Fazendo o Privacy Sandbox funcionar no Android: créditos conflitantes, chaves de agregação compartilhadas

E se várias redes de anúncios reivindicarem crédito por cada usuário de aplicativo mobile que você adquire no ambiente de privacidade Sandbox do Android?

Parece improvável? Na verdade, é exatamente assim que o Privacy Sandbox do Android foi projetado. Na configuração atual, as decisões de atribuição são baseadas apenas em pontos de contato: cliques ou impressões. E a atribuição é feita individualmente para cada rede de anúncios. Aliás, cada rede de anúncios recebe um postback com essa decisão de atribuição.

Quando todas as redes de anúncios reivindicam o crédito

Isso pode apresentar alguns problemas…

Num cenário real em que potencialmente várias redes de anúncios exibem cliques e impressões para o mesmo usuário, é possível que várias redes tentem reivindicar o crédito pela conversão final.

Jonathan Chen

Isso representa um grande problema para um setor que se baseia na atribuição de último clique. Mas também representa uma grande oportunidade para um setor que se baseia na atribuição de último clique. Plataformas de gerenciamento de marketing (MMPs) como Singular precisarão revisar os "gatilhos" (como o Google chama os eventos de conversão), associá-los às instalações , levar em consideração a prioridade atribuída a cada gatilho e eliminar reivindicações de crédito de instalação duplicadas. Isso é importante em um mundo de pagamento por instalação para que os profissionais de marketing não sejam cobrados duas vezes, mas também é uma oportunidade para explorar modelos de crédito parcial e (ousamos dizer) uma versão limitada da atribuição multitoque.

Há muitas complexidades envolvidas e muitas preocupações em relação a possíveis fraudes. Abordaremos esse assunto com mais detalhes em publicações e relatórios futuros.

Chaves de agregação: aprendendo a compartilhar

O Google está construindo uma estrutura e uma arquitetura para que redes de anúncios, anunciantes e parceiros de mensuração possam marcar dados como cliques, impressões, variáveis ​​de campanha e custos. É claro que esses dados não podem ser conectados com o mesmo nível de granularidade que o GAID permite: isso ocorre dentro do ambiente de privacidade restrito. Mas, em um serviço de agregação executado em um ambiente confiável na nuvem, os parceiros de mensuração podem conectar dados de pré e pós-instalação de forma segura para a privacidade.

Requisito: chaves de agregação comuns.

Para obter o relatório de atribuição resultante, suas chaves de agregação precisam corresponder... então você precisa descobrir como se comunicar com sua rede de anúncios: "Tipo, ei, qual chave você usou quando iniciou o clique... eu preciso usar essa mesma chave."

Jonathan Chen

É muito provável que as MMPs desempenhem papéis importantes nesse contexto, assim como fazem com os modelos de conversão gerenciados pelo SKAdNetwork no iOS.

Limiares de privacidade versus privacidade diferencial: uma diferença fundamental

Embora ambos sejam projetados para servir a propósitos semelhantes, existe uma diferença fundamental entre os limites de privacidade na estrutura SKAN da Apple e a privacidade diferencial no ambiente de privacidade isolado do Google.

Os limites de privacidade, na verdade, retêm dados de profissionais de marketing e plataformas de mensuração até que esses limites sejam ultrapassados. Isso às vezes é chamado de censura de dados. A ideia é que, se houver poucos dados, as plataformas de marketing poderiam inferir informações muito detalhadas com um alto grau de certeza sobre seus novos usuários dentro de um determinado período.

Privacidade diferencial é… diferente. (Desculpe.)

Isso introduz ruído nos postbacks, mas não apenas ruído aleatório

“A forma como o ambiente de testes introduz ruído é através da privacidade diferencial. E uma das características da privacidade diferencial é que, ao analisar um conjunto de dados suficientemente grande, ele ainda deve ser preciso. Ao analisar partes específicas dos dados, como os de um usuário individual, não é possível ter 100% de certeza de que sejam verdadeiras, mas, no geral, tudo é preciso.”

Jonathan Chen

Todos os dados estão lá: apenas estão misturados para que o Google garanta a preservação da privacidade individual. Isso significa que os relatórios em nível de campanha devem ser excelentes.

Menos estresse (mais dados, mais respostas)

Já ouvi vários profissionais de marketing dizerem que o SKAN é estressante porque você basicamente só tem uma chance de acertar. Você recebe um único postback, e ele contém todos os dados que você jamais conseguirá vincular definitivamente a uma conversão específica (não a um dispositivo, não a um usuário, apenas a uma conversão). Isso significa que, se você pretende usar esses dados para prever o LTV (Valor Vitalício do Cliente), calcular o ROAS (Retorno sobre o Investimento em Publicidade) e otimizar campanhas, o impacto é extremamente alto.

Muita coisa depende dessa única resposta.

Nesse sentido, pelo menos, o Privacy Sandbox no Android será muito menos estressante. Embora cada postback do PSA tenha menos dados (3 bits para eventos de conversão atribuídos a um clique e 1 bit para eventos de conversão atribuídos a uma impressão), há 3 postbacks para conversões atribuídas a cliques e 1 a 2 postbacks para conversões atribuídas a impressões.

Isso significa que, no caso mais comum, cliques que levam a instalações oferecem três chances de gerar receita, eventos, funis de vendas ou dados de engajamento. Em outras palavras, usuários que não interagem, compram ou agem imediatamente não são perdidos instantaneamente em termos de valor vitalício do cliente (pLTV) ou retorno sobre o investimento (ROAS).

Fique atento para mais informações sobre o Privacy Sandbox e o SKAN

Já compartilhamos bastante sobre a API de Tópicos e o SDK Runtime , além de uma análise detalhada mobile no Privacy Sandbox e uma introdução à integração com o Sandbox . Ainda há muito mais por vir (e sim, ainda estamos falando sobre o SKAN, que continua sendo um grande desafio para a maioria mobile ).

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