StoreKit Ad Network, também conhecida como SKAdNetwork, é uma API centrada na privacidade operada pela Apple. Ela ajuda as ad networks e anunciantes a mensurar suas atividades de anúncios (como impressões, cliques e instalações do aplicativo) em um nível agregado.

O que é SKAdNetwork?

Introduzida pela primeira vez em 2018, a API SKAdNetwork é um tipo de atribuição de instalação direta. Ela foi desenvolvida para fornecer aos anunciantes atribuição de campanhas no iOS com precisão e foco na privacidade, sem revelar nenhum dado de nível de usuário ou de dispositivos específicos.

Como ela funciona?

Começaremos com os quatro principais players envolvidos, cada um com funções e responsabilidades específicas para garantir uma operação bem-sucedida: 

1. Aplicativo de publicação – onde o anúncio é exibido.
2. Ad network – que conecta anunciantes de aplicativos a publishers.
3. Aplicativo de destino – o aplicativo que está sendo anunciado.
4. Parceiro de mensuração mobile (MMP) – responsável por conectar todos os pontos, atribuindo e otimizando dados de aplicativos e métricas de performance de campanhas. O gerenciamento holístico da SKAdNetwork permite que os profissionais de marketing mensurem, visualizem e otimizem com facilidade.

Há dois tipos de engajamentos registrados pela SKAdNetwork:

1. Visualizações – se um anúncio foi visualizado
2. Renderizações do StoreKit – se uma renderização do StoreKit foi gerada ou não.

O fluxo da SKAdNetwork

1. Um anúncio é exibido no aplicativo de publicação. Assim que o anúncio é exibido, o aplicativo de publicação inicia o timer de 3 segundos e notifica a SKAdNetwork que ele foi iniciado.
2. Se o anúncio for exibido por pelo menos 3 segundos, o aplicativo de publicação notificará a SKAdNetwork de que o timer de 3 segundos está ativo e essa atividade será registrada como uma visualização bem-sucedida. Se o usuário se engajar com o anúncio, o publisher renderizará o StoreKit do aplicativo anunciado. 
3. Uma vez exibido, a SKAdNetwork registra que o StoreKit foi renderizado com êxito. O próximo passo seria o usuário baixar o aplicativo anunciado. 
4. Se o StoreKit foi renderizado, o usuário pode baixar o aplicativo ali mesmo. Se o usuário instalar o aplicativo e iniciá-lo dentro da janela de atribuição da SKAdNetwork, a instalação será atribuída à ad network e o dispositivo enviará o postback de instalação para a ad network, assim como uma cópia para o anunciante.
5. Para a SKAdNetwork, a janela de atribuição pode ser de até 30 dias entre o clique e a instalação, dependendo do tipo de anúncio. Ao contrário dos postbacks padrão, os postbacks da SKAdNetwork não são enviados imediatamente para a ad network e para o anunciante quando o aplicativo é iniciado pela primeira vez. 
6. Os postbacks da SKAdNetwork dependem de um mecanismo de timer que só envia os postbacks quando o timer acaba. Esse timer atrasa o postback por no mínimo 24 horas. Quando o timer acaba, a ad network e o anunciante recebem o postback. 

É importante ressaltar que os postbacks não contêm nenhum dado de dispositivo ou do usuário e, juntamente com o atraso do timer, garantem que os dados dos usuários permaneçam privados, evitando que um usuário específico seja identificado.

Se o anunciante estiver trabalhando com uma MMP, como a AppsFlyer, os postbacks serão relatados à MMP por meio de dashboards e APIs dedicados, ou diretamente por meio de uma configuração da MMP como um endpoint.

Os desafios – e como enfrentá-los

A SKAdNetwork apresenta novos desafios funcionais para os anunciantes.

Para citar alguns:

• Sem ROI/LTV real – a SKAdNetwork mensura principalmente instalações, valores de conversão e dados pós-instalação, mas de forma muito limitada e com restrição de tempo
• Granularidade – os dados são limitados ao nível da campanha, com um limite de apenas 100 campanhas
• Atraso no postback – o envio dos postbacks tem um atraso de pelo menos 24 horas, limitando a otimização imediata da campanha
• Risco de fraude de anúncios – os dados podem ser facilmente manipulados em trânsito
• Sem suporte para atribuição de reengajamento

Não há dúvida de que, em comparação com os métodos anteriores de atribuição, a SKAdNetwork traz novas limitações, complexidades e restrições. 

Felizmente, existem maneiras de navegar por esses desafios para manter a capacidade de mensurar e prever o valor dos seus usuários adquiridos. 

A chave para desbloquear o valor da SKAdNetwork é entender o mecanismo de valores de conversão exclusivo da Apple.

Valores de conversão – e como aproveitá-los

Os valores de conversão são configurados pelos desenvolvedores de aplicativos para mensurar a atividade pós-instalação e vinculá-la à instalação. Um único valor de conversão é incluído no postback exclusivo que a Apple envia para a ad network e para o anunciante. 

Como resultado, as informações contidas nesse valor de conversão são todas as informações que você pode obter sobre a atividade pós-instalação de um usuário (supondo que ele não permitiu o “rastreamento”), o que faz com que ele seja extremamente importante. Afinal, em um mundo freemium, a otimização depende de dados pós-instalação.

Um valor de conversão é definido por 6 bits, que são medidas binárias, o que significa que elas podem ser ativadas ou desativadas (0 ou 1). Isso permite que sejam feitas 64 combinações de mensuração dentro desses 6 bits – de 0 a 63.

Embora 64 opções possam ser consideradas limitadas, ainda há muitas opções disponíveis para mensurar receita, engajamento, progresso do funil e muito mais. 

Desde que você mapeie adequadamente seus valores de conversão com base na sua lógica interna, esses valores podem ser usados da maneira que você desejar. Eles são seus para controlar e atribuir aos KPIs que são mais valiosos para você. 

Os 64 valores, cada um com sua própria decodificação exclusiva configurada pelo desenvolvedor/anunciante do aplicativo, são então atribuídos à fonte da instalação, permitindo a mensuração e a otimização da campanha.

Como os profissionais de marketing de diferentes verticais mapeiam seus esquemas de valores de conversão? 

Analisando dados do Conversion Studio da AppsFlyer, percebemos que os aplicativos de jogos focam principalmente na receita. Por isso, esse é um modelo que aparece na maioria dos esquemas de valores de conversão. Em outras verticais, a atividade in-app é a opção mais configurada.
Para mais informações sobre como aproveitar ao máximo os valores de conversão, incluindo benchmarks do timer da janela de atividade e o melhor uso das 64 combinações, veja nosso blog post, disponível em inglês.

Atualizações do iOS 15

Configuração do endpoint dos valores de conversão

Antes do iOS 15, os postbacks da SKAN eram enviados apenas para as ad networks e, em seguida, encaminhados para o anunciante ou MMP em nome do anunciante. 

Na última atualização do iOS15, os anunciantes receberam acesso direto aos postbacks da SKAdNetwork, dando-lhes a propriedade que eles merecem sobre seus dados. 

Ao configurar sua MMP como um endpoint, a MMP:

• Fornece aos anunciantes total flexibilidade para projetar, testar, gerenciar e otimizar sua lógica de valores de conversão
• Valida os postbacks em relação aos postbacks relatados pela ad network.
• Conecta o nome da campanha, o nome do adset e o nome do anúncio à campanha relatada pela SKAdNetwork
• Conecta dados de campanha pré-instalação, como custo, cliques e impressões
• Fornece os dados no dashboard da SKAdNetwork, assim como em APIs da SKAdNetwork
• Previne e bloqueia fraudes na SKAdNetwork

Private Relay e Deferred Deep Linking

Anunciado durante o WWDC21, todos os usuários do iCloud Plus têm acesso beta ao Private Relay, um novo serviço de privacidade para usuários do Safari no iOS15. O serviço oculta e criptografa o endereço IP do usuário, o que impede que os desenvolvedores de aplicativos acessem dados de atribuição e de deferred deep linking. 

O deferred deep linking é um processo no qual os usuários que não instalaram um app são direcionados para uma página ou atividade específica no aplicativo, depois que o app é instalado e iniciado. Isso é fundamental para criar experiências contextuais após a instalação, ajudando a impulsionar as taxas de conversão.

O acesso ao Private Relay é limitado, mas a Apple claramente tem o intuito de continuar ampliando suas medidas de privacidade. Os anunciantes podem usar a solução de Private Relay da AppsFlyer, uma estrutura de App Clip pronta para uso, que continua coletando dados de atribuição sem comprometer a privacidade ou a segurança dos usuários.

SKAdNetwork 4.0 (SKAN 4.0)

Em 24 de outubro de 2022, a Apple lançou a última versão da SKAdNetwork (4.0), introduzindo mudanças significativas que ampliam a capacidade de mensuração dos anunciantes e ad networks sem comprometer a privacidade dos usuários.

Três postbacks no lugar de um só

A SKAdNetwork 4.0 permite que os anunciantes recebam até 3 postbacks, cada um com base em uma janela de atividade específica (0-2 dias, 3-7 dias e 8-35 dias). Isso permite que os anunciantes entendam como os usuários interagem com seus aplicativos ao longo do tempo. 

O primeiro postback é enviado dentro de 24-48 horas. No entanto, a duração do timer aumenta para o segundo e terceiro postbacks, que são enviados após 24-144 horas.

Embora seja importante ressaltar que esses três postbacks não podem ser conectados e vinculados a um usuário específico, os anunciantes ainda podem contar ocorrências de eventos exclusivos.

LockWindow

Embora cada postback se baseie em uma janela de atividade limitada, a SKAN 4.0 também introduz uma nova capacidade chamada “LockWindow”, que permite que os desenvolvedores de aplicativos finalizem o valor de conversão e bloqueiem a janela de mensuração para receber postbacks mais cedo. Por exemplo, os anunciantes podem bloquear a janela do segundo postback a qualquer momento entre o dia 3 e o dia 7.

Crowd anonymity

O crowd anonymity é um novo termo que a Apple usa para descrever a maneira segura e privada pela qual a SKAN fornece dados de atribuição. Resumindo: quanto mais instalações você capta, mais dados você obtém.

Para garantir que a privacidade do usuário seja mantida, a Apple limita os dados que a SKAN compartilha nos postbacks. As camadas de dados de postback se baseiam no volume de conversões da campanha, da seguinte forma:

A Apple decide a qual nível de crowd anonymity cada instalação pertence e compartilha os dados de acordo. Por exemplo, se a instalação pertencer às camadas 0 ou 1, o postback incluirá apenas um valor de conversão parcial e um identificador de origem de 2 dígitos (saiba mais sobre identificadores de origem abaixo).

Valores de conversão hierárquicos

Em versões anteriores da SKAdNetwork, os postbacks incluíam um valor de conversão apenas nos casos em que o limite de privacidade da Apple fosse respeitado. Quando o crowd anonymity é baixo, a Apple toma precauções extras para proteger a privacidade do usuário, mascarando o valor de conversão e o ID do aplicativo de origem. 

