John Koetsier é um jornalista e analista. Ele é um colaborador sênior da Forbes e apresenta nosso podcast Growth Masterminds, bem como o podcast TechFirst. Na Singular, ele atua como VP, Insights.
Tem sido pessoalmente deprimente para mim que a transição para o SKAN 4 está demorando tanto. Um pequeno bug que estraga totalmente os valores de conversão e todo o ecossistema ficou com medo, e permaneceu frio por meses. No entanto, eu’estou feliz por finalmente poder relatar algumas notícias positivas: como porcentagem de todos os postbacks, os postbacks do SKAN 4 estão definitivamente aumentando em uma tendência positiva de vários meses.
Um dos grandes nomes que se juntaram à festa do SKAN 4?
Reddit.
Postbacks do SKAN 4 em alta
Primeiro, aqui está a linha de tendência. Não estoure o champanhe ainda, e segure as festas comemorativas SKAN 4 ESTÁ AQUI, mas há uma tendência clara de agosto a novembro de aumento gradual da participação de postbacks SKAN 4. (O grande pico no fim de julho é Meta adotando SKAN 4 logo antes do bug SKAN 4.)
Então, o que mudou?
Olá, Reddit!
Nos últimos 30 dias e especialmente na última semana, o Reddit aumentou a entrega de postbacks SKAN 4 para quase 90% do nível. Reddit anunciou a atualização em — é claro — um subreddit, dizendo que eles “lançaram suporte para SKAN 4.0, e estão empolgados em aprimorar nossas soluções de produto e oferecer aos nossos parceiros uma série de melhorias e novos recursos.”
Algumas observações adicionadas pela equipe do Reddit para Empresas:
O sistema de relatórios SKAN para o Reddit será implementado tanto no nível do grupo de anúncios quanto no nível do anúncio individual, o que, segundo o Reddit, ajudará a alcançar o anonimato da comunidade mais rapidamente
Cada ID de aplicativo no Reddit pode ter até 200 anúncios ativos (em comparação com os 100 permitidos no SKAN 3)
Você pode ter até 20 grupos de anúncios ativos
Cada grupo de anúncios pode ter até 10 anúncios ativos
O Reddit simplificou o gerenciamento de IDs SKAN, melhorando a visibilidade de quantos IDs estão disponíveis para novos grupos de anúncios.
O resultado dos movimentos do Reddit é que o Reddit agora é a principal plataforma/rede de anúncios para adoção do SKAN 4 em Singular’s painel de adoção do SKAN 4.
Quem mais está aderindo à tendência SKAN 4?
Outros importantes parceiros de publicidade incluem:
Jammp
Unidade
Smadex
Dataseat
Unicórnio
Mintegral
AppLovin
Moloco
Appier
Liftoff
Google Ads
Kaden
Remerge
O que ainda não vimos é o Meta voltar a emitir postbacks SKAN 4 em massa. O Google também ainda está em fase de testes/contenção, assim como plataformas como TikTok e Snap.
Em um webinar recente, a maioria dos especialistas presentes previu que o SKAN 4 só atingiria a maior participação no mercado de celulares com tecnologia postback no primeiro trimestre de 2024.
Acredito que o ecossistema esteja basicamente pronto agora, a maioria dos dispositivos iOS já foi atualizada com uma correção para o bug de reinicialização do SKAN 4 CV, e o ponto crucial é que as plataformas estão investindo e dando suporte aos seus próprios resultados modelados, preferencialmente em vez do SKAN 4. Elas chegarão lá e eventualmente ativarão o SKAN 4, mas somente quando estiverem realmente preparadas… e, com sorte, seus clientes estarão confiando principalmente em números modelados internamente, em vez dos da SKAdNetwork.
Talvez eu seja apenas cínico assim mesmo.
Em todo caso, estamos vendo um aumento, e à medida que mais redes de publicidade de pequeno, médio e grande porte começarem a migrar para o SKAN 4, provavelmente veremos essa tendência continuar.
A propósito… você já se inscreveu na SKANATHON?
Estamos fazendo uma coisa. E é uma coisa muito incrível: SKANATHON. À medida que os postbacks do SKAN 4 aumentam, é uma coisa inteligente para você considerar participar.
SKANATHON é uma série de webinars ao vivo, distribuída ao longo de 2 dias e 4 sessões com 17 palestrantes, para te preparar para o SKAN 4 em 2023.
Sessão 1: Revisão do SKAN 3, como funciona e o que fazer.
Sessão 2: ASA e ASO - Executando anúncios de pesquisa da Apple e impulsionando a otimização da loja de aplicativos para mitigar os impactos do SKAN.
Sessão 3: Singular’s solução SKAN There’s uma razão que a indústria vê Singular’s solução SKAN como o principal produto de medição para iOS. Obtenha uma análise aprofundada de como funciona e por que oferece resultados melhores que a concorrência.
Sessão 4: Análise detalhada do SKAN 4. O SKAN 4 está (quase) aqui. Saia na frente e descubra como aproveitar todos os seus recursos, sem perder a compatibilidade com o SKAN 3.
Como você faz SKAN funcionar no mundo real? Bem … você pode começar assistindo a este vídeo. Pressione o botão de reprodução e continue rolando …
Além do SKAN no iOS, as opções de mensuração são complexas. Você pode tentar usar dados modelados de redes de anúncios para mensurar campanhas. Pode usar modelagem de mix de mídia para atribuir resultados de publicidade. Pode ainda tentar usar fingerprinting. Pode usar dados e lógica próprios. Na verdade, provavelmente você deveria usar vários métodos.
Mas no iOS, o SKAdNetwork é a única opção determinística, garantindo que (sob certas condições) você receberá postbacks para atribuição de instalação do aplicativo e as redes de anúncios receberão os dados necessários para a otimização da campanha. Portanto, faz sentido usá-lo também e aprender a usá-lo bem.
O problema é que, para fazer o SKAN funcionar no mundo real, existem muitos desafios:
Escolher o modelo certo
Selecionar os principais eventos de medição e os limites adequados
Codificar informações suficientes no espaço limitado dos seus postbacks.
Projetar a experiência ideal do aplicativo para obter feedback rápido sobre os resultados por meio do SKAN
Então, pedi a dois dos maiores especialistas em SKAN da Singularpara dedicarem um tempo comigo para me ajudarem a fazer o SKAN funcionar no mundo real. Ambos já trabalharam com centenas de clientes, ajudando-os a ajustar suas configurações, modelos e aplicativos e a extrair o máximo de informações possível do SKAdNetwork.
Victor Savath, Vice-Presidente de Consultoria de Soluções
Nabiha Jiwani, Líder da Equipe de Sucesso do Cliente
Eis o que me disseram…
1. Perceba que não é algo que se resolve de uma vez por todas
Com o IDFA, você podia coletar tudo e descobrir o que precisava depois. Com o SKAN, você precisa ser muito mais criterioso na seleção das medidas corretas.
Mas você’ não é esperto o suficiente. Nenhum de nós é. Perceba que você’ vai iterar para acertar, e perceba que você’ vai iterar ainda mais para acertar mais correto. E ainda, perceba que à medida que o mundo muda — a Apple altera algo, um parceiro muda algo — você’ vai iterar novamente.
“É preciso ter a mentalidade e a compreensão de que não se trata de um exercício pontual”, afirma Savath. “Consideramos a iteração parte fundamental da filosofia da SKAdNetwork. Não apenas porque seus KPIs ou seu produto mudam… o ecossistema muda.”
2. Compreender o objetivo
Você busca principalmente métricas para equipes internas? Ou especificamente otimização para parceiros de publicidade? O ROAS a principal métrica que você deseja, ou algo como a jornada do cliente é mais importante? O que a equipe de produto precisa, especificamente, em comparação com a equipe de crescimento?
“Com meus clientes especificamente, tenho visto um foco maior em como os parceiros podem entender e interpretar os dados do SKAN e garantir que esses eventos se conectem”, diz Jiwani. “O segundo nível seria: ok, vamos nos concentrar na receita.”
SKAN é tecnologia, mas o que faz o SKAN funcionar é, antes de tudo, ter uma estratégia clara.
3. Uma grande vantagem dos modelos de mensuração de monetização de anúncios no SKAN
A monetização por anúncios tem uma enorme vantagem sobre modelos de monetização como assinaturas quando se utiliza o SKAN, porque o feedback é muito mais rápido.
“Quando penso em modelos de conversão de forma mais holística, estou sempre pensando no que fornece bons sinais iniciais e no que também pode fornecer fortes indicadores de usuários qualificados e um alto valor vitalício do cliente (LTV) ao longo do tempo”, diz Savath. “Portanto, geralmente é uma combinação de variáveis discretas e contínuas. Mas no mundo da publicidade digital, você pode ter ambas, porque terá sinais iniciais (impressões de anúncios, em geral), então esses sinais têm um alto nível ou uma quantidade razoável de variância.”
