John Koetsier es un periodista y analista. Es un colaborador senior en Forbes y presenta nuestro podcast Growth Masterminds así como el podcast TechFirst. En Singular, se desempeña como VP, Insights.
Me ha resultado personalmente deprimente que la transición a SKAN 4 haya tardado tanto. Un pequeño error que arruina totalmente los valores de conversión y todo el ecosistema se puso nervioso, y se mantuvo frío durante meses. Sin embargo, estoy feliz de poder finalmente informar algunas noticias positivas: como porcentaje de todos los postbacks, los postbacks de SKAN 4 están definitivamente aumentando en una tendencia positiva de varios meses.
¿Un gran jugador que se ha unido a la fiesta de SKAN 4?
Reddit.
Las devoluciones de datos de SKAN 4 están en aumento
Primero, aquí’s la tendencia. No’descorches el champán aún, y espera las fiestas celebrando SKAN 4 ESTÁ AQUÍ, pero hay una tendencia clara de agosto a noviembre de aumento gradual de la cuota de postbacks SKAN 4. (El gran pico a finales de julio es Meta adoptando SKAN 4 justo antes de que el bug de SKAN 4 lo afectara.)
Entonces, ¿qué cambió?
Bueno, hola Reddit
En los últimos 30 días y especialmente la última semana, Reddit ha incrementado su entrega de postbacks SKAN 4 hasta casi el 90 % de nivel. Reddit anunció la actualización en — por supuesto — un subreddit, diciendo que “lanzaron soporte para SKAN 4.0, y están emocionados de elevar nuestras soluciones de producto y ofrecer a nuestros socios una serie de mejoras y nuevas funciones.”
Algunas notas que agregó el equipo de Reddit for Business:
Los informes de SKAN para Reddit se realizarán a nivel de grupo de anuncios Y a nivel de anuncios, lo que según Reddit ayudará a lograr el anonimato de la multitud más rápidamente
Cada ID de aplicación en Reddit puede tener hasta 200 anuncios activos (en comparación con los 100 de SKAN 3)
Puedes tener hasta 20 grupos de anuncios activos
Cada grupo de anuncios puede tener hasta 10 anuncios activos
Reddit ha simplificado la gestión de ID de SKAN, mejorando la visibilidad sobre cuántas ID están disponibles para nuevos grupos de anuncios.
El resultado de los movimientos de Reddit es que Reddit ahora es la plataforma/red de anuncios líder en adopción de SKAN 4 en Singular’s panel de adopción de SKAN 4.
¿Quién más se suma a la tendencia SKAN 4?
Otros socios publicitarios líderes incluyen:
Jammp
Unidad
Smadex
Asiento de datos
Unicornio
Mintegral
AppLovin
Moloco
Más apetitoso
Despegue
Anuncios de Google
Kaden
Resurgir
Lo que aún no hemos visto es que Meta vuelva a emitir postbacks de SKAN 4 masivamente. Google también se encuentra en fase de prueba y espera, al igual que plataformas como TikTok y Snap.
En un seminario web reciente, la mayoría de los expertos del panel predijeron que SKAN 4 recién alcanzaría la participación mayoritaria en postback en el primer trimestre de 2024.
Supongo que el ecosistema está básicamente listo en este momento, la mayoría de los dispositivos iOS se han actualizado con una corrección de error de restablecimiento de CV de SKAN 4, y el punto de fricción es que las plataformas están invirtiendo y respaldando sus propios resultados modelados preferentemente sobre SKAN 4. Llegarán allí, y eventualmente activarán SKAN 4, pero solo cuando estén bien y listos... y con suerte, sus clientes confían principalmente en números modelados internamente en lugar de SKAdNetwork.
Quizás simplemente soy cínico en ese aspecto.
En cualquier caso: ahora estamos viendo un repunte y, a medida que más redes publicitarias pequeñas, medianas y grandes comiencen a incorporarse a SKAN 4, probablemente veremos que esto continúa.
Por cierto… ¿ya te has apuntado al SKANATHON?
Estamos’ haciendo algo. Y es’ algo bastante genial: SKANATHON. A medida que aumentan los postbacks de SKAN 4, es’ una decisión inteligente que consideres unirte.
SKANATHON es una serie de seminarios web en vivo que se extienden a lo largo de 2 días y 4 sesiones con 17 oradores para prepararte para SKAN 4 en 2023.
Sesión 1: Revisión de SKAN SKAN 3, cómo funciona, qué hacer
Sesión 2: ASA y ASO: Ejecución de anuncios de búsqueda de Apple e impulso de la optimización de la tienda de aplicaciones para mitigar los impactos de SKAN.
Sesión 3: Singular’ solución SKAN Hay’ una razón por la que la industria ve Singular’ solución SKAN como el principal producto de medición para iOS. Obtén un análisis profundo de cómo funciona y por qué ofrece mejores resultados que la competencia.
Sesión 4: Análisis a fondo de SKAN 4. SKAN 4 ya casi está aquí. Adelántate y descubre cómo aprovechar todas sus ventajas, sin perder la retrocompatibilidad con SKAN 3.
¿Cómo haces SKAN trabajar en el mundo real? Bueno … puedes comenzar viendo este video. Pulsa el botón de reproducción y sigue desplazándote …
Aparte de SKAN en iOS, las opciones de medición son complejas. Podrías intentar usar datos modelados de la red publicitaria para la medición de campañas. Podrías usar el modelado de la combinación de medios para atribuir los resultados publicitarios. Quizás aún estés intentando usar la identificación de usuarios. Podrías estar usando datos propios y lógica. De hecho, probablemente deberías usar varios métodos.
Pero en iOS, SKAdNetwork es la única opción determinista, lo que garantiza que (bajo ciertas condiciones) se obtendrán postbacks para la atribución de instalaciones de la aplicación y que las redes publicitarias obtendrán los datos necesarios para la optimización de las campañas. Por lo tanto, es recomendable usarla también y aprender a usarla correctamente.
El problema es que para que SKAN funcione en el mundo real, hay muchos desafíos:
Elegir el modelo adecuado
Seleccionar los eventos de medición clave y los umbrales adecuados
Codificar suficiente información en el espacio limitado de sus postbacks
Diseñar la experiencia de aplicación adecuada para obtener comentarios rápidos a través de SKAN sobre los resultados
Así que les pedí a dos de los expertos en SKAN más inteligentes de Singularque me ayudaran a hacer que SKAN funcionara en el mundo real. Ambos han trabajado con cientos de clientes para ayudarles a ajustar sus configuraciones, modelos y aplicaciones, y a extraer la máxima información de SKAdNetwork.
Victor Savath, vicepresidente de consultoría de soluciones
Nabiha Jiwani, líder del equipo de éxito del cliente
Esto es lo que me dijeron…
1. Date cuenta de que no es una cosa y ya está
Con IDFA, puedes recopilar todo y determinar qué necesitas después. Con SKAN, debes ser mucho más inteligente al seleccionar las medidas correctas.
Pero no eres’ lo suficientemente listo. Ninguno lo es. Date cuenta de que estarás iterando para acertar, y date cuenta de que iterarás más para conseguirlo más correcto. Además, date cuenta de que a medida que el mundo cambia — Apple cambia algo, un socio cambia algo — volverás a iterar.
“Es necesario tener la mentalidad y la comprensión de que no se trata de una tarea única”, afirma Savath. “Consideramos la iteración como parte de la filosofía central de SKAdNetwork. No solo porque cambien tus KPI o tu producto… el ecosistema cambia”
2. Entender el objetivo
¿Buscas principalmente mediciones para equipos internos? ¿Buscas específicamente optimización para socios publicitarios? ¿Es el ROAS la métrica clave que buscas o es más importante algo como el recorrido del cliente? ¿Qué necesita específicamente el equipo de producto en comparación con el equipo de crecimiento?
“Con mis clientes en particular, he visto un mayor enfoque en cómo los socios pueden comprender y leer los datos de SKAN y garantizar la conexión entre esos eventos”, dice Jiwani. “El segundo paso sería: bien, centrémonos en los ingresos”
SKAN es tecnología, pero para que SKAN funcione, ante todo, hay que tener una estrategia clara.
3. Un gran beneficio de los modelos de medición de monetización de anuncios bajo SKAN
La monetización de anuncios tiene una gran ventaja sobre los modelos de monetización como la suscripción cuando se utiliza SKAN, porque la respuesta es mucho más rápida.
