10 dicas da Rovio sobre como maximizar o SKAN para aquisição de usuários

Menos de 10% dos mobile em um webinar recente Singular avaliaram o uso da estrutura SKAdNetwork para atribuição mobile como “bom”. Pouco mais de 40% disseram que seus esforços foram “aceitáveis”. E 50% afirmaram que “realmente temos muito trabalho a fazer”.

Esse é um dos motivos pelos quais lançamos recentemente um guia excelente para aquisição de usuários de alto desempenho no iOS . (OK, talvez eu seja um pouco parcial.) É também exatamente por isso que fizemos uma parceria com a Rovio em um webinar muito especial, Um ano de SKAN: A Jornada da Rovio .

Meu primeiro e melhor conselho: não perca tempo, inscreva-se naquele webinar e aproveite o conteúdo sob demanda.

Minha segunda dica: confira as seguintes informações daquela hora muito especial, em que conversamos sobre:

• Relatórios
• Modelos de conversão
• Valor preditivo ao longo da vida
• Estratégias de campanha
• Estratégia criativa
• Publicidade de marca após o iOS 14
• Segmentação
• Dados primários
• Limites de Privacidade
• Estratégias de teste

A Rovio disponibilizou um grupo de especialistas de alto nível, composto exclusivamente por mulheres, incluindo Ann-Marie Pelkonen, Gerente Sênior de Produto para Aquisição de Usuários, Anastasia Nikitina, Especialista Sênior em Marketing de Performance, e Erlin Gulbenkoglu, Cientista de Dados Sênior. Aqui está uma seleção das ideias que elas compartilharam…

1. Pague o preço e construa uma equipe

Todos querem alcançar o sucesso com o mínimo de esforço, mas isso simplesmente não é realista na maioria das áreas da vida e do trabalho. E é especialmente irrealista com a SKAdNetwork.

“Uma das chaves do nosso sucesso foi termos levado o SKAN a sério desde o início. Investimos recursos, pesquisamos e realizamos testes muito cedo, e isso nos beneficiou a longo prazo.”

Ann-Marie Pelkonen

Se você busca sucesso no iOS, precisa se tornar um especialista em SKAN . Não tem jeito. Apenas cerca de 20 a 30% do conteúdo é acessível com atribuição probabilística, e isso também está diminuindo. Você precisa montar uma equipe, investir recursos nela e dedicar tempo para entender o SKAN. ( Singular pode ajudar .)

2. Comece com algo simples e vá iterando

Nos primórdios do SKAN, muitos tentaram fazer demais com modelos de conversão e temporizadores. E isso continuará sendo um problema com o SKAN 4, que será lançado ainda este ano, porque o SKAN 4 é ainda mais complexo. Ele terá muito mais oportunidades e dados, com certeza, mas também muito mais desafios.

“Em relação aos esquemas de valor de conversão… começamos de forma simples e, desde então, adaptamos nossa abordagem para algo um pouco mais complexo, mas sempre levando em consideração os requisitos da rede e o que é melhor para o nosso modelo de atribuição de receita que desenvolvemos para iOS.”

Ann-Marie Pelkonen

Era bem difícil errar na atribuição baseada em IDFA. Era simples, acessível, durável e um padrão da indústria. O SKAN é muito mais complicado. Você pode não gostar, odiar ou até achar uma porcaria, como disse um dos participantes do nosso webinar recente.

A realidade é tão simples quanto dura: é o que existe.

A menos que você vá ignorar o iOS e se concentrar apenas no Android (o que significa perder o GAID em cerca de 18 meses), você simplesmente terá que encontrar uma solução.

3. Compreenda os sinais do seu próprio aplicativo

A menos que você conheça os sinais em seu próprio aplicativo que preveem a qualidade do usuário e a lucratividade, você terá muitos problemas. Depois de construir a partir de etapas simples, garantindo que eles entendessem o SKAN e criando um pipeline de atribuição de receita funcional, a Rovio trabalhou no valor vitalício preditivo.

“Depois, passamos a usar recursos mais avançados, como o pLTV, e desenvolvemos a tecnologia para dar suporte aos modelos de conversão de pLTV. Além disso, sempre estivemos em contato com as partes interessadas… buscamos criar algo que nos proporcione a melhor precisão na atribuição de receita e que também seja compatível com as redes que utilizam os sinais dos valores de conversão.”.

