8 limitações do SKAdNetwork para mensuração de marketing mobile

O SKAdNetwork pode ser a única opção disponível para mensuração e mobile no iOS 14.5 e versões posteriores, pelo menos por um bom tempo. E oferece benefícios significativos: atribuição determinística na App Store do iOS. Mas o SKAdNetwork também apresenta algumas limitações importantes.

o IDFA também oferecia dados de atribuição determinísticos.

Mas também oferecia granularidade ao nível do dispositivo. de deep linking com medição e rastreamento de deep linking. Ampla gama de eventos de aplicativos pós-instalação para relatórios de conversão e otimização de campanhas publicitárias. Dados sobre impressões de anúncios. Dados sobre cliques em anúncios. E, claro, um identificador para remarketing e públicos semelhantes.

Isso é passado.

Mas ainda é valioso entender o máximo possível sobre as limitações do SKAdNetwork para que os profissionais de marketing mobile possam otimizar suas campanhas contornando-as. Conversei por alguns minutos com Eran Friedman, CTO Singular , para entender essas limitações do SKAdNetwork e obter algumas dicas sobre como maximizar os dados que a plataforma oferece.

8 Limitações do SKAdNetwork

1. Dados de postback distribuídos

Os parceiros de mensuração Mobile ) inventaram o conceito de postback para atribuição mobile há cerca de uma década. Trata-se simplesmente de uma notificação digital de um evento. Os MMPs coletavam esses dados para todas as diferentes redes de anúncios e parceiros de mídia que um profissional de marketing utilizava, e os profissionais de marketing automaticamente tinham um repositório centralizado de instalações de aplicativos, dados de atribuição, contribuições das redes de anúncios para o sucesso de suas campanhas de marketing e muito mais.

Na SKAdNetwork, quando alguém vê um anúncio de um aplicativo, clica nele e instala o aplicativo, um postback é enviado do dispositivo mobile diretamente para uma rede de anúncios. Se você, como a maioria dos anunciantes de aplicativos mobile em grande escala, usa 10, 20 ou até mais redes de anúncios, seus dados de atribuição de marketing de aplicativos mobile agora estão espalhados pelos servidores de todas essas empresas.

(Observação: Singular corrigiu esse problema com nossa solução SKAN .)

2. Granularidade limitada

O método antigo de mobile no iOS oferecia uma granularidade perfeita. Enquanto o usuário não ativasse "Limitar Rastreamento de Anúncios" , seu IDFA ficava totalmente disponível para anunciantes, editores e todas as camadas da cadeia de valor da tecnologia de anúncios. Isso fornecia dados em nível de dispositivo sobre visualizações de anúncios, cliques, instalações, atividades pós-instalação e conversões.

Isso ainda é possível, mas requer permissão individual para cada aplicativo para que tudo funcione como antes. Obter a permissão IDFA é ótimo, mas se for apenas em um dos lados da relação anunciante-editor, é insuficiente. Você precisará de permissão tanto no aplicativo do editor quanto no aplicativo do anunciante para que funcione de fato.

Na SKAdNetwork, a granularidade é limitada:

• Sem dados ao nível do dispositivo
• Nenhum dado de nível criativo
• Apenas 100 campanhas (e as redes de anúncios podem usar a maior parte delas para rastreamento interno)
• Dados do editor
• Apenas 24 horas de dados de conversão pós-instalação, a menos que você atualize o horário de conversão
• Apenas seis bits de dados de conversão pós-instalação

3. Sem retargeting

Na era do IDFA no iOS 13 e versões anteriores, era possível redirecionar usuários antigos do aplicativo ou pessoas que o tinham instalado, mas não o utilizavam. Usando o IDFA deles, você podia direcionar anúncios com ofertas, incentivando-os a retornar, reinstalar ou interagir novamente com o aplicativo. 

Não mais.

Na era do iOS 14.5, com o SKAdNetwork e a escassez de IDFAs, o retargeting praticamente deixou de existir. O SKAdNetwork ainda oferece suporte a um indicador de redownload, permitindo saber quando um usuário retorna ao aplicativo, mas não é possível segmentá-lo em outros apps ou redes de anúncios como antes.

4. Sem campanhas semelhantes (ou… campanhas semelhantes com eficácia reduzida)

O IDFA possibilitou as campanhas de público semelhante. Usando seus dados de atribuição, eventos do aplicativo e valores de conversão, você podia criar listas de seus melhores usuários ou seus principais clientes. Em seguida, você podia exportar essa lista de IDFAs e enviá-la aos seus parceiros de publicidade, instruindo-os a encontrar mais usuários como esses.

Como as redes de publicidade e as principais plataformas, como Facebook, Google, Twitter, Pinterest, Snap e TikTok, possuem muitos dados sobre os anúncios clicados por dispositivos com esses IDFAs e os aplicativos instalados (além de outros dados em muitos casos), elas podem encontrar para você mais pessoas como os melhores usuários e clientes que você já tinha.

Adivinhem só: sem IDFA, sem campanhas de imitação.

“Coisas como campanhas de públicos semelhantes, por exemplo, dependem completamente do IDFA”, diz Friedman. “Portanto, elas não são suportadas de forma alguma pelo SKAdNetwork.”

Agora, as plataformas estão sem dúvida explorando maneiras de oferecer produtos semelhantes aos anunciantes , mas a realidade é que, sem o IDFA, haverá um novo nível de incerteza, probabilidade e modelagem nos públicos que elas reúnem. Portanto, haverá uma perda inevitável de granularidade e segmentação determinística, o que degradará a eficácia em certa medida.