“Cuando pienso en los modelos de conversión de forma más integral, siempre pienso en qué proporciona buenas señales tempranas y qué puede, además, proporcionar predictores sólidos de usuarios de calidad y un LTV sólido a lo largo del tiempo”, afirma Savath. “Por lo tanto, suele ser una combinación de variables discretas y continuas. Pero en el mundo de Admon, se pueden tener ambas, ya que se tienen señales tempranas (impresiones de anuncios, en general), lo que significa que estas señales tienen una varianza alta o considerable”
Eso significa que puede segmentar a los usuarios fácilmente solo en función del volumen de impresiones de anuncios, y puede usar esa segmentación para hacer y probar predicciones sobre qué cohortes podrían tener más probabilidades de comprar IAP o incluso suscribirse más adelante, si tiene esas opciones.
SKAN 3 ofrece un gran modelado gracias a su breve periodo de medición. Este modelado puede ser muy bueno, pero sigue siendo modelado.
Así que toma algunas de las primeras señales que estás midiendo con SKAN y compáralas con tus datos de Android.
“Tomar esas señales más pequeñas, como el inicio de una sesión o algún tipo de indicación, y combinarlas con lo que sabes sobre el rendimiento de tus usuarios de Android y comparar esos dos subconjuntos ha ayudado a muchos de mis clientes a comprender adónde han ido sus datos de iOS”, dice Jiwani.
Además, por supuesto, con SKAN 4 vas a obtener períodos de medición más largos, lo que ayudará considerablemente. Sin embargo, eso puede no llegar a escala hasta principios del próximo año. Los postbacks de SKAN 4 actualmente representan solo alrededor del 15% de todos los postbacks que Singular está viendo, aunque la tendencia está en aumento.
5. Haga que SKAN funcione: comprenda a sus usuarios mejor que ellos mismos
Es evidente que quieres usar indicadores tempranos para predecir el comportamiento futuro. El primer paso es comprender qué está sucediendo realmente en tu aplicación y compararlo con lo que estás midiendo actualmente.
Una vez que hagas eso, podrás construir tus modelos SKAN a partir del comportamiento real.
“En lugar de simplemente elegir los tramos de ingresos según, por ejemplo, el precio promedio de mis productos en una compra dentro de la aplicación, analicemos mi conjunto de datos IDFV y preguntemos: ¿cuál es el monto promedio generado el primer día entre los usuarios que completan el tutorial?”, dice Savath. “Quizás puedas usar eso como umbral para tus tramos de ingresos al definir un modelo de conversión, ya que ahora te proporciona un buen grupo o cohorte de segmentación para observar”
Observar ese grupo a lo largo del tiempo (mucho más tiempo del que se puede medir actualmente con SKAdNetwork) ofrece una buena perspectiva del potencial de monetización de ese segmento. Posteriormente, se pueden experimentar con señales predictivas tempranas que indican que se debe asignar una nueva instalación de SKAN a ese segmento.
6. Iterar los modelos de conversión SKAN mensualmente al realizar pruebas
Iterar en el mundo real con SKAN es un desafío. No se puede hacer a diario, ya que se necesita cierto tiempo para que las campañas de SKAN se integren en los ecosistemas de los socios de la red publicitaria. Iterar demasiado rápido resultará complicado y no proporcionará suficientes datos para tomar decisiones inteligentes.
Pero ¿con qué frecuencia se debe iterar durante las pruebas?
“Al principio, he tenido clientes que lo cambiaban mes a mes”, dice Jiwani. “Se podría optimizar para completar el tutorial, el registro o algún tipo de creación de cuenta, ¿verdad? Cambiar esas métricas iniciales que indican si alguien comprará o no, si depositará o no, y luego tomar esos datos y modelarlos… cambiar ese primer indicador de evento inicial ha sido muy efectivo con algunos de nuestros clientes”
Por supuesto, probablemente no continuarás con esa cadencia para siempre, pero tampoco es probable que mantengas el mismo modelo durante un año.
Una nota rápida: inicialmente, al cambiar las campañas de SKAN, había que pausar todo, esperar entre 48 y 72 horas y luego reiniciar.
Singular ahora ofrece tecnología que simplifica y agiliza la iteración: simplemente cambia y listo. Singular también ofrece una función que permite simular cambios en SKAN sin realizarlos y ver cómo se verían los datos de medición de actualizaciones.
7. Verifique sus datos de nivel de registro para optimizar los segmentos de ingresos
No te limites a configurar segmentos de ingresos basados en el valor de conversión y te olvides de ellos. Si tus segmentos de ingresos no coinciden con lo que hacen realmente los usuarios, básicamente estás desperdiciando información y no estás maximizando el retorno de la información.
Haga que SKAN funcione comprobando los datos de registro:
“Cualquiera que tenga un modelo mixto o un modelo de ingresos de IAP notará en cualquier tipo de datos a nivel de registro… que hay caídas o segmentos en su modelo de conversión que simplemente no se utilizan”, dice Jiwani. “Asegurarse de ajustar esos segmentos… para capturar realmente ese subconjunto de usuarios, o asegurarse de ampliarlos o minimizarlos para garantizar que no haya caídas y que cada valor de conversión real se utilice en ese modelo… garantizará obtener la mayor cantidad de datos posible”
Jiwani dice que ha realizado ese ejercicio una y otra vez con los clientes y que casi siempre da como resultado una mejor captura de datos.
8. SKAN 4 le ayuda a dividir las cohortes en subgrupos para una mayor fidelidad
En SKAN 3, es posible que puedas asignar un usuario a una cohorte como did_tutorial, observar el comportamiento posterior y establecer una estimación de ingresos basada en indicadores tempranos para ese tipo de cohorte.
En SKAN 4 podrás profundizar mucho más.
“Tienes una cohorte de usuarios que completaron el tutorial el día 1 y realizaron una compra dentro de la aplicación… eso funciona como uno de esos 64 grupos”, dice Savath. “Esa es una cohorte de usuarios. La ventaja de P2 y P3 es que observas a ese usuario al entrar en el periodo P2 o P3 y piensas: «Ah… esa cohorte ahora se divide en tres grupos adicionales… usuarios que completaron el tutorial el día 1 y compraron… y luego, en P2, repitieron la sesión. Volvieron. O hicieron otra compra, o una compra enorme, ¿verdad? Ahora tienes tres grupos: esa cohorte se divide en tres»
Todo esto se suma al rigor del modelado y a su capacidad de construir mejores modelos de ROAS y LTV basados en indicadores tempranos.
Una breve nota sobre SKAN 4: sí, aún no tenemos la mayoría de los postbacks de SKAN 4. De hecho, estamos muy lejos.
Pero con Singular, puedes configurar un modelo de conversión SKAN 4, beneficiarte de cualquier socio de SKAN 4 con el que estés trabajando y no perder ningún dato de los socios de SKAN 3... porque es compatible con versiones anteriores.
9. Verticales de streaming y suscripciones: sí, tienes datos preliminares
Las suscripciones son difíciles en SKAN, especialmente si solías tener un período de prueba de 7 días.
Pero siempre hay eventos tempranos que puedes usar como proxies, y en verticales de streaming como música, entretenimiento y video, puede que haya más que en la mayoría. Haz que SKAN funcione usándolos.
“Si piensas en cualquiera de tus servicios de streaming… existen variables continuas que podrían servirte de indicio”, dice Savath. “Son buenos indicadores tempranos y abundan”
Ejemplos:
¿Cuantas veces escucharon?
¿Cuántas películas vieron?
¿Se transmitieron a una pantalla más grande o a un altavoz externo?
Además, existen indicadores de segmentación, como el tipo de suscripción que probaron: plan familiar, plan individual, plan para estudiantes, etc. Todo esto proporciona más información para crear la segmentación y buscar indicadores predictivos.
Por ejemplo: en el plan familiar, ¿alguien más se registró y fue agregado?
10. Múltiples métodos de monetización ayudan a generar mejores datos
Si solo monetiza mediante suscripciones, tiene una cosa que medir, y es difícil y, a menudo, lleva más tiempo que el período de medición disponible de SKAN.
Si añades la monetización de anuncios, obtendrás señales adicionales que llegarán rápidamente y te brindarán más información. Y si añades compras dentro de la aplicación, obtendrás aún más información que te ayudará a crear predicciones más inteligentes y evaluaciones más precisas del valor de la cohorte.
Mejor aún, estás permitiendo automáticamente que tus usuarios/clientes/jugadores se segmenten a sí mismos, y estás permitiendo que las personas que no desean hacer un compromiso inmediato a largo plazo tengan la posibilidad de probar antes de comprar.
11. Minorista: la primera compra es fácil, el valor posterior es difícil
Las aplicaciones minoristas suelen funcionar bastante bien en SKAN, al menos para las compras iniciales, porque las personas a menudo descargan la aplicación de un minorista para un propósito específico y la deciden inmediatamente.
Por eso, la primera compra suele producirse con bastante rapidez.
El problema es conseguir las medidas adecuadas para las compras posteriores.