A SKAdNetwork 4.0 apresenta um novo conjunto de valores de conversão parciais (além dos 64 valores totais que existem hoje).  

Os valores de conversão parciais são divididos em 3 tipos: baixo, médio ou alto. Esses valores são atribuídos pelo anunciante para indicar diferentes níveis de engajamento do usuário e permitir que os anunciantes recebam pelo menos alguns dados de atribuição nos casos em que o limite de privacidade não é respeitado (em níveis mais baixos de crowd anonymity).

Como ele funciona?

Quando o crowd anonymity é baixo, o valor de conversão é mascarado. Quando o crowd anonymity é médio, os postbacks incluem um valor de conversão parcial. E quando o crowd anonymity é alto, os postbacks incluem um valor de conversão total.

Valores parciais são fornecidos no 2º e 3º postbacks, ou no 1º postback se o limite de privacidade não for respeitado; já o valor de conversão total será incluído apenas no 1º postback.

Identificador de origem hierárquica

A partir da SKAN 4.0, a Apple renomeará seu campo de identificador de campanha para identificador de origem e aumentará seu intervalo de 2 dígitos (que representa 100 opções) para 4 dígitos (que representa 10.000 opções). 

Embora o identificador de origem seja um único número, a Apple incentiva os anunciantes a usá-lo como 3 números hierárquicos, permitindo que eles mensurem mais parâmetros como o posicionamento do anúncio, geolocalização, criativos e muito mais.

Assim como os valores de conversão hierárquicos, os identificadores de origem hierárquica também aderem ao limite de privacidade da Apple – o que significa que quanto maior o nível de crowd anonymity, maior o nível de granularidade fornecida.

Suporte para fluxos web-to-app

Anteriormente, os anunciantes só podiam mensurar fluxos app-to-app, mas não havia suporte para web-to-app. Na SKAN 4.0, a Apple oferece suporte para a atribuição web-to-app no Safari.

Saiba mais sobre as mudanças da SKAN 4.0 e como criar sua estratégia

Como os anunciantes podem aproveitar ao máximo a SKAdNetwork?

Veja abaixo alguns passos para garantir que sua empresa esteja pronta para a SKAdNetwork:

• Agregação de dados – certifique-se de coletar todas as informações da SKAN de cada ad network.
• Validação de dados – certifique-se de que todos os postbacks sejam assinados pela Apple e não sejam manipulados em trânsito. Trabalhar com uma MMP confiável permite que você resolva isso com facilidade.
• Enriquecimento de dados – combine as informações da SKAN com outros pontos de dados, como impressões, cliques, custo, tráfego orgânico e mais, para uma análise completa do ROI.
• Ativação de dados – facilite a transmissão de dados da SKAN para permitir um consumo conveniente para o anunciante em dashboards e APIs dedicados.
• Integração direta – certifique-se de que a sua solução de mensuração mobile ofereça um encapsulamento completo, que requer pouco esforço por parte do anunciante, especialmente quando se trata de mudanças futuras no protocolo da SKAN.
• Eventos de conversão – mensure eventos in-app dinâmicos e flexíveis do lado do servidor.

Principais conclusões

• À medida que a indústria continua a se adaptar a uma realidade centrada na privacidade, a capacidade de mensurar, atribuir e otimizar continuará melhorando. De fato, a mensurabilidade se manteve principalmente por conta das melhorias introduzidas em novos modelos, do maior uso de análise preditiva, da experiência adquirida com a SKAN e da inovação em todo o ecossistema. 

Em um nível de anunciante, você deve:

• Usar ferramentas simples e fáceis para mapear/atualizar constantemente seu esquema de valores de conversão e aproveitar ao máximo as 64 opções disponíveis, em vez de perder tempo com desenvolvimento.

• Usar as análise preditivas para superar as limitações de tempo e aproveitar os primeiros sinais de engajamento para prever a performance de longo prazo da campanha. Colocar a atribuição mobile na SKAN no “piloto automático”, removendo as barreiras de mensuração e tempo, para que você possa manter e fortalecer sua vantagem competitiva nessa nova realidade.

• Manter seus dados protegidos contra todos os tipos de fraude no novo ecossistema do iOS 14. Uma MMP pode oferecer proteção contra fraudes na SKAN, garantindo que você tenha dados precisos sobre a performance da sua campanha. Ele protege seus gastos com anúncios antes, durante e após a instalação, com uma cobertura de ponta a ponta contra pontos fracos na infraestrutura, limites de dados e falhas em relatórios.

• Conectar-se com um ecossistema – junte-se a uma MMP que trabalhe com ad networks como Facebook, Twitter, Snap e ironSource. Uma cooperação sólida garante que postbacks, esquemas de valores de conversão e dados sejam entregues à sua MMP e parceiros escolhidos de forma simples e fácil.

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O lançamento empolgante e muito esperado da SKAN 4.0 não traz apenas novos recursos, mas também inúmeras opções inovadoras para ad networks e desenvolvedores de aplicativos. A cada atualização, a SKAN agrega cada vez mais valor para todos no ecossistema, mas também se torna ainda mais complexa; a aquisição de usuários e a estratégia que adotamos para lidar com a SKAN ditam as regras do jogo, separando os desenvolvedores experientes dos demais.

Vamos começar do início

Antes de começarmos a falar sobre estratégias, primeiro vamos avaliar as mudanças trazidas pela SKAN 4.0. As novidades da SKAN 4.0 podem ser separadas em 4 categorias diferentes:

1. Mensuração de LTV

Na SKAN 4.0, a Apple envia até 3(!) postbacks por usuário, na seguinte ordem:

1º postback

Analisando o primeiro postback do ponto de vista da mensuração de LTV, temos dois recursos principais:

1. Agora, você pode mensurar até 48 horas de atividades do usuário, se quiser (antes, assumindo que o usuário não estivesse ativo por 24 horas, não era possível mensurar nada além desse período).
   
2. A introdução dos valores de conversão de granularidade parcial. Esse é um novo tipo de valor de conversão que tem apenas 3 valores possíveis: baixo, médio ou alto. Da mesma forma que você já mapeia eventos ou receita com valores de 0-63, agora você pode mapear um evento ou receita com um valor baixo, médio ou alto. O postback retornado conterá um valor de conversão de granulação total, um valor de conversão de granulação parcial ou um valor de conversão “nulo” (a depender dos limites de privacidade definidos pela Apple). Por que isso é importante? Esperamos que as taxas de valores de conversão nulos caiam drasticamente com a adição do valor de conversão parcial. Se anteriormente a Apple precisava mascarar o valor de conversão quando os limites de privacidade não eram respeitados, agora existe um “meio termo” com o valor de conversão parcial. 

2º postback

A introdução de um segundo postback é uma ótima notícia: Agora você pode mensurar a atividade do usuário do dia 3 ao dia 7. No entanto, existem três advertências para o segundo postback:

1.  O postback retorna somente um valor de conversão parcial ou nulo.
   
2. O atraso entre o momento em que o postback fica pronto para ser enviado e o envio do postback varia de 24 a 144 horas.
   
3. O segundo postback só será enviado se o usuário estiver ativo nesse período.

3º postback

O terceiro postback é muito parecido com o segundo postback, mas ele mensura a atividade do usuário do dia 8 ao dia 35. Assim como o segundo postback, o terceiro postback vem com três advertências:

1. Ele retorna somente um valor de conversão parcial ou nulo. 
   
2. O atraso entre o momento em que o postback fica pronto para ser enviado e o envio do postback varia de 24 a 144 horas.
   
3. O terceiro postback só será enviado se o usuário estiver ativo nesse período.

lockWindow

A Apple também está introduzindo um novo conceito – o lockWindow. Esse recurso permite que o desenvolvedor de um aplicativo pare de mensurar a atividade do usuário com o intuito de receber um postback o mais rápido possível. O bloqueio da janela de mensuração pode ser feito para cada postback em sua janela de atividades. Por exemplo, você pode bloquear a janela do segundo postback a qualquer momento entre o dia 3 e o dia 7 de atividades do usuário. 

2. Otimização da ad network/detalhamento de relatórios

Uma das principais atualizações da SKAN 4.0 será muito útil para ad networks: ela fornecerá um nível de granularidade mais detalhado em relatórios de campanha. Nas versões anteriores da SKAN 4.0, os IDs de campanhas eram limitados a 2 dígitos. Ou seja, as ad networks só podiam atribuir um número de 0-99 para um anúncio. Na SKAN 4.0, o ID da campanha renasce como um “source identifier” e pode conter até quatro dígitos (até 10.000 valores). 

É extremamente importante lembrar que a ad network só recebe todos os quatro dígitos em um postback quando os limites de privacidade são respeitados. Caso contrário, a ad network pode receber três ou dois dígitos (dois dígitos são o mínimo). 

Nos últimos meses, tivemos várias conversas com as ad networks sobre como elas planejam usar esse novo recurso. Atualmente, elas pretendem seguir duas abordagens principais:

1. Os dois dígitos extras serão usados para otimização interna.
   
2. Ou os dois dígitos extras serão usados para detalhamento adicional dos relatórios, com base nas necessidades do anunciante (por exemplo, dimensão do país ou ID do criativo)

3. Canais de atribuição adicionais

Um dos principais desafios das versões anteriores da SKAN era a falta de compatibilidade com a atribuição web-to-app. Como resultado, alguns dos principais canais de aquisição dos profissionais de marketing (por exemplo, o Google Ads) não possuíam cobertura pela SKAN. 

Agora, a Apple está adicionando um suporte para a atribuição web-to-app para o Safari.

Embora essa nova solução seja compatível apenas com o Safari, nossos dados mostram que esse é o navegador mobile preferido de 93,65% dos usuários de iPhone.

4. Limites de privacidade

Nas versões anteriores da SKAdNetwork, se um cohort de usuários não se adequasse aos limites de privacidade estabelecidos, a Apple retirava o valor de conversão e/ou o source app ID do postback, retornando valores nulos. 

Na SKAN 4.0, esse conceito foi ampliado. Agora, existem quatro níveis de crowd anonymity: 0, 1, 2 e 3. A Apple determina a qual nível de crowd anonymity cada instalação pertence e pode eliminar um ou mais dos seguintes campos com base em seu nível: valor de conversão de granulação total, valor de conversão de granulação parcial, source ID ou source app ID. 

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Definindo sua estratégia

Agora que entendemos melhor a SKAN 4.0, vamos falar sobre possíveis planos para lidar com essas mudanças. 

Embora provavelmente demore um pouco para que o ecossistema se alinhe com a SKAN 4.0, você já pode começar a pensar em como gostaria de configurar sua mensuração de LTV para aproveitar ao máximo seus recursos adicionais. 

O que você deve mensurar e quando? Esses são os fatores que você deve levar em consideração:

1. Atualização dos dados – em quanto tempo você precisará dos seus dados para fins de otimização?
   
2. Otimização de mensuração – como a mensuração de cada postback (primeiro, segundo e terceiro) pode ser otimizada? 
   
3. Relatórios – qual deve ser a aparência dos seus relatórios?

Dados atualizados

Uma das partes mais importantes de executar campanhas com precisão é a capacidade de tomar decisões o mais rápido possível. Com a SKAN 4.0, exceto em casos em que a função lockWindow é usada, o primeiro postback será enviado entre 3 a 4 dias após a instalação.

