sigue habiendo mucho más interés que adopción real.

¿Y la incrementalidad?

Vale la pena mencionar una división más respecto a la incrementalidad: algunos dicen que el único estándar de oro para medir la incrementalidad es ejecutar pruebas A/B contra una audiencia, al mismo tiempo, y medir los resultados de conversión de cada cohorte. El único problema es que ahora es extremadamente difícil, si no imposible, en iOS, y aun en el mundo Android solo se puede lograr mediante una cooperación intensiva de tus canales publicitarios. Así que tendría cautela con las herramientas que prometen medir la incrementalidad a través de la audiencia A/B testing en esta era de la privacidad.

Pero seamos claros: hay valor tanto en el modelado de mezcla de medios como en la incrementalidad cuando se adapta a los mundos y necesidades específicas del marketing móvil. Y, ambos también pueden ser extremadamente valiosos al usarse para medir y asignar gasto no solo en móvil ni solo en canales de marketing digital, sino en todos los canales de marketing, incluyendo TV, TV conectada, medios de streaming de todo tipo, out‑of‑home, web, e incluso canales extremadamente tradicionales como impresos o folletos.

La medición unificada es el futuro del marketing

I think it’s obvious that we’re now at a point in time where the discussion shouldn’t be about which single measurement methodology we should use. Rather, it’s about the when, where, and how we use multiple measurement methodologies together.

Eso’s por lo que creo que el futuro de la medición de marketing es lo que estamos eligiendo llamar Medición UnificadaPodría seguir hablando horas sobre Medición Unificada, y la verdad – aún queda’s mucho por aprender y descubrir mientras lo probamos con clientes, pero en su esencia, hay 3 conceptos clave en los que nos’hemos decidido:

1. Infraestructura de datos unificada
2. Metodologías de medición múltiples
3. Informes y perspectivas que ofrecen múltiples vistas y propósitos

Infraestructura de datos unificada

Probablemente no te sorprendería si te dijera que en Singular siempre creímos que la excelencia en marketing radicaba en reunir muchas señales diferentes en un solo lugar. Desde nuestra creación en 2014, ese ha sido el principio de diseño de nuestro producto, y logramos crear la mejor plataforma del mundo para gestionar datos de marketing procedentes de literalmente miles de fuentes diferentes.

Para construir adecuadamente la visión de medición híbrida, existe una larga lista de entradas de datos críticos:

• Datos de gasto en marketing
• Datos de entrega de marketing (impresiones, visualizaciones de correo electrónico, de enlaces profundos )
• Señales de medición granular permitidas (IDFA, GAID, cookies)
• Señales de medición agregadas que protegen la privacidad (SKAN, Android Privacy Sandbox, ITP)
• Datos de ingresos en línea y fuera de línea
• Datos del cliente (compromiso, CAC, LTV, actividad multiplataforma)
• Datos del ecosistema (economía, clima, comportamiento del consumidor, estacionalidad)

Puedo afirmar con seguridad que nuestro punto de partida para construir esta visión es muy sólido. Nuestra infraestructura de datos unificada es la mejor del mercado, nuestra oferta actual de metodologías de medición y la sofisticación con la que las combinamos es inigualable, y nuestras capas de informes y análisis se han sometido a pruebas de estrés y se han mejorado iterativamente durante casi una década.

Pero eso no significa que hayamos terminado. Lejos de eso, apenas estamos empezando.

Metodologías de medición múltiples

En lugar de confiar en una única visión del rendimiento (lo que hoy en día no es realmente una posibilidad dada la fragmentación de datos en iOS), habrá múltiples vistas que emplearán múltiples metodologías utilizando todos los datos mencionados anteriormente y que servirán para diferentes propósitos:

• Vistas y metodologías basadas en datos de atribución granular permitidos cuando estén disponibles (Web, iOS, Android, datos propios, PC, consola, CTV, datos entre dispositivos) que ofrecen atribución de último toque o multitoque
• Vistas y metodologías basadas en señales de medición agregadas que protegen la privacidad, como SKAdNetwork, PSA de Android y PCM de Safari
• Vistas y metodologías basadas en capas de ciencia de datos que se ejecutan sobre todas las señales de medición disponibles (como nuestro “SKAN Advanced Analytics”)
• Vistas y metodologías que involucran el modelado de combinación de medios que son útiles para evaluar el ROI de alto nivel de canales y campañas, determinar la incrementalidad e informar decisiones como la asignación de presupuesto

And as you might have noticed, we’re increasingly adding layers of data science to our measurement methodologies. Nowadays it’s mostly focused around SKAdNetwork (with our SKAN Advanced Analytics product) and Media Mix Modeling. But in the future it will expand to additional privacy-safe technologies as they start capturing more adoption (e.g. Android Privacy Sandbox, Private Click Measurement, etc).

Informes y perspectivas que ofrecen múltiples vistas y propósitos

La pregunta obvia es: ¿la medición unificada se resume en una única fuente de verdad para toda mi actividad de marketing?

¿De inmediato? No. ¿En el futuro? Sí. Pero tomará tiempo.

De entrada, estos conjuntos de datos no se diseñaron para que encajaran entre sí. Imagine tomar datos de atribución granulares permitidos (p. ej., IDFA), combinarlos con datos de medición agregados que protegen la privacidad (p. ej., SKAdNetwork) y combinarlos con los resultados estadísticos de un modelo MMM. Simplemente no hay una forma clara de identificar la superposición entre estos puntos de datos. Uno es a nivel de dispositivo, el segundo es a nivel de cohorte agregado, que aún es algo determinista, y el último es un modelo estadístico completo que analiza las correlaciones entre el gasto, los ingresos y otros factores.