5. Nenhuma atribuição multitoque real

A boa notícia sobre as limitações do SKAdNetwork é que a Apple continua aprimorando a estrutura. E no iOS 14.6 recebemos um pequeno presente: postbacks de perdedores.

(OK, esse é o meu nome particular para eles.)

A maioria dos postbacks são postbacks "vencedores": uma notificação de que a impressão do anúncio da sua rede de anúncios foi bem-sucedida. Ela gerou um clique e o clique resultou na instalação do aplicativo. Com o iOS 14.6 e o ​​SKAdNetwork 3.0, no entanto, recebemos um pequeno presente da Apple: postbacks para até cinco outras redes de anúncios cujos anúncios foram visualizados, mas não clicados, ou, pelo menos, não foram responsáveis ​​pela instalação do aplicativo.

Em outras palavras: respostas de perdedores.

Isso é bom, mas não é suficiente para a atribuição multitoque (MTA). Você precisa de mais dados em mais plataformas e dispositivos para realmente habilitar a atribuição multitoque (embora isso ajude a medir a incrementalidade ). A MTA completa provavelmente requer dados da web, onde agora temos a medição de aplicativo para web no SKAdNetwork, mas ainda não temos bons dados de web para aplicativo, dados de deeplinks e dados de fontes totalmente diferentes da Apple e do iOS.

A realidade, claro, é que no mundo da atribuição mobile dominado pelo último clique da última década, nós não tínhamos MTA mesmo. Queremos, e talvez até precisemos — todo mundo sabe que o último clique é uma forma terrivelmente míope de encarar a mensuração de marketing — mas ainda não temos um caminho real para isso com as limitações atuais do SKAdNetwork.

6. Medição da web para o aplicativo

Com a Medição de Cliques Privados, a Apple nos deu uma ferramenta para medir as jornadas de aplicativos para a web no SKAdNetwork. Isso é ótimo, mas também precisamos de ferramentas para medir as jornadas da web para o aplicativo.

A parte ruim: isso é muito mais difícil.

Você pode medir a diferença entre aplicativo e web porque tem um ambiente conhecido: um aplicativo no iOS com acesso à estrutura SKAdNetwork. Na mobile , você pode estar usando mobile , caso em que a Apple poderia inserir algum código relacionado ao SKAdNetwork, mas você também pode estar usando o Chrome, o Opera, o Firefox ou algum outro navegador que a Apple não controla.

Entre a cruz e a espada.

7. Fraude, fraude, fraude

O postback da Apple para instalações de aplicativos na App Store do iOS é assinado criptograficamente. Ótimo. Mas o payload de dados de conversão pós-instalação, que descreve o que acontece depois da instalação, não é. Ops.

Em primeiro lugar, os dados de conversão pós-instalação podem ser falsificados. (É claro que um fraudador precisaria conhecer seu esquema de conversão para que a fraude fosse bem-sucedida.) Em segundo lugar, não há dados de país ou geolocalização, então você pode estar obtendo "usuários americanos de alta qualidade" que, na verdade, estão no Cazaquistão. 

E em terceiro lugar, um parceiro de mídia fraudulento poderia simplesmente reproduzir repetidamente as respostas legítimas do SKAdNetwork. A menos que você verifique regularmente os detalhes das suas respostas, você simplesmente não saberia.

De fato, Singular está detectando postbacks duplicados do SKAdNetwork em uso neste exato momento, afirma Friedman. ( Aliás Singular está combatendo a fraude do SKAdNetwork

8. Fragmentação (ou isolamento) de dados

Imagine que você já configurou tudo. Sabe exatamente o que precisa fazer para o SKAdNetwork e faz. Está obtendo os dados necessários e tudo parece perfeito, certo?

Bem …

“Os dados da SKAdNetwork não existem isoladamente”, disse Friedman. “Basicamente, teremos uma mistura. Teremos os dados da SKAdNetwork. E ainda teremos os usuários do IDFA… usuários que optaram por participar.”

E também há os dados de campanha... os dados sobre as campanhas, os gastos e os criativos que você configurou com as redes de anúncios.

Os profissionais de marketing precisam conectar todos esses dados para responder a perguntas importantes: quanto estou gastando? Qual o retorno que estou obtendo com todos os meus esforços? Quantas instalações no total estou conseguindo em todos os meus parceiros? Somando tudo isso e vinculando os resultados aos gastos é um desafio significativo. 

Parte do desafio: decidir qual conjunto de dados usar para otimizar campanhas. Se for principalmente o SKAdNetwork, você pode aproveitar dados parciais do IDFA para obter insights? E como você vai analisar os criativos... com os IDs de campanha do SKAdNetwork? Mas, se for esse o caso: você tem dados suficientes?

Os silos de dados complicam a análise de dados. Os profissionais de marketing precisam de ferramentas e orientação para lidar adequadamente com eles.

Maximizando o valor dos dados do SKAdNetwork que você obtém

Então, como minimizar as limitações do SKAdNetwork e maximizar o valor dos dados obtidos?

Tudo começa com a definição do seu modelo de conversão, diz Friedman. Em seguida, certifique-se de obter dados limpos em um único local, que você possa analisar separadamente e em conjunto com todos os seus outros dados de atribuição de aplicativos. Analise-os em busca de campanhas e parceiros com bom desempenho, bem como quaisquer insights adicionais que você tenha inserido em seus modelos de conversão.

No entanto, valide também as suas respostas (postbacks) para garantir a precisão e evitar fraudes.

Tudo isso parece dar muito trabalho, e pode ser mesmo. A resposta fácil, no entanto, segundo Friedman, é simplesmente usar Singular SKAN .

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