Tornando o SKAN acionável por meio da modelagem de dados faltantes

89% dos mobile nos disseram que mensurar e otimizar campanhas de instalação de apps para iOS usando dados do SKAN é extremamente desafiador.

Em outras palavras, é péssimo.

Isso deixa três opções. Os profissionais de growth podem continuar lamentando a perda do IDFA, podem assumir um grande risco de não conformidade e concentrar seus de aquisição de usuários nas poucas fontes de anúncios restantes que permitem a identificação por impressão digital, ou podem arregaçar as mangas, entrar no jogo e aprender a fazer o SKAdNetwork funcionar.

Boas notícias: há ajuda a caminho.

Melhor ainda: também existe ajuda aqui e agora. Inclusive para dados que simplesmente não estão disponíveis devido às restrições de privacidade da Apple.

Os limites de privacidade do SKAN da Apple são ativados com base no número de instalações por ID de campanha do SKAN nas últimas 24 horas. Menos de 10 a 15 instalações e você não verá os dados. Mais de 20 a 25 instalações e você verá. Mais de 30 instalações e seus dados ficam significativamente melhores. Há um limite para instalações por editor (porque se você tivesse poucas instalações do Editor 732, saberia com um alto grau de certeza que os cinco usuários recentes que você adquiriu vieram dessa fonte) e um limite para valores de conversão (porque se você adquirisse 25 novos usuários do Editor 732, mas todos eles tivessem valores de conversão um tanto diferentes, você provavelmente conseguiria identificar indivíduos no grupo).

A privacidade é importante. Mas como os profissionais de marketing mobile podem obter os dados necessários para otimizar suas campanhas?

Modelagem de dados SKAN ausentes

“Temos passado muito tempo e energia tentando descobrir como esse mecanismo funciona,” Singular gerente de produto Evyatar Ram me contou recentemente em um podcast Growth Masterminds episódio. “Para 80% dessas instalações, você tem um valor de conversão. E para os 20% restantes … estamos tentando modelar ou estimar quais seriam os valores de conversão.”

A tecnologia utilizada é o SKAN Modeled Metrics, que permite aos profissionais de marketing obter uma modelagem precisa de receita, eventos e valores de conversão, mesmo com a ausência de 20% das conversões.

Quão preciso?

Quanto mais dados você tiver, mais precisos serão. E você sempre saberá exatamente qual é o nível de precisão, diz Ram.

“Uma das coisas que estamos tentando fazer é ser realmente transparentes sobre isso”, diz ele. “Então, sempre que apresentarmos essa métrica, mostraremos um intervalo de confiança que… basicamente fornece a faixa de valores na qual temos bastante certeza de que o número real se encontra.”

Em outras palavras, se o intervalo de confiança for 20, os profissionais de marketing podem ter 90% de certeza de que um número modelado e reportado de 100 tem 90% de chance de ficar entre 80 e 120. E isso lhe dá a capacidade de tomar decisões informadas sobre gastos com anúncios. A alternativa, claro, é que você tenha campanhas com 20% não apenas de todos os seus dados, mas 20% dos seus dados mais valiosos — os dados de conversão — ausentes. Esses 20% fazem a diferença entre uma campanha que’s um fracasso e uma que é um sucesso.

Qual é a questão?

Dados acionáveis ​​para melhorar os resultados.

SKAN: baixa escala equivale a dados ruins

Outro ponto importante: os profissionais de marketing mobile precisam concentrar as campanhas para iOS em diferentes níveis e com diferentes parceiros para garantir que elas ultrapassem os limites de privacidade.

Uma única em uma rede de anúncios pode ser construída com vários IDs de campanha SKAN. As redes fazem isso para obter insights sobre segmentação, criativos e outros componentes das campanhas, de forma a melhorar o desempenho, mas isso tem um impacto negativo na escala que os profissionais de marketing conseguem obter em cada ID de campanha SKAN.

Lembre-se, você só tem direito a 100 IDs de campanha do SKAdNetwork.

Algumas redes, como Aarki e Liftoff, têm uma proporção praticamente de 1:1 entre IDs de campanha internos e IDs de campanha SKAN. Outras, como Applovin e Facebook, usam muito mais IDs de campanha SKAN por campanha.

A forma como cada rede de anúncios gerencia seus negócios é problema dela, mas você deve estar ciente dessa proporção ao criar e dimensionar campanhas. Campanhas de baixa escala com um parceiro de alta proporção resultarão em dados de conversão SKAN limitados, o que significa que você terá que confiar que seu parceiro de anúncios está entregando o valor que alega... porque você não poderá verificar isso. A solução é alinhar campanhas de alto volume com esses parceiros e campanhas de baixo volume com redes de baixa proporção.

Chegamos a presenciar um pico na rede com uma proporção de 49:1 entre IDs de campanhas SKAN e IDs de campanhas internas.

Se isso se mantivesse constante ao longo do tempo, seriam necessárias 1.500 instalações por dia para ultrapassar os limites de privacidade. Para um dos parceiros…

(Ressalva: assumindo que estejam distribuídos uniformemente entre os IDs de campanha do SKAN.)

Isso afetará todas as campanhas, exceto as de maior volume. E afetará a própria rede, porque se os profissionais de marketing não conseguirem comprovar resultados positivos com ela, buscarão alternativas.

Alinhe a escala com os parceiros; modele o resto

Depois de alinhar a escala das suas campanhas com a dos seus parceiros (e sim, você pode simplesmente perguntar a eles ou consultar a documentação deles sobre quantos IDs SKAN cabem em cada um dos IDs de campanha), você pode modelar o restante para ter um alto grau de confiança de que possui dados de boa qualidade — não perfeitos, mas de boa qualidade —, informações valiosas e insights acionáveis.

Muitos profissionais de marketing mobile estão enfrentando dificuldades com o iOS 14.5, iOS 15, SKAdNetwork e a perda do IDFA.

Mas estou vendo muitos finalmente enxergarem a luz no fim do túnel.

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