Isso significa que você pode segmentar usuários facilmente com base apenas no volume de impressões de anúncios e usar essa segmentação para fazer e testar previsões sobre quais grupos têm maior probabilidade de comprar itens dentro do aplicativo ou até mesmo assinar um serviço posteriormente, caso essas opções estejam disponíveis.
Há muita modelagem envolvida no SKAN 3 devido ao período de medição muito curto. Essa modelagem pode ser muito boa, mas ainda é modelagem.
Então, pegue alguns dos sinais iniciais que você está medindo com o SKAN e compare-os com os seus dados do Android.
“Ao analisar esses sinais menores, como o início de uma sessão ou algum tipo de indicação, e combiná-los com o que você sabe sobre o desempenho dos seus usuários do Android, e comparar esses dois subconjuntos, muitos dos meus clientes têm conseguido entender para onde seus dados do iOS estão indo”, diz Jiwani.
Além disso, com SKAN 4 você terá períodos de medição mais longos, o que ajudará consideravelmente. Isso pode não chegar em escala, porém, até o início do próximo ano. Os postbacks do SKAN 4 atualmente representam cerca de 15% de todos os postbacks que Singular está vendo, embora a tendência esteja crescendo.
5. Faça o SKAN funcionar: entenda seus usuários melhor do que eles mesmos
É evidente que você deseja usar indicadores precoces para prever o comportamento futuro. O primeiro passo é entender o que realmente está acontecendo em seu aplicativo, em vez de apenas o que você está medindo no momento.
Depois de fazer isso, você poderá construir seus modelos SKAN com base em comportamentos reais.
“Em vez de simplesmente escolher faixas de receita com base, digamos, no preço médio dos meus produtos em uma compra no aplicativo, vamos analisar meu conjunto de dados IDFV e perguntar: qual é o valor médio gerado no primeiro dia entre os usuários que concluem o tutorial?”, diz Savath. “Talvez você possa usar isso como seus limites de faixa de receita ao definir um modelo de conversão, porque agora você tem um bom grupo de segmentação ou coorte para observar.”
Acompanhar esse grupo ao longo do tempo — muito mais tempo do que você consegue medir atualmente com o SKAdNetwork — oferece uma boa visão do potencial de monetização desse segmento. Você pode então experimentar sinais preditivos iniciais que indiquem que uma nova instalação do SKAN deve ser atribuída a esse segmento.
6. Itere mensalmente os modelos de conversão SKAN durante os testes
Iterar no mundo real com o SKAN é um desafio. Não dá para fazer isso diariamente, porque é preciso um certo tempo para que as campanhas do SKAN sejam processadas pelos ecossistemas dos seus parceiros de rede de anúncios. Iterar muito rápido resulta em resultados confusos e dados insuficientes para tomar decisões inteligentes.
Mas com que frequência você deve iterar durante os testes?
“Inicialmente, alguns clientes mudaram a estratégia mês a mês”, diz Jiwani. “Você pode otimizar com base na conclusão do tutorial, no cadastro, na criação de alguma conta, certo? Alterar essas métricas iniciais que indicam se alguém vai ou não comprar, ou depositar, e então usar esses dados para criar modelos… essa mudança no indicador inicial do evento tem se mostrado muito eficaz para alguns de nossos clientes.”
É claro que você provavelmente não vai manter esse ritmo para sempre, mas também não é provável que mantenha o mesmo modelo por um ano.
Uma observação rápida: inicialmente, ao alternar entre campanhas SKAN, era necessário pausar tudo, esperar de 48 a 72 horas e, em seguida, reiniciar.
Singular agora oferece uma tecnologia que torna a iteração muito mais rápida e simples: basta alternar e usar. Singular também oferece um recurso que permite simular alterações no SKAN sem realmente implementá-las, e visualizar como ficariam os dados de medição atualizados.
7. Verifique seus dados de nível de log para otimizar os intervalos de receita
Não basta configurar categorias de receita com base no valor da conversão e esquecê-las. Se suas categorias de receita não corresponderem ao que os usuários realmente fazem, você estará essencialmente desperdiçando recursos e deixando de maximizar o retorno da informação.
Faça o SKAN funcionar verificando os dados de registro:
“Quem tem um modelo misto ou um modelo de receita com compras dentro do aplicativo vai notar, em qualquer tipo de dado de log, que existem quedas ou segmentos no modelo de conversão que simplesmente não são utilizados”, diz Jiwani. “Garantir que você ajuste esses intervalos para capturar esse subconjunto de usuários, ou expandir ou minimizar esses intervalos para garantir que não haja quedas e que cada valor de conversão real seja usado no modelo, garantirá que você esteja obtendo a maior quantidade de dados possível.”
Jiwani afirma que já realizou esse exercício inúmeras vezes com clientes, e que quase sempre resulta em uma melhor coleta de dados.
8. O SKAN 4 ajuda você a dividir as coortes em subgrupos para maior fidelidade
No SKAN 3, você pode atribuir um usuário a uma coorte como did_tutorial, observar o comportamento posterior e definir uma estimativa de receita com base em indicadores iniciais para esse tipo de coorte.
Em SKAN 4, você poderá ir muito mais fundo.
“Você tem um grupo de usuários que 'concluiu o tutorial' no primeiro dia e realizou uma compra no aplicativo… isso funciona como um desses 64 grupos”, diz Savath. “Esse é um grupo de usuários. A vantagem do P2 e do P3 é que você observa esse usuário quando ele entra no período do P2 ou do P3 e percebe que esse único grupo agora se divide em 3 grupos adicionais… usuários que 'concluíram o tutorial' no primeiro dia e compraram… e então, no P2, eles fizeram uma sessão repetida. Eles voltaram. Ou fizeram outra compra, ou uma compra grande, certo? Agora você tem 3 grupos: aquele único grupo dividido em três.”
Tudo isso contribui para o rigor da modelagem e para sua capacidade de construir melhores modelos de ROAS e LTV com base em indicadores iniciais.
Uma breve observação sobre o SKAN 4: sim, ainda não temos a maioria dos postbacks do SKAN 4. Na verdade, estamos longe disso.
Mas com Singular, você pode configurar um modelo de conversão SKAN 4, aproveitar os benefícios de todos os parceiros SKAN 4 com os quais você trabalha e não perder nenhum dado dos parceiros SKAN 3... porque ele é retrocompatível.
9. Verticais de streaming e assinaturas: sim, vocês têm dados iniciais
Assinar serviços é complicado com o SKAN, especialmente se você estava acostumado com um período de teste de 7 dias.
Mas sempre há eventos iniciais que você pode usar como proxies, e em setores de streaming de mídia como música, entretenimento e vídeo, pode haver mais do que na maioria. Faça o SKAN funcionar usando-os.
“Se você pensar em qualquer um dos seus serviços de streaming… você tem variáveis contínuas que podem servir de guia para a obtenção de sinais”, diz Savath. “São bons indicadores iniciais e são abundantes.”
Exemplos:
Quantas vezes eles escutaram?
Quantos filmes eles assistiram?
Eles transmitiram para uma tela maior ou para uma caixa de som externa?
Além disso, existem indicadores de segmentação, como o tipo de assinatura testada: plano familiar, plano individual, plano estudantil e assim por diante. Tudo isso fornece mais informações para criar segmentações e buscar indicadores preditivos.
Por exemplo: no plano familiar, mais alguém se inscreveu e foi adicionado?
10. Múltiplos métodos de monetização ajudam a gerar dados melhores
Se você monetiza apenas por meio de assinaturas, tem apenas uma coisa para medir, e isso é difícil e, muitas vezes, leva mais tempo do que o período de medição disponível no SKAN.
Ao adicionar a monetização por anúncios, você obtém sinais adicionais que chegam rapidamente e fornecem mais informações. E ao adicionar compras dentro do aplicativo, você obtém ainda mais informações que ajudam a criar previsões mais inteligentes e avaliações mais precisas do valor da coorte.
Melhor ainda, você permite automaticamente que seus usuários/clientes/jogadores se segmentem e oferece às pessoas que não desejam assumir um compromisso imediato de longo prazo a possibilidade de experimentar antes de comprar.
11. Varejo: a primeira compra é fácil, o valor subsequente é difícil
Os aplicativos de varejo costumam funcionar muito bem sob o SKAN, pelo menos para compras iniciais, porque as pessoas geralmente baixam o aplicativo de um varejista para um propósito específico e finalizam a compra imediatamente.
Assim, a primeira compra geralmente acontece muito rapidamente.
O problema é obter medidas adequadas para compras subsequentes.
É aí que você precisa analisar as variáveis de engajamento e de uso: sessões, visualizações, buscas, adições ao carrinho e muito mais, para ter uma ideia da probabilidade de um cliente recém-adquirido comprar mais.
