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Discrepâncias nos dados: por que nem sempre há correspondência entre os números?

A precisão é essencial para a atribuição mobile. Quando você recebe dados de múltiplas plataformas, canais e campanhas, no entanto, os números nem sempre são iguais. Em um painel, você tem 5.005 instalações. No outro, 7.246. Por que os números estão diferentes? Na Adjust, sabemos que a precisão nos dados é primordial para os profissionais de marketing mobile. Por isso, vamos comentar as discrepâncias comuns entre as plataformas antes de entrarmos nos problemas em alguns fornecedores, incluindo Google, Apple e Meta/Facebook.

O que é a discrepância nos dados?

As discrepâncias nos dados acontecem quando dois ou mais conjuntos de dados comparáveis não estão alinhados. Por exemplo, os profissionais de app marketing podem reparar em uma diferença numérica entre uma métrica em uma plataforma quando comparada a essa mesma métrica em outra plataforma. Painéis diferentes apresentam dados de formas diferentes, e os motivos pelos quais os dados não correspondem podem variar.

Como identificar discrepâncias nos dados?

Para identificar discrepâncias nos dados, é simples. Basta comparar dois conjuntos de dados durante o mesmo período e procurar por uma falta de correspondência entre os números. O desafio, na verdade, é entender o que causou essas discrepâncias e como podemos ajustá-las. Isso precisa ser feito de forma rápida e assertiva, já que a maioria dos profissionais de marketing trabalham com uma margem operacional e precisam facilitar as tomadas de decisão sobre como alocar o orçamento.

Motivos para a discrepância nos dados

Há duas questões principais que precisamos responder. Como identificar discrepâncias nos dados? Como resolver as discrepâncias nos dados? A seguir, vamos responder a essas perguntas em detalhes de acordo com situações comuns que podem causar discrepâncias. Elas acontecem em todas as plataformas, principalmente por diferenças na maneira como os sistemas operam e criam relatórios. Também vamos explicar porque, algumas vezes, há discrepâncias entre os dados da Adjust e os dados de outras plataformas e redes onde você está executando as campanhas.

  1. Downloads x instalações

    Apesar de haver uma diferença fundamental entre um download e uma instalação, os dois são geralmente comparados, o que leva algumas pessoas a pensarem que há discrepâncias entre os números na Adjust e em outras plataformas. Vejamos, então, conferir no que consiste a diferença entre eles.

    Os downloads representam o momento em que um usuário baixa um aplicativo em uma loja. Uma instalação é um evento após um download e constitui a primeira vez em que um usuário abre um aplicativo.

    A Adjust rastreia instalações, enquanto as lojas de apps como a Apple e a Google rastreiam downloads e instalações. Há dois motivos pelos quais só olhamos as instalações. Primeiro, nós não temos acesso aos dados de download da Google e da Apple. Logo, medimos as instalações porque essa é a informação que nós mesmos mensuramos.

    Em segundo lugar, a Adjust só poderá rastrear as conversões quando nosso kit de desenvolvimento de software (SDK) tiver sido ativado pelo usuário ao abrir o aplicativo pela primeira vez. Uma vez que o SDK é acionado pela primeira vez, ele nos avisa quando houver uma nova instalação.

    As discrepâncias podem ocorrer quando os aplicativos são baixados, mas não abertos. Outras inconsistências no relatório podem ocorrem no momento da instalação, uma vez que a Adjust registra o momento da instalação quando um aplicativo é aberto, enquanto a Apple e a Google registram o momento do download.

    Esse problema nos lembra de que os downloads, em qualquer plataforma, não são equivalentes às instalações na Adjust. Então, em resumo, lembre-se de comparar instalações com instalações, não downloads com instalações.

  2. Instalações baseadas em usuários x instalações baseadas em dispositivos

    Tanto a Apple quando a Google contam suas instalações com base na conta do usuário na loja de aplicativos, ao passo que a Adjust baseia as instalações nos IDs de publicidade ou advertising IDS únicos no nível do dispositivo.

    Neste caso, pode haver discrepâncias quando um usuário tem tanto um iPhone quando um iPad e instala o mesmo aplicativo nos dois dispositivos. Aqui, a Adjust contaria duas instalações, pois recebe dados de dois advertising IDs. Já a Apple contaria uma instalação, uma vez que o usuário tem a mesma conta nos dois dispositivos.

    Além disso, quando trabalhamos com o SKAdNetwork, nunca recebemos o IDFA, então a atribuição é feita com dados agregados. Para ter mais informações, confira o artigo SKAdNetwork 4.0 explicado e a visão da Adjust para a privacidade a partir de 2022.

  3. Fuso horário e geolocalização

    A maneira como a Adjust trabalha com a localização do usuário (e, por conseguinte, seu fuso horário), geralmente difere de outras plataformas.

    No que tange a localização do usuário, a Apple e a Google baseiam seus dados na geolocalização da conta do usuário na loja de aplicativos, enquanto a Adjust olha o endereço IP do usuário no momento da instalação.

    Por exemplo, se um usuário tiver uma conta registrada no Reino Unido, mas instala um aplicativo na Alemanha, então a Apple e a Google registram os downloads e as instalações do usuário no Reino Unido. A Adjust já atribuiria essa instalação à Alemanha. Você verá então algumas diferenças entre as lojas de aplicativos e a Adjust no que diz respeito ao momento e ao local de uma instalação.

