Описание модели мобильной атрибуции

Краткий обзор. Узнайте, как AppsFlyer определяет, что побудило пользователя установить приложение или участвовать в кампании повторного вовлечения.

UserJourney_us-en.jpg

Что такое атрибуция?

Атрибуция — это установление причин, которые побудили пользователя установить приложение или совершить определенные действия после установки, такие как повторное вовлечение или реатрибуция. Результатом атрибуции является:

  • Неорганическая установка, если пользователь взаимодействовал (обычно посредством показа или клика) с медиа-источником.
  • Органическая установка, если пользователь не взаимодействовал с медиа-источником.

Мобильная атрибуция необходима для оптимизации деятельности по привлечению и повторному вовлечению пользователей с целью достижения лучших результатов.

Что считается установкой мобильного приложения?

Модель атрибуции — это набор правил, по которым событие соотносится с точками взаимодействия на путях конверсии. Все участники экосистемы мобильного маркетинга — от Google Play и App Store до рекламных сетей, таких как Facebook и Twitter, и компаний, которые специализируются на измерении мобильного трафика, — используют собственные модели мобильной атрибуции. Каждый из участников учитывает установки и события по-своему.

Важно понимать особенности модели атрибуции каждого участника, с которым вы работаете. А самое главное — понимать модель атрибуции AppsFlyer.  

В AppsFlyer установка регистрируется после того, как пользователь загрузит и запустит мобильное приложение. Это означает, что меткой времени для установки приложения будет время первого запуска. Для сравнения: рекламные сети регистрируют время вовлечения, а магазины приложений — время загрузки.

Методы атрибуции AppsFlyer

 
Метод атрибуции

Model type

Android;

(Google Play and third-party  stores)

iOS  Универсальная платформа Windows (UWP)
Referrer Deterministic Да*  Нет Да
Сопоставление ID устройства (рекламы) Deterministic Да  Да Да
Вероятностное моделирование Probabilistic Да  Да  Нет
ТВ-атрибуция Probabilistic Да Да Да
* Supported by some third-party stores)

AppsFlyer использует несколько разных методов атрибуции в зависимости от платформы устройства и доступности.

Инициатор установки (только Android)

Приложения Android, загруженные из Google Play и альтернативных магазинов приложений, обычно атрибутируются по рефералу. Реферер предоставляет исходный URL-адрес, по которому кликнули перед перенаправлением в магазин Android. Это основной метод атрибуции Android. В настоящее время Google Play и магазин приложений Huawei поддерживают атрибуцию реферера установки.  Атрибуция альтернативного магазина приложений с использованием реферера.

Сопоставление идентификатора устройства

Рекламная сеть, у которой есть доступ к устройству пользователя, передает в AppsFlyer идентификатор устройства на ссылке атрибуции или вместе с уведомлением о показе. Это дает AppsFlyer возможность сопоставить идентификатор устройства, на котором был выполнен клик, с идентификатором устройства, полученным в SDK AppsFlyer.

Сопоставление идентификатора устройства является основным методом атрибуции для приложений iOS.

Доступные идентификаторы:

  • Устройства iOS: IDFA, IDFV
  • Устройства Android с Google Play Services: GAID 
  • Устройства Android без Google Play Services:  OAID, Android ID, IMEI, Fire ID 

Идентификаторы устройств можно хешировать с помощью SHA1 или MD5 в ссылках атрибуции.

Сопоставление идентификаторов устройств с помощью IDFV (iOS)

  • Идентификатор для поставщиков (IDFV) доступен на устройствах iOS, начиная с версии 6.0. Он не зависит от механизмов Apple ATTrackingManager и LAT. Он всегда доступен и может использоваться для перекрестной рекламы приложений от одного поставщика.
  • Согласно Apple, значение этого параметра одинаково для приложений от одного и того же поставщика, запущенных на одном устройстве. 
  • IDFV автоматически генерируется Apple, когда пользователь устанавливает первое приложение данного поставщика. Это означает, что Apple проверяет, что на устройстве нет других приложений от того же поставщика. В результате удаление всех приложений данного поставщика с последующей установкой приложения от того же поставщика приводит к созданию нового IDFV. 

