Краткий обзор: Узнайте, как настроить данные о взаимодействии с рекламой, чтобы AppsFlyer мог применить вероятностную атрибуцию в отсутствие детерминированных сигналов.
Об атрибуции на основе вероятностного моделирования
Когда детерминированные идентификаторы, такие как IDFA, GAID или данные рефереров, недоступны из-за ограничений платформы или настроек конфиденциальности пользователя, в AppsFlyer применяется вероятностное моделирование для атрибуции установок и повторных взаимодействий.
Этот метод используется для оценки доступных сигналов устройств и контекста, чтобы выбрать наиболее вероятный источник конверсии. Это позволяет рекламодателям обеспечить непрерывность измерений и гарантировать, что сети получают атрибуцию, когда на то есть достаточные основания даже без точных идентификаторов.
Точность вероятностной атрибуции зависит от качества доступных сигналов. Обоснованность и полнота данных, предоставляемых вашей сетью, напрямую влияют как на приоритет, так и на уровень успеха ваших атрибуций: чем лучше данные, тем больше вероятность получить атрибуцию, если есть несколько кандидатов.
Когда используется вероятностное моделирование?
AppsFlyer автоматически применяет вероятностное моделирование в случаях, когда детерминированные данные недоступны, включая:
- Потоки SKAN для iOS (установки после релиза SKAN)
- Конверсии Web-to-app
- Использование разных устройств (например, просмотр рекламы на компьютере, а затем установка на мобильном устройстве)
- Ограничение доступа к измерениям на каком-либо устройстве или в определённой среде
- CTV, ПК или консоли – детерминированная атрибуция на них невозможна
Что такое поток вероятностного моделирования
Вероятностное моделирование включает в себя следующие этапы:
- Пользователь взаимодействует с рекламой (клик или показ) в партнёрской сети.
- Партнёр отправляет ссылку атрибуции AppsFlyer или HTTP-заголовок с соответствующими сигналами устройства и контекста.
- Если при запуске приложения не найдено детерминированное соответствие:
- AppsFlyer оценивает характер взаимодействия и контекст запуска приложения.
- Если сигналы соответствуют вероятностным критериям, взаимодействие становится подходящим кандидатом на атрибуцию.
- Затем по логике атрибуции AppsFlyer выбирается наиболее недавнее и приоритетное совпадение.
Примечание
Вероятностное моделирование не заменяет детерминированные методы. Оно применяется только в том случае, если эти методы не работают.
Настройка данных взаимодействия для вероятностного моделирования
Для поддержки вероятностного моделирования необходимо:
- Использовать ссылки атрибуции или HTTP-заголовки, включающие необходимые параметры.
- Соблюдать стандартный регламент AppsFlyer в отношении структуры ссылок.
Обязательные параметры
AppsFlyer использует следующие сигналы для вероятностной атрибуции:
| Параметр | Описание | Пример для iOS | Пример для Android |
|---|---|---|---|
af_ip |
IP-адрес пользователя на момент взаимодействия | 192.168.0.12 |
192.0.2.45 |
af_model |
Идентификатор модели устройства | iPhone14,1 |
SM-G991B |
af_os_version |
Полная версия ОС | 17.5.0 |
13 |
af_language |
Настройки языка устройства | en-US |
he-IL |
af_ua |
Строка User agent (браузер или веб-представление) | Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_5_1 like Mac OS X)... |
Mozilla/5.0 (Linux; Android 13; SM-G991B)... |
Примечание
Если в ссылке атрибуции отсутствует какой-либо параметр, AppsFlyer попытается извлечь его из заголовков HTTP, если это возможно.
Практические рекомендации
- Используйте стандартную структуру ссылки: Все параметры должны передаваться через строки запроса или заголовки HTTP.
- Обоснованность и полнота сигналов, предоставляемых вашей сетью, напрямую влияют как на приоритет, так и на уровень успеха ваших атрибуций: чем у вас лучше данные, тем больше вероятность получить атрибуцию, если есть несколько кандидатов.
- Установите приоритет по качеству сигнала: Когда есть несколько кандидатов, более сильные и новые сигналы имеют приоритет.