概要:Androidプライバシーサンドボックスは、従来のユーザー識別子に頼らず、広告キャンペーンの効果を測定するために設計されたプライバシー保護メカニズムです。ユーザーの端末上で動作・管理され、ラストタッチアトリビューションが可能です。アドネットワーク間でユーザーデータが共有されることがないため、ユーザーのプライバシーが保護されています。
はじめに
定義
- アドテック - AndroidサンドボックスアトリビューションAPIのコンテキストにおけるアドテックには、モバイル計測パートナー(MMP)、広告主、アドネットワークが含まれ、すべてが連携してユーザーのプライバシーを守りながら広告キャンペーンのパフォーマンスを測定します。
- ソース - 広告のクリック数またはインプレッション(見た)回数
- トリガー - インストールやポストインストールイベントなどのコンバージョン
- ポストインストールアトリビューションの独占期間 - サンドボックスアトリビューションAPIのポストインストール独占期間は、インストールをもたらしたアドネットワークのみがインストール後のイベントをアトリビューションできる期間であり、他のアドネットワークがこの期間内にこれらのイベントのアトリビューションを主張できないことを保証します。
AndroidプライバシーサンドボックスアトリビューションAPIについて
アトリビューションAPIの仕組み
アトリビューションAPIを使用するための設定:
- 登録プロセスを完了します。
- 広告のクリック数やビュー数などのアトリビューションソースを登録します。
- ユーザーのコンバージョンを含むトリガーを広告主アプリに登録します。
アトリビューションレポートAPIは、トリガーをアトリビューションソースおよびアトリビューションコンバージョンと照合し、1つまたは複数のトリガーをイベントレベルの集計可能なレポートを通じてデバイス外で広告技術者に送信します。
ソースには、クリックやビューに関する情報やキャンペーンの詳細など、アドネットワークに関するすべてのデータと情報が含まれています。デバイスには複数のソースを保存できます。
トリガーには、測定データと、インストールおよびインストール後のコンバージョンに関するデータが格納されます。さまざまなアドネットワークやMMPから複数のトリガーが発生する可能性があります。
広告技術者がAPIからポストバックを受け取るには、アトリビューションソースとトリガーの両方を登録する必要があります。
注:同じ広告技術者がAPIからポストバックを受け取るには、アトリビューションソースとトリガーの両方を登録する必要があります。
AppsFlyerサンドボックスアトリビューションソリューション
原則とフロー
SKAdNetworkのインフラの機能的及び構造的な制限を補うため、次の表に示す特性を考慮してAppsFlyerのソリューションは構築されています。
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| データ統合 |
|
| データ強化 |
|
| データ配信 | 拡張サンドボックスのアトリビューションデータは、以下を使用して取得できます: |
| シームレスな連携 |
|
| アジリティ | 広告主様は、必要に応じて管理画面から計測設定を変更できます。 |
その他のプライバシーサンドボックスアトリビューション情報
レポートのオプション
サンドボックスアトリビューションレポートには、ユーザーレベルの識別子は含まれません。
| レポート名 | タイプ | AppsFlyerによる強化機能 | 提供方法 | プレミアム機能 |
|---|---|---|---|---|
| Sandboxオーバービューダッシュボード | 集計レポート | はい | 管理画面 | いいえ |
サンドボックスアトリビューションのソリューション導入チェックリスト
| いいえ | アクション | 説明 | 担当者 |
|---|---|---|---|
| 1 | アプリの準備 | AppsFlyer SDK v6.13.1以上を実装します。 注意:収益の計測には、SDKのV6.16.0以上が必要です。
|
開発者 |
| 2 | パートナー連携 |
アドネットワークパートナーは、サンドボックスアトリビューション連携を使用してAppsFlyerと連携する必要があります。詳細:サンドボックスアトリビューションの連携パートナーのリスト パートナーがトリガーをアドネットワークパートナーにリダイレクトすることを許可するかどうかを決定します。詳細はこちら |
マーケティング担当者 |
トラブルシューティング
| 症状 | 説明 |
|---|---|
| 管理画面にインストールが表示されない |
|
アプリインストール発生からダッシュボードとレポートの更新までのタイミング