Ahí es donde hay que mirar las variables de interacción y las variables de uso: sesiones, vistas, búsquedas, agregar al carrito y más, para tener una idea de la probabilidad de que un cliente recién adquirido compre más.
Una advertencia personal: He instalado aplicaciones de tiendas, no he comprado nada y he realizado compras por cientos de dólares meses después. No se puede asumir que si no pasa nada de inmediato, nada seguirá pasando para siempre.
SKAN 4 ayudará, pero no será una panacea para eso:
“El desbloqueo con postbacks P2 y P3 simplemente proporciona esas señales adicionales que indican que alguien regresa, realiza una compra diferente o está viendo otro artículo en un catálogo específico”, dice Jiwani. “Eso será útil con SKAN 4”
12. Minorista: asegúrese de diferenciar entre la capa de informes y la capa de optimización de socios
Es importante poder medir la calidad de la rentabilidad de las nuevas cohortes de usuarios. También es fundamental comunicar el valor de los nuevos usuarios a los socios publicitarios. En las aplicaciones para minoristas, esto suele implicar un modelo de conversión SKAN mixto con medición de eventos de interacción y de ingresos.
Una herramienta clave aquí: IDFV.
“Podrías tener un modelo de embudo de interacción y eventos”, dice Savath, refiriéndose a registros, añadidos al carrito, etc. “Si tienes ese tipo de modelo, Singularestá en un lugar donde aún tienes informes de ingresos porque podrías decir: Estoy usando ese embudo para segmentar mi conjunto de datos IDFV, y voy a observar estas cohortes y ver los ingresos reales que generan a lo largo del tiempo, e informar sobre esas inferencias de ingresos dentro de la interfaz de informes Singular para que las redes puedan optimizar los eventos según la configuración del modelo, pero desde una perspectiva de análisis o informes de LTV, también puedo ver los ingresos”
13. Fintech: combine métricas de participación e ingresos
La tecnología financiera puede ser difícil de medir según SKAN. Hay eventos importantes que observar, como la creación de cuentas, la conexión con un banco y el depósito de dinero, pero estos son pasos importantes que las personas deben dar y no siempre ocurren rápidamente.
Por lo tanto, los modelos de conversión mixtos son el camino a seguir:
“He visto que la mayoría de los clientes combinan métricas de interacción e ingresos para captar a los usuarios que interactúan inicialmente con la aplicación, ingresan cierta información y conectan varias cuentas dentro de ella, lo que indica su nivel de actividad”, dice Jiwani. “Y, al mismo tiempo, en cuanto a los ingresos, podemos captar la cantidad de dinero depositada o utilizada en una transacción”
Los modelos de embudo son más raros en fintech, pero hay potencial aquí, agrega.
14. A pedido: ¡qué suerte tenéis, hijos de puta!
Las aplicaciones a pedido tienen muchísima suerte en SKAN: la mayoría de las personas que descargan una aplicación a pedido lo hacen como parte de un proceso de compra o interacción.
Ejemplo: quieres un viaje, descargas Uber o Lyft, ingresas tu información de pago y tomas un viaje.
Pero hay más que considerar para que SKAN funcione cuando se desea estimar el LTV, dice Savath.
Luego, al entrar en el mundo de las variables continuas, los montos de ingresos definitivamente no son tan comunes dada la alta variabilidad entre la duración del viaje. Por lo tanto, se trata principalmente de la interacción y la frecuencia de uso
En general, es bueno saber más. (Por supuesto). Pero también puede ser engañoso: los usuarios que viajan por vacaciones o por negocios pueden ser muy esporádicos.
15. Juegos: hipercasuales vs. juegos de gama media
Los juegos hipercasuales podrían haber sido creados específicamente para SKAN. Admon y la velocidad son factores comunes aquí:
"Es casi como si hubiera sido diseñado para este caso de uso porque estamos hablando de usuarios que interactúan con lo que hacen desde el primer día, y luego, a menudo, el ciclo de vida de Hyper se acorta mucho más", dice Savath.
Para el núcleo medio, es necesario profundizar más:
¿Cuál es la estrategia de monetización a largo plazo?
¿Qué eventos predicen usuarios de alto valor?
¿Los usuarios de alto valor ven más anuncios rápidamente?
Haz que SKAN funcione: mucho más en todo el podcast
Además, si podemos ayudar de alguna manera, expertos como Victor Savath y Nabiha Jiwani trabajan con clientes y prospectos a diario para garantizar que maximicen el valor de sus campañas de marketing con las herramientas Singular . A veces, incluso cuentan con el director de tecnología Singular , Eran Friedman, quizás la persona con más experiencia en privacidad y medición del mundo.
Ponte en contacto con nosotros, reserva una horay descubre cómo podemos ayudarte.
El 26 de abril de 2021, la mitad del mundo del marketing móvil cambió cuando Apple lanzó iOS 14.5 y SKAdNetwork. Algo similar ocurrirá con la otra mitad del universo móvil, probablemente en 2024, cuando Google active Privacy Sandbox en Android y — quizá simultáneamente — Privacy Sandbox en la web. Recientemente organizamos un webinar con Google, Gameloft y Tinuiti para ayudar al ecosistema a prepararse. Una de las lecciones: lo que los marketers consideran la parte más difícil de Privacy Sandbox.
Invitamos a panelistas de Google, Gameloft y Tinuiti a unirse al cofundador Singular , Eran Friedman:
Kelly Gieschen, gerente de socios estratégicos, Privacy Sandbox, en Google
Vasil Georgiev, director de la UA en Gameloft
Mollie Sheridan, gerente sénior de búsqueda pagada de aplicaciones móviles, Tinuiti
Resulta que la parte más difícil de Privacy Sandbox podría ser la misma que la más importante: comprender los resultados de las mediciones.
Cuando preguntamos a los participantes durante el seminario web qué creían que sería el mayor desafío, esto fue lo que dijeron:
Comprensión de los resultados de las mediciones: 47%
Configuración de modelos de conversión: 20%
Seguimiento de cohortes: 12%
Objetivo: 12%
Retargeting: 8%
Ese y otros desafíos, simplemente para aprender cuál será el nuevo sistema oficial de atribución, segmentación, retargeting y administración de SDK en Android, está estresando a los especialistas en marketing.
El 68 % está preocupado. El 17 % está aterrorizado, según la muestra de profesionales de marketing que asistieron al seminario web. Solo el 15 % se siente "contento" o "bien"
La buena noticia es que Singular, Gameloft y Google ya están realizando pruebas beta de la parte más difícil de Privacy Sandbox, así como de todas las demás. Consulta el seminario web para obtener información actualizada sobre el progreso de la prueba.
En Privacy Sandbox, creemos, en primer lugar, que la privacidad del usuario y un ecosistema móvil saludable no están reñidos. Y, en segundo lugar, que un enfoque directo sin alternativas prácticas no funciona y perjudicará la situación de los usuarios. Por lo tanto, con estos dos principios en mente, visualizamos una tecnología donde la privacidad prima mientras las empresas pueden prosperar y alcanzar el éxito
– Kelly Gieschen, gerente de socios estratégicos, Privacy Sandbox, en Google
En esencia, dice Gieschen, se trata de permitir que las empresas continúen con sus iniciativas de crecimiento y marketing sin tener que usar datos granulares a nivel de usuario o capturar identificadores de dispositivos que podrían usarse para el seguimiento entre aplicaciones.
API de publicidad y API de contexto
La mayoría de los profesionales del marketing móvil ya conocen las API principales de Privacy Sandbox. Sin embargo, es interesante ver cómo las abordan los expertos de Google: como elementos fundamentales sobre los que la industria puede innovar.
Hay 3 API de publicidad, 2 de las cuales son "API de relevancia":
Los temas y las audiencias protegidas son API de relevancia
La tercera API de publicidad es Attribution Reporting
“Temas proporciona intereses de señal de usuario de alto nivel y puede combinarse con señales contextuales y datos de primera parte para que los SSP y los editores puedan seleccionar anuncios relevantes. Luego tenemos Audiencias protegidas, que admite casos de remarketing más granulares, permitiendo a los especialistas en tecnología publicitaria, desarrolladores, anunciantes llegar a audiencias que’han mostrado interés en una marca o producto específico de manera que preserva la privacidad.”
– Kelly Gieschen, gerente de socios estratégicos, Privacy Sandbox, en Google
Estos son importantes en el espacio MMP, y se está trabajando en ellos, dice el cofundador Singular , Eran Freidman, pero la API de informes de atribución es naturalmente donde las empresas de medición de marketing se centrarán.
Naturalmente, es nuestro mayor objetivo como MMP y estamos destinando muchos recursos a ello, desde probar el marco, integrarlo con los diferentes socios de medios o diseñar el producto para proporcionar los informes de rendimiento esenciales
Diferencias entre SKAN y Privacy Sandbox
“Hay principios similares entre los marcos… pero si hablamos de las diferencias, hay muchas”, dice Eran Friedman.