Por lo tanto, fusionarlos hoy en día es extremadamente difícil sin mucha manipulación. Hasta ahora, los intentos iniciales que hemos visto para lograrlo, incluso para un subconjunto limitado de estos datos (como la fusión de datos de IDFA y SKAdNetwork), son excesivamente simplistas y bastante imprecisos.

Como industria, aún nos encontramos en una etapa relativamente temprana de la adopción adecuada de SKAdNetwork, lo que significa que aún nos queda mucho por hacer para que todos los desarrolladores de aplicaciones implementen con éxito su propio modelo MMM. En esencia, hasta ahora no ha existido una plataforma que haya asumido el reto de soportar todas estas múltiples vistas de forma tan completa, por lo que no existen experiencias previas reales de las que aprender.

Pero, al final del día, para nosotros está muy claro que los profesionales del marketing quieren y necesitan una forma de dar sentido a estos números al unísono, y ese será uno de los objetivos de nuestros equipos de ciencia de datos, ingeniería y productos durante los próximos meses y años.

¿Cuándo se lanzará la Medición Unificada?

Será un proceso gradual y preveo tres fases:

1. Fase 1: Facilitar el acceso a más metodologías a través de nuestra infraestructura de datos común y capas de ciencia de datos (también conocida como nuestra plataforma de medición híbrida). El enfoque aquí se centrará en la adopción real, no solo en la publicidad.
   
2. Fase 2: Reimaginar las visualizaciones de informes para múltiples metodologías. Esto ya se está desarrollando y desarrollando, y cobrará mayor importancia cuando haya más metodologías disponibles.
3. Fase 3: Desarrollar formas de combinar resultados de múltiples vistas y metodologías en un único motor de información basado en todas las fuentes de datos disponibles. 

Estas fases no serán completamente secuenciales, pero está claro que los aprendizajes de la fase 1 tendrán un gran impacto en las fases 2 y 3.

Palabras finales

Estamos EXTREMADAMENTE entusiasmados con esta visión.

Gracias a la habilidad o a la suerte (probablemente ambas :)), hemos creado la plataforma perfecta para hacer realidad esta visión. Siempre ha sido la vía natural de expansión para nuestra plataforma y para la industria en su conjunto, y la privacidad fue el catalizador perfecto para hacerlo realidad.

Es fascinante ver cómo la ciencia de datos se está integrando en todo lo que hacemos hoy en día y cómo todo se vuelve cada vez más sofisticado. Por otro lado, debemos mantener nuestro compromiso con la simplicidad y la accesibilidad, que es lo que la próxima generación de soluciones de medición debe ofrecer.

Mantente al tanto, compartiremos más sobre esto en las próximas semanas y meses. Hasta entonces, puedes encontrarnos en los lugares habituales: slack, webinars y, por supuesto, nuestro blog.

Google ha estado trabajando en su iniciativa Privacy Sandbox durante un tiempo, enfocándose principalmente en la web. Ayer Google también anunció sus planes de expandir el proyecto a la plataforma Android. Mientras el sandbox web intenta eliminar las cookies de terceros (principalmente por presión externa), el Android Privacy Sandbox proyecto’s objetivo sería deprecar el GAID.

Si lo hicieras, tendría un impacto en muchos sistemas de marketing móvil, desde la medición, la segmentación, la reorientación y más.

La buena noticia es que la propuesta de medición de Google, tal como está ahora mismo, parece bastante buena. De hecho, es más que buena. Es sorprendentemente reflexiva, flexible y demuestra que es posible eliminar el GAID sin causar estragos en el ecosistema de aplicaciones.

Quizás no sea muy sorprendente, dadas las profundas raíces y cimientos de Google en el ecosistema publicitario, su comprensión innata del espacio y su deseo de mantenerlo intacto. Probablemente también sean las numerosas heridas de guerra que han sufrido al intentar hacer cosas similares en la web, lo que les llevó a un primer borrador bastante bueno.

Google afirma que el plazo previsto para el proyecto es de más de dos años, y sospechamos que lo que vemos hoy seguirá cambiando durante ese período. Sin embargo, quiero aplaudir a Google por presentar estas ideas como propuestas con antelación y por solicitar comentarios. No tuvimos la oportunidad de hacerlo con SKAdNetwork, y me parece una lástima..

El Sandbox de privacidad de Android tiene algunos temas que abordan la segmentación y la reorientación, pero este artículo se centrará principalmente en la atribución… porque bueno… es algo que nos importa mucho aquí en Singular 🙂

Pero primero, una advertencia:

Esta publicación se basa en mi interpretación inicial de un documento publicado por Google. Si crees que me equivoqué en algún detalle, ¡dímelo!

 

TL;DR: Atribución con el Sandbox de privacidad de Android

La idea principal es que Google eventualmente descontinuará GAID, pero aún quiere que los anunciantes puedan gestionar la adquisición de usuarios de forma eficaz. Como la red publicitaria más grande del planeta, Google sabe que la medición es clave para ello.

Para ello, Google creará un servicio integrado en el sistema operativo Android, denominado "API de Informes de Atribución", que tendrá las siguientes funciones:

• Visualizaciones y clics de la tienda informados por las redes publicitarias (Google los llama "fuentes")
• Almacena eventos de conversión como instalaciones, compras y registros informados por Apps/Singular (Google los llama "desencadenantes")
• Coincidir con los eventos de conversión informados y las vistas o clics informados que están almacenados en el dispositivo
• Envíe los datos a redes/socios de medición/anunciantes en dos formatos:
  • Informes a nivel de evento: informes que contienen desgloses súper detallados del embudo superior (campaña, subcampaña, creatividad, hasta el propio click_id) combinados con datos súper limitados del embudo inferior (valor de conversión de 1 a 3 bits)
  • Informes agregables: un informe más equilibrado que contiene datos seleccionados de desgloses del embudo superior (GEO, campaña, etc.) con datos más detallados del embudo inferior (ingresos, número de compras, etc.)

