Atribución de SKAdNetwork
Acceda a información granular y precisa de cohortes sin comprometer la privacidad del usuario. Mida, combine y enriquezca las señales de rendimiento de SKAN y complete las lagunas de datos.
Equipos que subieron de nivel con la atribución de próxima generación de Singular
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Soluciones para los desafíos actuales de iOS
Obtenga más de sus KPI con la gestión inteligente de conversiones
Monitorea la interacción de tus usuarios y tus ingresos para una optimización eficaz con los 7 modelos de conversión únicos de Singular. Las recomendaciones de Singularpara el modelo de ingresos óptimo y el soporte para migrar a las últimas versiones de SKAN te permiten tomar decisiones basadas en datos para obtener el máximo rendimiento.
Mejore el rendimiento de su iOS con los informes SKAN listos para usar
Combine fácilmente los datos de conversión de SKAN con los costos de la red publicitaria para obtener un análisis completo de KPI. Los informes de iOS de Singularrequieren una configuración mínima y ofrecen información práctica con un modelo avanzado de ingresos para generar valor inmediato y aclarar su rendimiento desde el primer momento.
Complete sus informes con ciencia de datos
Obtenga información superior sobre iOS con intervalos de confianza y cohortes de ingresos de 35 días, todo en un paquete fácil de usar que aborda directamente sus mayores desafíos con datos SKAN. El análisis avanzado de Singular, basado en la ciencia y diseñado para ser simple y altamente preciso, alcanza una precisión de ingresos de hasta el 90 %.
Acceda a métricas de iOS deduplicadas con precisión
El informe unificado de iOS de Singularunifica los datos de SKAN, orgánicos y MMP en una vista deduplicada. Esta herramienta líder le ofrece una visión real de su rendimiento de pago, propio y orgánico, y desbloquea cohortes de 35 días. Obtenga una comprensión precisa de métricas esenciales como el eCPI y el ROI, lo que le permitirá tomar decisiones de optimización y estrategias de marketing más inteligentes y efectivas.
Empodere a sus socios
Permita que sus socios publicitarios generen el mejor tráfico posible enviando un LTV D7 predictivo para optimizar sus campañas al instante. Los bucles de retroalimentación en tiempo real mejoran las señales de rendimiento de SKAN y los modos servidor a servidor capturan los ingresos offline para un pLTV preciso.
Datos SKAN entregados donde los necesita
Transfiera automáticamente todos sus datos agregados y de usuario de SKAN a su almacén de datos, almacenamiento o herramienta de informes, sin una sola línea de código. El ETL de Singulares compatible con las principales bases de datos, incluyendo herramientas de visualización como Tableau y Looker, y herramientas de almacenamiento basadas en archivos como S3 y SFTP.
Preguntas frecuentes sobre atribución de SKAdNetwork
A diferencia de las versiones anteriores de SKAN que enviaban solo un postback con un valor de conversión, SKAdNetwork 4.0 envía hasta tres postbacks por instalación (dependiendo de los umbrales de anonimato de la multitud), lo que le brinda una vista de la actividad del usuario hasta 35 días después de la instalación.
Sin embargo, solo el primer postback, que mide la actividad del usuario hasta dos días después de la instalación, incluye un valor de conversión preciso (un número entre 0 y 63), como lo conocemos de SKAN 3.0. Los demás postbacks siempre tienen uno de tres valores aproximados posibles: bajo, medio o alto.
Además, en lugar de un ID de campaña, SKAdNetwork ahora admite un ID de origen de 4 dígitos que permite codificar tanto el ID de campaña como información adicional. Esta dimensión reemplaza en SKAN 4 el ID de campaña de SKAN que se utilizaba en versiones anteriores.
Dependiendo del nivel de anonimato (según lo determinado por los umbrales de privacidad de Apple), el ID de fuente incluido en una devolución puede incluir solo los primeros 2 o 3 dígitos.
Singular ha facilitado la migración a los modelos SKAN más recientes. Al migrar un modelo antiguo a SKAN 4.0, puede seleccionar "Estoy ejecutando campañas de SKAN 3 y SKAN 4" en "Modelo de compatibilidad con SKAN". Esta opción adapta su modelo actual para que funcione con SKAN 3 y SKAN 4, lo que le permite probar la nueva configuración con socios que ya están preparados y mantener campañas con ellos que aún utilizan SKAN 3.
