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Todo lo que necesitas saber sobre análisis de aplicaciones móviles
IDFA (identifier for advertisers)
El Identifier for Advertisers, o IDFA, es un identificador único y aleatorio (ID de dispositivo) que Apple asigna a cada dispositivo iOS. Un IDFA sería el equivalente de una cookie web, en el sentido de que permite a los anunciantes controlar la interacción de los usuarios con sus anuncios y realizar un seguimiento de su actividad posterior a la instalación.
¿Qué es el IDFA?
Al igual que las cookies de Google, el IDFA de Apple se diseñó originalmente para permitir a los anunciantes medir el rendimiento de sus campañas y el viaje de los usuarios.
Sin embargo, a diferencia de las cookies del navegador, que tienen una vida útil relativamente corta, un IDFA permanece hasta que el usuario decide restablecerlo o desactivarlo manualmente, es decir, activar la opción Limit Ad Tracking (LAT).
LAT es una función de privacidad de los dispositivos de Apple que existe desde 2016 y que permite a los usuarios elegir si los anunciantes pueden o no recibir datos sobre la actividad generada por sus dispositivos.
Cuando se activa, LAT pone a cero el IDFA de los usuarios, lo que significa que en lugar de una cadena de números, los proveedores de mediciones reciben una cadena de ceros para un ID de dispositivo determinado.
Después de que Apple cambiara el ecosistema para hacer que iOS se centrara más en la privacidad, el Framework App Tracking Transparency, o ATT, pone en manos de los usuarios la opción de la medición basada en el ID del dispositivo, ofreciéndoles la posibilidad de optar por ella (en lugar de la tradicional opción de exclusión).
IDFA después de iOS 14
El movimiento de Apple hacia la privacidad del usuario limitó drásticamente la capacidad de los anunciantes de confiar en IDFA para la medición de campañas móviles.
Dicho esto, cabe mencionar que el IDFA no está muerto. De hecho, las estadísticas más recientes sitúan la tasa de aceptación de la ATT en torno al 46%.
Aunque Apple ofrece su propia solución de atribución llamada SKAdNetwork (o SKAN), que es una forma de que los anunciantes midan las impresiones de anuncios y los clics en las instalaciones de aplicaciones en iOS sin infringir la privacidad a nivel de usuario o de dispositivo, dista mucho de ser perfecta.
No tener la capacidad de medir lo siguiente plantea grandes desafíos a los anunciantes:
- Sin LTV ni medición del ROI real – SKAdNetwork mide sobre todo las instalaciones, los valores de conversión y los datos posteriores a la instalación, pero de forma muy limitada y restringida en el tiempo.
- Falta de granularidad – Los datos se limitan al nivel de campaña y sólo a 100 campañas (al menos hasta el lanzamiento de SKAN 4.0).
- Retraso en los postbacks – SKAN 4.0 permitirá a los anunciantes recibir hasta 3 postbacks, cada una basada en una ventana de actividad específica (0-2 días, 3-7 días y 8-35 días). Aunque se trata de una mejora con respecto a la versión anterior, los retrasos en el postback siguen suponiendo un desafío para los anunciantes.
- Riesgo de fraude publicitario – Los datos pueden manipularse fácilmente en tránsito.
- Falta de atribución de re-engagement – que impide a los anunciantes planificar, medir y optimizar sus actividades de remarketing en iOS.
¿Cómo afecta el acceso limitado al IDFA a anunciantes y publishers?
Cuando el IDFA está disponible para los anunciantes, resulta muy útil para medir las campañas.
Por ejemplo, cuando los usuarios hacen clic en un banner, reproducen un vídeo o instalan una aplicación, las redes publicitarias pasan su IDFA con los datos pertinentes. Y aunque no todas las redes publicitarias pasan los IDFAs a los anunciantes, sino que les permiten dirigirse a IDs específicos dentro de sus propiedades, la mayoría de las redes publicitarias lo hacen.
Los IDFAs también se utilizaron para detectar fraudes publicitarios. Al supervisar su flujo de acciones publicitarias y sus IDFAs asociados, los anunciantes pudieron obtener señales importantes que indicaban actividades fraudulentas. Hoy en día, la mayor parte de la lógica antifraude se basa en umbrales estadísticos a gran escala que rara vez se basan en los IDs de los dispositivos.
En pocas palabras, no poder acceder a ellos con la misma libertad que antes afecta a la capacidad de los anunciantes para atraer a su público, crear experiencias personalizadas y medir la eficacia de sus campañas.
Algunas de las formas en que los anunciantes y editores se ven afectados por la escasez del IDFA son:
- Medición – Dado que los anunciantes han perdido la visibilidad de eventos como clics, descargas, registros y compras en el caso de usuarios que no dan su consentimiento, la capacidad de realizar un seguimiento de la conversión se ha vuelto más limitada.
- Segmentación y remarketing – aunque los anunciantes siguen pudiendo enviar notificaciones in-app en sus aplicaciones para iOS, han perdido la capacidad de identificar a usuarios individuales, a menos que hayan optado activamente por ello.