Algunas de las diferencias:
Las claves de agregación de Privacy Sandbox para datos de campañas, creatividades, ubicaciones y optimización ofrecen un alcance mucho mayor que los identificadores de campaña de SKAN 4
Querer más puntos de datos tiene un coste en Privacy Sandbox: cuantos más valores se codifiquen y mayor sea la granularidad, más ruido aleatorio se inyectará en los datos. En SKAN, hay menos puntos de datos, pero una vez superados los umbrales de privacidad (SKAN 3) o el anonimato colectivo (SKAN 4), se obtienen prácticamente todos los datos.
En Privacy Sandbox siempre se obtienen datos, incluso en campañas de escala muy baja, mientras que con SKAN se requiere superar ciertos umbrales mínimos de instalación. Este número es menor con SKAN 4 que con SKAN 3, pero se mantiene. La desventaja de Privacy Sandbox para Android es que, con umbrales bajos, se insertan más datos basura o de ruido.
Hay otra diferencia clave entre SKAN y Privacy Sandbox que destacó el director de Gameloft UA, Vasil Georgiev, y son las pruebas.
Podrás hacer muchas más pruebas con mayor facilidad en Privacy Sandbox que en SKAN, simplemente porque tienes más capacidad para codificar variables.
“Está muy claro que una de las primeras diferencias es que las oportunidades de prueba serán enormes”, dice Georgiev. “No nos limitaremos a lo que podamos probar”
Desde el seguimiento de todo hasta las compensaciones
La privacidad no se consigue sin pagar. Habrá pérdida de señal, similar a lo que hemos visto en iOS con ATT y SKAdNetwork. Probablemente menos pérdida de señal, pero pérdida al fin y al cabo.
“Hoy en día, los profesionales del marketing pueden rastrear todo lo que quieran, todo lo que puedan”, afirma Gieschen. “Y esa práctica tendría que cambiar radicalmente. Y dependiendo de lo que los profesionales del marketing quieran analizar específicamente, podría haber compensaciones entre la granularidad y la riqueza de la información frente al ruido y los retrasos”
Algunas de las ventajas y desventajas se refieren a la cantidad de información detallada, como se destacó anteriormente. Otras se refieren a la rapidez con la que se desea obtener la información, afirma Mollie Sheridan de Tinuiti.
"Si se extraen informes con más frecuencia, habrá datos menos precisos y Google inyectará esos datos con ruido solo para proteger la privacidad", afirma. "Tendrán que decidir si quieren esperar más tiempo para obtener datos más precisos o si prefieren períodos más cortos"
Dicho esto, la mayoría de las acciones que los profesionales del marketing desean realizar hoy en día seguirán funcionando con Privacy Sandbox para Android. La clave reside en equilibrar la granularidad frente a la agregación, así como la velocidad frente a la precisión, para lograr los mejores resultados posibles (no perfectos) para las necesidades de atribución de los profesionales del marketing y las necesidades de optimización de las redes publicitarias.
“Podrás optimizar según los eventos que desees, ya sea el CPI, el ROAS objetivo o eventos específicos, que seguirán estando disponibles”, afirma Sheridan. “Solo se trata de la frecuencia y la segmentación de tus informes… equilibrándolos para asegurarte de obtener el volumen suficiente para obtener los datos más precisos disponibles dentro de este marco centrado en la privacidad”
La buena noticia: los verdaderos expertos en marketing a gran escala creen que esto va a funcionar.
“Está muy claro que Google reconoce el estado mínimo viable de los datos y está intentando no impedir que los profesionales del marketing sigan optimizando”, afirma Georgiev. “Y también creo que intentan evitar que sea más complejo de lo que debería ser”
El calendario para la implementación completa de Privacy Sandbox
Respuesta corta: todavía no existe.
Pero Google promete avisar con bastante antelación antes de que se implemente por completo el Privacy Sandbox.
"Por el momento, no tenemos ninguna actualización que podamos compartir públicamente sobre cuándo se realizará la migración completa", afirma Gieschen. "Pero, como siempre, avisaremos al ecosistema y a los socios con suficiente antelación a cualquier cambio relacionado con la versión beta y la disponibilidad general"
Mucho, mucho más en el seminario web completo, incluido el progreso de nuestra versión beta de Privacy Sandbox con Google y Gameloft
Adaptación de las campañas de adquisición de usuarios de Android a Privacy Sandbox
Ventanas de medición de 30 días en Privacy Sandbox
Cómo funciona el retargeting
Por qué sigue siendo importante el consentimiento de primera parte
Cómo funcionan los flujos de web a aplicación y las conversiones multiplataforma en Privacy Sandbox
Por qué los primeros usuarios de Privacy Sandbox tendrán una ventaja y por qué eso es diferente en Android que en iOS cuando se lanzó SKAN por primera vez
Cómo Singular está creando un «botón fácil» para Privacy Sandbox
Cómo decidir entre la granularidad de los datos y la cantidad de eventos que desea medir y la precisión de los datos en Privacy Sandbox
Meta está presentando una forma segura y privada de recuperar la atribución de clics y a nivel de usuario visualizaciones en Android para anuncios en Facebook o Instagram: Meta Install Referrer.
Esto amplía significativamente las posibilidades de medición ya disponibles a través de Google Play Install Referrer y es un gran avance. Por primera vez en años, los anunciantes de aplicaciones Android obtendrán la atribución por visualización en Meta, lo que les proporcionará detalles y datos adicionales para obtener una visión más precisa de los resultados de sus campañas.
Meta Install Referrer (MIR) es compatible con Singular a partir de noviembre de 2023.
A continuación se muestra una comparación rápida del referente de Google frente al nuevo referente de instalación Meta:
Referencia de instalación de Google Play
Referencia de instalación meta
Objetivo
Atribuir instalaciones de Android mediante anuncios en Meta
Atribuir instalaciones de Android mediante anuncios en Meta
Casos de uso
Clics
Clics
Visualización completa (la mayoría de los escenarios)
Diferentes clics en sesiones
Tiendas de aplicaciones
Google Play
Google Play
Otras tiendas de aplicaciones de Android
Singular admite tanto el referente de instalación original de Google como MIR, pero como MIR incluye todos los casos de uso del referente de instalación de Google y agrega más, Singular priorizará el uso del referente de instalación meta para las decisiones de atribución a nivel de usuario.
Es importante tener en cuenta algunas advertencias. La atribución por visualización está disponible a través de MIR cuando se utiliza:
Campañas de aplicaciones Advantage+
Campañas de promoción de aplicaciones manuales con segmentación amplia
La configuración de campaña compatible con las campañas de promoción manual de aplicaciones incluye:
Configuración de edad predeterminada (18-65+)
Todos los géneros
País o grupo de países
Segmentos de interés, comportamientos y datos demográficos configurados para una segmentación amplia
Audiencias personalizadas también configuradas como amplias
Cómo funciona el Meta Install Referrer
La mayoría de las personas entienden cómo funciona el referente de instalación de Google Play, porque se basa en el concepto de un referente de clic en la web:
El usuario hace clic en el anuncio de la aplicación en una propiedad Meta
Meta cifra los metadatos de la campaña
Meta lo agrega al parámetro de referencia en la URL de Play Store
La URL de Play Store lleva al usuario a la lista de aplicaciones
Play Store guarda la cadena de referencia
El SDK de Singularlee el referente de la API de referencia de instalación de Play
Singular descifra los datos para la atribución de instalaciones
El Meta Referenciador de Instalación funciona de forma diferente, pero en esencia cumple un propósito similar. A grandes rasgos, funciona de la siguiente manera:
El usuario ve o hace clic en un anuncio de aplicación en una propiedad Meta (y luego instala la aplicación)
Meta cifra los metadatos de la campaña
Meta guarda los metadatos de la campaña en el almacenamiento local del dispositivo, ya sea en la aplicación de Facebook o Instagram, donde sea que se haya mostrado el anuncio
El SDK de Singular(para la aplicación instalada) lee los metadatos de la campaña desde el almacenamiento local
Singular descifra los metadatos de la campaña para la atribución de instalaciones
Privacidad y atribución de marketing
Meta Install Referrer es una atribución en el dispositivo.
Al analizar el diseño de MIR nos emocionó ver que no necesita depender de un ID de anuncio de Google ni de otro identificador de dispositivo, ni de transferir dichos identificadores a un servidor de Meta o MMP para que funcione. Por eso, creemos que es una solución mucho más amigable con la privacidad que las basadas en GAID o IDFA. Además, podríamos decir que funciona prácticamente como los parámetros UTM en un enlace web estándar, incluso en escenarios de view‑through.
