iOS 14.5+: важные изменения и будущее трекинга

В апреле компания Apple объявила о выходе обновления iOS 14.5, которое уже существенно повлияло на мобильный маркетинг. Специалисты Go Mobile и AppMetrica рассказывают, что произошло и что с этим делать.

26 апреля компания Apple выпустила обновление iOS 14.5: по новым правилам рекламодатели потеряют доступ к IDFA, если пользователи не дадут согласие на передачу своих данных.

По данным AppMetrica, на сегодняшний день у половины приложений согласие на трекинг есть от 26% пользователей. Порог в 50% пользовательской базы пока преодолели ~4% приложений.

IDFA — уникальный рекламный идентификатор, который позволяет однозначно определить [устройство] пользователя в любом мобильном приложении. Идентификатор является основным источником информации для маркетологов, с его помощью рекламодатель может:

До обновления

На устройствах, которые не обновились до iOS 14.5, работает привычная схема — разработчик имеет доступ к IDFA по умолчанию. Для ограничения информации, которая передается рекламодателям, пользователю необходимо переходить в настройки конфиденциальности и отключать передачу своего IDFA.

После обновления

По новым правилам разработчики смогут отслеживать действия пользователей за пределами своего приложения, используя уникальный идентификатор только после явного согласия пользователя.

Приложениям придется получать согласие пользователя путем стандартизированного поп-апа с запросом на обработку данных на сторонних ресурсах. При этом у разработчиков есть возможность поработать над текстом поп-апа и объяснить, как будут использоваться данные юзеров.

Запрос разрешения в виде поп-апа — функция фреймфорка Apple ATT (App Tracking Transparency). Без согласия пользователя на обработку данных осуществление трекинга будет затруднено.

С введением новой политики Apple поддерживает тренд на конфиденциальность данных и приватность пользователей. Отсутствие доступа к IDFA сильно влияет на маркетинг, а именно на:

1/ Трекинг установок и целевых действий. Трекинговые системы не могут как раньше определять источник трафика для устройств без доступа к IDFA. Большая часть пользователей попадает в органические события, и это серьезно осложняет работу со статистикой и выполнение KPI.

2/ Эффективность рекламы. Мобильные (in-app) рекламные сети не могут «узнавать» пользователей и формировать их профиль с интересами, демографическими данными и другой информацией. Таргетинг на узкие сегменты пользовательских данных и/или интересов становится неэффективным, а реклама — менее персонализированной.

3/ Оптимизацию РК. Без рекламного идентификатора сложнее выделить эффективные рекламные кампании. Из-за потери части событий, которые должны быть атрибуцированы к платному источнику трафика, обучение кампаний длится дольше, а оптимизация под событие становится практически невозможной.

4/ Использование привычных рекламных инструментов. Маркетологи не могут запускать ремаркетинг и look-a-like-кампании по сегментам IDFA, а также использовать отложенные диплинки.

Новые правила работы с iOS предполагают ограничение уникальной идентификации устройства/пользователя. Ограничение касается не только доступа рекламодателей и сетей к IDFA, но и использования косвенных признаков для Fingerprint.

В качестве альтернативы разработчики Apple создали собственный сервис атрибуции — SKAdNetwork.

Как работала атрибуция до

Раньше атрибуция строилась на том, что приложение, где размещена реклама, «узнает» пользователя по IDFA или косвенным признакам (Fingerprint). Пользователь нажимал на объявление и, например, устанавливал приложение. SDK трекинговой системы, встроенный в новое приложение, сверял пользователя по IDFA и атрибуцировал установку к конкретному клику, а рекламная сеть получала postback — уведомление о совершенной конверсии.

За счет доступа к IDFA рекламодатели могли сегментировать аудиторию, показывать объявления наиболее заинтересованным пользователям и собирать информацию о поведении юзеров для дальнейшей оптимизации РК.

Как работает атрибуция теперь

Сервис SKAdNetwork функционирует с ограничениями и не позволяет осуществлять «классическую» атрибуцию, т.е. уникализировать клики, установки и целевые действия. Атрибуция в SKAdNetwork работает так:

1/ Пользователь переходит по рекламному объявлению, устанавливает и открывает приложение.

2/ Запускается таймер в 24 часа, который встроен в новую iOS 14.5. В этот период приложение отслеживает действия пользователя и на базе этих данных передает в SKAdNetwork информацию, получение которой разработчик настроил ранее.

3/ Таймер истекает, SKAdNetwork сохраняет последнее значение конверсии, а в рекламную сеть отправляется postback.

