La guía definitiva sobre los umbrales de privacidad de SKAdNetwork

Mientras los umbrales de privacidad en los valores de conversión son esenciales para lograr Apple’s SKAdNetwork marco de atribución móvil realmente seguro en privacidad, al mismo tiempo son también uno de los mayores desafíos que impiden a los mercadólogos aprender qué’s funciona. O, en otras palabras, realizar una atribución significativa que guíe decisiones futuras.

Lo cual, claramente, dificulta la tarea del crecimiento móvil.

Dicho esto, la buena noticia es que con las herramientas de modelado y ciencia de datos adecuadas, puede recuperar gran parte de la información faltante que necesita para optimizar las campañas.

Hablaremos más sobre esto más adelante. Primero, en esta guía definitiva sobre los umbrales de privacidad de SKAdNetwork, quiero compartir lo que sabemos hasta ahora sobre:

• Lo que son
• Por qué son importantes
• Cómo funcionan
• Qué impacto tienen
• Cómo cambian el comportamiento de la red publicitaria
• Cómo compensarlos

Cómo funcionan los umbrales de privacidad de SKAdNetwork

Apple creó SKAN para garantizar que, mientras los marketers obtienen cierta información sobre los resultados de sus campañas móviles de adquisición de usuarios, cualquier dato a nivel de dispositivo o identificable personalmente está totalmente autorizado. Los datos no autorizados se agregan: privados por defecto porque no’ está vinculado a ninguna persona o dispositivo individual.

No solo los datos que representan los resultados de campañas de instalación de apps están agregados, algunos están censurados. That’s simplemente porque si los marketers recibieran datos agregados en pequeños volúmenes de instalaciones de apps, no sería demasiado difícil, con el tiempo, conectar personas específicas y actividades específicas con anuncios y socios específicos con un nivel bastante alto de certeza.

Esto ciertamente aumenta la privacidad, pero también agrega ruido a la señal de impacto de marketing que los expertos en crecimiento utilizan para evaluar el éxito y planificar tácticas adicionales.

Cuando los marketers de apps ejecutan campañas habilitadas para SKAdNetwork en iOS, reciben datos de los dispositivos de Apple’s sobre los resultados en un paquete electrónico llamado un postback. El dispositivo envía postbacks a las redes publicitarias que colocan anuncios que generan descargas, así como (opcionalmente) al desarrollador de la app. MMPs como Singular obtienen esos postbacks ya sea mediante reflexión de la red publicitaria o si los anunciantes designan Singular’s dirección como su punto de recolección.

Este es un ejemplo de una devolución de SKAN para un anuncio que funcionó, según la documentación de Apple: generó una instalación de la aplicación y quien instaló la aplicación la abrió y realizó alguna acción a la que el desarrollador de la aplicación le asignó un valor de conversión de "20"

Notarás que esto proviene del ID de campaña n.° 42. Esta información es importante: los anunciantes ahora pueden atribuir la conversión exitosa a esa campaña y usarla para evaluar si generó un retorno de la inversión positivo. 

También notarás que la campaña publicó el anuncio en una aplicación identificada como "1234567891". Estos datos se encuentran en el campo "source-app-id" y son importantes: ahora los especialistas en marketing saben que esta aplicación del editor se alineó lo suficiente con su público objetivo como para encontrar al menos a una persona interesada en el anuncio y la aplicación del anunciante que mostraba, como para hacer clic en el anuncio y descargar la aplicación.

Profundizando en los postbacks de SKAN

Si el número de instalaciones de la app por ID de campaña es inferior al establecido por Apple, no hay suficientes instalaciones para ocultar la identidad de todos los nuevos usuarios que aparecen en tu app. Aunque no dispongas de datos deterministas concretos sobre qué clic, anuncio o campaña generó qué usuario, conversión o compra, podrías hacer estimaciones bastante precisas.

Entonces Apple censura los datos, y así es como se ve:

Es importante tener en cuenta que, incluso si no superas los umbrales de privacidad, recibirás un postback de SKAdNetwork. Sin embargo, faltarán dos cosas:

1. ID de la aplicación de origen
2. Valor de conversión

Esto significa que aún obtienes datos deterministas valiosos de SKAN para cada instalación. Es menos útil que con un valor de conversión y un ID de origen adjuntos, pero sigue siendo importante.