Uma observação pessoal: já instalei aplicativos de lojas, não comprei nada e, meses depois, fiz compras que custavam centenas de dólares. Simplesmente não se pode presumir que, se nada acontecer imediatamente, nada continuará acontecendo para sempre.
O SKAN 4 ajudará, mas não será a solução definitiva para isso:
“O desbloqueio com postbacks P2 e P3 consiste em ter esses sinais adicionais que indicam que alguém está retornando, fazendo uma compra diferente ou visualizando outro item em um catálogo específico”, diz Jiwani. “Isso será útil com o SKAN 4.”
12. Varejo: certifique-se de diferenciar entre a camada de relatórios e a camada de otimização de parceiros
É importante poder mensurar a qualidade da rentabilidade de novas coortes de usuários. Também é importante comunicar o valor desses novos usuários aos parceiros de publicidade. Em aplicativos de varejo, isso geralmente significa um modelo de conversão SKAN misto, com mensuração tanto de eventos de engajamento quanto de receita.
Uma ferramenta fundamental aqui: IDFV.
“Você pode ter um modelo de funil de engajamento e eventos”, diz Savath, referindo-se a cadastros, adições ao carrinho, etc. “Se você tem esse tipo de modelo, o Singularpermite que você ainda tenha relatórios de receita, porque você pode dizer: ‘Estou usando esse funil como uma forma de segmentar meu conjunto de dados IDFV e vou observar essas coortes e ver a receita real que elas geram ao longo do tempo, e gerar relatórios sobre essas inferências de receita na interface de relatórios do Singular de forma que as redes possam otimizar com base nos eventos, de acordo com a configuração do modelo, mas, de uma perspectiva analítica ou de relatórios de LTV, eu também posso ver a receita’”
13. Fintech: combine métricas de engajamento e receita
O setor de fintech pode ser difícil de mensurar sob a ótica do SKAN. Existem eventos importantes a serem observados, como a criação de conta, a conexão com um banco e o depósito de dinheiro, mas esses são passos significativos que as pessoas precisam dar e nem sempre acontecem rapidamente.
Portanto, os modelos de conversão mistos são o caminho a seguir:
“Tenho visto a maioria dos clientes usar uma combinação de métricas de engajamento e de receita para identificar usuários que interagiram inicialmente com o aplicativo, inseriram um certo nível de informações, conectaram diversas contas dentro do aplicativo, o que indica o nível de atividade do usuário”, diz Jiwani. “E, ao mesmo tempo, em relação à receita, capturamos potencialmente o valor depositado ou o valor usado em uma transação.”
Os modelos de funil são mais raros no setor fintech, mas existe potencial nessa área, acrescenta ela.
14. Sob demanda: seus sortudos!
Os aplicativos sob demanda têm muita sorte com o SKAN: a maioria das pessoas que baixam um aplicativo sob demanda o fazem como parte de um processo de compra ou interação.
Exemplo: você quer uma carona, baixa o Uber ou o Lyft, insere suas informações de pagamento e solicita uma viagem.
Mas há mais coisas a considerar para que o SKAN funcione corretamente quando se deseja estimar o LTV, diz Savath.
“Então você entra no mundo das variáveis contínuas… os valores de receita definitivamente não são tão comuns, dada a grande variação na duração das viagens. Portanto, tudo gira em torno do engajamento e da frequência de utilização.”
Mais, em geral, é bom. (Claro.) Mas também pode ser enganoso: usuários que viajam a lazer ou a negócios podem ser muito esporádicos.
15. Jogos: hipercasuais vs. jogos de nível intermediário
Os jogos hipercasuais podem ter sido feitos sob medida para a SKAN. Admon e velocidade são fatores comuns aqui:
“É quase como se tivesse sido projetado para esse caso de uso, porque estamos falando de usuários que começam a usar o serviço já no primeiro dia, enquanto que, muitas vezes, o ciclo de vida do Hyper era muito mais curto”, diz Savath.
Para o núcleo intermediário, você precisa ir mais fundo:
Qual é a estratégia de monetização a longo prazo?
Que eventos preveem usuários de alto valor?
Usuários de alto valor visualizam mais anúncios em um curto período de tempo?
Faça o SKAN funcionar: muito mais em todo o podcast
Além disso, se pudermos ajudar de alguma forma, especialistas como Victor Savath e Nabiha Jiwani trabalham diariamente com clientes e potenciais clientes para garantir que eles maximizem o valor de suas campanhas de marketing com as ferramentas Singular . Às vezes, você pode até mesmo encontrar Eran Friedman, CTO Singular e talvez a pessoa mais experiente em privacidade e mensuração do planeta.
Em 26 de abril de 2021, metade do mobilemundo de marketing mudou quando a Apple lançou iOS 14.5 e SKAdNetwork. Algo semelhante acontecerá para a outra metade do mobile mundo de marketing mudou quando a Apple lançou iOS 14.5 e SKAdNetwork. Algo semelhante acontecerá para a outra metade do mobilemundo de marketing mudou quando a Apple lançou iOS 14.5 e SKAdNetwork. Algo semelhante acontecerá para a outra metade do mobile mundo de marketing mudou quando a Apple lançou iOS 14.5 e SKAdNetwork. Algo semelhante acontecerá para a outra metade do mobile universo, provavelmente em algum momento no próximo ano, em 2024, quando o Google ativar o Privacy Sandbox no Android e — talvez simultaneamente — Privacy Sandbox na web. Recentemente organizamos um webinar com o Google, Gameloft e Tinuiti para ajudar o ecossistema a se preparar. Uma das coisas que aprendemos: o que os profissionais de marketing consideram a parte mais difícil do Privacy Sandbox.
Convidamos representantes do Google, Gameloft e Tinuiti para se juntarem a Eran Friedman, cofundador da Singular :
Kelly Gieschen, gerente de parcerias estratégicas do Privacy Sandbox, no Google.
Vasil Georgiev, diretor de UA da Gameloft
Mollie Sheridan, gerente sênior mobile , Tinuiti
Ao que tudo indica, a parte mais difícil do Privacy Sandbox pode ser a mesma que a mais importante: entender os resultados das medições.
Quando perguntamos aos participantes durante o webinar qual seria o maior desafio na opinião deles, eis o que eles disseram:
Compreensão dos resultados das medições: 47%
Configuração de modelos de conversão: 20%
Acompanhamento de grupos: 12%
Segmentação: 12%
Retargeting: 8%
Essa e outras dificuldades relacionadas ao aprendizado do que se tornará o novo sistema oficial de atribuição, segmentação, retargeting e gerenciamento de SDK no Android estão estressando os profissionais de marketing.
De acordo com a amostra de profissionais de marketing que participaram do webinar, 68% estão preocupados. 17% estão apavorados. Apenas 15% se declararam "satisfeitos" ou "bem"
A boa notícia é que Singular, a Gameloft e o Google já estão testando a versão beta da parte mais complexa do Privacy Sandbox, bem como todas as outras partes. Confira o webinar para saber mais sobre o andamento dos testes.
2 crenças por trás do Sandbox de Privacidade do Android
"A Privacy Sandbox acredita, em primeiro lugar, que a privacidade do usuário e um ecossistema mobile saudável não são incompatíveis. Em segundo lugar, que uma abordagem simplista, sem oferecer alternativas viáveis, não funciona e só piorará a situação dos usuários. Portanto, com esses dois princípios em mente, vislumbramos uma tecnologia onde a privacidade seja priorizada, permitindo que as empresas prosperem e alcancem o sucesso."
– Kelly Gieschen, gerente de parcerias estratégicas do Privacy Sandbox, no Google
Essencialmente, diz Gieschen, trata-se de permitir que as empresas continuem seu crescimento e iniciativas de marketing sem precisar usar dados granulares em nível de usuário ou capturar identificadores de dispositivos que poderiam ser usados para rastreamento entre aplicativos.
APIs de publicidade e APIs de contexto
A maioria dos profissionais de marketing mobile já conhece as APIs principais do Privacy Sandbox. É interessante, no entanto, observar como os especialistas do Google as abordam: como blocos de construção para que o setor inove.
Existem 3 APIs de publicidade, 2 das quais são “APIs de relevância”:
Tópicos e Públicos-Alvo Protegidos são APIs de relevância
A terceira API de publicidade é o Relatório de Atribuição
“Tópicos fornece interesses de sinal de usuário de alto nível e pode ser combinada com sinais contextuais e dados de primeira‑parte para que SSPs e editores possam selecionar anúncios relevantes. Então temos Audiências Protegidas, que suporta casos de remarketing mais granulares, permitindo que profissionais de tecnologia de anúncios, desenvolvedores e anunciantes alcancem audiências que’ve mostraram interesse em uma marca ou produto específico de forma que preserva a privacidade.”
