Impacto do Apple Limit Ad Tracking na atribuição (antes do iOS 14)

Impacto do LAT na atribuição

O objetivo do Limit Ad Tracking (LAT) do iOS é melhorar a privacidade do usuário.

Antes do iOS 10, quando os usuários optavam por selecionar o LAT, o iOS enviava um sinalizador indicando o desejo do usuário. No entanto, o identificador IDFA da Apple ainda ficava disponível, e nem todas as empresas atendiam a esses pedidos (esse ainda é o caso do Android). A Apple também permitia que as empresas usassem o ID para limite de frequência, atribuição, eventos de conversão, estimativa do número de usuários únicos, detecção de fraude de anúncios e depuração.

A partir do iOS 10, a Apple envia uma sequência de zeros no lugar do IDFA do usuário. 

Mais de 99% dos usuários do iOS possuem a versão do iOS 10+, dentre os quais 2,5% habilitam o LAT. Esse artigo se refere a esses usuários. 

A figura mostra, com base na análise da AppsFlyer, que a porcentagem de usuários do LAT no iOS aumentou de 16% no início de 2019 para 25% em meados de 2020. A partir do iOS 14, o LAT foi desativado e substituído pela ATT.

O efeito do LAT sobre a atribuição

Para entender o efeito real do LAT sobre a atribuição e as fontes de mídia, vamos dar uma olhada em três casos principais:

• Fontes de mídia que podem ser atribuídas com Modelagem Probabilística
• Canais de mídia que não oferecem suporte à atribuição de modelagem probabilística
• Anúncios do Apple Search

Mensurando instalações com modelagem probabilística

A modelagem probabilística inicial do iOS 14.5+ é limitada ao contexto de mídia própria, promoção cruzada e fluxos web-to-app consentidos. 

99% dos canais de mídia e 100% dos links de atribuição personalizados para mídia própria usam links de atribuição. O LAT obviamente afeta a capacidade de atribuição das empresas, principalmente quanto ao registro de instalações usando correspondência de ID. A perda de 25% das instalações atribuídas pode ser muito problemática para os proprietários de aplicativos que usam esses links de atribuição.

Felizmente, um mecanismo de fallback para correspondência de ID pode ser usado - atribuição de modelagem probabilística. A modelagem probabilística é menos precisa do que a correspondência de ID e, portanto, a janela de atribuição é mais curta, geralmente 24 horas. Em campanhas de instalação de aplicativos mobile, a grande maioria das primeiras aberturas de aplicativos ocorre dentro de 1 a 2 horas, caso em que o método de modelagem probabilística é extremamente preciso. No entanto, algumas perdas de instalações atribuídas são inevitáveis.

Os anunciantes de fato têm certo ganho com isso.

Quando os anunciantes usam um modelo de preço de custo por instalação (CPI), e não por exposição (CPM) ou cliques (CPC), eles recebem cerca de 2,5% de instalações orgânicas gratuitas!

Mensurando instalações sem modelagem probabilística

O que acontece quando um usuário LAT clica em um anúncio veiculado por uma fonte de mídia que depende exclusivamente da correspondência de ID, entre elas as principais fontes, como anúncios do Meta, Google Ads e Snapchat?

Quando esse usuário instala e inicia o aplicativo, o SDK da empresa de atribuição mobile não pode extrair seu IDFA e, portanto, a fonte de mídia não consegue executar a correspondência de ID e identificar o usuário como seu próprio. Isso resulta em uma atribuição falha e um usuário orgânico gratuito para o proprietário do aplicativo.

Isso é válido apenas para campanhas de CPI e CPA, já que os canais de mídia precisam extrair suas cotas de instalações apenas dos 75% de usuários sem LAT, mas ainda podem exibir anúncios gratuitamente para os 25% de usuários com LAT. Este é um aumento potencial de cerca de 33% (100/75) de instalações gratuitas para anunciantes.

Faz sentido que esses gigantes da publicidade mobile logo encontrem uma solução para minimizar os efeitos negativos do LAT e da ATT. Por exemplo, uma possível solução seria simplesmente parar de exibir anúncios de instalação de apps para usuários com LAT ou implementar alguma API de modelagem probabilística.

Concluindo, em campanhas de CPI ou CPA, os canais de mídia que não oferecem suporte à modelagem probabilística podem contribuir com até 33% de instalações gratuitas para proprietários de aplicativos.

Anúncios do Apple Search

O Apple Search Ads é uma fonte poderosa de instalações pagas para proprietários de aplicativos do iOS. Comparado com todas as outras empresas de mídia mobile, a Apple sabe exatamente quem são seus usuários mobile, mesmo que sejam usuários de LAT, pois pode usar facilmente a ID da conta do iTunes.

Portanto, a atribuição do Apple Search Ads não é afetada pelos usuários com LAT, enquanto a AppsFlyer os atribui como usuários orgânicos (ou a outro engajamento, se tiver ocorrido). No entanto, as campanhas de anúncios do Apple Search Ads segmentadas por audiência não exibem anúncios para usuários com LAT. Ou seja, o problema está restrito apenas a campanhas não segmentadas.

Em conclusão, campanhas não direcionadas no Apple Search Ads podem trazer uma alta porcentagem de usuários não atribuídos.

Resumo

A conclusão surpreendente desta análise é que a introdução do LAT no iOS 10 realmente aumentou a porcentagem de instalações não-orgânicas recebidas pelos proprietários de aplicativos!Nos dados da AppsFlyer, as instalações adicionadas não são atribuídas e aparecem como instalações orgânicas.

Observe as seguintes dicas importantes:

• O proprietário do aplicativo DEVE comprar campanhas de CPI (ou CPA) para aproveitar esse aumento; as campanhas de CPM e CPC transferem esse efeito benéfico do proprietário do aplicativo para as empresas de mídia
• Canais de mídia que não usam modelagem probabilística (principalmente SRNs) podem contribuir com até 33% de usuários "orgânicos" gratuitos, mas nem sempre isso é uma certeza.
• A segmentação em campanhas de instalações do Apple Search Ads é muito importante, pois, sem ela, muitos usuários pagos não são atribuídos.