4/ В течение 72 часов в трекинговую систему приходит postback.

По умолчанию у рекламодателя есть лишь 24 часа для получения информации о действиях пользователя, однако это время можно продлить, обновив в большую сторону значение конверсии (Conversion Value).

Значение конверсии в SKAdNetwork ограничено 6 битами. В эти 6 битов рекламодатель может закодировать 64 значения, созданных по произвольной логике. Например, открытие приложения, revenue или любое другое необходимое значение/действие.

Если пользователь совершил одно из закодированных действий, значение конверсии обновится, iOS сбросит таймер, и у рекламодателя будет еще 24 часа, чтобы передать в SKAdNetwork свой вывод на основе действий пользователя.

Сбрасывание таймера в iOS — это возможность получить фактическое значение метрики, однако у этого способа есть ряд существенных минусов:

Итого в работе со SKAdNetwork маркетологи столкнутся со следующими сложностями:

Индустрии понадобится некоторое время, чтобы адаптировать инструменты и найти другие способы для запуска персонализированной рекламы. Разберем самые простые и сложные подходы.

Часть простых шагов доступна абсолютному большинству рекламодателей. Их сформулировал для этой статьи Даниил Восторгов, продакт-менеджер AppMetrica:

1/ Подготовить экран или поп-ап, объясняющий пользователям, почему приложению необходим доступ к данным и для чего оно их использует. Проведите эксперимент с онбордингом и без него и сравните процент согласия.

2/ Обновить SDK до нужной версии для поддержки SKAd-атрибуции. Если вы подключили поддержку SKAd-атрибуции непосредственно в приложении, то этот шаг опционален.

3/ Разобраться с работой Conversion Value — на данный момент это единственный способ точно оценить результаты кампании.

4/ Сравнивать performance-показатели разных каналов [на iOS 14.5+] по метрикам SKAdNetwork. Собственные методологии рекламных сетей отличаются, поэтому их сравнение между собой нецелесообразно.

5/ Разделять кампании на iOS 14.5+ и 14.4, чтобы получать полноценную аналитику для пользователей на прошлых версиях.

6/ Обратить внимание на Apple Search Ads, который продолжит работать с полной детализацией.

7/ Для ретаргетинга попробовать альтернативные решения — например, настроить в приложении Push-уведомления.

Для разработчиков, которые готовы к более ресурсозатратным решениям, мы предлагаем следующие способы оптимизации процесса трекинга на новой iOS:

Способ №1. Использование email и телефонов

E-mail адреса и номера телефонов могли бы стать альтернативой IDFA для сегментирования аудиторий, масштабирования look-a-like кампаний и запуска ретаргетинга. По правилам Apple эти данные можно будет использовать после разрешения пользователя, полученного через ATT, однако пока этот способ доступен рекламодателям. Что будет дальше — покажет время.

Способ №2. Web-to-app

Рекламные кампании в mobile web — еще один способ получать информацию о пользователях и фиксировать атрибуцию без IDFA. Для этого рекламодатели могут вести web-кампании на сайты или лендинги, где уже смарт-баннеры будут призывать пользователя перейти на страницу приложения и скачать его.

Трекинговые ссылки с макросами, стоящие под ярлыком стора или баннером, помогают соотнести клики по смарт-баннеру с данными о том, откуда пользователи пришли на лендинг.

Способ №3. Probabilistic атрибуция

Probabilistic атрибуция — технология, разработанная трекинговой системой AppsFlyer. Принцип работы заключается в том, что атрибуция трафика будет происходить не через IDFA, а через предиктивную модель, т.е. система будет определять источник трафика установки по косвенным признакам.

Точность probabilistic атрибуции составляет 92%, однако эта технология актуальна только для источников с интеграцией по трекинговым ссылкам (in-app, myTarget, Яндекс).

Способ №4. Предиктивная аналитика

Исторические данные о поведении пользователей приложения можно использовать для обучения модели, которая впоследствии будет анализировать поведение нового пользователя в течение первых 24 часов и прогнозировать его более глубокую метрику, например, LTV.

Применение предиктивной модели в SKAdNetwork будет происходить так:

1/ После запуска таймера SDK трекера будет собирать информацию о действиях пользователя в реальном времени.

2/ Модель анализирует полученные в приложении события и генерирует прогноз по LTV конкретного пользователя или другой метрике кампании.

3/ Предикт устанавливается как значение конверсии SKAdNetwork.

4/ Таймер истекает, и рекламодатель получает возможность оценивать рекламные кампании не по первичному поведению пользователей, а по прогнозам на глубокие и значимые для бизнеса метрики.