– Kelly Gieschen, gerente de parcerias estratégicas do Privacy Sandbox, no Google
Esses aspectos são importantes no espaço MMP e já há trabalho em andamento neles, afirma Eran Freidman, cofundador Singular , mas a API de Relatórios de Atribuição é, naturalmente, onde as empresas de mensuração de marketing irão se concentrar.
“Naturalmente, esse é o nosso maior foco como MMP e estamos investindo muitos recursos nisso, desde testar a estrutura, integrar com os diferentes parceiros de mídia ou projetar o produto para… fornecer os relatórios de desempenho essenciais.”
Diferenças entre SKAN e Privacy Sandbox
“Existem princípios semelhantes entre as estruturas… mas se falarmos das diferenças, elas são muitas”, diz Eran Friedman.
Algumas das diferenças:
As chaves de agregação do Privacy Sandbox para dados de campanha, criativos, posicionamento e otimização oferecem um alcance muito maior do que até mesmo os IDs de campanha do SKAN 4
No Privacy Sandbox, a necessidade de mais pontos de dados tem um custo: quanto mais valores você codifica e mais granular você tenta ser, mais ruído aleatório é injetado nos dados. No SKAN, há menos pontos de dados, mas, uma vez ultrapassados os limites de privacidade (SKAN 3) ou o anonimato coletivo (SKAN 4), você obtém essencialmente todos os seus dados.
No Privacy Sandbox, você sempre obtém alguns dados, mesmo em campanhas de pequena escala, enquanto no SKAN é necessário atingir determinados limites mínimos de instalações. Esse número é menor no SKAN 4 do que no SKAN 3, mas ainda existe. A desvantagem do Privacy Sandbox para Android é que, em limites baixos, mais dados irrelevantes ou indesejados são inseridos.
Existe outra diferença fundamental entre o SKAN e o Privacy Sandbox que Vasil Georgiev, diretor de aquisição de usuários da Gameloft, destacou: os testes.
Você poderá realizar muito mais testes com muito mais facilidade no Privacy Sandbox do que no SKAN, simplesmente porque terá mais capacidade de codificar variáveis.
“É muito claro que uma das primeiras diferenças é que as oportunidades para testes serão enormes”, diz Georgiev. “Não ficaremos limitados às coisas que podemos testar.”
Desde o rastreamento de tudo até as compensações
Não se conquista privacidade sem custos. Haverá perda de sinal, semelhante ao que vimos no iOS com a AT&T e a SKAdNetwork. Provavelmente menos perda de sinal, mas ainda assim uma perda.
“Hoje, os profissionais de marketing podem rastrear tudo o que desejam, tudo o que conseguem”, diz Gieschen. “E essa prática teria que mudar fundamentalmente. E dependendo do que os profissionais de marketing desejam analisar especificamente, pode haver concessões a serem feitas entre a granularidade e a riqueza das informações versus o ruído e os atrasos.”
Algumas das compensações dizem respeito à quantidade de informações detalhadas que você deseja, como destacado acima. Outras dizem respeito à rapidez com que você deseja obter informações, afirma Mollie Sheridan, da Tinuiti.
“Se você gerar relatórios com mais frequência, haverá menos dados precisos e o Google inserirá esses dados irrelevantes apenas para proteger a privacidade”, diz ela. “Você terá que decidir se prefere esperar por períodos mais longos para obter dados mais precisos ou se prefere períodos mais curtos.”
Dito isso, a maioria das ações que os profissionais de marketing desejam realizar hoje ainda funcionará no Privacy Sandbox para Android. O desafio será equilibrar granularidade e agregação, bem como velocidade e precisão, para alcançar os melhores resultados possíveis — não necessariamente perfeitos — para as necessidades de atribuição dos profissionais de marketing e de otimização das redes de anúncios.
“Você poderá otimizar os eventos que deseja, seja CPI, ROAS alvo ou eventos específicos; eles continuarão disponíveis”, afirma Sheridan. “A questão será apenas a frequência e a segmentação dos seus relatórios… equilibrando isso para garantir que você obtenha volume suficiente para coletar os dados mais precisos possíveis dentro dessa estrutura focada na privacidade.”
A boa notícia: profissionais de marketing experientes e de grande escala acreditam que isso vai funcionar.
“É muito claro que o Google reconhece o estado mínimo viável dos dados e está tentando não impedir que os profissionais de marketing continuem fazendo otimizações”, diz Georgiev. “E também acredito que eles estão tentando evitar tornar o processo mais complexo do que o necessário.”
Cronograma para a implementação completa do Privacy Sandbox
Resposta curta: ainda não existe.
Mas o Google promete avisar com bastante antecedência antes que a implementação completa do Privacy Sandbox realmente aconteça.
“Não temos nenhuma atualização que possamos compartilhar publicamente no momento em relação a quando a migração completa ocorrerá”, diz Gieschen. “Mas, assim como fizemos no passado, avisaremos o ecossistema e os parceiros com bastante antecedência sobre quaisquer mudanças referentes à versão beta e à disponibilidade geral.”
Muito, muito mais no webinar completo, incluindo o progresso do nosso projeto beta Privacy Sandbox com o Google e a Gameloft
A Meta está introduzindo uma maneira segura para a privacidade recuperar a atribuição no nível do usuário por clique e atribuição no nível do usuário por visualização no Android para anúncios no Facebook ou Instagram, o Meta Install Referrer.
Isso expande significativamente as possibilidades de medição já disponíveis via Referenciador de Instalação do Google Play e é um grande negócio. Pela primeira vez em anos, os anunciantes de aplicativos Android receberão novamente a atribuição de visualização no Meta, fornecendo detalhes e dados adicionais para construir uma imagem mais precisa dos resultados de suas campanhas.
O Meta Install Referrer (MIR) é suportado pela Singular a partir de novembro de 2023.
Aqui está uma comparação rápida do referenciador do Google versus o novo Meta Install Referrer:
Referenciador de Instalação do Google Play
Meta Install Referrer
Objetivo
Atribuir instalações Android via anúncios no Meta
Atribuir instalações Android via anúncios no Meta
Casos de uso
Clique
Clique
Visualização (na maioria dos cenários)
Clique em diferentes sessões
Lojas de aplicativos
Google Play
Google Play
Outras lojas de aplicativos Android
Singular suporta tanto o referenciador de instalação original do Google quanto o MIR, mas como o MIR inclui todos os casos de uso do referenciador do Google e adiciona mais, o Singular priorizará o uso do Referenciador de Instalação Meta para decisões de atribuição em nível de usuário.
É importante notar que existem algumas ressalvas. A atribuição por visualização está disponível via MIR ao usar:
Campanhas de Aplicativos Advantage+
Campanhas de Promoção de Aplicativos Manuais de Destinação Ampla
A configuração de campanha suportada para Campanhas de Promoção de Aplicativos Manuais inclui:
Configuração de idade padrão (18-65+)
Todos os gêneros
País ou grupo de países
Segmentos de interesse, comportamentos e dados demográficos definidos para direcionamento amplo
Públicos personalizados também definidos como amplos
Como funciona o Referenciador de Instalação Meta
A maioria das pessoas entende como funciona o Referenciador de Instalação do Google Play, porque é baseado no conceito de um referenciador de clique na web:
O usuário clica no anúncio do aplicativo em uma propriedade Meta
O Meta criptografa os metadados da campanha
O Meta anexa isso ao parâmetro de referência na URL da Play Store
A URL da Play Store leva o usuário à listagem do aplicativo
A Play Store salva a string de referência
O SDK da Singularlê a referência da API de referência de instalação da Play Store
Singular descriptografa os dados para atribuição de instalação
O Referenciador de Instalação Meta funciona de maneira diferente, mas essencialmente atinge um propósito semelhante. Em um nível muito alto, funciona algo como isto:
O usuário visualiza ou clica em um anúncio de aplicativo em uma propriedade Meta (e depois instala o aplicativo)
O Meta criptografa os metadados da campanha
O Meta salva os metadados da campanha no armazenamento local do dispositivo, seja no aplicativo Facebook ou Instagram, onde quer que o anúncio tenha sido exibido
O SDK da Singular(para o aplicativo instalado) lê os metadados da campanha do armazenamento local
Singular descriptografa os metadados da campanha para atribuição de instalação
Privacidade e atribuição de marketing
O Meta Install Referrer é uma atribuição no dispositivo.
When we looked at the design of MIR we were excited to see it does not need to rely on leveraging a Google Ad ID or other device identifier, nor on the need for transferring any device identifiers to a Meta or MMP server to make it work. As such, we believe it’s a much more privacy-friendly solution than existing GAID or IDFA-based solutions. Another way we think of it, the solution could be said to function pretty much like UTM parameters on a standard link on the web, even in view-through scenarios.