- Personalización – Sin acceso al IDFA, los anunciantes pierden parte de su capacidad para personalizar, realizar pruebas A/B eficaces y optimizar continuamente sus mensajes creativos cuando tratan de captar audiencias específicas.
SKAdNetwork – API de Apple centrada en la privacidad
Introducido por primera vez por Apple en 2018, el framework SKAdNetwork es un tipo de atribución de instalación directa. Se desarrolló para proporcionar a los anunciantes una atribución precisa y preservadora de la privacidad para campañas en iOS, sin revelar ningún dato específico del usuario o del dispositivo.
SKAdNetwork registra dos tipos de compromisos:
- Vistas – si un anuncio ha sido visto
- StoreKit renders – si se ha generado o no un renderizado de StoreKit.
Dado que vivimos en un ecosistema muy dinámico que nunca deja de evolucionar, vamos a explorar algunos de los principales cambios introducidos por iOS 15, SKAN 4.0 y cómo puedes sacar el máximo partido de ambos como anunciante.
Actualizaciones de iOS 15
Configuración del endpoint del valor de conversión
Antes de iOS 15, los postbacks de SKAN sólo se enviaban a las redes publicitarias, y luego se reenviaban al anunciante o al MMP en nombre del anunciante.
Sin embargo, a partir de iOS 15 y en adelante, los anunciantes tienen acceso directo a los postbacks de SKAdNetwork, y una muy merecida propiedad de sus datos.
Al configurar su MMP como un endpoint, el MMP:
- Proporciona a los anunciantes una flexibilidad total a la hora de diseñar, probar, gestionar y optimizar su lógica de valor de conversión.
- Valida los postbacks contra los reportados por la red publicitaria.
- Conecta el nombre de la campaña de la red publicitaria, el nombre del conjunto de anuncios y el nombre del anuncio a la campaña informada por SKAdNetwork.
- Conecta datos de campañas preinstaladas como costo, clics e impresiones.
- Muestra los datos en el dashboard de SKAdNetwork, así como en las API de SKAdNetwork.
- Previene y bloquea el fraude de SKAdNetwork.
SKAdNetwork 4.0
En el WWCD 2022, Apple anunció la próxima versión de SKAN, que introduce cambios significativos que permitirán a anunciantes y redes publicitarias medir más manteniendo la privacidad del usuario.
Aquí tienes un resumen de las cuatro actualizaciones más importantes y lo que significa cada una de ellas:
- Tres postbacks en lugar de uno – Los anunciantes podrán recibir hasta 3 postbacks (en lugar de sólo 1 como en la versión anterior), cada uno basado en una ventana de actividad específica: 0-2 días, 3-7 días y 8-35 días. Esto permitirá a los anunciantes comprender cómo los usuarios interactúan con su aplicación durante más tiempo.
Ten en cuenta que, aunque estos tres postbacks no estarán conectados y vinculados a un individuo, los anunciantes podrán seguir contando las ocurrencias de eventos únicos.
- Anonimato de la multitud – Un nuevo término que Apple utiliza para describir la forma de preservar la privacidad con la que SKAN entrega los datos de atribución. En resumen: cuantas más instalaciones consigas, más datos tendrás.
- Valores de conversión jerárquicos – En la versión actual de SKAdNetwork, los postbacks incluyen un valor de conversión sólo en los casos en los que se cumple el umbral de privacidad de Apple. Cuando el anonimato de la multitud es bajo, Apple toma precauciones adicionales para proteger la privacidad de los usuarios ocultando el valor de conversión y el identificador de la aplicación de origen.
SKAN 4.0 introduce un nuevo conjunto de valores de conversión de “coarse-grained” (además de los 64 valores de “fine-grained” que existen actualmente), lo que significa que los valores de conversión se dividen ahora en 3 tipos: bajo, medio o alto, cada uno de ellos asignado por los anunciantes para indicar diferentes niveles de engagement del usuario. Esto permite a los anunciantes recibir algunos datos de atribución en los casos en que no se ha alcanzado el umbral de privacidad.
- Identificador de origen jerárquico – A partir de SKAN 4.0, Apple cambiará el nombre de su campo de identificador de campaña a identificador de origen, y aumentará su rango de 2 dígitos (representativo de 100 opciones) a 4 dígitos (representativo de 10.000 opciones).
Los identificadores jerárquicos de origen también se adhieren al umbral de privacidad de Apple, lo que significa que cuanto mayor sea el nivel de anonimato de la multitud, mayor será el nivel de granularidad.
¿Cómo afectó el IDFA posterior a la ATT a Facebook y Google?
Las réplicas creadas por la ATT de Apple y el posterior declive del IDFA, siguen generando importantes desafíos tanto para los anunciantes como para las redes publicitarias.