 

Los informes a nivel de evento se parecen un poco a los de SKAdNetwork. ¿Son similares?

A primera vista, parece mucho mejor que SKAdNetwok.

Los "informes a nivel de evento" brindarán un desglose súper granular de los datos del embudo superior (piense en la campaña, la subcampaña, la creatividad, hasta el click_id en sí), junto con valores de conversión bastante limitados (valores de conversión de 3 bits, frente a los 6 bits de SKAN).

Sin embargo, parece que será posible enviar hasta tres eventos de conversión en momentos distintos, cada uno atribuido a la vista o al clic. Por lo tanto, probablemente el primer evento de conversión se usará para la instalación, mientras que los dos siguientes se destinarán a KPIs significativos que pueden ocurrir más adelante en el ciclo de vida del usuario. Esto es fundamental... y era una de las principales características que buscábamos en SKAdNetwork.

Aquí hay un resumen de los informes a nivel de evento vs. SKAN:

 

 

¿Qué tipos de informes podemos crear con informes a nivel de evento?

Para que sea más sencillo de entender, aquí hay un ejemplo de cómo podría verse un conjunto de postbacks a nivel de evento:

 

 

El "ID del evento de origen" lo define la red y, en esencia, es el ID de clic/vista definido por ella. Esto significa que tiene una correspondencia directa con todos los datos que interesan a los profesionales del marketing, como el nombre de la campaña, el nombre de la creatividad, el país, el sistema operativo, la audiencia, etc.

El tipo de activador lo define el anunciante/MMP y es muy similar a los valores de conversión de SKAN. Tiene menos bits que SKAN, pero permite enviar hasta tres activadores en momentos diferentes, ¡así que buenas noticias para los informes de cohorte!

A continuación se muestra un ejemplo muy simple de cómo un anunciante/MMP puede definir el "tipo de activador":

• 001 = instalar
• 010 = nivel completado
• 101 = ingresos de 7 días > $10

Juntando todo esto, el resultado en un tablero Singular podría verse así:

 

 

Entonces, si bien el "tipo de activador" (valor de conversión) es más limitado que el de SKAN, se obtiene una granularidad increíble en los datos del embudo superior y se obtiene la posibilidad de enviar múltiples eventos de conversión... y eso por sí solo ya proporciona un informe más poderoso que el que estamos obteniendo actualmente de SKAdNetwork.

¿Y sabéis qué? Hay más. 

Consulte la siguiente sección sobre “Informes agregables”

 

¿Qué tipo de informes podemos crear con los datos “agregables”?

Esta área es particularmente interesante y tiene una implementación bastante inteligente según lo propuesto por Google, pero también hay algunos detalles vagos en este punto.

 

 

El concepto general es el siguiente:

1. Cuando una red publicitaria informa clics y vistas a la API de atribución de Android, incluirá “claves de agregación” que representarán ciertos desgloses. Estas claves pueden ser de hasta 128 bits, lo que es súper útil (128 bits es una TONELADA). Por ejemplo, imagina que la red publicitaria “MobCool” siempre usa 16 bits para su ID de campaña y 16 bits para su ID creativo. Y digamos sin imaginación que ID de campaña es 1 y ID creativo es 2. Para crear el desglose, convierten el ID de campaña y el ID creativo a bits y los concatenan. Esto resultaría en una cadena de 32 bits:
   0000 0000 0000 0001 0000 0000 0000 0010
2. Más adelante, al instalar la aplicación, el anunciante/MMP reportará los eventos de conversión de la aplicación a la API de Atribución de Android. Estos eventos también pueden añadir sus propios desgloses a la clave de agregación. Por ejemplo, si el anunciante desea desglosar aún más sus informes de marketing por modelo de dispositivo, podría crear una clave de 10 bits (elegí 10 arbitrariamente; pueden usar 20 bits si lo desean), que se vería así:
3. Los bits de la red publicitaria y los bits del anunciante/MMP se concatenan.  Así que para un usuario que vino de la Campaña 1, vio el Creativo 1 y usa Acer Liquid A1, la clave de desglose sería: 0000 0000 0000 0001 0000 0000 0000 0010 0000 0010 Y esto es solo 40 bits. Tenemos hasta 128 bits … imagina los desglose útiles posibles con esto! (Nota: no estamos seguros aún si hay un límite en cuántos desglose diferentes puedes tener. 128 bits es muy grande.)
4. Al informar el evento de conversión, el anunciante/MMP también debe informar un valor numérico para dicho evento. Este puede ser un simple contador para elementos como instalaciones (p. ej., 1) o cualquier número para elementos como ingresos (p. ej., 100 $). Este valor es el que se suma al realizar la agregación (más información más adelante). (Nota: Existen límites en los valores que se pueden pasar aquí. Esto forma parte del mecanismo de privacidad diferencial que emplea Google).
5. Cada vez que hay una coincidencia exitosa entre un evento de conversión (“trigger”) y una vista/clic (“source”), el servicio en el dispositivo de Android almacenará esta información, junto con la clave de agregación concatenada. Luego enviará estos datos a nivel de usuario en forma cifrada a la plataforma tecnológica del cliente (MMP, red publicitaria).
6. Ahora, las plataformas de tecnología publicitaria del cliente (MMP, red publicitaria, etc.) tienen muchos registros de datos de usuario encriptados y agregables. Para agregarlos, Google ideó una idea genial: un servidor de red independiente, llamado "Servicio de Agregación", descifrará y agregará simultáneamente los datos de usuario, basándose en estas claves de agregación predefinidas. El resultado final del ejemplo anterior podría ser similar a esto:
7. Y esto es obviamente simplista. Una implementación adecuada añadiría mucha más dimensionalidad, y en Singular esta tabla también se conectaría con diversas fuentes de datos para obtener un ROI real. Google permite que la clave de agregación tenga una longitud de hasta 128 bits, lo que significa que hay mucho margen para añadir desgloses significativos, y los informes resultantes podrían ser muy buenos.