Quando estiver avaliando o que você gostaria de mensurar, lembre-se que há uma troca intrínseca entre captar a atividade do usuário e o acesso a dados atualizados: você terá que escolher um ou outro. 

Otimização de mensuração

Um equívoco comum que observamos é que muitos acreditam que o valor de conversão parcial é derivado do valor de conversão total. Não é bem assim. Os valores de conversão parciais têm um método de mapeamento de eventos ou receita completamente separado dos valores totais. 

No Conversion Studio da AppsFlyer, os anunciantes poderão mapear um evento específico no aplicativo ou receita como pertencente a um valor “baixo”, “médio” ou “alto” para cada postback. Por exemplo, um desenvolvedor poderia mapear um evento de compra como “médio” no postback 2 e mapear um evento level_complete como “médio” no postback 3. 

Dependendo da categoria do seu aplicativo, o valor de conversão parcial pode trazer um valor e um insight significativos. Já um aplicativo de assinatura pode mapear o evento de assinatura como “alto” no segundo postback, por exemplo. Você pode conferir alguns exemplos específicos de diferentes verticais para a mensuração da SKAN 4.0 em nosso simulador interativo, SKAdventure.

Relatórios

Criar relatórios com a SKAN 4.0 pode ser um pouco complicado. Como o source ID pode ter 2,3 ou 4 dígitos, é possível que você receba diferentes dimensões em cada postback. 

Vamos pensar em um exemplo: se uma ad network usa o terceiro dígito para indicar um país, alguns postbacks recebidos incluirão a dimensão do país, enquanto outros não oferecerão esse insight por conta dos limites de privacidade. Além disso, o segundo e terceiro postbacks contêm apenas source IDs de 2 dígitos por padrão, o que significa que os dados do país só estarão disponíveis até o segundo dia após a instalação. 

Os desenvolvedores de aplicativos terão que se preparar com antecedência para entender o que os novos recursos, combinados com as novas restrições, significarão para seus relatórios de dados de LTV.

Olhando para o futuro

A SKAN 4.0 traz MUITOS recursos novos e excelentes, além de muitas opções para que os desenvolvedores de aplicativos definam como e o que eles desejam mensurar. Embora essas notícias ainda sejam muito recentes, recomendamos fortemente que você se familiarize com essa nova estrutura e se planeje desde já. 

Pode levar algum tempo para que o ecossistema adote completamente a SKAN 4.0, pois essa adoção depende de todos os stakeholders do ecossistema: desenvolvedores de aplicativos, MMPs, ad networks, publishers e usuários finais. 

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Contexto

Fundada em 2014, a Clover impulsiona as conexões do futuro, ajudando pessoas em busca de amor e amizade a encontrar seu match. 

Embora a geração Z e os millenials procurem seu verdadeiro par em seu próprio tempo, e demorem mais para se casar do que as gerações anteriores, eles ainda buscam a rapidez dos encontros online. Com mais de 9 milhões de usuários em todo o mundo, o app Clover atende a essa necessidade do mercado. Como um serviço que depende de inscrições pagas, fazer com que os usuários se convertam em clientes pagantes e mensurar seu ROI é essencial para o sucesso da Clover. 

Para focar em usuários de alta qualidade de sua principal demografia, a equipe executa campanhas nas principais redes sociais, incluindo Snapchat, Facebook e TikTok. 

Semanalmente (e às vezes diariamente) a equipe da Clover analisa a performance de suas campanhas nesses canais para fazer otimizações rápidas sobre a UA, um dos principais motivos pelos quais eles conseguiram manter todas as aquisições internas de usuários.

Desafio

Como no caso de muitos anunciantes, a equipe do app Clover sabia que o lançamento do iOS 14 da Apple e a introdução do framework de Ad Tracking Transparency (ATT) – uma notificação que pede a permissão dos usuários para o “rastreamento” de seus dados – traria novos desafios para a aquisição de usuários em dispositivos da Apple.

Não ter acesso ao Identificador para Anunciantes (IDFA) – o identificador utilizado para mensurar o engajamento e o remarketing de usuários – fez com que a equipe precisasse entender como sua atual estratégia de aquisição, que utilizava o IDFA, teria que se modificar para manter sua alta taxa de crescimento no ecossistema mutável do mobile.

O foco geral da estratégia da Clover era converter usuários que utilizavam o serviço gratuito em usuários com inscrição paga o mais rápido possível. Mas poderia levar semanas ou meses até que um usuário do serviço gratuito se tornasse um inscrito.

Embora a Clover fizesse a otimização para obter mais instalações e não eventos pós-instalação, era essencial entender como esses eventos mais avançados no funil poderiam ser um indicativo da receita de inscrições futuras. Se um usuário baixasse o aplicativo e depois se cadastrasse ou optasse pelo teste gratuito durante um determinado período de tempo, a Clover poderia ter certa confiança de que o usuário se tornaria um inscrito pago.

Ser capaz de identificar rapidamente as tendências desses eventos pós-instalação se tornou um indicativo valioso da performance das inscrições e da qualidade da instalação, dados úteis para definir um orçamento estratégico.

As novas mudanças no iOS 14 também foram responsáveis por fazer com que a Clover se voltasse para a SKAdNetwork. Os novos limites sobre o IDFA forçaram a equipe a mudar alguns de seus anúncios do iOS para se adequar à SKAdNetwork, a API de performance de campanhas da Apple. 

A SKAdNetwork foi desenvolvida para fornecer dados de atribuição e maximizar a privacidade do usuário.Como resultado, um dos recursos da SKAdNetwork é o atraso nos postbacks: eles têm um atraso de pelo menos 24 horas após a instalação para garantir que o usuário/dispositivo não possa ser identificado.

Uma vez que o usuário instala o app, um timer de 24 horas é ativado. Essa alteração introduzida dificultou a mensuração de eventos que ocorrem 24 horas após a instalação, o que limitou drasticamente a capacidade da Clover de realizar análises aprofundadas sobre a qualidade de suas instalações.

Solução

A Clover escolheu utilizar a solução da AppsFlyer para o iOS 14, que une o SDK, a infraestrutura e a plataforma da AppsFlyer para preservar o máximo possível de insights sobre os dados e se adequar às novas políticas de privacidade da Apple. 

A infraestrutura da SKAdNetwork opera sem o IDFA, de forma que a Clover pôde garantir a mensurabilidade de suas campanhas independente da permissão à notificação da ATT. Nos casos em que foi dada a permissão ao uso do IDFA, a Clover utilizou também a atribuição determinística da AppsFlyer para realizar a mensuração mobile. Em conjunto com o dashboard de SKAdNetwork, que oferece uma visão abrangente e detalhada sobre KPIs de performance críticos, como ROI, CPI e ROAS, a equipe da Clover foi capaz de tomar decisões baseadas em dados confiáveis.

Primeiro, a Clover integrou a solução plug-and-play de SKAdNetwork da AppsFlyer ao Snapchat por meio de uma configuração simples, rápida e fácil. Isso permitiu que a equipe fizesse testes e otimizações no Snapchat antes da integração com o Facebook e o TikTok.

Resultados

Implementar a SKAdNetwork por meio da AppsFlyer proporcionou à equipe da Clover um insight valioso sobre como é a mensuração centrada na privacidade na prática, posicionando-os à frente da competição no dia do lançamento do iOS 14. 

A adaptação ao atraso nos postbacks e o trabalho com dados agregados levou a alterações críticas no fluxo de trabalho e na estratégia da equipe, que foi capaz de fazer esses ajustes com tempo de sobra.

Por fim, ao contrário do que se esperava, a equipe da Clover descobriu que deixar de utilizar dados agregados a nível do usuário não teve um impacto tão grande sobre a sua capacidade de alcançar seus objetivos. A maioria dos seus principais objetivos ainda poderiam ser alcançados com o uso do conjunto de soluções da AppsFlyer.

Agora, a equipe tem que exercitar sua paciência e esperar por alguns dias para visualizar o impacto que esses ajustes têm sobre a performance, mas eles também possuem a tranquilidade de saber que estão completamente preparados para obter sucesso em um mundo pós-IDFA.

Embora a falta de acesso aos dados a nível do usuário seja uma das maiores mudanças enfrentadas pelos profissionais de marketing mobile, a solução de SKAdNetwork da AppsFlyer facilitou bastante essa transição para um mundo centrado na privacidade.

Natasha Upal – VP de Growth

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A SKAdNetwork – a solução centrada na privacidade da Apple para a atribuição determinística no iOS 14 — trouxe limites, complexidades e restrições que não existiam nos métodos de atribuição que usávamos antes. 

Felizmente, existem maneiras de enfrentar esses desafios e reter uma grande parte da sua capacidade de mensurar e prever o valor dos seus usuários adquiridos.

O segredo para desbloquear o valor da SKAdNetwork é entender o mecanismo exclusivo de valores de conversão da Apple. Neste blog post, vamos analisar detalhadamente os valores de conversão – o que são, quais sãos os bits que fazem parte deles e como fazer com que eles sejam úteis para você.

O que são os bits e como eles funcionam?

Os valores de conversão são configurados por desenvolvedores de aplicativos e são usados na mensuração da atividade pós-instalação, conectando-a à instalação correspondente.

Apenas um valor de conversão é adicionado ao único postback que o iOS envia para a ad network. Assim, a informação contida nesse valor de conversão é toda a informação que pode ser acessada sobre a atividade pós-instalação de um usuário (caso ele não tenha dado o consentimento para “rastreamento”), o que o torna extremamente importante.

Mas como é essa configuração, e como ela pode ser customizada para oferecer insights relevantes?

Aqui entram os bits. Um valor de conversão é definido por 6 bits, que são medidas binárias – o que significa que eles podem ser ativados ou desativados (0 ou 1). Pense nesse mecanismo como se fosse um interruptor.

Isso possibilita uma variedade de combinações de mensuração dentro desses 6 bits – um total de 64 combinações, que vão de 0 a 63.

Embora 64 opções possa parecer um número limitado, ainda existem diversas opções que podem ser usadas para a mensuração da receita, engajamento, progresso do funil, gênero, dispositivo e mais.

Esses valores podem ser usados como você quiser – você os controla e define os KPIs que são mais valiosos para o seu negócio. Basta mapear de forma adequada os seus valores de conversão com base em sua lógica interna.

Depois, esses 6 valores, cada um com a sua decodificação exclusiva configurada pelo desenvolvedor/anunciante do aplicativo, são atribuídos à fonte de instalação, permitindo a mensuração e a otimização das campanhas.

Otimize os bits para mensurar valor

Dominar esse método de mensuração é essencial para ultrapassar os limites da SKAdNetwork e desbloquear o seu verdadeiro potencial.

Com os seus 6 bits, você ainda terá a possibilidade de mensurar os sinais iniciais de engajamento, retenção e monetização, estabelecendo um panorama da previsão do lifetime value (pLTV) do usuário a partir desses sinais.