Сопоставление идентификаторов устройств для сетей с автоматическим предоставлением данных 

При первом запуске приложения AppsFlyer проверяет, настроено ли оно на получение трафика от сетей с автоматическим предоставлением данных (Self-Reporting Network, SRN), таких как Facebook, Snapchat и Google Реклама. 

AppsFlyer опрашивает соответствующие SRN, используя уникальный идентификатор устройства от новой установки. Этот запрос выполняется с помощью API партнеров по измерению эффективности мобильной рекламы (MMP), как его определяет SRN. На основе полученных ответов AppsFlyer может атрибутировать новых пользователей сети SRN.

Вероятностное моделирование

Вероятностное моделирование — это статистический метод для оценки эффективности кампании с использованием машинного обучения. Собираются параметры вероятностного моделирования:

  • изначально по первому клику или просмотру рекламы (если включено)
  • повторно, когда запущено приложение

Параметры внедрения

  • Использует статистику, не зависит от уникальных идентификаторов.
  • Это резервный метод, используемый при отсутствии реферера или рекламного идентификатора. Он обладает высокой точность (более 90%). Тем не менее, приоритет отдается детерминированным методам атрибуции. 
  • Уступает методам сопоставления кликов с помощью реферера или идентификатора, если они также попадают в окно атрибуции.
  • Окно атрибуции AppsFlyer определяет автоматически в зависимости от сети пользователя. Продолжительность окна адаптивна, но короче, чем у других методов (до 24 часов).
  • Вероятностное моделирование для атрибуции по кликам всегда включено.
  • Вероятностное моделирование для атрибуции по просмотрам нужно включить на странице настроек приложения и на вкладке интеграции соответствующей сети без самостоятельной атрибуции.

ТВ-атрибуция

AppsFlyer позволяет атрибутировать органические установки кампаниям на ТВ или радио, относя их к медиаисточнику ТВ. Органическая установка атрибутируется медиаисточнику "ТВ" при выполнении всех следующих условий:

  • Загрузка, установка и первый запуск происходят вскоре после трансляции рекламы.
  • Пользователь находится в стране, где транслировалась реклама. Допускается ограничение местонахождения определенным городом.

Методы ТВ-атрибуции:

  • Загрузка файла.
  • Интегрированные партнеры по ТВ.
  • Shazam.

См. статью Интеграция с партнерами по измерению ТВ-атрибуции

Предустановленные приложения

AppsFlyer позволяет атрибутировать установки тех приложений, которые были установлены на устройство до приобретения его пользователем.

Поскольку перед установкой не было ни вовлечения пользователя, ни клика, ни просмотра, то атрибуция установки происходит при первом запуске приложения с помощью API SDK AppsFlyer. См статью Настройка и тестирование кампаний по предустановке приложений для Android

Типы атрибуции вовлечения пользователей

AppsFlyer регистрирует и использует атрибуцию вовлечения пользователей двух типов: по кликам и по просмотрам.

Атрибуция по кликам

Большинство установок происходит в результате кликов пользователей по элементам рекламы: баннерам, видео, рекламным вставкам.

При клике по рекламе открывается окно атрибуции по кликам, длительность которого по умолчанию составляет 7 дней. Установки, выполненные в пределах окна атрибуции, являются неорганическими и атрибутируются этому медиа-источнику. Установки, выполненные после окна атрибуции, считаются органическими.

AppsFlyer рекомендует использовать окна атрибуции по кликам длительностью семь дней, которые считаются отраслевым стандартом. Для окна атрибуции можно задавать продолжительность от 1 до 30 дней в зависимости от вашего соглашения с медиа-источником. Продолжительность окна атрибуции в Facebook — 28 дней, в Twitter — 14 дней, а в Google Рекламе — 30 дней. 