Como tal, es posible que otras plataformas importantes adopten mecanismos similares.
El resultado de esta nueva metodología es que los especialistas en marketing obtendrán una visión más clara de qué anuncios, creatividades y campañas en Meta resultaron en conversiones, y podrán medir mejor el valor de sus inversiones.
Habilitar MIR en sus campañas
Habla con tu contacto de éxito del cliente sobre habilitar MIR en tus campañas. Si no eres actualmente un Singular cliente, aquí tienes un buen punto de partida.
Parece que fue ayer cuando uno de los principales retos de los equipos de crecimiento de alto volumen era escalar la creatividad publicitaria. Crear las miles de piezas de arte necesarias para las pruebas era difícil, incluso con una automatización básica. Pero ayer, Google anunció que P-Max incorporará IA generativa para anuncios en su versión beta, y cuenta con capacidades increíbles.
En los próximos meses, las plataformas de tecnología publicitaria abrirán las puertas para convertir la IA generativa en una función central común para todos sus anunciantes. Si bien actualmente muchas plataformas están implementando por IA generativa en suites creativas que ayudan a los profesionales del marketing a crear las imágenes que desean, pronto se pasará a la creación instantánea de imágenes y contenido personalizado para cada usuario.
En esto, las grandes plataformas tendrán enormes ventajas.
Performance Max de Google y la IA generativa para anuncios
La IA generativa de P-Max es impresionante y limitada.
Tomará a tu embajadora de marca y la colocará en un entorno corporativo, doméstico, playero o rural. Generará titulares y descripciones, y te permitirá crear recursos esenciales para usar en múltiples tipos de anuncios y fondos. Si ya tienes recursos de producto, P-Max los importará y te permitirá probar tantas variaciones como quieras. Google afirma que nunca generará la misma imagen dos veces, por lo que tu competencia no tendrá un anuncio sorprendentemente similar al tuyo.
(Aparece la multitud que dice "déjame intentar demostrar que estoy equivocado")
Por el momento, solo está disponible en EE. UU. y se está implementando gradualmente, por lo que no todos los anunciantes tendrán acceso esta semana ni siquiera este mes. Si trabajas en un sector sensible, como la política o la industria farmacéutica, tampoco tendrás acceso.
No podrás crear imágenes de personas o famosos específicos, por razones obvias, ni de artículos de marca. (Mi reciente intento de usar OpenAI con Dall-E para crear una imagen de Oprah fracasó, pero Creative Diffusion lo permitió)
Todas las imágenes tendrán marca de agua con SynthID por lo que hay’ un registro y responsabilidad para evidenciar que son creadas artificialmente.
Lo que la solución de IA generativa para anuncios de P-Max no es es una solución de IA generativa por persona y por producto en tiempo real que combina lo que sabe sobre los usuarios de Google y lo que sabe sobre los productos y ofertas de los anunciantes, y crea un anuncio único completamente personalizado en tiempo real o casi en tiempo real para maximizar la relevancia.
Únete a la fiesta: todo el mundo lo está haciendo
Todos se suman a la iniciativa de la IA generativa para publicidad. Algunos están más adelantados que otros en su capacidad para integrar la IA generativa con las herramientas publicitarias.
Googlelanzó Performance Max con IA generativa para anuncios; disponibilidad inmediata
Metalanzó IA generativa en Ads Manager: comenzó el mes pasado, se desplegará globalmente “para el próximo año” para generación de fondos, expansión de imágenes y variaciones de texto
Amazonlanzó generación de imágenes en beta el mes pasado, enfocada principalmente en fondos de estilo de vida para imágenes de productos
Microsoft está añadiendo Copilot a la Plataforma de Publicidad de Microsoft, que generará nuevas imágenes usando Microsoft’s image library, y también ofrecerá chat conversacional … debutando en beta cerrada en “early 2024”
TikTok acaba de lanzó un asistente creativo de IA generativa “creative assistant” para “to spark creativity and be a launchpad for curiosity” mientras creas anuncios para la plataforma
Snap está ejecutando anuncios de texto en My AI, pero aún no IA generativa en anuncios
Pinterest no ha anunciado nada aún
Reddit no ha anunciado nada aún
Las grandes marcas están utilizando Dall-E y otras herramientas para crear sus propias IA generativas
Agencias como WPP, Publicis, Omnicom están haciendo lo mismo
En última instancia, esta será una característica estándar y un elemento de verificación en todas las plataformas principales y en la mayoría de las agencias y redes publicitarias más importantes.
La gran ventaja de la plataforma para la IA generativa sobre la marcha y lo que viene a continuación
Si bien es probable que todas las plataformas publicitarias incorporen IA generativa para herramientas, complementos o plugins publicitarios con el tiempo, las plataformas más grandes ofrecen enormes ventajas. No solo pueden destinar más ingenieros e invertir más dinero a resolver los desafíos de incorporar IA generativa a sus herramientas publicitarias con mayor rapidez, sino que también cuentan con una ventaja en la gestión de datos dentro de la plataforma.
Esto significa que cuando se trata de crear IA generativa sobre la marcha, pueden hacerlo con un conocimiento mucho mayor de los intereses, hábitos y comportamientos de sus usuarios, lo que les da una posibilidad mucho mayor de crear un mensaje que resuene.
Aún queda mucho trabajo por hacer, por supuesto, como reconocen las propias plataformas. Un área importante de mejora: permitir a los profesionales del marketing definir los colores, la imagen, los estilos e incluso los tonos conversacionales de la marca para que los anuncios que generan se ajusten a ella y la fortalezcan.
“Aún queda trabajo por hacer en ofrecer resultados personalizados al tono y estilo visual únicos de cada marca’,” Meta dice. “Necesitaremos definir nuevas formas de colaborar con marcas y agencias para entrenar estos modelos según la perspectiva única de cada marca’.”
La otra es hacer todo esto de forma rentable en términos de tiempo de GPU. Especialmente para la IA generativa sobre la marcha, la carga de la GPU será intensa.
Snap ya está pensando en eso, y tiene planes de el trabajo en el dispositivo. I’m no estoy seguro de que funcione en todos los casos, pero con los tipos de chips que Apple está poniendo en sus dispositivos hoy — y el nuevo chip Snapdragon Gen 3 en Android — eso parece una posibilidad en algún momento.
Web móvil para adquisición de usuarios está creciendo, los patrones de gasto en iOS y Android se están normalizando, y los CPI están bajando. Eso’s solo una fracción del insight basado en datos en el nuevo Informe State of UA 2023, que se basa en un subconjunto de $10 mil millones de Singular datos de costos, billones de impresiones publicitarias, cientos de miles de millones de clics y miles de millones de instalaciones de apps.
También se basa en información de miles de millones de decisiones de optimización creativa de nuestro socio en este informe, Apptopia.
Entonces, ¿cuál es el estado de UA a finales de 2023?
Es un momento extraño, muy extraño, y no solo para los profesionales de adquisición de usuarios.
El gasto ha disminuido: la economía global está sintiendo las consecuencias de la COVID-19, los conflictos militares y la creciente polarización política. Además, persisten las disrupciones posteriores a la AT&T y la SKAdNetwork, y se prevé que se produzcan más cambios similares en los próximos cambios en el Privacy Sandbox.
¿Qué contiene el informe?
Así que en este informe sobre el estado de UA nos centramos en:
Cambios masivos en los ecosistemas
Verticales más impactadas
Cambios en el gasto en iOS/Android
Tendencias del IPC
Distribución del gasto en áreas geográficas globales clave
Cambios en el formato de los anuncios, incluidos
Video
Banners
Intersticiales
Información sobre crecimiento basada en marcas como
Calma
Sephora
Temu
El estado de UA es que ya va a finales de año
Nos acercamos al final de 2023 y la importante temporada navideña está a la vuelta de la esquina. Los datos de este informe te ayudarán a navegar el final del año y el primer trimestre de 2024, compartiendo cómo los especialistas en adquisición de usuarios están adoptando la web móvil y probando nuevos anuncios. También profundizamos en la distribución del gasto entre Android e iOS a nivel mundial, así como en países clave de África, Asia, Europa, Norteamérica y África.
Gracias a nuestro socio Apptopia, también tenemos docenas de conocimientos sobre los cambios en el formato de los anuncios, qué está funcionando, qué está cambiando y qué está de moda.
Además, analizamos en profundidad cómo Calm aumentó sus descargas un 83 % intermensual y las duplicó con creces intertrimestralmente. Examinamos cómo Temu probó con nuevos socios e impulsó las instalaciones de Android en más de un 3000 %. Y analizamos cómo Sephora pasó de ser el menos favorecido a ser el líder en la batalla por las instalaciones de aplicaciones móviles contra un competidor emergente clave. Todo esto es oro no solo para los gestores de adquisición de usuarios, sino también para los estrategas de crecimiento que buscan invertir capital, creatividad y campañas a gran escala para triunfar.