特定の日に受信したサンドボックス集計レポートは、UTC時間で翌日の終わりの 00:01(日本時間:19:01)に処理されます。データは8時間後に利用できるようになります。つまり、データの処理には約32~56時間かかり、平均遅延時間は44時間です。
例:月曜日に受信したレポートは水曜日に処理され、準備が整います。ダッシュボードは、水曜日の 08:00 UTC(日本時間17時)までに更新されます。
特性と制限
| 特性 | 備考 |
|---|---|
| 代理店 | 代理店は、サンドボックスアトリビューション代理店認識を実装することで、代理店運用のトラフィックとして反映できます。 |
| 代理店の運用媒体の開示設定 | N/A |
| タイムゾーン | UTC |
| 通貨設定 | N/A |
| オーガニックデータ | N/A |
| 非オーガニックデータ | サンドボックスアトリビューションレポートに基づく |
| データ更新頻度 | 毎日 |
| 過去データ | アドネットワークがAppsFlyerと連携されている時期によって異なります。最も早い日付は2024年8月19日です。 |
| ユーザーアクセス | アカウントユーザーが必要なアクセス許可を保持している必要があります。 |
トリガーをアドネットワークに転送する
プライバシーサンドボックスでは、個々のアドネットワークがネットワーク内のラストタッチアトリビューションフローを確認できます。つまり、アドネットワークは、ネットワーク内で発生した最後の広告接触をコンバージョン(アプリのインストールなど)に紐付けることができます。
ただし、この機能は、AppsFlyerがSandbox内で提供するより広範なアトリビューションと比較すると異なります。
AppsFlyerは複数のアドネットワークを網羅し、さまざまなキャンペーンの全体像を把握し、コンバージョン前にどのネットワークがラストタッチだったかを提供できます。
シナリオ例:ユーザーは1日目にUnity Adsの広告を見てクリックし、2日目にTikTok広告をクリックし、最後に3日目にアプリをインストールしました。
アドネットワークのラストタッチアトリビューション:Unity AdsとTikTokはそれぞれ、自社のネットワーク内でコンバージョン前の広告がラストタッチであったかどうかを確認できます。TiktokとUnityの両方が、サンドボックスアトリビューションで自社の広告の獲得レポートを受け取ります。
AppsFlyerのラストタッチアトリビューション:AppsFlyerは、Unity AdsとTikTokの両方にわたるユーザージャーニー全体を把握し、ユーザーがコンバージョン前に両方の広告に接触したことを確認できます。AppsFlyerでは、ラストタッチが行われたため、コンバージョンはTikTokによるものだと考えることができます。
アドネットワークがネットワーク内のラストタッチアトリビューションフローを確認できるようにするには、AppsFlyerの担当者に書面による同意を提供する必要があります。そうすることで、これらのトリガーをアドネットワークに転送できます。詳細については、AppsFlyerの担当者にお問い合わせください。
将来的には、このような機能をAppsFlyerプラットフォームに追加して、手動で書面による同意を行う必要がないようにします。
サンドボックスアトリビューションの結果とAppsFlyerのアトリビューション結果の比較
以下の理由により、サンドボックスの結果をAppsFlyerのアトリビューション結果と正しく比較することができません:
- 現在、サンドボックスアトリビューションと統合されているアドネットワークは、AppsFlyerと比べて少なくなっています。そのため、マルチタッチやクロスネットワークアトリビューションフローの場合、結果が異なる可能性があります。例:
1日目:ユーザーがUnityの広告をクリック
2日目:ユーザーがTikTokの広告をクリック
3日目:ユーザーがアプリをインストール
通常のAppsFlyerフローでは、最後のタッチポイントであるTikTokがアトリビューションを獲得します。ただし、TikTokがまだサンドボックスと連携されていないと仮定すると、サンドボックスでは、Unity Adsがアトリビューションの勝者となります。 - サンドボックスアトリビューションの結果には「ノイズ」が含まれることもあります。これは、個人のプライバシーを保護するために、ユーザー関連の情報にランダムなデータが追加されることを指します。この手法は、ユーザーアクションに関する特定の詳細を不明瞭にするために使用されるため、全体的な傾向とパターンの集計と分析が可能でありながら、個々のユーザーを測定または特定することがより困難になります。