Para isso, você deve definir a sua estratégia de distribuição de bits. Quais são os eventos mais importantes para os seus cálculos de LTV? A partir da sua resposta, você pode configurar o mapeamento desses eventos para os valores de conversão correspondentes.

Você possui total flexibilidade para escolher como aproveitar os seus 6 bits e alcançar o seu objetivo. Podemos definir as estratégias de distribuição dos bits em três divisões gerais – plana, equivalente e combinada.

1. Divisão plana

Com esse método, todos os 6 bits são utilizados para mensurar um único KPI. No exemplo abaixo, o desenvolvedor do aplicativo atribuiu todos os seus 6 bits para mensurar a receita.

Aqui, os bits exibem um valor binário específico de 110001, que retorna um valor de conversão correspondente, informando ao aplicativo quando o usuário gerou uma quantia específica de receita – no caso, US$49 (veja a imagem abaixo).

2. Divisão equivalente

Ao invés de distribuir todos os 6 bits para um único KPI, você pode separá-los de forma equivalente e mensurar diversos aspectos do comportamento do usuário dentro do mesmo valor de conversão. Por exemplo, você pode direcionar 3 bits para mensurar a receita e 3 bits para mensurar o progresso no jogo – permitindo que você junte essas métricas para cada usuário, individualmente.

Nesse exemplo de distribuição dos bits, o aplicativo configurou seus valores de conversão com base na seguinte lógica:

O valor de conversão 46 significa que o usuário gastou mais de US$20 ao longo de 25 níveis.

3. Divisão combinada

A última categoria é um pouco mais complexa: ela se baseia em uma combinação das duas estratégias anteriores. Ela parte do método equivalente (nesse exemplo, os bits são distribuídos para mensurar a receita e o progresso no jogo) e adiciona um sinal determinístico de ativado/desativado no final, em um dos bits restantes (que diz respeito sobre se o usuário fez o login ou não, por exemplo).

Usando os valores de conversão para realizar análises preditivas

Analisamos alguns dos detalhes estruturais dos valores de conversão – agora vamos falar sobre por que eles são tão importantes para a análise preditiva.

Como mencionamos acima, os valores de conversão se baseiam em sinais iniciais do funil da jornada do usuário, pois essa é a natureza da SKAdNetwork. Além disso, os limites da SKAdNetwork (como o envio de um único postback, sem uma indicação de data/hora) afetam bastante a sua capacidade de agrupar usuários em cohort e prever o seu valor.

Por isso, criar modelos preditivos eficazes, que podem ser usados para desbloquear o potencial desses sinais iniciais, nunca foi tão importante.

Profissionais de marketing experientes já utilizavam esses modelos bem antes da chegada da SKAdNetwork, permitindo a previsão do valor do usuário logo no início do processo e garantindo uma otimização rápida. 

Agora que temos apenas os sinais iniciais fornecidos pela SKAdNetwork, os modelos preditivos são fundamentais para os profissionais de marketing.

Previsões antes e após a SKAdNetwork

Como cada aplicativo possui a sua própria maneira exclusiva de calcular o LTV dos usuários – com base em sua própria variedade de eventos in-app, benchmarks e ponderação – os modelos preditivos que eram utilizados anteriormente à SKAdNetwork também exigiam que máquinas fossem treinadas utilizando o histórico de dados mensurados por meio do SDK da MMP, seguido por um mecanismo de classificação com base nos eventos in-app finalizados. No exemplo abaixo, quanto mais avançada no funil, maior é o peso da ação na previsão do LTV.

Com a SKAdNetwork, um passo adicional é necessário. Após o final do período de treinamento da máquina e da configuração do valor do evento, você terá que determinar qual será a sua estratégia de distribuição de bits, para garantir que eles captem os valores e as combinações dos eventos que indicam um usuário valioso.

A SKAdNetwork faz com que seja necessário que os desenvolvedores e anunciantes tenham um modelo preditivo sofisticado baseado nesses valores de conversão. As análises preditivas permitem que você faça a correlação entre a atividade dos usuários durante os primeiros dias de uso do aplicativo e o seu LTV a longo prazo.

Elas trazem uma ampla variedade de benefícios: você pode minimizar as suas perdas, caso identifique uma atividade de alto risco, ou identificar um possível sucesso logo no início e dobrar os seus resultados. Assim, elas reduzem drasticamente qualquer período de aprendizagem e permitem que você aja rapidamente.

A flexibilidade dos valores de conversão, e o fato de que você possui total controle sobre eles, oferece a você ferramentas confiáveis para a previsão de um valor futuro, permitindo que você faça a otimização adequada.

Assumindo o controle dos valores de conversão

Entender os valores de conversão e utilizá-los a seu favor é fundamental para desbloquear o verdadeiro valor da SKAdNetwork. Dito isso, não vamos fingir que essa é uma tarefa fácil – principalmente caso você busque gerar campanhas de alta performance.

Como um anunciante ou um desenvolvedor, o controle sobre os valores de conversão está nas suas mãos. No entanto, há uma série de desafios que devem ser superados – e é por isso que você deve se certificar de que uma única entidade possa controlar esse campo por você. Nesse caso, as MMPs são a melhor escolha.

As MMPs não são apenas uma fonte confiável e imparcial: elas também oferecem diversas integrações com ad networks. Afinal, a SKAdNetwork não existe isolada, e o enriquecimento a partir de outros modelos de atribuição permite que você melhore ainda mais a otimização das campanhas.

Em termos de recursos técnicos, as MMPs também oferecem a sincronização direta entre o SK do cliente/servidor, machine learning em escala e um amplo suporte de engenharia para que você esteja sempre à frente das futuras versões da SKAdNetwork.

Principais conclusões

Embora o iOS 14 e a SKAdNetwork representem uma grande mudança no panorama do marketing mobile, ainda é possível navegar por esse meio sem comprometer a mensuração e a sua capacidade de prever o LTV de um usuário.

Lembre-se:

1. Embora os 6 bits que compõem os valores de conversão possam parecer bem limitados, uma estratégia eficaz de distribuição desses bits oferece a possibilidade de mensuração avançada.
2. Com as limitações da SKAdNetwork, o modelo preditivo passou a ser fundamental para os profissionais de marketing.
3. As MMPs podem impulsionar ainda mais a sua capacidade de gerar campanhas de alta performance, e permitir que elas controlem os seus valores de conversão pode ser extremamente útil.

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Em meio à confusão e às incertezas sobre a SKAdNetwork, uma questão ainda não foi respondida – existe o risco da fraude de atribuição com o novo protocolo de atribuição da Apple?

A Apple introduziu diversos mecanismos antifraude que têm como objetivo impedir diferentes tipos de manipulações de atribuição. Todas as transações que correspondem a um evento da SKAdNetwork são assinadas de maneira criptografada e verificadas pela Apple para comprovar que o postback está ligado a um evento de conversão reconhecido pela Apple.

O postback inclui um ID exclusivo de transação (um identificador único para uma transação, como uma compra ou um re-download) para a detecção de repetições de eventos de conversão válidos.

Os mecanismos acima têm o intuito de validar a autenticidade do postback, mas não validam a autenticidade da interação do usuário (impressão ou clique).

Para responder a essas perguntas, vamos analisar os possíveis cenários de fraude de atribuição na SKAdNetwork:

1. Manipulação de um postback antes que ele chegue ao anunciante.
   A assinatura e o ID de transação mencionados acima têm como objetivo evitar casos como esse. No entanto, tanto a assinatura como o ID de transação podem ser falsificados.
   Exemplo: O valor de conversão não é parte da assinatura, e o ID de transação pode ser usado mais de uma vez (na esperança de que quem o recebe não armazene todo o histórico de IDs de transação para sempre).
   A única solução real para isso é o envio do postback para o seu verdadeiro proprietário – o anunciante.
2. Manipulação da Apple a partir de uma atribuição errada a nível do dispositivo.
   Os exemplos que vamos citar abaixo tratam de casos como esse.

Podemos afirmar que o protocolo de atribuição da SKAdNetwork oferece dados limitados tanto para mensuração como para otimização, ou seja, apenas o aplicativo de origem e o ID da campanha.

Os indicativos de tempo de interação do dispositivo também não estão disponíveis. Esses indicativos são essenciais para a mensuração de intervalos de tempo entre os principais eventos – principalmente o tempo de clique e o tempo de instalação. Sem esse indicativos, tendências normais de comportamento do usuário (que são muito difíceis de serem emuladas em escala por bots) não podem ser definidas – o que elimina os indicativos de comportamento anormal.

Mas, ao tentar identificar possíveis falhas que podem ser exploradas pela fraude, abordamos o problema a partir de outra perspectiva.

Imitar um possível comportamento fraudulento pode nos ajudar a descobrir o caminho de manipulação do fraudador e, em troca, nos permite analisar e identificar potenciais fraquezas enquanto tentamos proteger nossos anunciantes dessas fraudes.

Criação de instalações falsas

Qualquer um que tenha um ou mais dispositivos pode clicar, baixar, engajar com aplicativos e reiniciar seu ID de dispositivo para fazer com que pareça um dispositivo diferente. Isso é, em resumo, uma device farm. Assim que uma solução VPN é introduzida, o endereço de IP do fraudador também pode ser alterado ou ocultado.

Isso pode ser feito na SKAdNetwork?

A resposta curta é: sim.

A SKAdNetwork pode ter eliminado o uso do IDFA, mas o ID de conta de um usuário da Apple ainda é utilizado para fins de mensuração.

Reiniciar o ID de conta da Apple é algo que pode ser feito programaticamente através de diversas ferramentas e serviços, assim, a criação de inúmeros usuários falsos a partir de um único dispositivo é algo muito possível.

Além disso, ao usar um dispositivo desbloqueado, você também elimina a necessidade de usar um aplicativo de publisher, pois pode gerar cliques falsos sem ele.

O protocolo SK registra todos os cliques em um banco de dados interno do dispositivo. Com o conhecimento técnico certo, pode-se facilmente criar um ambiente semelhante a um aplicativo falso que se conecta ao servidor da ad network para obter sua assinatura exclusiva e detalhes de campanha.

Esse ambiente de aplicativo falso pode inserir os detalhes de clique na base de dados do SK – fazendo com que o iOS pense que o clique foi feito em um aplicativo real.

Dispositivos desbloqueados também oferecem aos fraudadores a capacidade de controlar programaticamente o timer do SK através desse ambiente de aplicativo falso, o que significa que os postbacks podem ser enviados dentro de 20 ou 30 segundos, e não dentro da janela esperada de 24 horas.

Como essa manipulação do timer ocorre no dispositivo, no qual não há dados de tempo do dispositivo com o qual trabalhar, o anunciante não consegue dizer se o tempo foi adulterado.

As manipulações acima mostram que device farms podem operar em escala, sem precisar de nenhuma interação humana contínua.

Inundando os portões

O flooding de cliques tem como objetivo “inundar” o anunciante com uma onda de relatórios de cliques falsos, na esperança de que um desses cliques seja de alguma forma associado a uma instalação orgânica (quando um usuário baixa o aplicativo por conta própria, sem interagir com um anúncio) ou a uma instalação não-orgânica (um clique que foi artificialmente inserido após o usuários visualizar um anúncio de outro publisher).