Además, en el servicio de agregación: 

Este "Servicio de Agregación" es un programa desarrollado y firmado por Google, pero se ejecutará en servidores de otras empresas en un "Entorno de Ejecución de Confianza". Esto significa que si Singular ejecuta un "Servicio de Agregación", no podemos manipular su funcionamiento y funcionará según lo previsto por Google.

 

¿Cómo funcionará la lógica de cascada de atribución?

Creemos entender lo que está sucediendo, pero como mencionamos al principio de este artículo, la documentación para desarrolladores actual presenta mucha complejidad y algunas direcciones poco claras. Probablemente esto se aclarará a medida que avance el proyecto, pero no todo está completamente definido ni explicado.

Esto es lo que creemos que está sucediendo:

1. Cada red publicitaria puede informar sobre las visualizaciones y/o clics (lo que Google denomina “fuentes”) de sus anuncios.
2. Las redes también pueden asignar prioridades para cada uno de sus puntos de contacto (por ejemplo, la mayoría de las redes probablemente estarán de acuerdo en que los clics deben tener una mayor prioridad que las impresiones).
3. Cuando la aplicación instalada informa un evento de conversión (lo que Google llama un "desencadenante"), Android intentará hacer coincidir ese evento de conversión con todas las vistas y clics relevantes, y elegirá el que tenga la mayor prioridad.
4. Aparentemente, esta lógica se realiza completamente por separado para cada red… lo que parece indicar que si dos o más redes tuvieran clics y/o vistas (algo que ocurre en la vida real), ambas recibirán respuestas de atribución (a nivel de evento y reportes agregados).

Claramente, el punto n.° 4 plantea la cuestión de la deduplicación en las redes publicitarias. No podemos permitir que todas las redes ganen (y reciban pagos), ya que esto distorsionaría considerablemente la visión del profesional de marketing al contabilizar dos veces.

La documentación aborda específicamente los casos de uso de medición de terceros al habilitar redirecciones en los eventos de visualización/clic. Así es como creemos que empresas como Singular podrían lograr la deduplicación en todas las redes para sus clientes:

1. Cuando las redes publicitarias informan clics y vistas, usarían el encabezado “Attribution-Reporting-Redirects” en la respuesta (ver función registerAttributionSource) que incluirá’s Singular endpoint.
2. Luego, la API se comunicará con los servidores de Singulary registraremos exactamente las mismas vistas y clics en función de la cascada y la elección de priorización de nuestro cliente (por ejemplo, los clics son más importantes que las vistas, la ventana de atribución debe ser X, etc.).
3. Una vez que nuestro SDK informa un evento de conversión en la aplicación del anunciante, la API de Android lo comparará con todas las vistas y clics que informamos y elegirá el punto de contacto relevante según la priorización que proporcionamos, logrando así la eliminación de duplicados en las redes publicitarias.

Si este flujo se implementa de la manera que propusimos, también tendría el beneficio adicional de proporcionar algunos informes de MTA

 

Preguntas abiertas: mucho más por aprender

Aún queda mucho por analizar, y muchas cosas requerirán aclaraciones de Google o del ecosistema a medida que avancemos. Aquí tengo algunas preguntas abiertas:

1. ¿Cómo haremos la detección, gestión y mitigación de fraudes?
   Por ahora, no está claro qué impide que las empresas afirmen que recibieron una respuesta de Google. No vimos ninguna mención de firmas criptográficas, como las que tenemos en SKAdNetwork. Además, ¿cómo evita esta API que partes malintencionadas registren clics e impresiones infinitas cuando quieran? (En otras palabras, spam de clics.) Observamos que la función registerAttributionSource espera un “InputEvent” para registrar clics, pero no estamos seguros de cómo verifica que se trate de un clic de anuncio y no de cualquier InputEvent. Además – para vistas, no se necesita tal evento.
2. ¿Por qué URLs en lugar de parámetros?
   ¿Por qué los métodos registerAttributionSource y triggerAttribution siempre exigen una URL en vez de los parámetros directamente? (Suponemos que es una protección, ya que la resolución de la URL se hará en otro proceso, pero no estamos seguros.)
3. ¿Cómo coordinará la industria las claves de agregación?En la sección anterior explicamos que las claves de agregación combinan valores de las redes publicitarias (que definen parte de la clave en vistas/clics) y de los anunciantes/MMP (que definen la otra parte en eventos de conversión). La API permite que el anunciante/MMP sobrescriba todos los desglose, y hay que tener cuidado de no sobrescribir accidentalmente algo que la red publicitaria necesita. Esto genera complejidad y quizá Google podría mejorar la API para que no requiera coordinación entre tantas empresas. (¿64 bits para redes, 64 bits para anunciantes/MMP? :))
4. ¿Cómo utilizará Google Ads esta funcionalidad?
   Apple tiene un proceso diferente para Apple Search Ads que el de otras redes publicitarias. ¿Seguirá Google Ads este nuevo entorno de pruebas de privacidad para Android como cualquier otra red publicitaria? Los primeros indicios apuntan a que sí, pero aún quedan algunas preguntas.
5. ¿Cómo soportar la funcionalidad de deep linking diferido en apps móviles?
   El deep linking diferido se ha soportado tradicionalmente con procesamiento de atribución en el servidor, el marco de referencia de instalación actual de Google y algunos métodos en el dispositivo.  Sin embargo, todos pueden usarse para eludir los objetivos de privacidad del Privacy Sandbox. Queremos una solución de deep linking diferido integrada en las API que ayude a los anunciantes a ofrecer una experiencia de usuario fluida a sus nuevos usuarios.

