Apple выпустила iOS 14.5: масштабное обновление с новой политикой конфиденциальности. Больше всего споров вызывает новый фреймворк AppTrackingTransparency (ATT) и пока в экосистеме нет четкого понимания, что разрешено, а что нет. Леонид Елецких, директор по продажам Adjust в Восточной Европе, попытался разобраться в вопросе.
Первое, с чего надо начать и что важно понимать, при внедрении платформы ATT, Apple поставил ту же цель, с которой были разработаны постановления о конфиденциальности, например GDPR (Общий регламент о защите персональных данных). Согласно этим правилам, пользователи могут сами выбирать, будут ли они делиться своими уникальными, идентифицируемыми и постоянными данными.
На первый взгляд все кажется довольно простым. Но тем не менее, это вызывает много споров и разговоров, что именно регулируется новыми правилами?
Отчасти недопонимание возникло потому, что представители индустрии не имеют единой терминологии. Многие игроки отрасли используют разные термины для обозначения одних и тех же понятий. Одним из таких является использование слова «фингерпринтинг» в качестве универсального термина, обозначающего как сам фингерпринтинг в его прямом значении, так и методы вероятностной атрибуции.
Предполагая изменения в версии iOS 14.5, некоторые компании убрали двойное значение и используют лишь термин «вероятностная атрибуция». Чтобы не запутаться, я подробно расскажу, чем эти понятия отличаются друг от друга.
1. Что такое фингерпринтинг?
Это метод отслеживания переходов пользователей на разные сайты с использованием информации об устройстве. Его главная цель — создать постоянный и уникальный идентификатор. Некоторые технологии этого метода включают определение метрик шрифта при помощи WebGL (и Canvas) в сочетании с использованием определенных свойств оборудования. Эти данные делают фингерпринт неизменным. Основная цель фингепртинтинга – отслеживание пользователей на разных веб-сайтах и в приложениях, которые не передают данные об идентификаторах. Например, фингерпринтинг используется для создания диаграмм устройств, что явно противоречит рекомендациям Apple.
2. Что такое вероятностная атрибуция?
Работая в качестве партнера по мобильным измерениям (MMP), Adjust не отслеживает и не таргетирует пользователей на сайтах или в приложениях. Наша цель – это атрибутировать установку с вовлеченностью с некоторой степенью точности. Поскольку 80% установок случаются в течение первого часа после клика, для данного вида атрибуции постоянный идентификатор не нужен. Мы можем делать прогнозы на основе временных данных, которые теряют актуальность в течение нескольких часов. Поэтому вероятностная атрибуция для нас основана на энтропии устройства и паттернах. Мы смотрим на такие параметры, как время клика, время установки и базовая информация об устройстве. Это именно те параметры, которые позволяют нам определить источник установки в течение нескольких часов после клика.
Все это вызывает вопросы. Например, почему рекламодателю следует использовать вероятностную атрибуцию, если SKAdNetwork более точен? Вероятностная атрибуция не заменит SKAdNetwork и никогда не будет такой же точной. Однако она дает любым рекламодателя инструменты для запуска их кампаний. Используя вероятностную атрибуцию, медиа-партнеры смогут оптимизировать кампании, усовершенствовать свои модели и обеспечить лучший коэффициент рентабельности инвестиций (ROI).
Дает ли это возможность передавать эти данные своему медиа-партнеру? Да, например, можно передать медиа-партнеру ключ, который позволит ему атрибутировать вероятностную установку с кампанией. Никакие из передаваемых данных не позволят отслеживать трекинг между сайтами/приложениями или настраивать таргетинг.
3. Что такое моделирование конверсии?
Моделирование конверсии экстраполирует поведение пользователей, давших согласие, на модель совокупного поведения всех пользователей. Насколько мы знаем, разрешены две формы моделирования конверсии:
- Для целей атрибуции. Аналитические компании изучат пользователей, давших согласие, и их поведение после установки и будут использовать полученные данные для применения тех же метрик ко всем пользователям. Это позволит определить когортные метрики, такие как LTV и ROAS. Точность моделей конверсии будет зависеть от процента добровольных согласий (opt-in rate).
- Для таргетированной рекламы. Таким же образом медиа-компания будет использовать пользователей, давших согласие, для работы с теми, кто не давал согласия на релевантную рекламу на основе аналогичных контекстных сигналов.
4. Что такое SKAdNetwork?
SKAdNetwork – это фреймворк атрибуции от Apple. Он дает медиа-каналам возможность получить верный источник атрибуции в этом новом мире, ориентированном на обеспечение конфиденциальности. Его сильная сторона в том, что он обеспечивает детерминистическую атрибуцию почти со 100% точностью. Протестировав, мы увидели, что расхождение в точности SKAdNetwork и детерминистической атрибуции через IDFA составляет 2%. Обратите внимание, что если ранее для проведения кампании была атрибутирована 1000 установок с IDFA, то SKAdNetwork может атрибутировать 900 установок и 100 повторных загрузок. Это осуществляется благодаря тому, что SKAdNetwork соотносит установку с учетной записью iTunes только один раз. Вот почему важно смотреть на количество установок и повторных загрузок, чтобы все было так же, как до вступления в силу ATT.
Также важно помнить, что возможности SKAdNetwork ещё не распространяются на весь инвентарь, и вебмастера ещё только внедряют этот фреймворк. Пока покрытие приближается к 100%, и это приводит к тому, что SKAdNetwork покажет в отчете данные о меньшем количестве установок в сравнении с тем количеством, которое было в версиях до iOS14.5.
5. На какой процент согласия пользователей можно рассчитывать?
Поскольку 25% пользователей во всем мире блокируют передачу IDFA, то оставшиеся 75% смогут увидеть окно формы согласия. Проведенное нами исследование показывает, что примерно 40% этих пользователей согласятся на передачу IDFA, что составит около 30% коэффициент IDFA для вашего приложения.
Предугадать успех или падение после смены IOS 14.5 сложно. Самое главное — осознавать возможные последствия от изменений. Именно это даст возможность развиваться, извлекать пользу и внедрять инновации.