Тип атрибуции

 

Метод атрибуции

 

Окно атрибуции по кликам

Диапазон

Рекомендуется
(по умолчанию)

Атрибуция по кликам

(Все интегрированные партнеры)

 

Инициатор установки, сопоставление идентификатора

1 – 30 дней

7 дней

Вероятностное моделирование

Адаптивно

До 24 часов

Чтобы обеспечить высокую точность атрибуции, окно атрибуции по кликам с использованием вероятностного моделирования является адаптивным, его максимальная продолжительность составляет 24 часа.

Подробные сведения об окнах ретроспективного обзора AppsFlyer см. здесь.

Атрибуция по просмотрам

Пользователей, которые просматривают мобильную рекламу, но не нажимают на нее, можно атрибутировать рекламным сетям, которые разместили эту рекламу.

Окно атрибуции по просмотрам:

  • короче, чем окно атрибуции по кликам
  • его можно настроить.

Чтобы включить атрибуцию по просмотрам, задайте окно атрибуции в окне настроек.

Такой вид атрибуции особенно хорошо подходит для рекламных сетей с видео-рекламой, у которых традиционно низкое отношение количества кликов к количеству показов, а также для традиционных рекламных сетей с обычной рекламой.

Тип атрибуции

Метод атрибуции

Диапазон

Рекомендуется
(по умолчанию)

По просмотрам

(Выбранные интегрированные партнеры)

Сопоставление идентификатора

1 час — 2 дня

1 день

Если зарегистрированы и клик, и показ, приоритет всегда отдается клику, поскольку это активное вовлечение пользователя.

Подробную информацию об атрибуции по просмотрам см. здесь.

Дополнительные аспекты атрибуции

Вспомогательные установки

AppsFlyer полностью атрибутирует только одну исходную точку взаимодействия для каждой установки, как правило, в соответствии с последним кликом на рекламное объявление или последним показом рекламы (если кликов не было).

Assisted Installs — это установки с использованием дополнительных источников рекламы, вес которых оценивает мультиканальная атрибуция. При таких установках первоначальный медиаисточник или рекламная кампания не привели к последнему взаимодействию (конверсии), но привели к взаимодействию с пользователем до установки, и это взаимодействие произошло в рамках их окна ретроспективной атрибуции.

Рекламные сети, которые способствовали установке, считаются в AppsFlyer ассистентами установки.

Подробные сведения см. здесь.

Повторные установки

 

AppsFlyer записывает новую установку приложения на устройство в таких случаях:

  • приложение ранее не устанавливалось
    ИЛИ
  • Приложение уже было установлено, но было удалено, а затем повторно установлено после истечения времени окна реатрибуции с даты первоначальной установки.

Таким образом, повторные установки в рамках окна реатрибуции не атрибутируются какому-либо медиа-источнику и не считаются органическими. Внутренние события приложения после повторной установки считаются органическими.

Для проверки устройства и нескольких установок зарегистрируйте устройство в AppsFlyer. Если устройство не зарегистрировано, записывается только первая установка.

Переустановка iOS-приложений из резервных копий в iCloud

Если приложение имеет резервную копию в iCloud и устанавливается заново из этой копии (на этом же устройстве или на другом), AppsFlyer не считает это как новую установку или повторную установку. Пользователь, который восстанавливает приложение из iCloud, сохраняет свой идентификатор AppsFlyer и данные атрибуции.

Атрибуция ретаргетинга

Если пользователь повторно устанавливает приложение в рамках окна реатрибуции (длительностью 90 дней по умолчанию), то это событие считается реатрибуцией и отображается соответствующим образом на панели управления AppsFlyer в разделе "Ретаргетинг", если оно получено из кампании ретаргетинга

Подробные сведения см. здесь.

Обновления приложений

Когда существующие пользователи обновляют свое приложение, AppsFlyer не считает их новыми пользователями и не отображает на панели управления. Информацию о распространении новых версий вашего приложения и другие данные можно посмотреть на странице информации SDK.

Это правило не распространяется на приложения с базой активных пользователей, которые впервые интегрируют SDK AppsFlyer. Если существующие пользователи обновляют приложение до новой версии, которая включает SDK AppsFlyer, AppsFlyer отображает их как новых органических пользователей.

Была ли эта статья полезной?