A SKAdNetwork atribui crédito por instalações que ocorreram através da Apple App Store. Quando um usuário visualiza um anúncio no aplicativo de um publisher e clica nele, a página do aplicativo dentro da store aparecerá no aplicativo do publisher.

Essa visualização da página da App Store é registrada como um clique pelo protocolo SK.

Quando o usuário baixa o aplicativo da página da App Store e o inicia, a instalação será atribuída ao aplicativo do publisher.

Como esse fluxo pode ser manipulado?

Nossos testes mostram que os publishers podem simplesmente acionar a página da App Store do anunciante para que ela apareça sem que seja necessário um clique de um usuário no anúncio, criando um relatório de cliques falso.

A página da App Store pode ser repetidamente acionada sem um único clique sobre o anúncio, criando um efeito parecido ao do flooding de cliques. Isso é muito semelhante a manipulações comuns, nas quais as impressões dos anúncios são falsamente relatadas como cliques.

Como isso é afetado pela recente adição de visualização completa da Apple?

Com a mais recente adição de visualização sobre o protocolo SK da Apple, o flooding pode se tornar ainda mais fácil. Teoricamente, um fluxo de cliques pode ser validado pela Apple através da verificação do fluxo completo (clique → App Store → instalação).

No entanto, com a atribuição de visualização, que elimina o clique da equação, essa validação do fluxo não pode ocorrer. Qualquer um pode, teoricamente, reivindicar impressões, na expectativa de que as instalações sejam atribuídas.

Uma maneira ainda mais simples de tirar proveito da atribuição de visualização é o uso do acesso à base de dados do dispositivo mencionado acima, com a inserção de relatórios de impressão falsos – certificando-se de que o publisher seja sempre o único a oferecer a última impressão.

Isso abre a possibilidade para a criação de flooding de cliques ou flooding de impressões, acionando programaticamente relatórios de cliques ou de impressões.

Embora o pop up da página da App Store busque iniciar uma instalação real do usuário que visualiza a página, todas as outras manipulações buscam apenas roubar o crédito por uma instalação orgânica que não se relaciona a uma exposição a um anúncio ou a uma página de aplicativo.

Nossos testes mostram que até mesmo instalações que ocorrem dentro de 24 horas após o relatório de cliques recebem crédito pela atribuição na SKAdNetwork. Além disso, a documentação oficial da Apple menciona uma janela de lookback de 30 dias, aumentando a probabilidade de tal esquema obter sucesso.

Aplicativos de fontes maliciosas, como descrito acima, ainda podem ser identificados e bloqueados pelo Protect360 (a solução de proteção contra fraudes da AppsFlyer), com o uso de diversos métodos de detecção. O comportamento descrito acima ainda se desviará das tendências de comportamento padrão quando visto a partir de uma escala de base de dados ampla o suficiente, mesmo dentro da natureza agregada da SKAdNetwork.

Estamos apenas começando

Estamos entrando em uma nova era da mensuração de atribuição e, por isso, é muito provável que estejamos apenas olhando para a ponta do iceberg em termos de possíveis manipulações e métodos de fraude.

A AppsFlyer está trabalhando em conjunto com a Apple e o ecossistema como um todo para tratar desses problemas à medida que eles ocorrem, além de trabalhar duro para manter um ambiente livre de fraudes nessa nova era da atribuição.

Como pesquisadores da fraude, é nosso trabalho continuar a analisar mais detalhadamente possíveis áreas de fraqueza e identificar como elas podem ser exploradas, para que possamos continuar a nos adaptar e proteger nossos clientes.

Fique atento para mais novidades.

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No último ano, a Apple anunciou algumas mudanças dinâmicas e gerou a revitalização de uma solução de canal de atribuição mais antiga.

Uma tecnologia que soma dois anos de idade e mal era discutida, a SKAdNetwork rapidamente se tornou principal assunto do momento, alimentando esperanças e gerando preocupações para os anunciantes que enfrentam as futuras mudanças de privacidade da Apple. Os anunciantes demonstram grande preocupação com a SKAdNetwork; há incertezas sobre como usá-la diariamente em decisões de marketing.  Existem complexidades na configuração (dados agregados, valores de conversão, limites de tempo) e grande incerteza sobre como isso se relaciona com o panorama geral da Apple.

Ao longo dos últimos meses, conduzimos conversas abrangentes sobre a SKAdNetwork com centenas de anunciantes de todo o mundo, de setores que vão desde jogos, a eCommerce, finanças, delivery até companhias nível enterprise e SMBs. Com base nessas conversas, preparamos uma lista das suposições mais frequentes e equivocadas que a indústria como um todo faz sobre a SKAdNetwork.

1.  O equívoco sobre o limite de tempo

Vamos começar falando sobre os limites de tempo, extensões, e atrasos, que são um equívoco fácil de explicar. A SKAdNetwork tem um timer de 24 horas anexado, que é ativado quando a função SK é chamada pela primeira vez (normalmente na primeira inicialização do app). Depois que o timer de 24 horas expira, o valor de conversão é trancado e registrado. A boa notícia é que os anunciantes ainda podem brincar com os limites do timer, usando extensões e métodos de atraso do sistema de tranca e registro do valor de conversão.

Extensão de timer

Em alguns casos, os anunciantes precisam de mais de 24 horas de atividade do usuário após a instalação para otimizar a eficácia de suas campanhas; um exemplo seria um aplicativo de jogos, em que o anunciante quer fazer a otimização com base na receita do dia 5.

A solução alternativa ao uso de extensões de timer é simples: se um aumento no valor de conversão for acionado pela abertura do aplicativo, o timer será zerado por mais 24 horas. Essa função pode ser executada várias vezes; em teoria, você poderia continuar zerando o timer por até dois meses.

O problema dessa abordagem é que ela depende do usuário abrir o aplicativo todos os dias (dentro da janela de 24 horas). Se um dia ele não iniciar o aplicativo, o timer não reiniciará, o que quebrará o ciclo. Além disso, essa abordagem irá gerar uma audiência parcial, na qual a mensuração e a otimização serão baseadas em grande parte na atividade dos seus usuários mais engajados, o que dificilmente é uma boa representação de toda a sua base de usuários.

Essa abordagem também atrasa o postback de SK único para além dos habituais 1-3 dias e requer uma distribuição de bits do valor de conversão para o mecanismo de extensão (por exemplo, um atraso de 7 dias requer 3 bits, deixando apenas 3 bits para dados mensuráveis).

Atraso no timer

Outra solução para o limite de tempo é um atraso no timer, que garante a mensuração e a otimização de eventos que ocorrem no final do funil (como cadastros após um teste de 7 dias ou a primeira compra in-app).

Você pode atrasar o timer para que ele comece apenas quando ocorrer o início de um avento. Isso é feito através do atraso da primeira chamada para as funções registerAppForAdNetworkAttribution and updateConversionValue.

Como mencionamos acima, em cada uma dessas soluções alternativas há uma desvantagem. Por um lado, atrasar o timer garante a mensuração do evento escolhido, mas se o usuário parar de usar o app antes que o evento ocorra, nenhum postback será enviado. Em outras palavras, você terá 100% de cobertura do número de usuários que realizaram o evento, mas não saberá quantos baixaram o aplicativo e pararam de usá-lo antes de o evento ser concluído.

2. O equívoco sobre os 6 bits

De fato, o valor de conversão é um recurso muito limitado. Um único campo de 64 valores, que deve conter todos os detalhes sobre a jornada do usuário. Embora limitado, um campo ainda é capaz de decodificar diferentes KPIs. Não existe uma abordagem única aqui, e a estratégia será diferente entre aplicativos e KPIs.

Existem dois métodos de abordagem: a divisão de bits e a abordagem de 64 segmentos.

Divisão de bits

A divisão de bits é usada para possibilitar a mensuração de diversos KPIs em paralelo: receita, engajamento, conversão, retenção e mais. Os anunciantes podem distribuir diferentes valores de bits para cada KPI, mas é importante lembrar que quanto mais bits você divide, menos granulares serão os seus dados de KPI. Você poderia, por exemplo, distribuir seus bits da seguinte maneira: 3 bits para receita, 3 bits para níveis completados. No entanto, isso te dará apenas 8 níveis de granularidade por KPI, ao invés dos 64 que você teria para um único KPI. Se você divide seus bits de 6 maneiras, você terá apenas 2 níveis para cada KPI (binário).

A abordagem de 64 segmentos

A abordagem de 64 segmentos permite que você mensure mais de seis diferentes eventos in-app enquanto avalia os usuários finais com base em segmentos, em vez de distribuir diretamente um bit por evento.

Isso pode ser feito definindo 64 segmentos diferentes de usuários. Por exemplo, um único intervalo pode conter os seguintes dados:

• evento1 aconteceu 2-6 vezes
• evento2 aconteceu mais de 10 vezes
• a receita total é de US$20-US$60. 

Com esse método, você pode definir um número ilimitado de KPIs e eventos para cada segmento. A desvantagem dessa abordagem é que você não será capaz de decodificar o valor para um KPI específico (como a receita). Ele também requer que você seja extremamente cuidadoso ao validar esses 64 segmentos, certificando-se de que eles cobrem toda a gama de usuários do aplicativo, sem que hajam duplicações entre os segmentos. Basicamente, cada usuário deve fazer parte de apenas um segmento, sempre.

3. O equívoco sobre a mudança na configuração

Soluções para a SKAdNetwork baseadas em servidores (como a da AppsFlyer) permitem que os anunciantes mudem a configuração do valor de conversão na nuvem, onde um comando será instantaneamente enviado para o SDK. Isso garante que a lógica do cliente esteja sempre atualizada com as configurações desejadas.

Como acontece com muitas coisas na SKAdNetwork, as desvantagens são um elemento-chave aqui. Nesse caso, cada mudança de configuração ativa um curto período de tempo no qual é impossível determinar se os postbacks de entrada estão relacionados à configuração antiga ou à nova, criando um “ruído” extra na mensuração. É por isso que não recomendamos que você altere as estratégias com muita frequência (mais de uma vez por semana, por exemplo).

Temos uma boa notícia para você: existe uma alternativa para isso. Você terá que dedicar um dos 6 bits para indicar se o postback se relaciona à configuração antiga ou à nova. No entanto, como se trata da SKAdNetwork, isso traz outra desvantagem: se você quer a flexibilidade de poder mudar suas estratégias com frequência, você terá que comprometer o nível de granularidade que você pode mensurar para os seus KPIs.

4. O equívoco sobre a estratégia paralela

Existe uma maneira de ativar diferentes estratégias para diferentes segmentos de usuários. O requisito básico é que o parâmetro que distingue os grupos seja reconhecido tanto do lado do cliente (ao mudar o valor de conversão) como do lado do servidor (para que ele saiba como decodificar o valor).