También es importante tener en cuenta que un valor de conversión de "0" no significa que los datos estén censurados. Si Apple censura un valor de conversión, ese campo simplemente desaparece del postback de SKAN, como se muestra arriba, junto con el ID de la aplicación de origen. Un valor de conversión de cero simplemente indica que una persona instaló la aplicación como parte de una campaña que superó los umbrales de privacidad, pero no realizó grandes cambios después de instalar la aplicación y no activó una actualización del valor de conversión según la lógica de conversión configurada. 

Hay otra información en los postbacks de SKAdNetwork, incluido un indicador de si una instalación es una reinstalación o una nueva, y otro para saber si es postback ganador o postback perdedor, pero hablaremos más de eso más adelante.

Entre bastidores: cómo funciona SKAdNetwork

Detrás de escena, suceden varias cosas críticas que determinan cómo y cuándo se envían las devoluciones de SKAN, y algunas de ellas afectan los umbrales de privacidad y los valores de conversión.

Aquí está la secuencia:

1. AdNetwork23 crea la Campaña SKAN 1 para la aplicación A
2. AdNetwork23 crea un anuncio en la Campaña 1 para la Aplicación A y lo coloca en la aplicación B
3. Francine17 ve el anuncio mientras está en la aplicación B, lo toca e instala la aplicación A
4. Mientras lo hace, SKAdNetwork evalúa la cantidad de instalaciones que se están realizando actualmente desde la Campaña 1 de SKAN y toma una decisión
   1. Hay suficientes instalaciones: se liberará el valor de conversión y el ID de la aplicación de origen
   2. Hay muy pocas instalaciones: activa los umbrales de privacidad
5. SKAdNetwork sigue el temporizador de devolución de datos configurado por los especialistas en marketing de la aplicación A en la aplicación
6. Cuando se agota el tiempo, SKAdNetwork envía hasta 2 postbacks a hasta 6 ubicaciones
   1. 1 'postback del ganador' a la red publicitaria ganadora y, potencialmente, a un servidor designado para el editor de la aplicación y/o MMP
   2. 1 'postback perdedor' a otras 5 redes publicitarias que mostraron anuncios que Francine17 vio, pero que no llevaron a la instalación real de la aplicación
7. Los especialistas en marketing recopilan sus devoluciones de datos, generalmente a través de un MMP como Singular, y averiguan si se han implementado o no umbrales de privacidad, censurando los datos.

La cuestión principal es que, dado que la decisión sobre el umbral de privacidad se toma en el momento de la descarga, el valor de conversión real no afecta la censura de ninguna manera. Solo el número de descargas determina esa decisión.

En la práctica, esto significa que las primeras instalaciones de una campaña no tienen valores de conversión. La App Store parece contabilizar el número de instalaciones realizadas en las últimas 24 horas aproximadamente, y una vez que superan un número específico, se eliminan los umbrales de privacidad y SKAdNetwork comienza a incluir valores de conversión e IDs de las aplicaciones de origen.

¿Cuántos se necesitan?

Parece haber cierto grado de aleatoriedad, pero los umbrales de privacidad parecen estar vigentes durante las primeras 10-20 instalaciones de una campaña, disminuyendo posteriormente a medida que aumenta el volumen de instalaciones. Y cuando se obtienen 100 instalaciones al día, se suelen ver valores de conversión del 100 %. Sin embargo, hasta ese punto, existe una escala variable: si solo se tienen 15 instalaciones de la aplicación, probablemente no se obtendrán datos de valor de conversión. Si se tienen unas 30 instalaciones, se obtendrá aproximadamente el 50 % de los valores de conversión.

Pero hay un punto muy importante que recordar: este es el número de instalaciones por SKAN Campaign ID.

Sus socios de crecimiento de la red publicitaria dividirán sus campañas en varias campañas SKAN para que puedan optimizar sus creatividades, ubicaciones y segmentación, maximizando así el aprendizaje y, por lo tanto, el ROI de la campaña. Una sola campaña de la red publicitaria puede estar compuesta por varios ID de campaña SKAN; diferentes ID de campaña SKAN pueden codificar diferentes creatividades o segmentaciones.