Erlin Gulbenkoglu

Observe que a Rovio está usando o pLTV para duas coisas:

1. Estratégia de longo prazo: compreender o valor dos novos players adquiridos para continuar aprimorando a eficácia do marketing.
2. Otimização de curto prazo: fornecendo aos parceiros de crescimento os sinais que impulsionam a eficiência da campanha em tempo quase real.

4. Amplie seu funil de dados para obter mais sinais de relatório

Na sua vida anterior como especialista em aquisição de usuários mobile o IDFA era praticamente tudo o que você precisava. Agora que o SKAdNetwork é a fonte de insights, você precisa de mais de um sinal, como tenho abordado incessantemente no meu blog ao longo do último ano. (Veja “ MMP em 2030: a mensuração de marketing do futuro ”.)

A Rovio está fazendo exatamente isso.

“Agora preciso usar muito mais fontes de dados diferentes do que usava antes. E ainda não consigo ter 100% de certeza da decisão que estou tomando.”

Anastasia Nikitina

Agora, a Rovio está analisando, entre outras fontes, dados de pré e pós-instalação, utilizando ambos para avaliar o desempenho geral do ROI. Isso inclui CPIs e CPMs derivados do SKAN, além de dados de pós-instalação, como métricas de conversão e retenção. A Rovio compara tudo isso ao desempenho orgânico e aos resultados esperados.

Ponto importante:

A verdade é um pouco mais nebulosa após o IDFA. A Rovio usa intervalos de confiança para orientar a tomada de decisões e baseia suas decisões em probabilidades, em vez de certezas. (Sejamos honestos: os profissionais de marketing sempre fizeram isso. Mas agora é um pouco mais necessário.)

5. Exija transparência do DSP

Um dos componentes-chave da estrutura de atribuição mobile da Apple são os limites de privacidade para alcançar o anonimato do público. Por isso, um dos participantes não pertencentes à Rovio no webinar, David Phillipson — CEO e cofundador da Dataset — compartilhou que a transparência com os parceiros de publicidade é fundamental.

“É absolutamente fundamental que… as DSPs sejam totalmente transparentes com o anunciante e com a MMP… ao compartilhar [os IDs dos subeditores] com Singular e a Rovio, conseguimos estabelecer o nível de investimento necessário por editor para garantir que obtenhamos a quantidade ideal de dados granulares… [para que] possamos definir o melhor orçamento e ritmo para cada subeditor, dentro do seu orçamento e das suas metas, garantindo a obtenção do máximo de dados possível.”

David Phillipson

Em outras palavras, ao compartilhar qual editor está gerando cada impressão que leva à instalação de um aplicativo, as DSPs e os parceiros de publicidade podem garantir que os anunciantes maximizem as instalações por fonte, o que maximiza o sinal. Sem essa etapa crucial, existe o risco de um determinado orçamento ser distribuído entre tantos aplicativos e sites que hospedam os anúncios que os limites de privacidade da Apple simplesmente destruam uma quantidade enorme dos dados necessários para a otimização.

6. Realizar experimentos com dados históricos

Se eu ganhasse um dólar cada vez que um profissional de marketing mobile me dissesse "testar é a chave" em um webinar ou podcast, eu teria férias gratuitas na Europa. Testar é essencial, mas também é caro.

Existe uma maneira de fazer o teste praticamente de graça, no entanto…

“Realizamos experimentos com dados históricos, como, por exemplo, quando conseguimos fazer uma atribuição de receita com IDFA e pLTV, obtivemos menores erros de atribuição de receita, e decidimos adotar essa abordagem. Uma das vantagens dessa abordagem é que podemos usar quantos preditores quisermos. Não precisamos codificar nossos preditores nos 64 buckets que temos [com o SKAN].”

Erlin Gulbenkoglu

Realizar testes em dados históricos permite identificar sinais de usuários de alto valor em cenários onde você possui todos os dados necessários, então definitivamente vale a pena experimentar.

Algumas ressalvas óbvias, no entanto:

1. Se o seu produto sofreu alterações significativas, esteja ciente de que isso pode distorcer as análises.
2. Se as pessoas mudaram significativamente (tempos de Covid versus "pós-Covid", etc.), isso também pode resultar em percepções que não são generalizáveis ​​para os dias de hoje.

7. Consolidar campanhas

Os limites de privacidade são essenciais para ocultar a identidade de indivíduos e alcançar o anonimato coletivo. No entanto, em casos extremos, eles bloqueiam praticamente todos os sinais úteis para otimização de marketing.

