8 limitaciones de SKAdNetwork para la medición del marketing móvil

SKAdNetwork podría ser la única opción para la medición y atribución de marketing móvil en iOS 14.5 y posteriores en el futuro próximo. Ofrece importantes ventajas: determinista la atribución de las instalaciones de apps en la App Store de iOS. Sin embargo, también presenta importantes limitaciones.

Después de todo,  el IDFA también ofrecía datos de atribución que eran deterministas

Pero también proporcionó granularidad a nivel de dispositivo. de enlaces profundos con medición y seguimiento de enlaces profundos. Amplios eventos de aplicaciones posteriores a la instalación para informes de conversión y optimización de campañas publicitarias. Datos sobre impresiones de anuncios. Datos sobre clics en anuncios. Y, por supuesto, un identificador para retargeting y audiencias similares.

Eso ya es cosa del pasado.

Sin embargo, aún es valioso comprender al máximo las limitaciones de SKAdNetwork para que los profesionales del marketing móvil puedan optimizarlas. Pasé unos minutos con Eran Friedman, director de tecnología Singular , para comprender dichas limitaciones y obtener información sobre cómo maximizar los datos que SKAdNetwork proporciona.

8 Limitaciones de SKAdNetwork

1. Datos de postback distribuidos

Socios de medición móvil inventaron el concepto de postback para atribución móvil hace aproximadamente una década. Es simplemente una notificación digital de un evento. Los MMP los recopilaron para todos los diferentes redes publicitarias y socios de medios que un comercializador utilizó, y los comercializadores tenían automáticamente un repositorio centralizado de instalaciones de apps, datos de atribución, contribuciones de redes publicitarias a su éxito de marketing, y más.

Con SKAdNetwork, cuando un usuario ve un anuncio de una aplicación, hace clic en él y la instala, se envía un postback desde su dispositivo móvil directamente a una red publicitaria. Si, como la mayoría de los anunciantes móviles a gran escala, utiliza 10, 20 o incluso más redes publicitarias, sus datos de atribución de marketing de aplicaciones móviles se encuentran ahora dispersos entre los servidores de todas esas empresas.

(Nota: Singular ha solucionado ese problema con nuestra solución SKAN).

2. Granularidad limitada

El método tradicional de atribución móvil en iOS ofrecía granularidad perfecta. Mientras alguien no activara Limit Ad Tracking , su IDFA estaba totalmente disponible para anunciantes, editores y todas las capas del ecosistema publicitario. Eso proporcionaba datos a nivel de dispositivo sobre vistas de anuncios, clics, instalaciones y actividad y conversiones post‑instalación.

Eso aún es posible, pero requiere permiso individual para cada aplicación para que todo funcione como antes. Obtener el permiso del IDFA es excelente, pero si solo afecta a un lado de la relación entre anunciante y editor, no es suficiente. Necesitarás permiso tanto en la aplicación del editor como en la del anunciante para que funcione correctamente.

En SKAdNetwork, la granularidad es limitada:

• No hay datos a nivel de dispositivo
• No hay datos a nivel creativo
• Solo 100 campañas (y las redes publicitarias pueden usar la mayoría de ellas para seguimiento interno)
• Datos del editor
• Solo 24 horas de datos de conversión posteriores a la instalación, a menos que actualice el tiempo de conversión
• Solo seis bits de datos de conversión posteriores a la instalación

3. Sin retargeting

En iOS 13 y versiones anteriores, con el IDFA, se podía redireccionar a antiguos usuarios de la app o a personas que la tenían instalada pero no la abrían. Usando su IDFA, se podían dirigir anuncios con ofertas, incentivándolos a regresar, reinstalar la app o volver a interactuar con ella. 

Ya no.

En la era de SKAdNetwork en iOS 14.5 y la escasez de IDFAs, el retargeting está prácticamente acabado. SKAdNetwork admite un indicador de redescarga para saber cuándo se está recuperando a alguien, pero no se puede segmentarlo en otras aplicaciones ni a través de redes publicitarias como antes.

4. No se permiten campañas similares (o… similares con menor efectividad)

El IDFA hizo posibles las campañas de apariencia similar. Con tus datos de atribución, eventos de la aplicación y valores de conversión, podías crear listas de tus mejores usuarios o clientes. Después, podías exportar esta lista de IDFA y enviársela a tus socios publicitarios para que encontraran más usuarios similares.

Debido a que las redes publicitarias y las principales plataformas como Facebook, Google, Twitter, Pinterest, Snap y TikTok tienen una gran cantidad de datos sobre los anuncios en los que los dispositivos con esos IDFA han hecho clic y las aplicaciones que han instalado (además de más datos en muchos casos), podrían encontrarle más personas como los mejores usuarios y clientes que ya tenía.

Adivina qué: sin IDFA, no hay campañas similares.

“Por ejemplo, las campañas de búsqueda similar dependen completamente del IDFA”, afirma Friedman. “Por lo tanto, SKAdNetwork no las respalda en absoluto”

Ahora, las plataformas sin duda están explorando formas de ofrecer productos similares a audiencias para anunciantes, pero la realidad es que sin IDFA, habrá un nuevo nivel de incertidumbre, probabilidad y modelado en las audiencias que ensamblan. Así que habrá una pérdida inevitable de granularidad y de capacidad de segmentación determinista, lo que degradará la efectividad en cierto grado.

5. No hay una atribución multitáctil real

La buena noticia sobre las limitaciones de SKAdNetwork es que Apple sigue iterando el framework. Y en iOS 14.6 recibimos un pequeño regalo: postbacks de perdedores.