 

Resumiendo

Es muy pronto. Google acaba de anunciar esta iniciativa y, sin duda, habrá mucha iteración. Nos entusiasma que Google esté buscando comentarios y nos entusiasma colaborar con ellos en esta iniciativa. Los primeros documentos muestran un enfoque mucho más eficaz que puede ofrecer informes mucho mejores que SKAdNetwork, lo cual es muy alentador. Quién sabe, quizás Apple incluso pueda incluir algunas cosas en SKAN..

Una cosa es segura: puede contar con nosotros para seguir cubriendo este tema y trabajando en ello con Google y nuestros clientes.

Si deseas profundizar, te animamos a unirte a nuestro grupo profesional de Slack sobre privacidad de atribución móvil.

A principios de este año compartí un vídeo de Inception que ilustra el cambio que estamos experimentando en el ecosistema del marketing móvil. Es evidente que aún vivimos en esa realidad.

Pero a veces los cambios son positivos.

Qué está pasando: Facebook lanza Install Referrer para campañas de aplicaciones de Android

Hace unas semanas, Facebook anunció que dejará de utilizar su programa de Medición Móvil Avanzada (AMM) dentro de sus de Socios de Medición Móvil (MMP) a fines de octubre de 2021, de modo que los anunciantes solo obtendrán una medición de instalación agregada para las campañas de instalación de aplicaciones de Facebook de sus MMP.

While the impact on iOS (post iOS 14.5) is expected to be minimal since AMM data is not available today for iOS 14.5+ opted-out events (not all devices have IDFA anymore and are therefore not eligible for device-level attributions in AMM) — the impact on Android is expected to be greater.

Recientemente, Facebook anunció que, luego de realizar pruebas exitosas, tiene la intención de aprovechar el Install Referrer de Google Play Store para recuperar algunos de estos datos para Android.

Cómo funcionará técnicamente:

• Ejecutas un anuncio de aplicación de Android en Facebook
• Un usuario hace clic en el anuncio y es dirigido a Google Play Store
• Facebook agrega metadatos de campaña seguros al clic que se envía a Google
• Si el usuario instala la aplicación dentro de Google Play Store, el referente de instalación pasará esos metadatos de campaña seguros al anunciante
• Una vez que la aplicación está instalada y abierta, Singular puede recuperar los metadatos seguros de los clientes y usarlos para recuperar información sobre qué campaña condujo directamente a la instalación de la aplicación

(Nota: esto no cambia ningún flujo de datos de atribución, ya que los datos que Facebook proporciona a los MMP permanecerán sin cambios con la próxima descontinuación de AMM. Tenga en cuenta también que, como Facebook aún está probando el uso de Install Referrer, se brindará mayor claridad y más detalles a medida que avancen hacia una implementación general)

Para ofrecer algo de información, aquí hay un breve artículo de estilo preguntas frecuentes sobre este tema, basado en lo que sabemos hasta ahora.

¿Este conjunto de datos es exactamente igual al conjunto de datos anterior?

Más o menos, pero no exactamente.

Los clics que no conduzcan directamente a la instalación de una aplicación se seguirán contabilizando como atribuciones por parte de Facebook y MMP, pero no estarán disponibles en este conjunto de datos.

¿Qué tiene de bueno este cambio?

La primera ventaja obvia es que los anunciantes podrán recuperar gran parte de los datos de atribución de Facebook disponibles a través del programa AMM, que se eliminará a finales de octubre de 2021. Esto significa que se evitarán muchas interrupciones en los sistemas de inteligencia empresarial y análisis internos... al menos en Android.

Esto también abre la puerta a cohortes más largas.

Las atribuciones a nivel de dispositivo de Facebook deben eliminarse después de 180 días (de hecho, nos auditan para ello). Google no establece requisitos de retención claros para los datos de referencia de instalación, lo que significa que podremos ofrecer cohortes más largas (por ejemplo, de 365 días) para los usuarios de la aplicación.

Especulación: ¿Por qué FB hizo este cambio?

Cuando en Singular pensamos en los futuros cambios de privacidad de Google en Android, predecimos que Google:

• Desaprobar el GAID, lo que da un gran impulso a la privacidad al eliminar los gráficos de dispositivos y los colectivos de datos y al redireccionar
• Mantener el mecanismo de instalación y reproducción de referencia, lo que permite la publicidad y la medición sin necesidad de intercambiar identificadores de dispositivos persistentes

En mi opinión, Facebook está pensando lo mismo y se está preparando para la eventual depreciación de GAID.

Otro punto de vista que discutimos internamente en Singular es que Facebook básicamente se está adhiriendo a los mecanismos de preservación de la privacidad que ofrece cada plataforma:

• ATT en iOS 14.5+
• Referencia de Google Play en Android

¿Cómo funcionará esto con mi configuración Singular/MMP?

Dado que ya recopilamos datos de referencia de Google Play (un mecanismo muy utilizado en otras redes publicitarias), compartiremos la información con los mismos canales de datos que teníamos antes del cambio de AMM. Esto es una excelente noticia para los anunciantes, ya que no tendrán que realizar ningún trabajo adicional para recibir los mismos conjuntos de datos.