Assim, é possível que outras plataformas principais adotem mecanismos semelhantes.
O resultado desta nova metodologia é que os profissionais de marketing terão uma visão mais clara de quais anúncios, criativos e campanhas na Meta resultaram em conversões, e poderão avaliar melhor o valor de seus investimentos.
Ativando o MIR em suas campanhas
Fale com seu contato de sucesso do cliente sobre habilitar o MIR em suas campanhas. Se você não for atualmente um Singular cliente, aqui está um bom ponto de partida.
Parece que foi ontem que um dos principais desafios das equipes de crescimento de alto volume era escalar criatividade de anúncios. Fazer as milhares de peças de arte necessárias para testes era difícil, mesmo com alguma automação rudimentar. Mas ontem, o Google anunciou que o P-Max está adicionando IA generativa para anúncios em beta, e tem algumas capacidades supercool.
Nos próximos meses, as comportas se abrirão para que as plataformas de tecnologia de publicidade tornem a IA generativa para anúncios uma característica central comum para todos os seus anunciantes. E embora, neste momento, muitas das plataformas estejam isolando as imagens criadas por IA generativa em conjuntos criativos que ajudam os profissionais de marketing a criar as imagens que desejam, logo isso irá transitar para a criação em tempo real de imagens e conteúdo personalizado para pessoas individuais.
Nisso, as grandes plataformas terão enormes vantagens.
Performance Max do Google e IA generativa para anúncios
A IA generativa do P-Max é impressionante e limitada.
Isso colocará sua embaixadora da marca e a colocará em um ambiente corporativo, doméstico, de praia ou rural. Isso gerará títulos e descrições e permitirá que você crie ativos principais para usar em vários tipos de anúncios e planos de fundo. Se você já tiver ativos de produto, o P-Max os importará e permitirá que você tente quantas variações quiser. O Google diz que nunca gerará a mesma imagem exatamente duas vezes, então seu concorrente não terá um anúncio que pareça chocantemente semelhante ao seu.
(Cue o grupo que vai tentar provar que estou errado.)
É apenas nos EUA no momento e está sendo lançado gradualmente, então nem todos os anunciantes terão acesso esta semana ou mesmo este mês. Se você estiver em um segmento sensível, como política ou farmacêutico, você também não terá acesso.
Você não será capaz de criar imagens de pessoas específicas ou celebridades, por razões óbvias, ou itens de marca. (Minha tentativa recente de obter OpenAI com Dall-E para fazer uma imagem de Oprah falhou recentemente, mas a Creative Diffusion permitiu isso.)
E todas as imagens terão marca d'água com SynthID então há um histórico e responsabilidade para evidenciar o fato de que foram criadas artificialmente.
O que a solução de IA generativa para anúncios do P-Max não é, é uma solução de IA generativa em tempo real por pessoa por produto que combina o que sabe sobre os usuários do Google e o que sabe sobre os produtos e ofertas dos anunciantes, e cria um anúncio personalizado único em tempo real ou quase em tempo real para maximizar a relevância.
Junte-se à festa: todos estão fazendo isso
Todos estão aderindo à festa de IA generativa para anúncios. Alguns estão mais avançados do que outros em sua capacidade de integrar IA generativa com ferramentas de anúncios.
Googlelançou Performance Max anúncios de IA generativa; disponibilidade começa agora
Metalançou IA generativa no Gerenciador de Anúncios: começou no mês passado, sendo lançada globalmente “até o próximo ano” para geração de fundo, expansão de imagens e variações de texto
Amazonlançou geração de imagens em beta no mês passado, focada principalmente em fundos de estilo de vida para imagens de produtos
Microsoft está adicionando o Copilot à Plataforma de Publicidade da Microsoft, que gerará novas imagens usando a biblioteca de imagens da Microsoft, além de oferecer chat conversacional … estreando em beta fechado em “início de 2024”
TikTok acabou de lançou um assistente criativo de IA generativa “assistente criativo” para “estimular a criatividade e ser ponto de partida para a curiosidade” ao criar anúncios para a plataforma
Snap está veiculando anúncios de texto no My AI, mas ainda não com IA generativa nos anúncios
Pinterest ainda não anunciou nada
Reddit ainda não anunciou nada
Grandes marcas estão usando Dall-E e outras ferramentas para criar suas próprias IAs generativas
Agências como WPP, Publicis, Omnicom estão fazendo o mesmo
Em última análise, isso será um recurso padrão e uma opção de seleção em todas as principais plataformas, e na maioria das agências de publicidade e redes de anúncios significativas.
A grande vantagem da plataforma para IA generativa em tempo real, e o que vem a seguir
Embora todas as plataformas de publicidade provavelmente venham a adicionar IA generativa para ferramentas de anúncios, complementos ou plugins eventualmente, as maiores plataformas têm enormes vantagens. Não apenas podem despender mais engenheiros e mais dinheiro para resolver os desafios de trazer IA generativa para suas ferramentas de publicidade mais rapidamente, como têm uma vantagem de dados na plataforma.
Isso significa que, quando se trata de criação de IA generativa em tempo real, elas podem fazê-lo com um conhecimento muito maior dos interesses, hábitos e comportamentos de seus usuários, dando-lhes uma chance muito maior de criar uma mensagem que ressoe.
Ainda há muito trabalho a ser feito, é claro, como as próprias plataformas reconhecem. Uma grande área de melhoria: permitir que os profissionais de marketing definam cores de marca, imagens, estilos e até tons de conversação para que os anúncios que geram se ajustem à marca e a construam.
“Ainda há trabalho a fazer na entrega de resultados personalizados para a voz única e o estilo visual de cada marca’,” Meta diz. “Precisaremos’ definir novas formas de parceria com marcas e agências para ajudar a treinar esses modelos na perspectiva única das marcas’.”
O outro é fazer tudo isso de uma maneira que seja econômica em termos de tempo de GPU. Especialmente para IA generativa em tempo real, a carga de GPU vai ser intensa.
A Snap já está pensando nisso e tem planos de fazer o trabalho no dispositivo. Não tenho certeza se isso funcionará em todos os casos, mas com os tipos de chips que a Apple está colocando em seus dispositivos hoje — e o novo chip Snapdragon Gen 3 no Android — isso pode ser uma possibilidade em breve.
Mobile web para aquisição de usuários está crescendo, os padrões de gasto do iOS e Android estão se normalizando, e os CPIs estão caindo. Isso é apenas uma fração da visão orientada por dados no novo Relatório State of UA 2023, que se baseia em um subconjunto de $10 bilhões de Singular dados de custo, trilhões de impressões de anúncios, centenas de bilhões de cliques, e bilhões de instalações de aplicativos.
Também se baseia em insights sobre bilhões de decisões de otimização criativa do nosso parceiro neste relatório, Apptopia.
Qual é, então, a situação da UA no final de 2023?
É uma época muito, muito estranha, e não apenas para os profissionais de aquisição de usuários.
Os gastos diminuíram: a economia global está sentindo os impactos da Covid-19, dos conflitos militares e da crescente polarização política. Além disso, ainda há as consequências dos ataques da AT&T e da SKAdNetwork, e a expectativa de mais interrupções semelhantes com as próximas mudanças no Privacy Sandbox.
O que contém o relatório?
Portanto, neste relatório sobre o estado da UA, focamos em:
Mudanças massivas nos ecossistemas
Setores mais impactados
Alterações nos gastos no iOS/Android
Tendências do IPC
Distribuição de gastos nas principais regiões geográficas globais
Mudanças nos formatos de anúncios, incluindo
Vídeo
Faixas
Intersticiais
Análises de crescimento baseadas em marcas como
Calm
Sephora
Temu
A situação da UA é que já estamos no final do ano
Estamos nos aproximando do final de 2023 e a importantíssima temporada de festas de fim de ano está chegando. Os dados deste relatório ajudarão você a se preparar para o final do ano e o primeiro trimestre de 2024, mostrando como os especialistas em aquisição de usuários estão adotando a web mobile e testando novos anúncios. Também analisamos a distribuição de investimentos entre Android e iOS globalmente, bem como em países-chave da África, Ásia, Europa, América do Norte e Europa.
Graças ao nosso parceiro Apptopia, também temos dezenas de informações sobre mudanças nos formatos de anúncios, o que está funcionando, o que está mudando e o que está em alta.
Além disso, analisamos como o Calm aumentou seus downloads em 83% mês a mês e mais que dobrou em relação ao trimestre anterior. Examinamos como o Temu testou novos parceiros e impulsionou as instalações do Android em mais de 3.000%. E observamos como a Sephora se transformou de azarão em líder em uma disputa por instalações de aplicativos mobile com um concorrente emergente importante. Tudo isso é ouro não apenas para gerentes de aquisição de usuários, mas também para estrategistas de crescimento que buscam investir capital, criatividade e campanhas em grande escala para obter sucesso.