El primer anuncio banner está muy lejos de la IA generativa en publicidad. Pero una de esas mismas personas que trabajó en colocar esa pequeña pieza pagada de la historia de internet sigue activa en la industria adtech. Ahora, por supuesto, él’s enfocado en la IA generativa y otras tecnologías emergentes.
El primer anuncio de banner
Fue hace 29 años, en 1994, cuando AT&T pagó dinero real por el primer banner publicitario en HotWired.com, ahora solo Wired. Parte de una campaña publicitaria con una bola de cristal que predijo que la gente trabajaría remotamente desde la playa con sus portátiles o tendría reuniones por videoconferencia, el banner, repleto de texto, decía simplemente con una fuente de colores del arcoíris: "¿Alguna vez has hecho clic aquí? Lo harás"
Al principio ni siquiera se llamaba anuncio de banner.
El primer nombre fue “azulejo”
“El concepto original se dibujó en una pizarra y dibujábamos contornos de los sitios web existentes… y los llamamos mosaicos”, dice Tom Zawacki, actual presidente de soluciones empresariales en Data Axle, pero anteriormente empleado en Modem Media. “Al principio, pensamos: si pudiéramos tomar un mosaico y colocarlo en un sitio web y que al hacer clic allí se dirigieran a otro, sería genial. Y así fue. Ese fue el concepto original”
Un cuadro, con texto, vinculado a otro sitio web.
Se podría pensar que fueron unos inicios bastante modestos para la publicidad en internet. Bastante alejados de las ideas actuales sobre la IA generativa en la publicidad.
IA generativa en la personalización de la publicidad
Ahora, por supuesto, la IA generativa es la tecnología más popular, no el simple banner publicitario, y la oportunidad de creatividad y variedad está creciendo exponencialmente. La personalización creativa de anuncios es una gran oportunidad que Zawacki ve en la IA generativa.
“Una de las ventajas de usar IA generativa es que nos permite aumentar el volumen de producción al crear textos o diseño visual”, afirma. “Siempre hemos prometido personalización… lo que nos ha impedido lograrlo es el volumen y la velocidad de las variables que crean estas combinaciones de mensaje creativo y diseño visual que los humanos simplemente no pueden crear con la suficiente rapidez”
Yo también lo veo, y me asombran las oportunidades que ofrece Amazon, por ejemplo, en anuncios con IA generativa. La mayoría de los anuncios de Amazon se muestran en su plataforma, por supuesto, lo que significa que Amazon sabe mucho sobre quienes los ven: historial de compras, historial de búsqueda, quizás algo de lo que ves en Amazon Prime Video, quizás algo de lo que escuchas en Prime Music, quizás lo que lees en Kindle.
Imagine la personalización que Amazon puede crear, especialmente en su plataforma, en anuncios de IA generativa para las decenas de millones de productos que vende. Los anuncios de texto e imagen deberían ser relativamente fáciles. Los anuncios de vídeo también son bastante factibles, con un mayor consumo de recursos.
personalizados jugables Probablemente también habrá
Fuera de la plataforma, por supuesto, eso’s más difícil. Con ATT, SKAN y Privacidad Sandbox quitando el acceso a los identificadores de dispositivos, la personalización fuera de la plataforma será más difícil y menos dirigida.
Pero otras plataformas, jardines cerrados, y las plataformas de medios minoristas deberían poder hacer cosas similares en sus propios entornos: Facebook, TikTok, Snap, Pinterest, DoorDash, Uber y otras. La era dorada de la personalización del marketing probablemente se encontrará en la IA generativa on‑platform en publicidad … con la posible incorporación, para marcas, en espacios propios como apps y sitios web, y comunicaciones con permiso.
IA generativa para crear campañas creativas
Otra pregunta: ¿cómo utilizarán los especialistas en marketing la IA generativa para desarrollar su creatividad principal?
Es fácil, como comenté en la conversación, querer que la máquina haga el trabajo. Es como presionar a MidJourney y pedirle que haga algo genial. Es más difícil crear creatividad excelente, de primera clase y que cumpla con las necesidades de la marca, que se ajuste completamente a las necesidades de una campaña u oportunidad publicitaria específica.
Para Zawacki, la combinación de inteligencia biológica y artificial siempre va a ganar.
“IBM Watson realizó una excelente investigación en 2017, tomando inteligencia humana y una inteligencia artificial… y pidiéndoles que realizaran una serie de eventos”, afirma. “Y en todos los casos, la combinación de humanos e IA trabajando juntos —inteligencia aumentada… lo llamaban computación cognitiva en aquel momento— triunfó en todas esas tareas”
Su objetivo: el modelo de Tony Stark, donde una inteligencia humana dirige una IA que multiplica y acelera la innovación. Probablemente todos tendremos nuestro propio JARVIS (Simplemente un sistema muy inteligente) en algún momento del futuro cercano.
Y eso cambiará las reglas del juego.
“Estamos utilizando inteligencia aumentada para convertir a nuestros clientes y empleados en superhéroes”, dice Zawacki.
Meta cobrará el equivalente a 127,40 dólares por una suscripción anual a sus servicios en la UE a partir de noviembre de 2023. Eso es prácticamente el doble de lo que Meta obtiene en ingresos publicitarios por usuario en Europa, que en total ascienden a poco más de 64 dólares en los últimos cuatro trimestres.
Meta anunció hoy que, debido a cambios en la normativa de la UE, ofrecerá una suscripción sin anuncios a Facebook e Instagram. La razón principal: los legisladores de la UE han rechazado el uso por parte de Meta’s de “necesidad contractual” como base legal en Europa para procesar datos de usuarios para publicidad personalizada y han impulsado a Meta hacia una opción de suscripción que ofrecería a los ciudadanos de la UE un medio libre de procesamiento de datos para acceder a las plataformas sociales a escala global de Meta’s.
La suscripción será opcional, según anunció Meta hoy en una publicación . La opción es sencilla:
O paga por el servicio
O bien, dar su consentimiento para recibir anuncios relevantes y específicos
¿Cuántos suscriptores se necesitarían para reemplazar los ingresos de Meta en la UE?
Gracias a los informes trimestrales y anuales detallados, es fácil entender cuánto gana Meta con publicidad ahora y cuántos europeos tendrían que suscribirse a sus servicios para reemplazar esos ingresos publicitarios.
Meta ha tenido un promedio de 408 millones de usuarios mensualesen los últimos 4 trimestres.
Cada usuario devolvió un promedio de $15,99 por trimestre
Meta ganó $63,97 por MAU gracias a la publicidad
Tenga en cuenta que los ingresos totales por usuario son ligeramente superiores a los ingresos por publicidad por usuario, simplemente debido al hecho de que Meta ofrece algunos productos para comprar.
Pero el plan de suscripción de Meta teóricamente generaría muchos más ingresos, por usuario promedio, que los anuncios.
Los suscriptores de la web pagarán $10.60 al mes, lo que suma un total anual de casi $130 (hasta ahora no se ha mencionado un descuento anual, aunque podría llegar). Los suscriptores de la app pagarán más, pero utilizo las cifras de la web, ya que Meta está siguiendo el ejemplo de Twitter y cobrando más por las compras dentro de la app para compensar los recortes de Apple y Google.
Esos 130 dólares son casi el doble de lo que Meta gana con publicidad dirigida por usuario promedio.
A este ritmo, Meta necesitaría que 208.572.327 usuarios europeos compraran una suscripción para reemplazar todos los ingresos por publicidad.
Of course, as we’ve seen from Twitter (OK, X), very few people will subscribe. On X, about 640,000 people pay for premium, formerly Twitter Blue. If we take Twitter Ads Manager’s estimate of 372.9 million addressable users, that’s far less than 1% of users. To be precise, it’s under .2% of users. And there’s very little to indicate that Meta’s users would be substantially different enough to impact the economics on Facebook and Instagram.
No se trata de un cambio en el modelo de negocio de Meta
208 millones de europeos no van a empezar a pagar el equivalente en euros a 130 dólares al año para acceder a Facebook, cuando pueden obtenerlo simplemente consintiendo ver anuncios.
Más bien, se trata simplemente de poner los puntos sobre las íes y cruzar las tes para que Meta pueda señalar el modelo de suscripción y decirle a los reguladores europeos que los ciudadanos pueden optar total y completamente por no participar en el procesamiento de datos para publicidad personalizada si deciden pagar por el servicio.
Son buenas noticias para los anunciantes, que no quieren perder una forma valiosa de conectarse con consumidores, jugadores, clientes y usuarios.