Sin embargo, esto probablemente no cambiará la forma en que realizamos la atribución, ya que los MMP como Singular seguirán teniendo el mismo acceso a los datos de Facebook, lo que proporciona una representación más precisa y completa de las afirmaciones de atribución de Facebook, que incluyen:

• Impresiones y atribuciones basadas en impresiones
• Todos los clics y las instalaciones derivadas de estos clics según las ventanas de atribución

El otro cambio a observar es la posible capacidad de medir cohortes más largas y verdadero LTV en usuarios Android adquiridos de Facebook. We’ll tendremos que combinar inteligentemente el conjunto completo de datos que obtenemos de los endpoints MMP – que tiene ciertas reglas de retención – con los datos proporcionados por el Mecanismo de Referencia, que podrían tener reglas de retención diferentes.

(Dado que esto aún está por determinar, me abstendré de hacer promesas por ahora)

Resumen

Aunque vivimos en tiempos muy turbulentos y hay muchos cambios, creo que este es un cambio muy positivo por parte de Facebook.

En este momento, me gustaría renovar mi compromiso con nuestros valiosos clientes y con la industria en general, asegurando que seguiremos siendo su socio de medición en todas sus redes publicitarias y canales de marketing, agregando insights de múltiples fuentes diferentes y múltiples conjuntos de datos diferentes para ofrecerle una única fuente de verdad.

Eso incluye datos de gastos, datos de rendimiento de la plataforma autoinformados, datos atribuidos deterministas a nivel de dispositivo, datos agregados deterministas como los de SKAdNetwork, datos agregados probabilísticos para cohortes y combinaciones de medios e incrementalidad, datos de referencia y más.

Volviendo al GIF que publiqué al principio de este artículo, me gustaría pensar que somos sus botas de gravedad. Nos esforzaremos por brindar estabilidad, continuidad y educación sobre cambios en la industria como este... ¡para que puedan ponerse al día rápidamente y mantenerse a la vanguardia!

¡Hasta la próxima!

– Gadi

ANGUILLA, B.W.I., 28 de junio de 2021 – Kidoz Inc. (TSXV:KIDZ) (la “Compañía”), desarrolladora de tecnología publicitaria móvil y propietaria de la red de publicidad contextual líder en el mercado KIDOZ (www.kidoz.net) y el SDK de Kidoz Publisher, se complace en anunciar una nueva asociación con Singular (www.singular.net), una plataforma líder de análisis y atribución de marketing, para medir la adquisición de usuarios y unificar los datos de marketing en el mercado móvil seguro para niños.

El desafío es permitir que los desarrolladores de aplicaciones y los especialistas en marketing gasten de manera inteligente en campañas para adquirir nuevas instalaciones para sus aplicaciones de una manera totalmente compatible y segura para niños. Singular y Kidoz, ambos certificados por PRIVO y compatibles con todas las regulaciones COPPA y GDPR, se han asociado para habilitar el producto de atribución infantil seguro y compatible con la privacidad de Singularcon la red de anuncios contextuales de Kidoz. Empleando la medición compatible con COPPA de Singular, Singular y Kidoz pueden proporcionar campañas que se tabulan y atribuyen correctamente para clientes y editores.

El co-CEO de Kidoz, Eldad Ben Tora, se sentó recientemente con Singular’s John Koetsier, para hablar sobre marketing seguro para niños y el potencial de campañas de instalación de apps en la red Kidoz con Singular atribución habilitada. La entrevista completa puede ser ver aquí.

 

“La demanda de atribución segura para niños está creciendo rápidamente,” dijo Eldad Ben Tora, Co-CEO de Kidoz. “Anteriormente, los propietarios de aplicaciones que buscaban optimizar su presupuesto de adquisición de usuarios estaban limitados en su capacidad para rastrear el valor de diferentes fuentes de tráfico. A través de nuestra asociación con Singular, cada anunciante ahora puede atribuir correctamente las instalaciones y comprender el valor de cada fuente sin comprometer la privacidad y seguridad que los usuarios, anunciantes y editores esperan de Kidoz. Singular es un líder en análisis de marketing y atribución, y esta asociación amplía las posibilidades del marketing seguro para niños.”

“Singular está comprometido con permitir las mejores analíticas de marketing para nuestros clientes y conectarse a la red líder COPPA Kidoz con nuestra solución de medición compatible con COPPA es una combinación perfecta,” dijo Susan Kuo, cofundadora y directora de operaciones de Singular. “Conectarse con Kidoz proporciona a los clientes de Singular una nueva opción para llegar a los niños y las familias de una manera segura y privada y esperamos construir nuestra relación comercial juntos.”

Acerca Singular

Singular (www.singular.net) es una plataforma de análisis y atribución de marketing que unifica los datos de marketing, brindando a los especialistas en marketing información útil a partir de conjuntos de datos previamente aislados. Al conectar los datos de marketing del embudo superior con los datos de atribución del embudo inferior, los especialistas en marketing pueden medir el ROI de cada punto de contacto en múltiples canales y optimizar el gasto hasta los niveles más granulares. Singular actualmente rastrea más de $10 mil millones en gasto de marketing digital hasta ingresos y valor de por vida en industrias que incluyen comercio, viajes, juegos, entretenimiento, medios y servicios bajo demanda. Singular está respaldado por Norwest Venture Partners, General Catalyst, Thomvest Ventures, Method Capital, Translink Capital, DCM y Telstra Ventures.

Acerca de KIDOZ INC.

Kidoz Inc. (TSXV:KIDZ) (www.kidoz.net) es la red publicitaria móvil contextual líder, compatible con COPPA & GDPR, que llega de forma segura a cientos de millones de niños, adolescentes y familias cada mes. Certificada por Google y aprobada por Apple, Kidoz ofrece una suite esencial de tecnología publicitaria que une marcas, editores de contenido y familias. Con la confianza de Disney, Hasbro, Lego y más, la Red Publicitaria Contextual de Kidoz ayuda a las marcas más grandes del mundo a alcanzar y comprometer a los niños de forma segura en miles de apps móviles, sitios web y canales de video. La red Kidoz no usa rastreo de ubicación ni datos PII típicos de la publicidad digital. En su lugar, Kidoz ha desarrollado herramientas avanzadas de segmentación contextual para que las marcas lleguen a sus clientes ideales con total seguridad de marca. Como proveedor enfocado de soluciones AdTech, el SDK y la red programática de Kidoz se han vuelto productos esenciales en el ecosistema publicitario digital.