O primeiro banner está muito longe da IA generativa em publicidade. Mas uma das mesmas pessoas que trabalhou na colocação daquele pequeno pedaço pago da história da internet ainda está envolvida na indústria de adtech. Agora, claro, ele’s focado em IA generativa e outras tecnologias emergentes.
O primeiro anúncio de banner
Foi há 29 anos, em 1994, que a AT&T pagou dinheiro de verdade pelo primeiro anúncio de banner no HotWired.com, agora apenas Wired. Parte de uma campanha publicitária de cristal que previa pessoas trabalhando remotamente da praia em laptops ou tendo reuniões de videoconferência, o anúncio de banner com texto pesado dizia simplesmente em uma fonte colorida como um arco-íris: “Você já clicou com o mouse aqui? Você vai.”
Nem era chamado de anúncio de banner, inicialmente.
O primeiro nome era “tile” (ladrilho)
“O conceito original foi desenhado em um quadro branco e estávamos desenhando esboços dos sites que estavam por aí … e os chamamos de blocos,” diz Tom Zawacki, agora presidente de soluções empresariais da Data Axle, mas anteriormente empregado na Modem Media. “Originalmente, dissemos que, se pudéssemos apenas pegar um bloco e colocá-lo em um site e fazê-los clicar lá e ir para outro site, isso seria muito legal. E foi isso. Então, esse foi o conceito original.”
Uma caixa, com texto, vinculada a outro site.
Um começo bastante humilde para a publicidade na internet, você pode pensar. Bem longe das ideias de hoje de IA generativa na publicidade.
IA Generativa na personalização da publicidade
Agora, claro, a IA generativa é a tecnologia mais quente, não o humilde anúncio em banner, e a oportunidade para criatividade e variedade está aumentando exponencialmente. A personalização criativa de anúncios é uma grande oportunidade que Zawacki vê na IA generativa.
“Uma das coisas boas sobre usar IA generativa é que ela nos permite aumentar o volume de produção ao criar cópia e design visual,” diz ele. “Há muito tempo estamos prometendo a entrega de personalização … o que nos atrapalhou foi o volume e a velocidade das variáveis que criam essas combinações de mensagem criativa e design visual que os humanos simplesmente não conseguem criar rápido o suficiente.”
Eu também vejo isso, e minha mente está impressionada com as oportunidades que a Amazon, por exemplo, tem em anúncios de IA generativa. A maioria dos anúncios da Amazon é exibida na plataforma da Amazon, claro, o que significa que a Amazon sabe muito sobre as pessoas que os veem: histórico de compras, histórico de buscas, talvez alguns dos conteúdos que você assiste na Amazon Prime Video, talvez alguns dos conteúdos que você ouve na Prime Music, talvez o que você lê no Kindle.
Imagine a personalização que a Amazon pode criar — especialmente na plataforma — em anúncios de IA generativa para dezenas de milhões de produtos que ela vende. Anúncios de texto e imagem devem ser relativamente fáceis. Anúncios de vídeo também são bastante viáveis, com um processamento mais pesado.
Anúncios interativos personalizados provavelmente também estão por vir.
Off-platform, é claro, isso’s mais difícil. Com ATT, SKAN e Privacy Sandbox removendo o acesso a identificadores de dispositivos, a personalização off-platform será mais difícil e menos direcionada.
Mas outras plataformas, jardins murados, e plataformas de mídia de varejo devem ser capazes de fazer coisas semelhantes em seus próprios ecossistemas: Facebook, TikTok, Snap, Pinterest, DoorDash, Uber e outras. A era dourada da personalização de marketing provavelmente será encontrada na IA generativa on-platform em publicidade … com a possível adição, para marcas, em espaços próprios como apps e sites, e comunicações autorizadas.
IA generativa para criar campanhas criativas
Outra pergunta: como os profissionais de marketing usarão a IA generativa para criar seu núcleo criativo?
É fácil, como eu disse na conversa, querer que a máquina faça o trabalho. Tipo cutucar o MidJourney com um graveto e pedir para fazer algo legal. É mais difícil criar algo excelente, de classe mundial e que siga as diretrizes da marca, que atenda perfeitamente às suas necessidades para uma campanha ou oportunidade de anúncio específica.
Para Zawacki, a combinação de inteligência biológica e artificial sempre vai vencer.
“A IBM Watson fez uma ótima pesquisa em 2017, combinando inteligência humana e inteligência artificial... e fazendo com que realizassem uma série de eventos”, diz ele. “E em todos os casos, a combinação de humanos e IA trabalhando juntos — inteligência aumentada... eles chamaram de computação cognitiva na época — venceu em todas as séries de tarefas.”
Seu objetivo: o modelo Tony Stark, onde você tem uma inteligência humana dirigindo uma IA que multiplica e acelera a inovação. Provavelmente todos teremos nosso próprio JARVIS — Apenas Um Sistema Muito Inteligente — em algum momento no futuro próximo.
E isso será um divisor de águas.
"Estamos usando inteligência aumentada para transformar nossos clientes e funcionários em super-heróis", diz Zawacki.
A partir de novembro de 2023, a Meta cobrará o equivalente a US$ 127,40 por uma assinatura anual de seus serviços na União Europeia. Isso representa praticamente o dobro da receita publicitária que a Meta obtém por usuário na Europa, que totalizou pouco menos de US$ 64 nos últimos quatro trimestres.
Meta anunciou hoje que, devido a mudanças nas regulamentações da UE, oferecerá uma assinatura sem anúncios para o Facebook e o Instagram. A razão principal: os legisladores da UE têm rejeitado Meta’s uso de “necessidade contratual” como base legal na Europa para o processamento de dados de usuários para publicidade personalizada e empurrou a Meta em direção a uma opção de assinatura que então ofereceria aos cidadãos da UE um meio livre de processamento de dados para acessar as plataformas sociais de escala global da Meta’s.
A assinatura será opcional, anunciou a Meta hoje em um de divulgação . A opção é simples:
Ou você paga pelo serviço
Ou, ainda, concorde em receber anúncios direcionados e relevantes
Quantos assinantes seriam necessários para substituir a receita da Meta na UE?
Graças aos relatórios detalhados trimestrais e anuais da Meta’s relatórios, é fácil entender tanto quanto a Meta ganha com publicidade agora, quanto quantos europeus precisariam assinar os serviços da Meta’s para substituir essa receita de anúncios.
A Meta teve uma média de 408 milhões de usuários mensaisnos últimos 4 trimestres.
Cada usuário retornou, em média, US$ 15,99 por trimestre.
A Meta faturou US$ 63,97 por usuário ativo mensal com publicidade.
Note que a receita total por usuário é ligeiramente superior à receita de anúncios por usuário, simplesmente devido ao fato de a Meta oferecer alguns produtos para compra.
Mas, teoricamente, o plano de assinatura da Meta geraria muito mais receita por usuário médio do que os anúncios.
Os assinantes na web pagarão US$ 10,60 por mês, totalizando quase US$ 130 por ano (até o momento, não há menção a um desconto anual, embora isso possa vir a acontecer). Os assinantes do aplicativo pagarão mais, mas estou usando os valores da web, pois a Meta está seguindo o exemplo do Twitter ao cobrar mais pelas compras dentro do aplicativo para cobrir as taxas da Apple e do Google.
Esses 130 dólares representam quase o dobro do que a Meta ganha com publicidade direcionada por usuário médio.
Nesse ritmo, a Meta precisaria de 208.572.327 assinantes europeus para substituir toda a receita de anúncios.
Claro, como we’ve visto do Twitter (OK, X), poucos se inscrevem. No X, cerca de 640.000 pessoas pagam pelo premium, antes Twitter Blue. Se considerarmos a estimativa do Twitter Ads Manager’s 372,9 milhões usuários endereçáveis, that’s muito menos que 1% dos usuários. Para ser preciso, it’s menos de .2% dos usuários. E there’s pouquíssimo que indique que os usuários da Meta seriam suficientemente diferentes para impactar a economia no Facebook e Instagram.
Não se trata de uma mudança no modelo de negócios da Meta
208 milhões de europeus não vão começar a pagar o equivalente a 130 dólares por ano para acessar o Facebook, quando podem obtê-lo simplesmente consentindo em ver anúncios.
Na verdade, trata-se simplesmente de acertar os detalhes para que a Meta possa apontar para o modelo de assinatura e dizer aos reguladores europeus que os cidadãos podem optar por não ter seus dados processados para publicidade personalizada, caso escolham pagar pelo serviço.
Essa é uma boa notícia para os anunciantes, que não querem perder uma forma valiosa de se conectar com consumidores, jogadores, clientes e usuários.
