iOS 어트리뷰션 수정

iOS 속성을 수정할 수 있나요?

사용자 확보 에서 진정한 유기성을 어떻게 얻나요 ?
SKAN을 와 그렇지 않은 네트워크 에 대한 측정을 어떻게 관리합니까
채널별, 소유별, 수익별, 유료별 결과를 어떻게 구분하나요?
IDFA , 자사 데이터 , UTM 추적 링크 데이터 , Apple Ads Attribution API 및 기타 소스를 기반으로 측정 데이터를 어떻게 통합합니까

또한 중요한 것은 SKAN 전환 가치 페이로드의 절반을 잃지 않고 이 모든 작업을 수행할 수 있습니까?

간단히 말해서, iOS 속성을 수정하는 것이 가능합니까? 그리고 아마도 ATT 이전 시대와 거의 비슷한 것을 달성할 수 있을까요? 어쩌면... 플레이를 누르고 계속 읽으세요!

우리 모두는 문제를 알고 있습니다: 여러 경쟁적인 iOS 어트리뷰션 방법

기본적으로 이는 현재 iOS에서는 발생하지 않습니다.

“한곳에서 확인하고 싶습니다. 각 채널이 얼마나 많은 설치를 유도하는지 보여주세요. 모든 채널의 ROAS는 얼마나 되나요?” Singular의 제품 담당 부사장인 Evyatar Ram은 말합니다. "모든 곳에 존재합니다. 일부 데이터는 여기에 있고 일부 데이터는 저기에 있으며 일부 데이터는 코호트되고 일부는 코호트되지 않으며 일부는 즉시 사용할 수 있고 일부는 3일 후에 사용할 수 있습니다."

요약하면 그는 이렇게 덧붙인다.

“아프네요.”

현실은 여러 채널이 서로 다른 기여 방법을 사용하고 있기 때문에 동일한 질문에 대한 답변도 서로 다르다는 것입니다. 단일 사용자와 단일 설치가 다양한 광고 네트워크 또는 다양한 메커니즘에 따른 다양한 채널로 인해 발생하는 경우가 종종 있습니다.

통합 측정: iOS 속성 수정

좋은 소식은 이제 통합 측정 .

Singular SKAN Advanced Analytics를 통해 경쟁력 있는 SKAN 솔루션을 보유하고 있었습니다 . 그러나 이는 iOS 어트리뷰션 공간에서 사용할 수 있는 최고의 옵션이었지만 모든 문제를 해결하지는 못했습니다. 모든 소스에서 모든 단일 설치를 제거하지 않았고 너무 많은 부분이 유료 캠페인의 결과가 아닌 유기적으로 표시되었습니다. 모바일 어트리뷰션 공간에서는 이 문제를 해결하기 위한 다양한 시도가 있었습니다(SSOT가 그 중 하나입니다). 그러나 SSOT는 SKAN 전환 가치의 절반을 소모하므로 Singular 본질적으로 여전히 부분적인 솔루션을 구축하기 위해 너무 많은 전환 후 참여 및 수익 데이터를 희생하는 것을 꺼려했습니다.

SKAN 3의 개인 정보 보호 임계값 군중 익명성 으로 인해 검열된 데이터의 희생양이 되어 귀중한 신호를 더욱 약화시키기 때문입니다.

Singular 제품 마케팅 관리자인 Kelsey Lee는 장기적인 솔루션은 SKAN 데이터와 MMP 추적 데이터를 중복 제거되고 정확한 방식으로 안정적으로 결합하는 통합 측정이라고 말합니다

"모든 채널에서 발생한 실제 설치 수와 실제 설치 수는 물론 수익 집단과 이벤트도 알 수 있습니다."

Singular 고객을 위해 수개월 동안 출시되었으며 결과는 인상적이었습니다 . 고객은 정확성이 31% 향상되었고, 유료 어트리뷰션에 비해 유기적 어트리뷰션이 향상되어 캠페인 ROI가 43% 향상되었으며, 이중 어트리뷰션이 19% 감소했습니다. -설치 횟수가 계산됩니다. 물론 클라이언트별 정확한 결과는 특정 미디어 믹스, 광고 파트너 선택 및 규모에 따라 달라지지만, 요점은 정확성이 전반적으로 향상된다는 것입니다.

가장 중요한 점은 통합 측정이 35일 코호트를 제공한다는 것입니다. 이는 일부 MMP에서 제공하는 7일 코호트보다 훨씬 길고 마케팅 캠페인의 진정한 장기 가치를 훨씬 더 잘 나타냅니다.

35일 코호트는 다른 곳에서는 불가능합니다.

솔루션: 각 어트리뷰션 방법론의 장점을 활용한 UA 측정

통합 측정은 SKAN의 장점을 최대한 활용합니다. SKAN은 모든 결함에도 불구하고 기기 내에서 사용자에게 가까운 진정한 결정론적 기여 분석 방법입니다. 그런 다음 자사 데이터, 네트워크 데이터, MMP 추적 데이터 등을 포함한 여러 다른 측정 형태로부터 최고의 통찰력을 추가하여 가능한 최고의 iOS 어트리뷰션 솔루션을 구성합니다.

여기서 중요한 부분은 SKAN이 변환 데이터에 대해 최대한 많은 비트를 보유할 수 있도록 하는 것입니다.

“전환 모델에서 진행 중인 작업을 보존하면 궁극적으로 보고 기능이 더 좋아질 것입니다.”라고 Lee는 말합니다. "그리고 이는 우리가 어떠한 개인 정보 보호 임계값이나 군중 익명성에도 적용되지 않는다는 것을 의미합니다. 우리는 SKAN 포스트백에 의존하지 않기 때문에 검열 문제를 처리할 필요가 없습니다."

결과는 iOS 어트리뷰션에 대한 일회성 만능은 아닐지라도 성장 마케팅 담당자에게 정말 좋은 데이터입니다.

Ram은 “내 생각에는 이것이 시장에서 구할 수 있는 최고의 솔루션이라고 생각합니다.”라고 말합니다. “하지만 저는 이것이 진화하는 공간이라고 생각하며 향후 3년 동안 현재 설정될 하나의 솔루션이 아니라고 생각합니다. 우리는 이를 개선할 방법에 대한 많은 아이디어를 갖고 있습니다.”

목록의 상위 항목: 미디어 믹스 모델링 또는 MMM .

또한 더 많은 채택이 증가함에 따라 SKAN 4.

Android의 개인 정보 보호 샌드박스는 물론 발생할 수 있는 추가 개인 정보 보호 이니셔티브에도 동일한 기본 방법이 적용됩니다

Ram은 “iOS 마케팅 캠페인을 운영하고 있다면 이제 효과적으로 운영할 수 있습니다.”라고 말합니다. "그러나 우리는 기본적으로 향후 다른 개인 정보 보호 변화에 대비해 미래를 보장할 수 있는 미래를 위한 프레임워크도 구축했습니다."

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