La Ley de Reforma de Litigios sobre Valores Privados de 1995 proporciona un “puerto seguro” para declaraciones prospectivas. Cierta información incluida en este comunicado de prensa (así como la información incluida en declaraciones orales o otras declaraciones escritas hechas o por hacer por la compañía) contiene declaraciones que son prospectivas, como declaraciones relacionadas con el éxito futuro anticipado de la compañía. Tal información prospectiva implica riesgos e incertidumbres importantes que podrían afectar significativamente los resultados anticipados en el futuro y, en consecuencia, tales resultados pueden diferir materialmente de los expresados en cualquier declaración prospectiva hecha por o en nombre de la compañía. Para una descripción de riesgos e incertidumbres adicionales, por favor consulte los documentos presentados por la compañía ante la Comisión de Valores y Bolsa. Específicamente, los lectores deben leer el Informe Anual de la Compañía en el Formulario 10-K, presentado ante la SEC el 31 de marzo de 2021, y el prospecto presentado bajo la Regla 424(b) de la Ley de Valores el 9 de marzo de 2005 y el SB2 presentado el 17 de julio de 2007, y la Solicitud de Listado de la Bolsa de Valores de Intercambio de Ventures de TSX para Acciones Comunes presentada el 29 de junio de 2015 en SEDAR, para una discusión más exhaustiva de la posición financiera de la Compañía y los resultados de las operaciones, junto con una discusión detallada de los factores de riesgo involucrados en una inversión en Kidoz Inc.

Para más información, póngase en contacto con:
Henry Bromley
Director Financiero
ir@kidoz.net
(888) 374-2163

En los últimos años parece que cada evento de Apple provocó ondas masivas a través del panorama publicitario. Este año’s WWDC 2021 no fue una excepción!

Como sabes, la noticia más interesante es que en iOS 15, los desarrolladores podrán definir un endpoint que recibirá una copia de todos los ganadores SKAdNetwork postbacks (hay’s también iCloud+ Private Relay, pero eso será una publicación separada).

Este cambio es muy bienvenido, y nos entusiasma porque crea mayor transparencia para los anunciantes, pero si lo analizas con más cuidado – te das cuenta de que también puede añadir complejidad y generar interesantes implicaciones para redes publicitarias y anunciantes.

Como cada cambio de Apple, este es otro paso en el cambio continuo de nuestra realidad. Y creo que encontré el GIF perfecto para describir el último año:

Lo bueno: acceso directo a las devoluciones de SKAdNetwork en iOS 15

Una mayor visibilidad siempre es buena. Obtener los datos directamente de la fuente es muchísimo mejor que antes. También es fantástico ver que Apple empieza a reconocer a los anunciantes en la ecuación (parecía que SKAN estaba diseñado más para las redes publicitarias que para quienes pagan las facturas)

Algunos de los beneficios notables de este cambio que obtendrán los clientes Singular :

1. Acceso a TODOS los postbacks, incluidos aquellos que se enviaron a Facebook y Google, en nuestra API, registros sin procesar o ETL directamente a su base de datos.
2. Herramientas para analizar sus umbrales de privacidad y la frecuencia con la que se redactan los datos.
3. Visibilidad total de los informes a nivel de editor. ¿Recuerdas cuando las redes ocultaban al editor responsable de la instalación? Ahora Apple lo cancela y hace transparente la identidad de la app del editor (siempre que se cumplan los requisitos de privacidad, claro).
4. Capacidad de añadir información al valor de conversión que tus redes publicitarias no requieren ni comprenden. Por ejemplo, 3 bits pueden usarse para mapear eventos (tutorial completado, inicio de sesión social, compra) y 3 bits para el día de instalación.
   La red publicitaria puede usar los bits de evento, pero Singular usaría los 6 bits completos.
5. Capacidad para comparar números de red y SKAN en Singular: Ingerimos informes agregados de redes, postbacks SKAN decodificados de redes y postbacks SKAN sin procesar de tu aplicación. Ahora podemos comparar los tres y verificar la precisión de los números y, lo que es más importante, la precisión de los valores de conversión.
6. Varias capas de decodificación de postback:
   1. Nivel 1: Postback sin procesar tal como se recibió desde la aplicación
   2. Nivel 2: Valores de conversión decodificados
   3. Nivel 3: Información decodificada de skan_campaign_id
   4. Nivel 4: Correspondencia de un postback de SKAN con datos de campaña/creatividad del embudo superior, con gasto y ROI
7. Mayor protección contra el fraude: Con iOS 14.6, los postbacks de SKAN se siguen enviando desde el dispositivo, pero pasan por un proxy que ejecuta Apple. Con iOS 15, se enviarán dos copias del postback ganador: una a Singulary otra a la red. Esto nos ayuda a detectar cualquier manipulación realizada fuera del dispositivo. (Debo aclarar que un estafador con intenciones delictivas aún puede explotar SKAN, ya que no es una configuración completamente segura, y no quiero revelar todos los secretos, pero estamos desarrollando mecanismos propios para detectar dichas vulnerabilidades)

Lista de deseos: ¿Quizás Apple empiece a enviar de instalaciones orgánicas con valores de conversión para que los informes orgánicos a través de SKAN también funcionen? ¡Por favor!

Lo malo: estas devoluciones, por sí solas, tienen un valor limitado

Como he descrito anteriormente, obtener postbacks en iOS 15 es inequívocamente algo bueno.