É também uma boa notícia para os europeus, que continuarão a ter um serviço valioso que os conecta com amigos, entes queridos, comunidades e celebridades, e que poderão continuar a fazê-lo gratuitamente agora que a Meta (quase certamente) apresentou uma justificativa legal plausível para continuar a processar dados de usuários para publicidade personalizada.
O Google está começando a silenciosamente sinalizar um recurso futuro do Chrome chamado IP Protection que funcionará muito parecido com Apple’s Relay Privado recurso, que oculta endereços IP para tornar o rastreamento — e a medição de marketing — mais desafiadores. Adicione IP Protection ao próximo Privacy Sandbox tecnologia, e você’ve tem paralelos interessantes entre as tecnologias de privacidade da Apple e do Google, além de alguns paralelos — e lacunas — entre as tecnologias dos dois gigantes tecnológicos’ para marketing e atribuição.
Comparando as tecnologias de privacidade, marketing e atribuição do Google e da Apple
Do Google, este conjunto de software e padrões inclui:
Sandbox de privacidade na Web e Sandbox de privacidade no Android
Claramente, estamos testemunhando o surgimento de conjuntos de software, padrões, estruturas e requisitos distintos, porém frequentemente relacionados, provenientes das gigantes da tecnologia. Essas iniciativas dessas gigantes se concentram em duas áreas distintas, mas intimamente relacionadas:
Melhoria da privacidade
Métricas de marketing
A principal razão para essa conexão: a mensuração de marketing normalmente exige rastreamento, e esse rastreamento impacta significativamente a privacidade. Essas iniciativas das gigantes da tecnologia visam eliminar o rastreamento granular como vetor de mensuração e substituí-lo por algo muito diferente: uma avaliação determinística e discreta do impacto da publicidade, com alguma variação (ruído) inserida nos dados, para fornecer análises e preservar a privacidade.
Aqui está o que vejo até agora. (Me avise se estou esquecendo algo!)
* Veja o site Privacy Sandbox: “Privacy Sandbox também ajuda a limitar outras formas de rastreamento, como impressão digital, restringindo a quantidade de informações que os sites podem acessar, para que seus dados permaneçam privados, seguros e protegidos.”
São sistemas complexos em ambos os lados, com algumas partes integradas como componentes do sistema operacional no iOS e no Android, outras incorporadas ao processo de submissão e revisão de aplicativos e outras que atuam mais como diretrizes de plataforma do que como regras fixas. Não são projetos ou programas monolíticos e facilmente subdivididos, o que dificulta sua compreensão completa e o entendimento dos impactos gerais na privacidade e na mensuração de marketing.
E, claro, ambos lidam com o mundo dos aplicativos mobile e o mundo da web aberta, o que complica ainda mais o cenário geral.
Prevenção inteligente de rastreamento versus a nova proteção de IP do Google
A Prevenção Inteligente de Rastreamento da Apple, introduzida pela primeira vez no iOS 11 e no macOS High Sierra em 2017, combate o rastreamento entre sites bloqueando cookies de terceiros, excluindo rapidamente muitos cookies primários e ocultando as características do dispositivo para dificultar a identificação. Em conjunto com o Private Relay, que oculta seu endereço IP, e o App Tracking Transparency, que exige permissão para o IDFA em mobile , é uma ferramenta poderosa para a privacidade, além de representar um desafio para a mensuração de marketing.
Agora, existe uma tecnologia semelhante vinda do Google para o navegador Chrome, aumentando um interessante grau de similaridade — e divergência — entre as plataformas da Apple e do Google em termos de privacidade, marketing e métricas.
A nova tecnologia do Google foi anunciada em uma postagem no Google Groups por um membro da equipe do Chromium. O Chromium é um mecanismo de navegador de código aberto que forma a base do próprio Chrome, bem como de outros navegadores baseados no Chromium, como o Microsoft Edge, o navegador Brave e o Opera.
“A Proteção de IP é um recurso que envia o tráfego de terceiros para um conjunto de domínios por meio de proxies com o objetivo de proteger o usuário, mascarando seu endereço IP desses domínios”, escreve Brianna Goldstein, engenheira de software sênior do Google.
Segundo ela, será um recurso opcional que será implementado em fases e se concentrará "apenas nos scripts e domínios considerados como rastreadores de usuários"
Funcionalmente, isso funcionará de forma muito semelhante à Intelligent Tracking Protection da Apple, diz Goldstein. O experimento ainda não afeta o Android WebView, a tecnologia que permite a um app Android exibir conteúdo web, e será limitado inicialmente aos domínios próprios do Google. Pode gerar preocupações de segurança, Bleeping Computer observa, porque o tráfego proxy “pode dificultar que serviços de segurança e proteção contra fraudes bloqueiem ataques DDoS ou detectem tráfego inválido.”
Medição de cliques privados e SKAN versus Sandbox de privacidade em todos os lugares
Apesar de a Apple precisar absolutamente da privacidade como seu principal diferencial ao expandir seu mobile universo para um PC cada vez mais pessoal que você usa no rosto com não menos de 12 câmeras nele e nele, observando seu mundo e seu rosto — mais 6 microfones — a empresa entende que a publicidade impulsiona apps gratuitos e a web livre.
E isso requer mensuração, porque os anunciantes precisam de comprovação de que estão obtendo retorno sobre o investimento (ROI).
O Google, é claro, sendo primordialmente uma rede de publicidade — pelo menos em termos de receita — nunca precisou aprender essa lição.
O Private Click Measurement mede cliques em anúncios tanto de web para web quanto de aplicativos mobile para web, fornecendo um identificador de 8 bits na origem para até 256 campanhas publicitárias simultâneas por site ou aplicativo, e um identificador de 4 bits na conversão, permitindo a medição de 16 eventos de conversão diferentes. Há um atraso integrado de 24 a 48 horas, semelhante ao SKAdNetwork, e os postbacks de medição, tanto para o anunciante quanto para a rede de anúncios, são gerenciados no navegador e no dispositivo.
Além de SKAdNetwork para mobile aplicativos — que não vou abordar aqui, pois já cobrimos bastanteexaustivamente no Singular blog — Apple está iterando em um framework de medição publicitária cada vez mais rico. Sim, o PCM fica aquém dos cookies (primeiros ou de terceiros) e o SKAN fica aquém do acesso irrestrito ao IDFA, mas esse é o ponto: são seguros para privacidade, e a Apple continuará adicionando recursos ao longo do tempo.
Por outro lado, o Privacy Sandbox na Web e o Privacy Sandbox no Android são iniciativas completas para redefinir os fundamentos de como a publicidade funciona. As iniciativas da Apple visam mais mitigar as capacidades problemáticas da tecnologia publicitária; as do Google, reinventar o mundo em que a tecnologia publicitária existe.
Novamente, não entrarei em muitos detalhes sobre o Privacy Sandbox neste post: já o abordamos extensivamente (com foco, claro, no Android e não tanto na web, porque Singular está presente principalmente em mobile ):
A principal diferença entre as duas plataformas na área de mensuração de marketing é que o Google oferece funcionalidades essenciais para publicidade e marketing: segmentação e remarketing. Embora seja um recurso que respeita a privacidade, ele é limitado e restrito, mas está disponível. Já a Apple, embora ofereça a possibilidade de um sinal de remarketing no SKAN 5 para que você saiba se anunciou para um usuário, jogador ou cliente existente, não oferece nenhuma funcionalidade para segmentação em larga escala de forma segura em termos de privacidade, nem para remarketing de usuários atuais ou antigos.
Isso talvez fique para o SKAN 6 ou SKAN 7?
Conjuntos de ferramentas de privacidade/marketing/mensuração do Google e da Apple: paralelos e divergências
Em última análise, ao analisar os requisitos de privacidade do nosso ecossistema de marketing digital em constante evolução, é necessário combinar diversos elementos para limitar o rastreamento por meio de cookies, identificadores ou características do dispositivo.
Desfoque das características do dispositivo (ITP, Privacy Sandbox)
Mascaramento da localização do dispositivo (Relé Privado, Proteção de IP)
Medição de marketing com segurança de privacidade (SKAdnetwork, Medição de Cliques Privada, Sandbox de Privacidade)
Em relação a tudo isso, existem paralelos claros entre as plataformas tecnológicas do Google e da Apple. Apesar de a Apple ter banido os cookies de terceiros muito antes (2020) e de o ITP já estar no mercado há anos, assim como o Private Relay, o futuro Privacy Sandbox do Google, juntamente com a Proteção de IP, alcançará resultados semelhantes. (Observação: provavelmente essas tecnologias serão aplicadas com diferentes graus de rigor: afinal, o Google obtém quase toda a sua receita com publicidade, enquanto a Apple obtém quase toda a sua receita com dispositivos, mas os princípios gerais são similares.)
Mas também existem divergências claras, como a que acabamos de mencionar.