A solução: consolidação:

“A maior mudança provavelmente foi a necessidade de consolidar nossas campanhas e aumentar a escala delas, e eu diria que essa é a chave para o sucesso na SKAN.”

Anastasia Nikitina

Distribuir um orçamento muito pequeno por muitas campanhas resulta em uma grande perda de dados. Consolide as campanhas para que os limites de privacidade funcionem conforme o planejado, garantindo o anonimato do público sem comprometer a visibilidade das campanhas de marketing.

8. Repensar a segmentação

Claramente, o SKAdNetwork pode servir como base para mobile . Clientes que utilizam o SKAN Advanced Analytics da Singular , 87% de precisão na previsão de receita no sétimo dia . Mas isso não significa que tudo funcione perfeitamente. O retargeting praticamente desapareceu com o IDFA, e a segmentação não melhorou muito nesse aspecto.

“Já não temos muitas oportunidades para fazer segmentação.”

Anastasia Nikitina

É claro que isso pode variar para diferentes desenvolvedores de aplicativos e anunciantes. A Rovio cria jogos casuais, e o público para jogos casuais é grande e diversificado, o que impacta o grau de precisão da segmentação necessária. Mas o fato é que: a segmentação comportamental sem IDFA é difícil, senão impossível.

Algumas ressalvas:

1. A segmentação contextual pode trazer benefícios.
2. O público-alvo reunido por fornecedores terceirizados que possuem plataformas de conteúdo consolidadas (como Facebook, Reddit, Snap, Twitter e outras) ainda pode ser usado para segmentação, mas, obviamente, você não obterá dados específicos sobre ele.
3. Alternativas de segmentação que respeitam a privacidade, como a API Topics no Privacy Sandbox do Google para Android, são opções adicionais em potencial (embora, obviamente, não neste caso no iOS).

9. Não extraia (necessariamente) lições aprendidas com o Android

É tentador testar no Android, onde você ainda tem acesso total ao GAID, e usar esses aprendizados no iOS. Isso pode ser interessante, por exemplo, em termos de estratégia criativa.

No entanto, não presuma que isso se aplica ao iOS:

“Inicialmente, dependíamos muito do Android, mas depois percebemos que as mesmas peças criativas principais não funcionam necessariamente bem tanto no iOS quanto no Android. Isso era algo que historicamente se aplicava a nós, mas notamos que não é mais necessariamente assim, então estamos tentando expandir os testes de peças criativas também para o iOS.”

Ann-Marie Pelkonen

Parece que você precisará usar alguns desses identificadores de campanha no SKAN para os criativos, ou contar com o uso que seus parceiros já fazem deles. A boa notícia: o SKAN 4, com mais granularidade, está chegando.

10. Aproveite os dados de adesão voluntária

Embora os dados do IDFA possam ser escassos, não os abandone só porque são mais difíceis de obter. Você ainda deve pedir permissão para rastreá-los — e fornecer bons motivos para isso — simplesmente porque essa é uma importante fonte adicional de dados para ajudar a verificar suas hipóteses.

“Também tentamos usar dados de opt-in. Tentamos usá-los para validar se nossa atribuição de receita parece razoável.”

Erlin Gulbenkoglu

Não espere muito: observe que Erlin diz "tente usar"

Mas quaisquer dados que sejam determinísticos e granulares podem ser de grande ajuda, e alguns aplicativos alcançam taxas de adesão superiores a 60%. Provavelmente, essa não é a sua experiência, pois se trata de um caso atípico. No entanto, quaisquer dados que você obtenha são úteis, e mesmo que sejam apenas 10%, isso pode representar um bom tamanho de amostra para testar hipóteses e verificar os dados do SKAN.

Assista ao webinar completo (e confira nossa próxima análise detalhada do SKAN 4)

O webinar completo está disponível sob demanda, gratuitamente, aqui mesmo . Recomendo muito que você o assista.

Além disso, como você sabe, a Apple apresentou o SKAN v4 na WWDC recentemente. Esta semana, farei uma análise detalhada do SKAN v4 com Gadi Eliashiv, CEO Singular . Falaremos sobre:

• Anonimato em massa
• O novo ID da fonte
• Novos tipos de valor de conversão
• Vários postbacks (3 no total)
• Novo comportamento do temporizador
• Cohortes
• Suporte para web e aplicativo
• Valores de conversão para os postbacks nº 2 e nº 3
• Modelagem de dados faltantes
• Fraude
• Mudanças no ecossistema
• Configurações de teste
• E mais…

Participe deste webinar. Tenho certeza de que será extremamente agradável e informativo!