Atribuição SKAdNetwork

Singular facilitou a migração para os modelos SKAN mais recentes. Ao migrar um modelo antigo para o SKAN 4.0, você tem a opção de selecionar "Estou executando campanhas SKAN 3 e SKAN 4" em Modelo de Compatibilidade SKAN. Essa opção ajusta seu modelo existente para funcionar tanto com o SKAN 3 quanto com o SKAN 4, permitindo que você teste a nova configuração com parceiros que já estejam prontos e mantenha as campanhas com aqueles que ainda utilizam o SKAN 3.

Para cada aplicativo que você estiver comercializando, poderá escolher um dos seguintes tipos de modelo de conversão:

Tipo de modelo:

Modelos de Receita:
Permite otimizar suas campanhas com base na receita obtida durante o período de medição após a instalação/reinstalação. Um modelo de receita pode medir três tipos de receita, dependendo de como você o configura: receita de compras dentro do aplicativo, receita de anúncios ou ambos (toda a receita). Veja também: FAQ de Modelos Otimizados SKAN

Modelos de Eventos de Conversão:
Permite otimizar campanhas com base em atividades específicas do usuário após a instalação. O modelo codifica os eventos do usuário no valor de conversão se eles ocorrerem pelo menos uma vez durante o período de medição.

Modelos de Engajamento:
Permite otimizar suas campanhas com base no nível de engajamento dos usuários com o app durante o período de medição. O modelo codifica no valor de conversão quantas vezes diversos eventos ocorreram nesse período.

Modelos Mistos:
Modelos mistos permitem obter informações de receita e outro tipo de informação sobre a mesma campanha SKAdNetwork.

Para campanhas da SKAdNetwork com dados parciais (devido a valores de conversão censurados), Singular pode exibir métricas modeladas (extrapoladas) para toda a campanha.

As métricas modeladas são derivadas das instalações para as quais temos dados.

Por exemplo:

-Uma campanha da SKAN teve 50 instalações, das quais 25 resultaram em valor de conversão (a Taxa de Valor de Conversão é de 50%).

-Com base nos valores de conversão existentes, a receita da SKAN é de US$ 30.

-A receita modelada para a campanha, com base na suposição de que as instalações com valores de conversão censurados se comportam como as instalações com valores de conversão disponíveis, é de US$ 60.

Os modelos de receita do SKAdNetwork só são eficazes quanto aos buckets de receita definidos (veja Como funciona um modelo de receita?).

Modelos otimizados resolvem o dilema de como definir os buckets de receita (quantos, tamanho, etc.) gerando automaticamente os melhores buckets para seu app.

Os modelos otimizados são calculados com base em dados reais de eventos de receita em nível de usuário para o aplicativo específico (conforme medido pelo rastreador Singular ).

Singular desenvolveu algoritmos de estimativa e estatísticos que aprimoram o conjunto de dados SKAdNetwork, aproveitando conjuntos de dados adicionais que estamos coletando como MMP. Usamos gastos com anúncios, IDFA e dados de eventos no aplicativo para estimar métricas de coorte, como receita no 7º e 30º dia.

A estimativa se beneficia do modelo de conversão SKAdNetwork existente usado pelo seu aplicativo — modelos melhores que criam conjuntos de dados mais precisos resultarão em maior precisão na estimativa das métricas de coorte.

Para cada métrica, Singular fornecerá o intervalo de confiança para ajudar os profissionais de marketing a avaliar a precisão e tomar decisões informadas sobre a otimização de campanhas.

Eis um exemplo:

—Vamos considerar um profissional de marketing que está usando um período de medição de 24 horas para seu modelo de conversão.

-Ao final do primeiro período de 24 horas, que se inicia quando o SKAdNetwork é chamado pela primeira vez, cada dispositivo iOS receberá um temporizador aleatório adicional. Após esse período, Singular coletará todos os valores de conversão capturados, codificados pelo SKAdNetwork e enviados à Singular pelas redes de anúncios.

-Singular irá então decodificar os valores de conversão de volta para a métrica original, por exemplo, Receita, que nesta fase não está agrupada.

Agora, entra a ciência de dados: Singular pegará a métrica de Receita original e, usando tecnologia, estimará a Receita do dia 7. Cada valor será fornecido com um intervalo de confiança para permitir que o profissional de marketing tenha uma noção da precisão.

Por exemplo, quando estimamos US$ 100 com um intervalo de confiança de US$ 10, isso significa que estimamos a receita do d7 em US$ 100 com 90% de precisão!