Algumas segmentações recomendadas:

Segmentação baseada na localização

Mensure KPIs diferentes para regiões geográficas diferentes. Por exemplo, mensure a receita para usuários da França e o engajamento para usuários dos EUA.

Segmentação baseada na divisão aleatória

Ao dividir seus usuários finais aleatoriamente em grupos A/B, você pode mensurar seus KPIs em paralelo, sem comprometer a granularidade. Os detalhes técnicos da divisão aleatória exigem que um bit seja destinado à decodificação dos grupos A/B; por exemplo, o bit 1 indica para o servidor o que os bits 2-6 estão mensurando.

Infelizmente, nem todos os tipos de divisão em grupos são possíveis; uma divisão baseada na fonte de mídia, por exemplo, não é possível, pois esse parâmetro ainda não é reconhecido do lado do cliente quando há uma alteração no valor de conversão (já que os dados de atribuição são reconhecidos apenas do lado do servidor).

É importante notar que os resultados da divisão aleatória devem ser ampliados, assim como os postbacks para as networks. Isso pode ser feito automaticamente pela solução de divisão da AppsFlyer. Certifique-se de que a sua MMP também tenha esse suporte.

5. O equívoco sobre os eventos de servidor

Uma solução baseada em nuvem pode encaminhar eventos para o lado do cliente, alterando o valor de conversão de acordo. No entanto, esse tipo de fluxo tem outra limitação que não existe para eventos baseados em cliente: mesmo se o evento baseado em servidor foi acionado antes da expiração do timer da SKAdNetwork, o usuário final deve abrir o aplicativo novamente antes que da expiração do timer para que esse evento afete o valor de conversão.

Por esse motivo, recomendamos manter os eventos gerados pelo cliente sempre que possível.

Se, apesar dessa limitação, você quiser mensurar e otimizar com base na lógica dos seus servidores/CRM, certifique-se de que a sua estrutura de SKAdNetwork tenha suporte para essa opção. A AppsFlyer se orgulha de ser o primeiro software server-to-server compatível com a solução de SKAdNetwork.

Extraindo oportunidades de um desafio

Não há dúvidas: a SKAdNetwork apresenta novos desafios para os profissionais de marketing. Chega de “mensurar tudo” e “otimizar campanhas com base em tudo”. Isso não significa, no entanto, que esse seja o fim da otimização do marketing. Ainda existem muitas oportunidades para mensurar, otimizar e ter sucesso.

Se familiarizar com todos os bits e bytes do valor de conversão e fazer um planejamento, testes e suposições de validação adequados garantirão que você esteja aproveitando ao máximo uma solução não tão perfeita. Os anunciantes podem se colocar à frente da concorrência tomando medidas ativas e trabalhando com a melhor estrutura que atenda às suas necessidades de mensuração. E esclarecer esses 5 equívocos é um ótimo começo, não acha?

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A SKAdNetwork da Apple tem um impacto considerável sobre a precisão dos dados de atribuição da atividade não-orgânica entre instalações, receita e eventos in-app. Essa é a conclusão clara de uma análise aprofundada que fizemos em campanhas de aplicativos que implementaram o novo mecanismo de atribuição.

Na realidade, descobrimos que a SKAdNetwork capta apenas cerca de 68% das instalações impulsionadas por atividades não-orgânicas. Ou seja, há um total de 32% de instalações que são atribuídas de maneira equivocada. Antes de entrar em detalhes, vamos dar uma olhada em como são as coisas hoje.

Apesar de seus benefícios, as limitações da SKAdNetwork não podem ser ignoradas

Desde o anúncio da Apple no final de junho, os desenvolvedores têm especulado sobre como o iOS 14 — e especificamente a SKAdNetwork — afetará sua capacidade de fazer mensurações e otimizações precisas.

Até o momento, a SKAdNetwork provavelmente será a principal fonte de atribuição determinística disponível para os anunciantes no iOS. Como uma solução de atribuição, a SKAdNetwork tem muitos benefícios; o mais importante deles talvez seja a abordagem de privacidade em primeiro lugar intrínseca ao produto.

As limitações da SKAdNetwork, no entanto, não podem ser ignoradas. Elas geraram muitas preocupações entre os desenvolvedores, deixando muitas dúvidas sem respostas. A maior delas era sobre como os desenvolvedores lidariam com a sobrecarga do suporte a essa API.

Em média, a SKAdNetwork capta cerca de 64% da receita gerada por instalações não-orgânicas.

Outra dúvida, talvez ainda mais preocupante, era como a mensuração mobile seria impactada pelas limitações inerentes à SKAdNetwork. Para ajudar os anunciantes a se prepararem para as mudanças planejadas no iOS 14, a AppsFlyer lançou o dashboard de simulação de SKAdNetwork no início de setembro. Esse dashboard simulou os verdadeiros efeitos que a SKAdNetwork tem sobre os dados de atribuição.

Com essa ampla infraestrutura habilitada, fomos capazes de responder à questão: qual é, de fato, o verdadeiro alcance das limitações da SKAdNetwork? Até que ponto os dados realmente serão afetados, quando executados através do filtro da SKAdNetwork?

Nossa hipótese: a atribuição equivocada de instalações não-orgânicas como orgânicas

Para responder essas dúvidas, fizemos uma análise abrangente dos dados de SKAdNetwork. A nossa hipótese era que, por conta da natureza da cobertura da SKAdNetwork, a atribuição sofreria um impacto.

A SKAdNetwork cobre:

• Apenas fluxos app-to-app e fluxos do clique direto à instalação
• Apenas eventos que ocorreram dentro de 24 horas após a instalação (a não ser que extensões de tempo sejam usadas, mas elas têm seus próprios pontos negativos) 

O que a SKAdNetwork não cobre:

• Fluxos web-to-app
• Reengajamentos
• Mensuração de visualizações e deferred click-through
• Mensuração de ROI

Por isso, assumimos que haveria uma falha entre o número total de instalações mensuradas, eventos in-app e receita, além de possíveis discrepâncias na origem da atribuição. Ou seja, assumimos que instalações não-orgânicas e eventos in-app — pelos quais os anunciantes pagam as fontes de mídia — seriam atribuídos de maneira equivocada pela SKAdNetwork, sendo considerados orgânicos.

O que não sabíamos com certeza antes da análise era o tamanho do impacto, bem como se ou como o impacto seria diferente entre as diferentes categorias de aplicativos.

Comparando dados reais aos dados de SKAdNetwork

Nossa análise foi feita observando as instalações não-orgânicas, receita e dados de eventos in-app de todas as principais categorias da App Store: Finanças e Fintech, Jogos, Saúde e Estilo de Vida, Mídia e Entretenimento, Música, Notícias/Revistas/Catálogos, Fotos e Vídeos, Redes Sociais, Networking, Utilidades e e-Commerce/Varejo. Uma amostra de cerca de 30 aplicativos de cada categoria foi incluída na análise; todos os aplicativos mensurados têm um mínimo de 500 instalações diárias. Os dados incluídos foram mensurados ao longo de um período de 30 dias e são baseados no LTV.

Investigamos os dados a partir de duas perspectivas:

1. Como é agora
2. Como será com a SKAdNetwork – os mesmos dados, executados através do “filtro” da SKAdNetwork, com base nas limitações mencionadas acima

Comparamos os dois conjuntos de dados para descobrir até que ponto os dados não-orgânicos são de fato captados pela SKAdNetwork.

O que descobrimos

Sem surpresa, a SKAdNetwork impacta consideravelmente a precisão dos dados de atribuição em relação aos dados de atividades não-orgânicas. Em resumo, cerca de 34% de toda a atividade não-orgânica passa pelo filtro e é equivocadamente atribuída como orgânica. Algumas categorias são mais gravemente afetadas do que outras (Fotos e Vídeos e Mídia e Entretenimento são as mais atingidas no geral), mas todas as categorias sofrem um impacto.

Essas são as principais descobertas do efeito da SKAdNetwork sobre os dados:  

• Em média, 32% das instalações não-orgânicas foram equivocadamente categorizadas como instalações orgânicas pela SKAdNetwork.
• As categorias de aplicativos mais afetadas pela atribuição equivocada (tráfego não-orgânico falsamente atribuído como orgânico) foram a categoria de Fotos e Vídeos (44,6% dos NOIs atribuídos incorretamente) e Mídia e Entretenimento (40,5% dos NOIs atribuídos incorretamente).
• A categoria menos afetada pela atribuição equivocada de NOI foi Jogos, onde “apenas” 21,8% das NOIs foram atribuídas incorretamente como orgânicas.
• Em média, a SKAdNetwork capta cerca de 64% da receita* gerada por instalações não-orgânicas.
• As categorias de aplicativos que tiveram maior perda de dados de receita não-orgânica foram Finanças e Fintech (apenas cerca de 52,7% da receita captada), Fotos e Vídeos (50,1% da receita captada) e Compras (51,2% da receita captada)

Não é preciso dizer que essa não é uma falha que pode ser ignorada. Os anunciantes precisam saber que o orçamento de marketing gasto em anúncios não está desaparecendo em um vácuo de dados.

Por que a SKAdNetwork não é a resposta completa

Embora a SKAdNetwork ofereça uma parte muito crítica da solução para a atribuição de anúncios em aplicativos do iOS, ela não oferece 100% de cobertura. Com essas falhas entre o que os anunciantes de dados precisam e o que eles obtêm de fato, a SKAdNetwork ainda tem muitas atualizações necessárias.

A SKAdNetwork não é a solução, mas certamente é uma parte dela. Afinal, ela é um método de atribuição determinística e não há necessidade de jogá-la fora.

O importante aqui é a abordagem; a SKAdNetwork precisa ser vista como parte de um todo. Os anunciantes precisam de mais do que a SKAdNetwork para poder mensurar de fato a performance de seus esforços de marketing, e é aí que soluções como a modelagem probabilística e a web campaign-to-app entram em jogo. Cada uma tem finalidades diferentes e cumpre com funções diferentes, mas juntas oferecem uma imagem completa da performance e podem ajudar a preparar os anunciantes para o sucesso.

Saiba mais sobre a solução para iOS 14 da AppsFlyer

*Essa queda na receita se refere apenas à atribuição e não ocorre por conta da capacidade limitada de mensuração de LTV com a SKAdNetwork.

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Nós passamos os últimos 9 meses desenvolvendo soluções que permitissem que os clientes crescessem em um futuro pós-iOS 14. Uma parte importante dessa solução é a inovação para a SKAdNetwork, uma das ferramentas essenciais para a atribuição de campanhas de anúncios no iOS.

Hoje, estamos felizes em compartilhar o pacote integrado para SKAdNetwork da AppsFlyer – o SK360, que oferece aos anunciantes cobertura total sobre todos os aspectos da atribuição de SKAdNetwork, desde a integração com parceiros à otimização de campanhas, proteção contra fraudes e até mesmo análises preditivas.

O SK360 da AppsFlyer oferece cobertura total para a mensuração de SKAdNetwork, desde o mapeamento dos valores de conversão à detecção de fraudes e análises preditivas de LTV.