(Bueno, ese es mi nombre privado para ellos.)

La mayoría de los postbacks son "ganadores": una notificación de que la impresión del anuncio de tu red publicitaria fue exitosa. Generó un clic y este resultó en la instalación de la app. Sin embargo, con iOS 14.6 y SKAdNetwork 3.0, recibimos un pequeño regalo de Apple: postbacks a hasta cinco redes publicitarias más cuyos anuncios se vieron pero no se hizo clic en ellos, o al menos no fueron responsables de la instalación de la app.

En otras palabras: postbacks perdedores.

Está bien, pero no es realmente suficiente para MTA. Necesitas más datos en más plataformas y dispositivos para realmente habilitar atribución multitoque (aunque ayudará a medir incrementalidad). Un MTA completo probablemente requiera datos de la web, donde ahora tenemos medición app‑to‑web en SKAdNetwork pero aún no contamos con buenos datos web‑to‑app, datos de deeplinks y datos de fuentes totalmente fuera de Apple e iOS.

La realidad, por supuesto, es que en el mundo de la atribución móvil, dominado por el último clic, de la última década, no teníamos MTA. Lo queremos, y quizá incluso lo necesitamos —todos sabemos que el último clic es una forma terriblemente miope de ver la medición de marketing—, pero aún no tenemos una vía real para lograrlo con las limitaciones actuales de SKAdNetwork.

6. Medición de web a aplicación

Con Private Click Measurement, Apple nos proporcionó una herramienta para medir los recorridos de la app a la web en SKAdNetwork. Es fantástico, pero también necesitamos herramientas para medir los recorridos de la web a la app.

Lo desafortunado es que eso es mucho más difícil.

Puedes medir la compatibilidad de aplicaciones a la web porque tienes un entorno conocido: una aplicación en iOS con acceso al framework SKAdNetwork. En la web móvil, podrías usar Safari, en cuyo caso Apple podría insertar código relacionado con SKAdNetwork, pero podrías usar Chrome, Opera, Firefox o algún otro navegador que Apple no controla.

Roca, encuentra lugar duro.

7. Fraude, fraude, fraude

El postback de Apple para las instalaciones de apps en la App Store de iOS está firmado criptográficamente. Genial. Pero la carga útil de los datos de conversión posteriores a la instalación, que indica lo que sucede después de la instalación, no. ¡Uy!.

En primer lugar, los datos de conversión posteriores a la instalación podrían estar falsificados. (Por supuesto, un estafador tendría que conocer tu esquema de conversión para que funcionara). En segundo lugar, no hay datos de país ni geolocalización, por lo que podrías estar obteniendo "usuarios estadounidenses de alta calidad" que en realidad se encuentran en Kazajistán. 

Y tercero, un socio de medios fraudulento podría simplemente reproducir repetidamente postbacks legítimos de SKAdNetwork. A menos que revises regularmente los detalles de tus postbacks, simplemente no lo sabrías.

De hecho, Singular está viendo postbacks duplicados de SKAdNetwork en el entorno real ahora mismo, dice Friedman.(Aquí’s cómo Singular está combatiendo fraude de SKAdNetwork, por cierto.)

8. Fragmentación de datos (o aislamiento)

Imagina que ya tienes todo listo. Sabes exactamente qué necesitas para SKAdNetwork y lo haces. Obtienes los datos que necesitas y todo marcha bien, ¿verdad?

Bien …

“Los datos de SKAdNetwork no son aislados”, me dijo Friedman. “Básicamente, tendremos una combinación de datos. Tendrás datos de SKAdNetwork. Seguirás teniendo usuarios de IDFA… usuarios que se han suscrito”

Y luego también están los datos de campaña... los datos sobre las campañas, el gasto y la creatividad que has configurado con las redes publicitarias.

Los profesionales del marketing deben conectar todos esos datos para poder responder a preguntas clave: ¿cuánto estoy gastando? ¿Qué estoy obteniendo a cambio de todos mis esfuerzos? ¿Cuántas instalaciones totales estoy obteniendo de todos mis socios? Sumar todo esto y vincular los resultados con el gasto es un desafío importante. 

Parte del desafío: decidir qué conjunto de datos usar para optimizar las campañas. Si se trata principalmente de SKAdNetwork, ¿puede aprovechar datos parciales de IDFA para obtener información? ¿Y cómo analizará la creatividad con los ID de campaña de SKAdNetwork? De ser así, ¿dispone de suficientes datos?

Los silos de datos complican el análisis de datos. Los profesionales del marketing necesitan herramientas y orientación para abordarlos adecuadamente.

Maximizar el valor de los datos de SKAdNetwork que obtiene

Entonces, ¿cómo minimizar las limitaciones de SKAdNetwork y maximizar el valor de los datos que obtiene?

Comienza por definir tu modelo de conversión, dice Friedman. Después, asegúrate de obtener datos limpios en un solo lugar que puedas analizar tanto por separado como junto con el resto de los datos de atribución de tu aplicación. Analízalo para identificar campañas y socios con buen rendimiento, así como cualquier información adicional que hayas incorporado a tus modelos de conversión.

Además, sin embargo, valide sus devoluciones tanto para verificar su precisión como para verificar que no contienen fraude.

Todo esto parece mucho trabajo, y puede serlo. Sin embargo, según Friedman, la respuesta fácil es simplemente usar Singular SKAN.

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