Si comparamos el share de mercado antes y después de la ATT (primer semestre de 2020 y primer semestre de 2022, respectivamente) utilizando la lógica de Single Source of Truth (SSOT) de AppsFlyer, que combina y deduce datos de SKAN y de la atribución de AppsFlyer, podemos ver que Meta perdió una parte significativa de su share de mercado de instalaciones de iOS.
Google, por su parte, también ha perdido mucho terreno. Y aunque ambos gigantes de la red se vieron afectados negativamente, ATT ha sido evidentemente mucho más doloroso para Meta, según los reportes de resultados de la empresa y numerosos artículos en la prensa.
Allá por 2020, la red social dominaba iOS, pero hoy en día la compañía no está ni cerca de donde solía estar antes de los cambios de privacidad de Apple en términos de share de mercado.
Antes de la entrada en vigor de la ATT, Meta estaba muy por delante de la competencia con una optimización basada en datos a nivel de usuario sin rival. iOS 14 hizo que el titán de las redes sociales perdiera esa ventaja competitiva, y con SKAN nivelando el campo de juego en cierto modo, Meta tenía mucho que perder.
Para Google, sin embargo, iOS es secundario en comparación con Android, especialmente si se compara con el enorme negocio web de la compañía. A diferencia de Meta, cuyos principales activos son las aplicaciones (Facebook, Instagram, Whatsapp, etc.), el principal activo de Google es la búsqueda, un entorno web móvil en el que el aviso de la ATT es irrelevante.
El futuro de un mundo post-IDFA
A medida que el ecosistema evoluciona y las soluciones alternativas maduran, IDFA está destinado a ser cada vez menos relevante en el ámbito de la medición móvil.
Dará paso a soluciones que implican análisis de cohortes, data clean rooms, aprendizaje automático, análisis predictivo y medición descendente, como la incrementalidad y el modelado de la combinación de medios (MMM).
Para sacar el máximo partido de esta nueva realidad, los anunciantes también deben familiarizarse con la medición SKAN y aprender a hacer que les resulte útil.
¿Cómo pueden los anunciantes sacar el máximo partido de SKAdNetwork en un ecosistema sin IDFA?
Aquí tienes algunos pasos para asegurarte de que tu empresa está preparada para SKAN:
- Agregación de datos – Asegúrate de recopilar toda la información de SKAdNetwork de cada red publicitaria.
- Validación de datos – Asegúrate de que todos los postbacks están firmados por Apple y no se manipulan en tiempo real. Trabajar con un MMP de confianza puede ayudarte a abordar esto con facilidad.
- Enriquecimiento de datos – Compara la información de SKAN con otros puntos de datos, como impresiones, clics, costos y tráfico orgánico, para obtener un análisis completo del ROI.
- Habilitación de datos – Asegúrate de que los datos de SKAdNetwork están disponibles para tu cómodo consumo utilizando los dashboards y las APIs específicos de tu MMP.
- Integración perfecta – Asegúrate de que tu solución MMP ofrece una integración completa y estrecha con SKAN, lo que requerirá un esfuerzo casi nulo por tu parte y te permitirá estar preparado para futuros cambios en el protocolo SKAdNetwork.
- Eventos de conversión: asegúrate de medir los dinámicos y flexibles eventos in-app del lado del servidor.
Hallazgos clave
Un IDFA es un identificador de dispositivo único que Apple asigna a cada dispositivo iOS y que permite a los anunciantes controlar la interacción de los usuarios con sus anuncios y realizar un seguimiento de su actividad posterior a la instalación.
Dado el framework ATT de Apple y la severa limitación del IDFA posterior a iOS 14:
Medición – los anunciantes tienen dificultades para medir el LTV y el ROI en SKAN, carecen de granularidad y la capacidad de realizar un seguimiento de la conversión se ha vuelto más limitada.
Segmentación y remarketing – los anunciantes han perdido la capacidad de identificar a usuarios individuales, a menos que hayan optado activamente por ello, y no pueden planificar, medir y optimizar sus actividades de remarketing en iOS.
Fraude – los anunciantes se enfrentan a niveles crecientes de fraude publicitario en SKAdNetwork.
Personalización – los anunciantes perdieron parte de su capacidad para personalizar, realizar pruebas A/B eficaces y optimizar continuamente sus mensajes creativos.
El anuncio de SKAN 4.0 por parte de Apple ha introducido cambios significativos que permitirán a anunciantes y redes publicitarias medir más manteniendo la privacidad del usuario. Estas actualizaciones ayudarán a los anunciantes a medir más a pesar de la pérdida del IDFA.
A medida que el ecosistema evoluciona y las soluciones alternativas maduran, IDFA está destinado a ser cada vez menos relevante en el ámbito de la medición móvil.
Dará paso a soluciones que implican análisis de cohortes, data clean rooms, aprendizaje automático, análisis predictivo y medición descendente, proporcionando a los anunciantes las herramientas que necesitan para planificar, medir y optimizar sus campañas, al tiempo que preservan íntegramente la privacidad de sus usuarios.