También es una buena noticia para los europeos, que seguirán contando con un valioso servicio que los conecta con amigos, seres queridos, comunidades y celebridades, y que podrán seguir haciéndolo de forma gratuita ahora que Meta ha aprobado (casi con seguridad) una justificación legalmente plausible para seguir procesando datos de usuarios para publicidad personalizada.
Google está comenzando a silenciosamente señalar una próxima función de Chrome llamada Protección de IP que actuará muy similar a Apple’s Private Relay función, que oculta direcciones IP para que el seguimiento — y la medición de marketing — sean más desafiantes. Añade Protección de IP al próximo Privacy Sandbox tecnología, y tienes paralelos interesantes entre la tecnología de privacidad de Apple y Google, más algunos paralelos — y brechas — entre las tecnologías de los dos gigantes tecnológicos’ para marketing y atribución.
Comparación de la tecnología de privacidad, marketing y atribución de Google y Apple
De Google, este conjunto de software y estándares incluye:
Zona de pruebas de privacidad en la Web y Zona de pruebas de privacidad en Android
Es evidente que estamos presenciando el surgimiento de conjuntos de software, estándares, marcos y requisitos independientes, pero a menudo relacionados, por parte de los gigantes tecnológicos. Estas iniciativas se centran en dos áreas distintas, pero muy relacionadas:
Mejora de la privacidad
Medición de marketing
La razón principal de esta conexión: la medición del marketing generalmente ha requerido seguimiento, y dicho seguimiento ha impactado significativamente la privacidad. Estas iniciativas de los gigantes tecnológicos buscan eliminar el seguimiento granular como vector de medición y reemplazarlo por algo muy diferente: una evaluación determinista encubierta del impacto publicitario, con algo de ruido filtrado en los datos, para proporcionar análisis y preservar la privacidad.
Esto es lo que veo hasta ahora. (Avísame si falta algo!)
* Ver el sitio web de Privacy Sandbox: “Privacy Sandbox también ayuda a limitar otras formas de seguimiento, como la huella digital, restringiendo la cantidad de información a la que los sitios pueden acceder para que tu información permanezca privada, segura y protegida.”
Se trata de bestias complejas por ambos lados, con algunas partes integradas como componentes a nivel de sistema operativo en iOS y Android, otras integradas en el proceso de envío y revisión de aplicaciones, y otras que actúan más como directivas a nivel de plataforma que como realidades codificadas. No son proyectos monolíticos ni programas claramente subdivididos, lo que dificulta su comprensión completa y el pleno entendimiento de sus impactos generales en la privacidad y la medición del marketing.
Y, por supuesto, ambos tratan del mundo de las aplicaciones móviles y del mundo de la web abierta, lo que complica aún más el panorama general.
Prevención de seguimiento inteligente frente a la nueva protección de IP de Google
La Prevención de Rastreo Inteligente de Apple, introducida por primera vez en iOS 11 y macOS High Sierra en 2017, combate el rastreo entre sitios bloqueando las cookies de terceros, eliminando rápidamente muchas cookies propias y difuminando las características del dispositivo para dificultar la identificación. Junto con la función de Retransmisión Privada (que oculta la dirección IP) y la Transparencia de Rastreo de Apps (que requiere permiso para el IDFA en dispositivos móviles), es una herramienta poderosa para la privacidad, además de un reto para la medición de marketing.
Ahora existe una tecnología similar proveniente de Google para el navegador Chrome, lo que aumenta un grado interesante de similitud (y divergencia) entre las soluciones de Apple y Google en materia de privacidad, marketing y medición.
La nueva tecnología de Google fue anunciada en una publicación de Google Groups por un miembro del equipo de Chromium. Chromium es un motor de navegador de código abierto que constituye la base de Chrome, así como de otros navegadores basados en Chrome, como Microsoft Edge, Brave y Opera.
“La protección de IP es una función que envía tráfico de terceros a un conjunto de dominios a través de servidores proxy con el fin de proteger al usuario enmascarando su dirección IP de esos dominios”, escribe Brianna Goldstein, ingeniera de software sénior de Google.
Será una función opt-in que se implementará en fases, dice, y estará "centrada únicamente en los scripts y dominios que se consideran que rastrean a los usuarios"
Functionally, this will work very similar to Apple’s Intelligent Tracking Protection, Goldstein says. The experiment does not currently impact Android WebView, the technology that allows an Android app to display web content, and will be limited in the beginning to Google’s own domains. It could cause some security concerns, Bleeping Computer notes, because proxied traffic “may make it difficult for security and fraud protection services to block DDoS attacks or detect invalid traffic.”
Medición de clics privados y SKAN frente a Privacy Sandbox en todas partes
A pesar de que Apple necesita la privacidad como su carta de presentación esencial mientras expande su universo móvil a una PC cada vez más personal que llevas en la cara con no menos de 12 cámaras en ella y dentro, mirando tanto tu mundo como tu rostro — más 6 micrófonos — la empresa entiende que la publicidad impulsa apps gratuitas y la web libre.
Y eso requiere medición, porque los anunciantes necesitan validación de que están obteniendo ROI.
Por supuesto, Google, fundamentalmente como red publicitaria (al menos en términos de ingresos), nunca necesitó aprender esa lección.
La Medición de Clics Privados mide los clics en anuncios web-a-web y de app móvil a web. Proporciona un identificador de 8 bits en la fuente para hasta 256 campañas publicitarias simultáneas por sitio web o app, y un identificador de 4 bits en la conversión, lo que permite medir 16 eventos de conversión diferentes. Cuenta con un retardo de tiempo integrado de entre 24 y 48 horas, similar a SKAdNetwork, y los postbacks de medición, tanto para el anunciante como para la red publicitaria, se gestionan en el navegador y en el dispositivo.
Junto con SKAdNetwork para aplicaciones móviles — que no hablaré aquí ya que lo hemos cubierto bastanteexhaustivamente en el Singular blog — Apple está iterando a través de un marco de medición publicitaria cada vez más rico. Sí, PCM palidece en comparación con las cookies (de primera o tercera parte) y SKAN palidece en comparación con el acceso sin restricciones al IDFA, pero that’s el punto: son seguros para la privacidad, y Apple seguirá añadiendo funciones con el tiempo.
Por otro lado, Privacy Sandbox en la Web y Privacy Sandbox en Android son iniciativas integrales para redefinir los fundamentos del funcionamiento de la publicidad. Las iniciativas de Apple se centran más en mitigar las capacidades problemáticas de la tecnología publicitaria; las de Google buscan reinventar el mundo en el que se desarrolla la tecnología publicitaria.
Nuevamente, no entraré en grandes detalles sobre Privacy Sandbox en esta publicación: ya lo hemos hecho extensamente (enfocados, por supuesto, en Android y no tanto en la web, porque el móvil es donde Singular vive principalmente):
La principal diferencia obvia entre las dos suites en el área de medición de marketing es que Google ha proporcionado la capacidad para las funciones necesarias en publicidad y marketing: segmentación y retargeting. Es una función que protege la privacidad, lo que significa que es limitada y restringida, pero está disponible. Apple, por otro lado, si bien ofrecerá la capacidad de una señal de retargeting en SKAN 5 para garantizar que se ha comercializado con un usuario, jugador o cliente existente, no ofrece ninguna capacidad para segmentar a gran escala de forma que proteja la privacidad, ni para retargeting a usuarios existentes o antiguos.
¿Eso tal vez tendrá que esperar hasta SKAN 6 o SKAN 7?
Las suites de privacidad, marketing y medición de Google y Apple: paralelismos y divergencias
En última instancia, cuando se reducen los requisitos de privacidad de nuestro ecosistema de marketing digital en evolución, se necesita una combinación de elementos para limitar el seguimiento a través de cookies, identificadores o características del dispositivo.
Difuminación de las características del dispositivo (ITP, Privacy Sandbox)
Enmascaramiento de ubicación del dispositivo (retransmisión privada, protección de IP)
Medición de marketing que protege la privacidad (SKAdnetwork, medición de clics privados, Privacy Sandbox)
En cuanto a todo esto, existen claros paralelismos entre las plataformas tecnológicas de Google y Apple. A pesar de que Apple prohibió las cookies de terceros mucho antes (2020) y de que ITP lleva años en el mercado, al igual que Private Relay, la próxima Privacy Sandbox de Google, junto con la protección de IP, logrará prácticamente los mismos resultados. (Nota: es probable que estas tecnologías se apliquen con distintos grados de intensidad: después de todo, Google obtiene casi todos sus ingresos de la publicidad, mientras que Apple obtiene casi todos sus ingresos de los dispositivos, pero a grandes rasgos son similares)
Pero también hay claras divergencias, por la misma razón que acabamos de mencionar.