Para cada aplicación que comercialice, puede elegir uno de los siguientes tipos de modelo de conversión:
Tipo de modelo:
Modelos de ingresos:
Permite optimizar las campañas en función de los ingresos obtenidos durante el periodo de medición posterior a la instalación/reinstalación. Un modelo de ingresos puede medir tres tipos de ingresos, según su configuración: ingresos por compras dentro de la aplicación, ingresos por publicidad o ambos (todos los ingresos). Consulta también: Preguntas frecuentes sobre los modelos optimizados de SKAN.
Modelos de eventos de conversión:
Permite optimizar las campañas según la actividad específica del usuario tras la instalación. El modelo codifica los eventos de usuario en el valor de conversión si ocurren al menos una vez durante el periodo de medición.
Modelos de interacción:
Permite optimizar las campañas según la interacción de los usuarios con la aplicación durante el periodo de medición. El modelo codifica en el valor de conversión la cantidad de veces que se produjeron diversos eventos durante dicho periodo.
Modelos mixtos:
los modelos mixtos le permiten obtener información de ingresos y otro tipo de información sobre la misma campaña de SKAdNetwork.
Para las campañas de SKAdNetwork con datos parciales (debido a valores de conversión censurados), Singular puede mostrar métricas modeladas (extrapoladas) para toda la campaña.
Las métricas modeladas se derivan de las instalaciones para las que tenemos datos.
Por ejemplo:
-Una campaña de SKAN tiene 50 instalaciones, de las cuales 25 tuvieron un valor de conversión (la tasa de valor de conversión es del 50%).
-Basado en los valores de conversión existentes, el ingreso de SKAN es de $30.
-Los ingresos modelados para la campaña, basados en el supuesto de que las instalaciones con valores de conversión censurados se comportan como las instalaciones con valores de conversión disponibles, son $60.
Los modelos de ingresos de SKAdNetwork son tan efectivos como los segmentos de ingresos definidos para ellos ( consulte ¿Cómo funciona un modelo de ingresos? ).
Los modelos optimizados resuelven el dilema de cómo definir los segmentos de ingresos (cuántos segmentos, qué tan grandes o pequeños, etc.) generando automáticamente los mejores segmentos de ingresos para su aplicación.
Los modelos optimizados se calculan en función de datos de eventos de ingresos a nivel de usuario real para la aplicación específica (según lo mide el rastreador Singular ).
Singular ha desarrollado algoritmos de estimación y estadísticos que mejoran el conjunto de datos de SKAdNetwork aprovechando los conjuntos de datos adicionales que recopilamos como MMP. Utilizamos datos de inversión publicitaria, IDFA y eventos en la aplicación para estimar métricas de cohorte, por ejemplo, los ingresos de los días 7 y 30.
La estimación se beneficia del modelo de conversión SKAdNetwork existente que utiliza su aplicación: mejores modelos que crean conjuntos de datos más precisos generarán una mayor precisión en la estimación de métricas de cohorte.
Para cada métrica, Singular proporcionará el intervalo de confianza para ayudar a los especialistas en marketing a evaluar la precisión y tomar decisiones informadas sobre la optimización de la campaña.
He aquí un ejemplo:
-Tomemos el caso de un especialista en marketing que utiliza un período de medición de 24 horas para su modelo de conversión.
-Al final de la primera ventana de 24 horas, que comienza cuando se llama por primera vez a SKAdNetwork, cada dispositivo iOS recibirá un temporizador aleatorio adicional, y después del cual Singular recopilará todos los valores de conversión capturados, codificados a través de SKAdNetwork y enviados a Singular por las redes publicitarias.
-Singular luego decodificará los valores de conversión a la métrica original, por ejemplo Ingresos, que en esta etapa no está agrupada.
Ahora viene la ciencia de datos: Singular tomará la métrica de ingresos original y, mediante tecnología, estimará los ingresos d7. Cada valor se proporcionará con un intervalo de confianza para que el profesional de marketing tenga una idea de la precisión.
-Por ejemplo, cuando se estima $100 con un intervalo de confianza de $10, esto significa que estimamos los ingresos d7 en $100 con una precisión del 90%
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