Maximizar los datos de SKAN

Hay algunas implicaciones de cómo Apple maneja los umbrales de privacidad aquí. 

Por ejemplo, las ráfagas de tráfico también pueden provocar la pérdida de valores de conversión con un volumen alto. Por ejemplo, una ráfaga repentina de 100 instalaciones cada 48 horas generará algunas instalaciones con valores de conversión faltantes en cada ráfaga, a pesar de que se está prácticamente fuera del área de riesgo donde los usuarios podrían ser identificados y se vulnere su privacidad. Sin embargo, generar solo 30 instalaciones repartidas a lo largo del día probablemente solo resultará en la pérdida de valores de conversión al inicio de la campaña.

Solo Apple conoce realmente cuáles son los límites. Dada la naturaleza de los servicios en la nube y fragmentados, un aumento masivo de la censura global en un breve período podría resultar en una mayor tasa de censura si se supera la capacidad de SKAdNetwork para incrementar el número de instalaciones de forma coherente en todas las regiones geográficas.

Por lo tanto, la mejor opción es mantener un impulso relativamente constante en todos los ID de campaña de SKAN.

También debes considerar la combinación de socios publicitarios y la activación para iOS, teniendo en cuenta los umbrales de privacidad de SKAN. Incluso si generas miles de instalaciones al día, dividirlas entre 40 socios publicitarios, cada uno con hasta 100 ID de campaña de SKAN, podría resultar en una pérdida significativa de datos. Si tienes un presupuesto reducido, concéntrate en unos pocos socios publicitarios a la vez (lo que también puede ayudar con la incrementalidad y el análisis de cohortes). Por supuesto, si generas decenas de miles de instalaciones al día por aplicación, tendrás menos preocupaciones.

Esto es lo que estamos viendo hasta ahora:

Por ejemplo, Google recomienda consolidar a solo 8 o menos campañas de instalación de apps, diciendo que “esto ayuda a mantener un rendimiento óptimo dentro de las limitaciones de campaña de SKAdnetwork’s.” Añadir más degradará el rendimiento, dice Google. Facebook recomienda un mínimo de 88 instalaciones de apps por campaña al día, y sugiere considerar aumentar los presupuestos o combinar conjuntos de anuncios y campañas para alcanzar ese nivel.

Snap está cerca de eso con 75 instalaciones por día, mientras que Unity es un caso atípico con solo 30.

Todos estos factores afectan la cantidad de valores de conversión que se pueden esperar para el presupuesto planificado por red.

Entonces: ¿cómo se optimizan las campañas de iOS para los umbrales de privacidad?

En primer lugar, controle su tasa de valor de conversión. 

Si cae por debajo del 50%, no es buena idea. Idealmente, se busca una tasa de conversión del 80%. Cuanto más alta, mejor, porque esos son los datos que Singular utiliza para modelar los datos faltantes, así como las cohortes de ingresos del D7. Cuanto más datos tengamos para alimentar los modelos, más precisos serán.

Consolide las campañas donde sea necesario para cumplir con el umbral mínimo recomendado para cada red. Nuevamente, cuantos más datos tengan sus socios publicitarios, mejor será su optimización, lo que contribuirá a mejorar los resultados y la medición de las campañas.

Y por último, utiliza el modelado para rellenar los huecos.

Singular acaba de lanzar SKAN Advanced Analytics, que le permite ejecutar campañas de adquisición de usuarios de iOS de alto rendimiento mediante el modelado de datos faltantes debido a los umbrales de privacidad de SKAN y la sincronización aleatoria de los postbacks. Los clientes que utilizan la beta privada alcanzaron una impresionante precisión del 87 % en la predicción de ingresos D7, y SKAN Advanced Analytics también le proporciona datos de cohorte retrospectivos gracias a una sofisticada ciencia de datos.

Convertirse en un experto en SKAN es esencial si desea impulsar un crecimiento significativo en iOS en este momento, y utilizar nuestros conocimientos modelados es una mejora enorme en los resultados típicos de SKAN.

Próximo paso: conseguir la guía definitiva de SKAN

Hemos elaborado una guía sencilla, directa y concisa sobre las soluciones para las brechas de informes de SKAN.

Consíguelo aquí para descubrir los secretos para usar SKAdNetwork con éxito y comenzar a crecer en iOS nuevamente.