El Privacy Sandbox de Google es, en esencia, una reinvención de todo el modelo publicitario, como ya hemos mencionado. Sergio Serra, de InMobi, lo ha denominado una suite publicitaria de 360 grados:
“Privacy Sandbox para Android es una suite publicitaria completa… abarca 360 grados: segmentación, retargeting, control de huellas digitales y atribución”
Esto claramente está más allá del alcance de ATT y SKAdNetwork de Apple, que se centran completamente en la privacidad y en la medición del marketing que cumple con las normas de privacidad, sin tener en cuenta la segmentación o el retargeting.
La emergente infraestructura de marketing segura para la privacidad significa que necesitamos una medición híbrida
Junte todo y tendrá la emergente infraestructura publicitaria segura para la privacidad.
Se define por:
Aumentar el respeto por el individuo y, por tanto, el respeto por la privacidad del individuo
Disminución de las capacidades de recopilación de datos para el ecosistema de tecnología publicitaria
Disminución de la capacidad de rastrear a las personas de un sitio a otro y de una aplicación a otra
Aumento de la complejidad de la medición del marketing
Creciente dependencia de marcos y tecnologías de atribución semiindependientes (Privacy Sandbox, SKAN)
Todo esto está ocurriendo mientras vemos una complejidad creciente en el mix de marketing, pasando de solo web o solo móvil a web Y móvil Y CTV Y outdoor Y SMS personalizado Y medios retail Y influencer Y escritorio Y consola Y cada vez más canales y plataformas … todo lo que impulsa la necesidad creciente de modelado de mezcla de medios (MMM).
Cada vez más exige lo que Singular llama a medición híbrida: marketing y atribución publicitaria basados en una multiplicidad de plataformas, costos, campañas, entregas, atribuciones y señales de primera parte. Algunas provienen de fuentes determinísticas como SKAN o Privacy Sandbox, aunque se agreguen datos y ruido. Otras se basan en tecnologías probabilísticas, como el propio MMM. Y otras se basan en señales determinísticas, las más precisas y detalladas que cualquier marketero pueda desear: tus propios datos de primera parte.
Todo esto supone un cambio tremendo que está dejando a los profesionales del marketing en una situación desastrosa. Sin embargo, se trata de un cambio tanto en la industria como en la legislación global que no se detendrá.
Lo único que Singular puede garantizar en todo el cambio es que le brindaremos todo lo que necesita para la medición, la optimización y el crecimiento del marketing.
Singular El CTO Eran Friedman pasó algún tiempo con Redbox El CTO Samual Chorlton en el podcast AdBites. El tema: todo SKAdNetwork, especialmente la ayuda de SKAN 4 para aquellos que trabajan en una transición desde SKAN 3.
Pulse play para verlo ahora y siga desplazándose para ver algunos de los aspectos más destacados..
Devolución de datos a los anunciantes: de la ayuda de SKAN 3 a SKAN 4
En SKAN 3, como sabemos, Apple proporcionó umbrales de privacidad para anonimizar a los usuarios. Los bajos volúmenes de conversiones de una campaña dan como resultado pocos o ningún valor de conversión. Eso funciona, pero castiga a los anunciantes más pequeños, reduciendo la retroalimentación que reciben de sus campañas publicitarias y disminuyendo su confianza en el ROI y ROAS números.
En SKAN 4, los umbrales de privacidad se convierten en anonimato de grupo.
“La idea es que cualquiera pueda usar SKAN. Si recién está comenzando, apenas tiene un presupuesto, está probando cosas, obtendrá información limitada, pero no demasiada,” dice Friedman. “Pero a medida que escala y necesita ser más avanzado, obtendrá información más granular para las optimizaciones.”
Con SKAN 4, solo 15 instalaciones por campaña empiezan a ofrecer a los anunciantes al menos algunos datos: al menos un valor de conversión grueso: bajo, medio o alto. No es mucho, pero al menos es algo señal para comenzar a calibrar y optimizar.
Si eso brinda confianza para impulsar tu gasto publicitario, obtendrás’ más valores de conversión y no solo valores gruesos sino finos: 64 valores potenciales. Amplía la escala aún más, y obtendrás’ identificadores de origen, proporcionando datos más detallados que puedes usar para etiquetar campañas, geografías o ubicaciones de anuncios. Ese etiquetado guía la optimización y mejora de la campaña: obteniendo más de lo que deseas.
Ayuda de SKAN 4: definición de términos en SKAN
Una de las partes más desafiantes de SKAN en general es aprender el lenguaje. Eso’s especialmente cierto para quienes son nuevos en el marketing móvil, pero también es el caso de los veteranos de la industria, porque muchos de los términos son nuevos o se usan de distintas maneras.
Así que Friedman definió los términos para la audiencia de AdBites:
Valores de conversión
Un número que usted elige que representa el valor de un usuario. Cuando SKAdNetwork codifica ese número en un postback, y su MMP lo decodifica para usted, obtiene pistas sobre la efectividad de una campaña publicitaria.
Valores de conversión aproximados
Las campañas de bajo volumen como las que acabamos de discutir solo pueden tener valores de conversión gruesos: 3 valores potenciales como bajo, medio o alto para representar el valor del usuario y, por lo tanto, la efectividad de la campaña.
Valores de conversión precisos
Cuando el volumen de la campaña es alto, SKAN 4 permite que se codifiquen más datos en valores de conversión: no solo los 3 valores posibles de valores de conversión gruesos, sino los mismos 64 valores posibles que estaban disponibles en SKAN 3.
(Nota: en SKAN 4, solo puede obtener un valor de conversión preciso para el primer postback. Los segundos 2 postbacks siempre van a ser valores de conversión gruesos.)
Identificador de fuente
En SKAN 4, el identificador de origen es información adicional que puede obtener de sus campañas. Al igual que los valores de conversión, está conectado a la anonimidad de la multitud: los volúmenes altos proporcionan más datos potenciales que los volúmenes bajos.
Si logra una alta anonimidad de la multitud, sus identificadores de origen serán números de 4 dígitos que puede codificar con datos sobre sus campañas, áreas geográficas seleccionadas, conjuntos de anuncios utilizados, ubicaciones de anuncios y más.
Qué hace un MMP para usted bajo SKAN
Cuando SKAN salió por primera vez, algunos pensaron que significaba que ya no habría necesidad de MMPs. Después de todo, SKAdNetwork puede enviar devoluciones directamente a los propios anunciantes, potencialmente evitando la necesidad de una medición de resultados independiente.
La complejidad resultó ser uno de los desafíos principales. Además de la capacidad de interpretar los modelos de anunciantes para las redes de anuncios para que puedan optimizar en función de los resultados buenos conocidos.
Ese es uno de los principales motivos por los que se necesita con tanta urgencia la ayuda de SKAN 4.
“Este es el lugar donde creemos que es el mundo perfecto para que los MMP proporcionen la tecnología y la gestión de todo el marco de SKAdNetwork: básicamente utilizando las API, gestionando esos valores de conversión, recuperando esos postbacks, y esencialmente intentando abstraer todos esos términos y detalles técnicos para que el anunciante ni siquiera necesite pensar en términos de esos números codificados y todos los detalles, y simplemente obtengan la línea de fondo,” dice Friedman.
Eso significa campañas, instalaciones, dólares, registros: términos humanos.
Además, dado el ofuscado centrado en la privacidad de SKAdNetwork, incluida la aleatoriedad que Apple añade a los números, poder usar Singular’s modelado impulsado por IA en SKAN Advanced Analytics restaura los datos faltantes en la medición de marketing sin afectar la privacidad del usuario.
Adopción de SKAN 4: aún sin escalar
Otro tema que los dos abordaron en el podcast: adopción de SKAN 4, que está rezagada en este momento para muchas redes de anuncios y especialmente las grandes plataformas.
“Creo que todos ellos seguramente están trabajando para actualizar a SKAN 4,” dice Friedman. “Algunos de ellos, por ejemplo, han comenzado a probar en beta SKAN 4 y han seleccionado anunciantes que ya están trabajando y ejecutando campañas de SKAN 4. Otros han realizado lanzamientos completos y ya vemos que la mayoría de su tráfico ha llegado a SKAN 4 … está a nivel de red por red.”
Los plazos que he escuchado que mencionan la mayoría de los expertos de la industria están en el rango del Q1 de 2024. Más sobre eso, probablemente, en una futura publicación del blog de Singular , pero el punto clave es que si necesita ayuda con SKAN 4, todavía tiene algo de tiempo.
¿Busca orientación sobre su transición a SKAN 4?
Mira el video de arriba, pero también ve a revisar nuestra guía de transición de SKAN 4 aquí. Te dará todos los detalles que necesitas para empezar.
Una vez que lo hayas iniciado, agenda una sesión con un Singular experto para revisar tu implementación planificada, y cómo Singular puede ayudar a que todo sea mucho, mucho más fácil.