A próxima geração de inovação para SKAdNetwork

Ao longo dos últimos meses, apresentamos algumas das nossas soluções para SKAdNetwork. Hoje, estamos empolgados em apresentar outras duas funcionalidades-chave para SKAdNetwork, que permitirá que os anunciantes levem as suas campanhas no iOS para o próximo nível.

Preveja

Para os anunciantes, um dos maiores desafios da SKAdNetwork é o mecanismo de tempo cronometrado. A mensuração é limitada a atividades específicas que ocorrem durante as primeiras 24-72 horas de atividade. Como os anunciantes podem tomar decisões críticas sobre as suas campanhas com base em dados tão limitados?

O PredictSK, solução pioneira da AppsFlyer, resolve esse problema. Ele permite que os anunciantes utilizem os sinais iniciais de engajamento para prever a performance a longo prazo da campanha, possibilitando a tomada de decisões pontuais sobre a otimização. Com o PredictSK, os anunciantes serão capazes de continuar a mensurar eventos in-app ilimitados, prevendo o LTV esperado de cada usuário. Os anunciantes podem utilizar os 6 bits dos seus valores de conversão para prever o LTV, ao invés de “desperdiçar” seus preciosos bits de valores de conversão em eventos estáticos (que talvez não ofereçam um bom indicador do ROI da campanha).

Nada nessa tecnologia se baseia em suposições ou bolas de cristal; ela se baseia inteiramente em big data, machine learning e nossos recursos de análises avançadas dos padrões de uso únicos de cada aplicativo. O resultado é um modelo de previsão excepcionalmente preciso, baseado nos insights específicos de cada aplicativo. Esse modelo não apenas garante uma previsão precisa por aplicativo como também oferece a compartimentalização dos dados: cada modelo é separado e construído apenas com base nos dados daquele aplicativo em específico.

O PredictSK é um produto novo, que será lançado como um recurso premium para os clientes da AppsFlyer nos próximos meses. Estamos felizes em compartilhar essa jornada e convidar nossos clientes a se inscrever para receber atualizações sobre o andamento do PredictSK.

Proteja

A Apple introduziu alguns processos de verificação criptográfica de postbacks para SKAdNetwork, desenvolvidos para prevenir apenas manipulações de postback. Esses mecanismos não contemplam a autenticidade da interação do usuário final (impressão ou clique) e deixam as portas abertas para a fraude de anúncios, como flooding de cliques e device farms.

Atividades maliciosas na SKAdNetwork passam despercebidas com facilidade, e raramente são visíveis a olho nu. Anomalias comportamentais são ainda mais difíceis de detectar com dados limitados disponíveis. O pacote Protect360 da AppsFlyer detecta atividades de anúncios maliciosos, graças à grande escala de dados mensurados diariamente. Os múltiplos modelos de atribuição usados pela AppsFlyer para mensuração permitem identificar anomalias, e os indicadores de fraude podem ser reconhecidos até mesmo em uma realidade de dados agregados. A combinação de diferentes métodos de detecção, juntamente com a contínua inovação antifraudes, significa que o orçamento de marketing dos anunciantes permanecerá seguro – mesmo na nova realidade do iOS.

Esses dois novos recursos empolgantes são parte dos 5 principais elementos do nosso pacote SK360, três dos quais já lançamos e continuamos aprimorando.

Conecte-se

Sempre nos orgulhamos de ser a força centralizadora que conecta os anunciantes ao ecossistema. Temos trabalhado muito para manter essa posição, permitindo que nossos clientes escolham, se conectem e se integrem facilmente com seus parceiros.

Nossa lista crescente de parceiros integrados de SKAdNetwork inclui players essenciais da indústria, como  Facebook, Twitter, Snap e ironSource; e estamos trabalhando ativamente na integração de diversos outros. Todos os parceiros enviam os postbacks diretamente para nós, permitindo que os anunciantes foquem no que realmente importa – o seu próprio sucesso.

Otimize

Tornamos o mapeamento dos valores de conversão acessível, fácil e intuitivo. Agora, tudo pode ser feito diretamente no menu de configuração autônoma. Você pode fazer testes e alterações quantas vezes for necessário, segmentando e separando os atributos dos usuários para encontrar seu esquema ideal.

Analise

Nossos dashboards e APIs de SKAdNetwork oferecem uma análise visual detalhada e abrangente de KPIs críticos de performance, incluindo CVR, ROI, CPI, ARPU, ROAS, eCPA. As atualizações dos dados em tempo real, conforme os postbacks são recebidos, oferecem insights sobre todo o funil com base na fonte de mídia e na campanha.

Enfrentando o futuro com o SK360

Estamos animados por liderar essa solução inédita para um dos maiores pontos críticos da SKAdNetwork. Com o pacote completo do SK360 e PredictSK, a capacidade de obter mensurações de LTV deixa de ser um problema. Os anunciantes podem colher todos os benefícios da atribuição determinística da SKAdNetwork, sem sofrer as desvantagens inerentes ao seu design.

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Esteja completamente preparado para o iOS 14 antes de seu lançamento

Há algumas semanas atrás, nós anunciamos em uma publicação a solução de SKAdNetwork da AppsFlyer e uma prévia do dahsboard dedicado. Do nosso lado, assim que o iOS 14 for lançado, estaremos completamente preparados para receber dados de postback de SkAdNetwork, validar sua regularidade e especificidade, enriquecê-lo com outros pontos de dados e ajudar redes a otimizarem as campanhas dos anunciantes com base nesses insights. Os anunciantes terão acesso a um dashboard dedicado à SkAdNetwork que permite a visualização desses dados. 

Para a maioria dos anunciantes, a SkAdNetwork ainda é uma nova solução. Eles se acostumaram a receber e analisar dados de uma certa maneira, e a nova SkAdNetwork virou todo o sistema de cabeça para baixo. Por isso, os anunciantes desconhecem esse novo sistema e o valor em potencial que ele pode oferecer. 

Essa é uma situação complicada; a SkAdNetwork não estará completamente disponível até o lançamento oficial do iOS 14, mas os anunciantes estão ansiosos para se preparar com antecedência e educar a si mesmos (e a suas equipes) sobre as mudanças que estão por vir. Como será a visualização dos dados? Que tipos de insights podem ser obtidos? Como será possível otimizar a mensuração e o valor de conversão? 

Parece um quebra-cabeças; você não consegue se preparar sem os dados de SkAdNetwork, mas os dados não estarão disponíveis a tempo de permitir que você se prepare.

Nós não vamos esperar

Estamos determinados a ajudar os anunciantes a se preparar para os insights de SkAdNetwork da melhor maneira possível, por isso desenvolvemos uma ferramenta exclusiva para ajudar nossos clientes.

Apresentamos: a Simulação de SkAdNetwork da AppsFlyer. Esse novo dashboard ajuda os anunciantes a terem uma noção de como será a visualização de seus dados de SkAdNetwork e como eles podem configurar os campos que eles gostariam de mensurar. Não deixe que a “simulação” no nome te confunda; esse dashboard se baseia nos dados reais de cada cliente. 

Ao testar as configurações de SkAdNetwork para esse dashboard e testemunhar o real impacto sobre os insights, os anunciantes podem otimizar e estabelecer estratégias antes do lançamento oficial do iOS 14. Isso significa que, no dia em que o iOS 14 ficar disponível, os anunciantes já estarão equipados com as ferramentas necessárias para tirar o maior proveito possível de seus dados de SkAdNetwork.

“Estamos entusiasmados em cooperar com a solução de SKAdNetwork da AppsFlyer. Acreditamos que as MMPs continuarão sendo a principal solução para que os anunciantes mantenham seus dados acionáveis após o iOS 14.” – Sheila Bhardwaj, Measurement Partnerships, Snap

Como funciona?

Como mencionamos, esse dashboard se baseia em dados reais de clientes, mas apenas em dados que estarão disponíveis para mensuração na SkAdNetwork.

• Ele inclui apenas fluxos de atribuição relevantes: ou seja, fluxos de cliques de instalação diretos entre aplicativos. Os fluxos que não serão incluídos em dados reais de SkAdNetwork, como dados de atribuição de exibição e de cliques diferidos, não serão mostrados nesse dashboard.
• O dashboard exibe apenas eventos que seriam mapeados segundo a sua atual configuração de valor de conversão de SkAd.

Você pode escolher qual dos 3 modos pós-instalação você gostaria de ativar, determinando a estratégia ideal para o mapeamento do valor de conversão. Escolha entre receita, conversão e engajamento. 

O que eu preciso fazer?

Nada. Se você é um cliente da AppsFlyer e possui um aplicativo de iOS, você pode testar o dashboard de simulação agora mesmo. Ele já estará preenchido com dados para você explorar.

No entanto, antes do lançamento do iOS 14, recomendamos que você atualize seu SDK da AppsFlyer para a versão 6.0.2 e configure os eventos/receita que você gostaria de mensurar com a SkAdNetwork. Esse SDK já está completamente preparado para o iOS 14.

Também recomendamos que você se assegure de que seus parceiros de anúncios estejam integrados com a AppsFlyer na SkAdNetwork, para que os seus dados possam ser atribuídos adequadamente.

Junte-se a nós e confira o novo dashboard:

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Faça o login no seu dashboard da AppsFlyer

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Até pouco tempo atrás, poucas pessoas tinham ouvido falar do termo SKAdNetwork (ou SKAd). No entanto, atualizações recentes fizeram com que cada vez mais pessoas percebessem que esse recurso vai desempenhar um papel muito importante no ecossistema do marketing na era pós iOS 14.

Em uma publicação recente, apresentamos a solução da AppsFlyer voltada para a SKAd e como escolhemos lidar com suas limitações, buscando maximizar o valor que o ecossistema pode tirar dele. Nossa solução inclui a coleta, validação, enriquecimento, habilitação e integração ininterrupta tanto com anunciantes quanto com ad networks (redes de anúncios).

No entanto, no centro do mecanismo da SKAd há um campo que merece atenção em especial: o valor de conversão. Nesse blog post, vamos explicar por que esse campo é tão importante, como você pode aproveitá-lo ao máximo e responder uma das perguntas que mais temos recebido nos últimos tempos: quem deveria controlar/mudar o valor de conversão, e quando?

O valor do valor de conversão

O valor de conversão é um campo com um intervalo de números que vão de 0 a 63 (somente números inteiros), totalmente controlado pelo aplicativo anunciado. O postback da SKAd, enviado da Apple para a rede de anúncios atribuída, simplesmente encaminha esse valor. Simples, certo? Então, por que isso é tão importante?

Para responder essa questão, vamos imaginar como a SKAd seria sem esse valor. Isso é algo bem fácil de se fazer, na verdade, uma vez que a versão 1 da SKAd funcionava exatamente assim.

Sem esse campo, os insights da SKAd seriam mais ou menos assim:
Na semana passada, meu aplicativo conseguiu 100 instalações da Campanha A e 200 instalações da Campanha B. Isso significa que a Campanha B é melhor? Não necessariamente. Talvez os usuários da Campanha A tenham um desempenho muito melhor no que diz respeito aos meus KPIs?