PERO, estas devoluciones no son una panacea… de hecho, están muy lejos de serlo.

Debido al funcionamiento de SKAdNetwork, el anunciante no tiene control sobre el ID de campaña de SKAN (recordatorio: 100 valores posibles). Estos son controlados por la red publicitaria, como debe ser, y la asignación de cada red publicitaria es muy diferente.

Dado que los anunciantes no y probablemente no lo harán tener acceso a este mapeo, significa que estos postbacks aún no proporcionan una forma funcional de generar informes solo con ellos. Todavía debemos acudir a todas las demás fuentes dispersas para ensamblar informes funcionales.

Para ilustrarlo, los datos provenientes de estas devoluciones se verán así:

Red publicitaria	Aplicación de origen	ID de campaña	Valor de conversión
Facebook	Facebook	7 -> ???	21 -> (Ingresos $10)
Google	Google	53 -> ???	36 -> (Ingresos $17)

Será interesante ver si las redes publicitarias proporcionarán el mapeo a los IDs de campaña SKAN. Mi suposición es que no lo compartirán, por las siguientes razones:

1. Facebook y Google probablemente utilizan algún modelo sofisticado de aprendizaje automático para asociar sus campañas, grupos/conjuntos de anuncios y creatividades al “ID de campaña SKAN”, y no será sencillo compartirlo.
2. Dado que los postbacks de SKAN tienen temporizadores aleatorios, no siempre se puede saber qué mapeo se utilizó para un postback de SKAN determinado. Esto significa que algunos de estos mapeos podrían ser estadísticos por naturaleza, algo que no se puede compartir fácilmente con los anunciantes.
3. Si Facebook y Google no lo ofrecen, creo que otras redes tampoco. Es demasiado trabajo, y ya ofrecen postbacks traducidos a través de las redes que crearon.

Lo feo: La increíble complejidad a la que se enfrentan los especialistas en marketing en el marketing de aplicaciones iOS

Cuando tienes un buen reloj, sabes exactamente qué hora es. Cuando tienes dos que varían, ya no estás seguro. ¿Tres? ¡Buena suerte!.

Una única fuente de información veraz sobre marketing funciona de la misma manera. Pero ahora los profesionales del marketing móvil cuentan con no menos de seis, y probablemente más.

1. Datos IDFV para instalaciones (pero, por supuesto, sin información de atribución)
2. de IDFA para una fracción de las instalaciones (con información de atribución completa)
3. Postbacks SKAN sin procesar de Apple (en iOS 15 y para muchas redes publicitarias que funcionan con Singular, ya ahora en iOS 14)
4. Postbacks traducidos de redes decodificadas a lo que significan (para las redes que comparten eso)
5. Informes agregados de Facebook, Google y otras redes que incluyen datos de SKAN, datos de suscripción de IDFA y sus datos modelados (el único lugar con nombres de campañas reales, nombres creativos, impresiones, clics, costos, etc.)
6. Enlaces profundos y datos de medios propios

¿Cuántos relojes tienes ahora? ¿Cuáles son precisos? ¿Necesitas prestarles atención a todos? Ahora bien, es evidente que el único reloj en el que confiabas puede que no funcionara correctamente. Pero tu vida se complica con seis o siete relojes.

Ahora, un profesional de marketing se pregunta: ¿qué hago? ¿Selecciono algunas y las optimizo en función de ellas? ¿Recurro al modelado de la combinación de medios? ¿Recurro a de incrementalidad ? ¿Son suficientes estas señales?

Y, por supuesto, algunos marketers vuelven a preguntarse sobre el fingerprinting. Ver MMPs ofrece la opción predeterminada (!!) a pesar de no ser compatible, o lo oculta como otra cosa, lo que confunde a la gente sobre si pueden ignorar toda esta complejidad de SKAN y … fingerprint. Recientemente hablé con un importante desarrollador de apps móviles que quien’s hecho un trabajo fenomenal preparándose para adoptar SKAN, y lo está adoptando activamente, y él’s el único scout restante, ya que algunos competidores están fingerprinting sus instalaciones.

Además, por supuesto, todavía hay lagunas importantes en SKAdNetwork.

Los valores de conversión deben estar firmados, lo que reduce el riesgo de fraude (aunque ni siquiera eso eliminaría por completo esa laguna). Necesitamos urgentemente una solución SKAN para la web-a-app.

La realidad: la medición del marketing está cambiando

Estamos reinventando el futuro de la medición de marketing en tiempo real: arreglamos el avión mientras lo volamos.

Necesitamos que SKAN sea mucho más sofisticado que ahora. También necesitamos incorporar otras soluciones complementarias (como el modelado de la combinación de medios y la incrementalidad), pero lo importante es que habrá múltiples señales en juego, y no una única fuente de información veraz como la que teníamos con IDFA.

Es por eso que cada vez que alguien me pregunta sobre los cambios de IDFA y su impacto en nuestros clientes y nuestro negocio, les digo que la necesidad no ha cambiado, pero la tecnología sí, y que los MMP como Singular tienen una oportunidad increíble de construir la medición de próxima generación que incorpora todas las señales disponibles.

Y necesitamos producir una visión híbrida simplificada de la realidad de la efectividad del marketing que incluya toda la información disponible sobre entradas y salidas para brindar a los equipos de crecimiento la visión direccional que necesitan para optimizar las campañas.

He hablado con varios profesionales del marketing en las últimas semanas y meses que se sienten casi agotados. Han hecho muchísimos cambios durante el último año y ven más en el horizonte.

Nuestro trabajo en Singular es hacer ese trabajo por usted.

Y, como siempre lo hemos hecho, le brindaremos la información que necesita para crecer.

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