O Privacy Sandbox do Google é, em essência, uma reinvenção de todo o modelo de publicidade, como já dissemos. É algo que Sergio Serra, da InMobi, chamou de um conjunto de ferramentas de publicidade 360 graus:
“O Privacy Sandbox para Android é um pacote completo de publicidade… ele abrange 360 graus, desde segmentação e retargeting até repressão de fingerprinting e atribuição.”
Isso claramente está além do escopo da ATT e da SKAdNetwork da Apple, que se concentram inteiramente na privacidade e na mensuração de marketing em conformidade com a privacidade, desconsiderando segmentação ou retargeting.
A infraestrutura de marketing que está surgindo com foco na privacidade significa que precisamos de mensuração híbrida
Junte tudo isso e você terá a infraestrutura de publicidade que está surgindo e que protege a privacidade.
É definido por:
Aumentar o respeito pelo indivíduo e, portanto, o respeito pela privacidade individual
Diminuição da capacidade de coleta de dados para o ecossistema de tecnologia de publicidade
Diminuição da capacidade de rastrear pessoas de um site para outro e de um aplicativo para outro
Aumento da complexidade das métricas de marketing
Crescente dependência de estruturas e tecnologias de atribuição semi-independentes (Privacy Sandbox, SKAN)
Tudo isso ocorre enquanto estamos’ observando a complexidade crescente do mix de marketing, passando de apenas web ou apenas mobilepara web E mobile para web E mobilepara web E mobile para web E mobile E CTV e outdoor E SMS personalizado E mídia de varejo E influenciador E desktop E console E cada vez mais canais e plataformas … tudo isso impulsiona a necessidade crescente de modelagem de mix de mídia (MMM).
Também está exigindo cada vez mais o que Singular chama medição híbrida: marketing e atribuição publicitária baseados em uma multiplicidade de plataformas, custos, campanhas, entregas, atribuições e sinais de primeira‑parte. Alguns desses são derivados de fontes determinísticas como SKAN ou Privacy Sandbox, mesmo que sejam agregados e com ruído adicionado. Outros se baseiam em tecnologias probabilísticas, como o próprio MMM. E ainda há aqueles baseados em sinais determinísticos que são os mais precisos, detalhados e exatos que um profissional de marketing pode desejar: seus próprios dados de primeira‑parte.
Tudo isso representa uma mudança tremenda que está literalmente tirando o tapete debaixo dos pés dos profissionais de marketing. Mas é uma mudança tanto no setor quanto na legislação global que não vai parar.
A única coisa que Singular pode garantir em meio a todas essas mudanças é que forneceremos tudo o que você precisa para mensuração, otimização e crescimento de marketing.
Singular CTO Eran Friedman passou algum tempo com Redbox CTO Samual Chorlton no podcast AdBites. O tópico: tudo sobre SKAdNetwork, especialmente a ajuda do SKAN 4 para aqueles que estão trabalhando na transição do SKAN 3.
Clique em play para assistir agora e continue rolando para alguns dos destaques …
Retorno de dados para anunciantes: da ajuda do SKAN 3 para a ajuda do SKAN 4
No SKAN 3, como sabemos, a Apple forneceu limiares de privacidade para anonimizar os usuários. Baixos volumes de conversões de uma campanha resultam em poucos ou nenhum valor de conversão. Isso funciona, mas penaliza os anunciantes menores, reduzindo o feedback que recebem de suas campanhas publicitárias e diminuindo sua confiança no ROI e ROAS números
“A ideia é que qualquer pessoa possa usar o SKAN. Se você está apenas começando, tem um orçamento mínimo, está apenas testando as coisas, você vai obter algumas informações limitadas, mas não muitas,” diz Friedman. “Mas à medida que você escala e precisa se tornar mais avançado, você obterá informações cada vez mais granulares para otimizações.”
Com o SKAN 4, apenas 15 instalações por campanha começarão a fornecer aos anunciantes ao menos alguns dados: ao menos um valor de conversão grosseiro: baixo, médio, ou alto. N’é muito, mas ao menos é algum sinal para iniciar a calibração e otimização.
Se isso proporcionar confiança para impulsionar seu gasto de anúncios, você obterá mais valores de conversão e não receberá apenas valores grosseiros, mas finos: 64 valores potenciais. Aumente ainda mais a escala, e você obterá identificadores de origem, fornecendo dados mais detalhados que você pode usar para marcar campanhas, geos, ou posicionamentos de anúncios. E essa marcação informa a otimização e melhoria da campanha: obtendo mais do que você quer.
Ajuda SKAN 4: definindo termos em SKAN
Uma das partes mais desafiadoras de SKAN em geral é aprender a linguagem. Isso’s especialmente verdade para pessoas que são novas em mobile marketing, mas é’s também o caso para veteranos da indústria, pois muitos dos termos são novos ou usados de maneiras diferentes.
Então Friedman definiu os termos para o público do AdBites:
Valores de conversão
Um número que você escolhe que representa o valor de um usuário. Quando a SKAdNetwork codifica esse número em um postback e seu MMP o decodifica para você, você obtém pistas sobre a eficácia de uma campanha publicitária.
Valores de conversão grosseiros
Campanhas de baixo volume como aquelas que acabamos de discutir só podem ter valores de conversão grosseiros: 3 valores potenciais como baixo, médio ou alto para representar o valor do usuário e, portanto, a eficácia da campanha.
Valores de conversão refinados
Quando o volume da campanha é alto, o SKAN 4 permite que mais dados sejam codificados em valores de conversão: não apenas os 3 valores possíveis de valores de conversão grosseiros, mas os mesmos 64 valores possíveis que estavam disponíveis no SKAN 3.
(Observação: no SKAN 4, você só pode obter um valor de conversão refinado para o primeiro pós-back. Os segundos 2 pós-backs serão sempre valores de conversão grosseiros.)
Identificador de origem
No SKAN 4, o identificador de origem é um dado adicional que você pode obter das suas campanhas. Assim como os valores de conversão, está ligado à anonimidade da multidão: volumes altos fornecem mais dados potenciais do que volumes baixos.
Se você alcançar uma alta anonimidade da multidão, seus identificadores de origem serão números de 4 dígitos que você pode codificar com dados sobre suas campanhas, geolocalizações-alvo, conjuntos de anúncios usados, posicionamentos de anúncios e muito mais.
O que um MMP faz por você sob o SKAN
Quando o SKAN surgiu pela primeira vez, alguns pensaram que significava que não haveria mais necessidade de MMPs. Afinal, o SKAdNetwork pode enviar postbacks diretamente de volta para os próprios anunciantes, potencialmente eliminando a necessidade de medição de resultados independentes.
A complexidade acabou por ser um dos principais desafios. Além da capacidade de interpretar modelos de anunciantes para redes de anúncios para que possam otimizar com base em resultados conhecidos como bons.
Essa é uma das principais razões pelas quais a ajuda do SKAN 4 é tão desesperadamente necessária.
“É aqui que acreditamos que é o tipo perfeito de mundo para que os MMPs forneçam a tecnologia e o gerenciamento de toda a estrutura do SKAdNetwork: basicamente usando as APIs, gerenciando esses valores de conversão, recebendo de volta esses postbacks e, essencialmente, tentando abstrair todos esses termos técnicos e detalhes para que o anunciante nem precise pensar em termos desses números codificados e todos os detalhes e eles simplesmente obtenham o resultado final,” diz Friedman.
Isso significa campanhas, instalações, dólares, registros: termos humanos.
Além disso, com a ofuscação focada em privacidade do SKAdNetwork e a aleatoriedade que a Apple insere, usar Singular’s modelagem impulsionada por IA em SKAN Advanced Analytics restaura dados ausentes na medição de marketing sem impactar a privacidade do usuário.
Adoção do SKAN 4: ainda não escalou
Outro tópico que os dois abordaram no podcast: Adoção do SKAN 4, que está atrasada agora para muitas redes de anúncios e especialmente as grandes plataformas.
“Acho que todos eles com certeza estão trabalhando para atualizar para o SKAN 4,” diz Friedman. “Alguns deles, por exemplo, começaram a testar o SKAN 4 em beta e selecionaram anunciantes que já estão trabalhando e executando campanhas no SKAN 4. Outros fizeram lançamentos completos e já vemos que a maioria do tráfego deles chegou ao SKAN 4 … está em um nível de rede por rede.”
Os prazos que eu ouvi a maioria dos especialistas da indústria mencionar estão na faixa do Q1 de 2024. Mais sobre isso, provavelmente, em uma futura postagem do blog Singular , mas o ponto principal é que se você precisa de ajuda com o SKAN 4, ainda tem algum tempo.
Procurando orientação para sua transição para o SKAN 4?
Assista ao vídeo acima, mas também confira nosso guia de transição do SKAN 4 aqui. Ele fornecerá todos os detalhes necessários para você começar.
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