É disso que se trata o valor de conversão. Ele permite que proprietários de aplicativos “classifiquem” seus usuários finais. Por exemplo: quanta receita foi gerado pelo usuário? Quantos níveis ele completou em meu jogo? Quantas vezes ele clicou em um anúncio?

Com os valores de conversão, insights de marketing são muito mais esclarecedores. Os valores de conversão nos permitem chegar a conclusões como “Apesar de a Campanha B ter gerado o dobro de instalações, os usuários da Campanha A geraram muito mais receita e são mais engajados“.

Ótimo, então o valor de conversão é tudo o que você precisa, certo?

Bem, não exatamente.

Em primeiro lugar, todos os dados precisam ser “codificados” em um único campo, com valores de 0-63. Isso significa que os proprietários de aplicativos não conseguem mensurar tudo. Eles precisam escolher mensurar o que é mais importante.

Em segundo lugar, existem limitações de tempo com base em mecanismos de temporizador da SKAd. Resumindo, vamos pular os pequenos detalhes:

• Mensurar eventos que ocorrem mais de 24 horas pós-instalação é algo complexo. Essa ação requer que o aplicativo seja aberto todos os dias até que o evento ocorra ou requer o uso de algum encadeamento em segundo plano para zerar os temporizadores periodicamente.
• Toda nova atualização reinicia os temporizadores, o que faz com que o postback (que já estava atrasado) fique ainda mais atrasado. Eventualmente, esse atraso torna a otimização a curto prazo quase impossível.

Então ele é controlado pelo aplicativo anunciado. Qual é o dilema?

Certo, eventualmente ele será controlado pelo anunciante.

Mas será que os anunciantes realmente conseguem maximizar esse valor sozinhos? A resposta é não, e os proprietários de aplicativos também sabem disso. Esse é o motivo pelo qual os principais agentes do ecossistema já estão desenvolvendo soluções para ajudar anunciantes com isso.

Antes de entrar em detalhes, é importante ressaltar que se duas entidades separadas tentam controlar paralelamente o valor de conversão, o caos irá se instaurar; Na verdade, nada irá funcionar. Pior ainda, ninguém perceberá que nada está funcionando, levando a decisões de marketing e tentativas de otimização equivocadas.

Proprietários de aplicativos – certifiquem-se de que uma única entidade está controlando esse campo em seu nome.

Se você é um provedor que quer controlar valores de conversão – certifique-se de os proprietários de aplicativo nomearam você como um dos proprietários antes de fazer alterações nesses valores.

Obtendo o máximo dos valores de conversão

Como mencionamos, obter o máximo dos valores de conversão também significa obter o máximo da SKAd. Se você cumpre com os itens listados abaixo, você fez a escolha certa.

1) Gerenciamento único
Premissa: O mapeamento do valor de conversão será constantemente alterado pelo proprietário do aplicativo. Como 6 bits de dados podem responder apenas a questões específicas de marketing, o gerente de UA irá alterá-los ao longo do tempo para validar se os orçamentos estão sendo gastos com eficiência.
Requisito: As mudanças de mapeamento devem ser feitas de um único lugar, em apenas um dashboard. Proprietários de aplicativos não deveriam ter que gerenciá-las em diversos dispositivos sempre que fizerem uma alteração na configuração.

2) Encapsulamento completo do lado do servidor
Premissa: Os valores de conversão só podem ser mudados do lado do cliente. Isso significa que você precisará mudar o código do seu aplicativo para toda alteração de mapeamento feita? Bem, não.
Requisito: Altere o mapeamento em um dashboard SaaS sempre que você quiser. O mapeamento em si deve ser comandado imediatamente do lado do aplicativo, sem que seja necessário lançar uma nova versão do app na app store.

3) Configuração simples
Premissa: O mapeamento de conversão dependerá de eventos in-app já existentes no aplicativo.
Requisito: A configuração do valor de conversão deve ser feito por uma entidade que já mapeou esses eventos, assegurando uma configuração fácil e menos erros.

4) Configuração flexível
Premissa: Para obter o máximo desses 6 bits, é necessário ter flexibilidade completa.
Requisito: Disponibilize um conjunto ilimitado de opções para o anunciante. Ele pode mensurar receitas, conversões, engajamento ou uma combinação dos três. Por exemplo:

• 2 bits para receita, 3 bits para engajamento e 1 bit para um tempo de instalação mais preciso
• 4 bits para mensurar conversões de 4 eventos diferentes e 2 bits para o tipo de avatar do usuário
  

A flexibilidade completa pode coexistir com a simplicidade? A resposta é SIM.

5) Suporte multimodo/paralelo
Premissa: Os proprietários de aplicativos terão mais de uma pergunta de marketing que desejam responder a qualquer momento.
Requisito: Otimize e analise campanhas paralelamente para dois KPIs, seja com base na geolocalização ou em uma divisão aleatória.
Com o tempo, essa divisão pode ajudar os proprietários de aplicativos a mensurar a receita com um alto nível de granularidade, paralelamente ao engajamento e às conversões. Isso é impagável quando se tem apenas um campo de dados.
AVISO: Ao usar uma divisão aleatória, certifique-se de que seu dashboard sabe como escalar os resultados de acordo.

6) Duração da janela configurável
Premissa: Alguns proprietários de aplicativos precisam focar em eventos que ocorrem mais de 24 horas após a instalação.
Requisito: É preciso ter uma configuração fácil (do lado do servidor) da duração da janela para alterar o valor de conversão. Como sempre, uma alteração não deveria precisar de nenhuma mudança no código, nem do lançamento de uma nova versão do aplicativo.

7) Eventos engatilhados pelo servidor e por S2S
Premissa: Alguns anunciantes geram eventos baseados em lógica de servidor/CRM.
Requisito: Um fluxo que notifique o lado do cliente com base em eventos gerados pelo servidor, para mudar o valor de conversão que convém (uma vez que isso só pode ser feito do lado do cliente).

8) Previsão da qualidade do usuário com base no engajamento inicial
Premissa: A mensuração de eventos que ocorrem mais de 24 horas após a instalação é limitada na SKAd. Assim, há um imenso valor na descoberta da qualidade dos usuários com base em seu engajamento inicial com o aplicativo.
Requisito: Algoritmos de ML/IA que preveem o LTV/ROI a longo prazo de um usuário, com base em seu engajamento com o app nas primeiras 24 horas.

9) Minimizar possíveis manipulações durante o processo
Premissa: Os anunciantes não têm acesso direto aos postbacks. Para piorar, o campo do valor de conversão não é assinado pela Apple, logo eles não podem ser verificados e podem ser potencialmente manipulados antes de serem enviados aos anunciantes.
Requisito: Quem controla o valor de conversão deve ser alguém em quem você confia completamente. Certifique-se de que essa entidade é imparcial e representa os seus principais interesses, e apenas os seus interesses.
Além disso, certifique-se de que ela altera o padrão de mapeamento com frequência para tornar a manipulação maliciosa mais difícil de realizar. Eventualmente, os fraudadores não devem ser capazes de assumir o significado por trás do valor de conversão e não devem ser capazes de descobrir seus padrões.

10) Validação dos seus dados através da correlação com outros modelos de atribuição
Premissa: Alguns agentes podem tentar manipular os dados de SKAd.
Requisito: Correlacione seus dados de SKAd com modelos adicionais de atribuição. Por exemplo, se a SKAd mostra números completamente diferentes do modelo probabilístico para uma campanha específica, esse pode ser um indício de fraude.

11) Consumo de dados
Premissa: alguns proprietários de aplicativos adoram ver insights de marketing em dashboards configuráveis, enquanto outros preferem chamadas de API.
Requisito: Traduzir os valores de conversão antes de enviá-los ao anunciante não será uma tarefa fácil. O mapeamento irá mudar com o tempo, e pode diferir entre geolocalizações e usuários. Às vezes, será necessário fazer a escalação. Valide a entidade que faz esse processo por você, levando tudo isso em consideração.

12) Suporte para otimizações de campanhas
Premissa: As ad networks precisam traduzir o valor de conversão para otimizar sua performance segundo os KPIs de cada aplicativo.
Requisito: A entidade que controla o valor de conversão deve se integrar com todas as ad networks, traduzindo esses dados para o significado real do valor de conversão para cada postback.

13) Suporte para futuras mudanças feitas pela Apple
Premissa: A versão 2 da SKAd logo será substituída pela versão 3, 4 e 5. A SKAd desempenhará um papel muito importante na era pós iOS 14, seguida de perto pelas melhorias que a Apple ainda irá desenvolver no futuro.
Requisito: Trabalhe com alguém que estará a par dessas mudanças e que pode mudar a lógica sem precisar atualizar o código do seu aplicativo ou lançar novas versões na app store.

Os anunciantes realmente conseguem fazer tudo isso sozinhos?

Algumas partes, sim. Outras, com certeza não.

Com uma quantidade significativa de recursos, os anunciantes criam uma entidade baseada no servidor, que envia comandos para o lado do cliente, coleta os eventos in-app, envia chamadas para as funções do sistema operacional e está sempre mudando seus padrões. Eles também podem rastrear mudanças feitas pela Apple e adotá-las segundo o que for melhor em cada caso.

Mas há também a parte na qual eles precisam coletar postbacks de todas as diferentes redes atribuídas. Será que eles conseguem fazer isso? Eles realmente estão prontos para coletar dados de dezenas de redes diferentes, lidar com a escala e todas as diversas integrações?

Mesmo que, teoricamente, os anunciantes façam tudo isso, agora eles possuem uma missão quase impossível: postar de volta o significado de cada valor de conversão para cada uma das redes para fins de otimização de campanha. Os proprietários dos aplicativos simplesmente não têm um mecanismo para isso, e ele é crucial! Sem ele, as redes não conseguem otimizar suas campanhas em benefício do anunciante. Os proprietários de aplicativos precisam de alguém que já possui essas integrações e mecanismos configurados.

Concluindo: quem deveria controlar o valor de conversão?

Os principais candidatos são: as ad networks, ferramentas de análises (analytics tools) e as MMPs.

Por quê as ad networks não são a resposta
Poderíamos dizer que elas não possuem integrações com outras redes, o que coloca as otimizações de campanhas em risco. Também poderíamos dizer que a atribuição não é sua especialidade.

Por quê as MMPs são a melhor escolha
Confiáveis e imparciais – por definição, as MMPs não têm conflitos de interesses. Seu principal objetivo é entregar dados confiáveis e precisos para o anunciante.

Otimização de campanha – as MMPs são as únicas que já possuem integrações com todas as redes. Sem elas, as otimizações de campanha não dão certo.

Enriquecimento dos diferentes modelos de atribuição – a SKAd não está isolado em um vácuo, existem outros modelos de atribuição no mercado. Os proprietários de aplicativos querem que todos os modelos enriqueçam uns aos outros. Além disso, apenas uma entidade que possui outros modelos de atribuição pode garantir que os dados de SKAd estão alinhados, sem terem sido manipulados. Um ambiente “limpo” é um elemento-chave para decisões de marketing precisas.

Uma última recomendação

A entidade que controla o valor de conversão também deveria controlar todo o fluxo de SKAd.

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