    No que tange à geolocalização do usuário, depende do que você quer monitorar, a conta do usuário ou o local da instalação. Já quanto aos fusos horários, a Adjust mensura de acordo com o Tempo Universal Coordenado (UTC). Outras plataformas podem usar outros fusos horários. Por exemplo, o Google Ads usa o Horário padrão do Pacífico (PST). Você pode mudar o fuso horário tanto dentro do painel da Adjust quanto nas outras plataformas para o UTC.

  4. Efeitos da atualização de aplicativos

    Essa discrepância afeta com frequência os novos clientes da Adjust que já tinham seus aplicativos disponíveis para download há algum tempo.

    Se um aplicativo não tiver inicializado nosso SDK quando for lançado nas lojas, todos os usuários "antigos" que atualizarem o aplicativo serão rastreados como novos usuários pela Adjust. A Apple e a Google vão registrar apenas uma atualização.

    Isso leva a um pico nas primeiras semanas após a atualização (que pode chegar a meses, dependendo da idade e popularidade do aplicativo), com um declínio acentuado até chegar a números mais realistas. Se seu aplicativo tiver uma grande base de usuários antes de você começar a usar a Adjust, vai demorar um pouco mais para esse efeito passar.

    Se você tiver um Account Manager dedicado como parte do seu pacote da Adjust, ele vai informar sobre essa questão quando você instalar o SDK pela primeira vez, mas é algo para se considerar.

  5. Instalações em lojas de terceiros

    Se você distribuir seu aplicativo (um APK integrado ao SDK da Adjust) em outras lojas além da Google Play Store e da App Store (por exemplo, em uma loja de terceiros) a Adjust vai contar essas instalações. A Apple e a Google não.

    Isso geralmente cria mais discrepâncias nos aplicativos Android, que estão geralmente em mais lojas além da Play Store. De maneira geral, os dados da Adjust oferecem uma visão mais holística de todas as atividades nessa instância.

  6. Comparação entre eventos

    O Google Ads, o Facebook e a Adjust usam métodos diferentes para a atribuição de eventos pós-instalação, o que faz com que os números não sejam exatamente comparáveis:

  • O Google Ads associa eventos à fonte do clique e tem uma janela de atribuição de eventos de 30 dias por padrão.
  • O Facebook associa eventos à fonte do clique e tem uma janela de atribuição de eventos de 28 dias por padrão.
  • A Adjust associa eventos à fonte da instalação ou reatribuição. Nós também não temos uma janela de atribuição de eventos. Em vez disso, os eventos são atribuídos à fonte de instalação do usuário indefinidamente (ou até o ponto em que o usuário possa ser reatribuído). No ponto de reatribuição, quaisquer eventos subsequentes acionados pelo usuário serão associados à fonte da reatribuição.

Vejamos um exemplo. Com a Meta (ou o Facebook), se um usuário instala um aplicativo a partir da "Campanha do Facebook A" e então clica em um anúncio da "Campanha do Facebook B", que aciona um evento, todos os eventos serão atribuídos à "Campanha do Facebook A" na Adjust por essa ser a fonte da instalação.

No entanto, como houve um clique mais recente por esse usuário em um anúncio da "Campanha do Facebook B", o evento seria atribuído à "Campanha do Facebook B" no Facebook. Isso pode criar discrepâncias entre as campanhas para cada plataforma. O Google Ads funciona da mesma maneira.

Quando fraudes causam discrepâncias: os principais tipos de fraude mobile

A fraude mobile é uma causa considerável das discrepâncias nos conjuntos de dados. Abaixo você encontra um resumo dos principais tipos de fraude que arruínam os conjuntos de dados e como a Adjust lida com eles.

  1. Falsificação de SDK

    Esse tipo de fraude mobile gera instalações que parecem legítimas sem que essas instalações tenham de fato ocorrido. Na falsificação de SDK, os fraudadores replicam como os SDKs se comunicam para falsificar não apenas instalações como também engajamentos e eventos.

    Na Adjust, oferecemos uma assinatura de SDK, que proporciona criptografia em múltiplas camadas que protegem seus conjuntos de dados da falsificação de SDK.

  2. Injeção de cliques

    A injeção de cliques ocorre quando um aplicativo é baixado e os fraudadores injetam um clique. Ao fazer isso, eles ganham o crédito pela instalação. Esse tipo de fraude faz com que você acabe pagando por um desempenho que não existe.

    A Adjust combate a injeção de cliques com o Filtro de injeção de cliques. Esse filtro usa marcas temporais determinísticas para evitar a atribuição a engajamentos fraudulentos.

  3. Fazendas de dispositivos

    As fazendas de dispositivos (device farms) e data centers emulam dispositivos para imitar engajamentos e instalações. Isso é feito ofuscando suas localizações ou seus IPs. Apesar dessas fazendas de dispositivos existirem já há algum tempo, elas ainda são uma ameaça aos seus conjuntos de dados.

    A Adjust oferece o filtro de IP anônimo, que rejeita toda e qualquer instalação associada a IPs comprometidos.

  4. Spamming de cliques

    Frequentemente, os fraudadores se aproveitam do malware nos dispositivos de usuários para enviar cliques aos provedores de mensuração mobile. Com isso, eles podem atribuir erroneamente o crédito a publishers por instalações que são orgânicas.

    Na Adjust, nós combatemos o spamming de cliques com nossa solução Distribution Modeling. Nossos modelos são desenvolvidos a partir de anos de pesquisa e com dados para ajudar a determinar quais cliques são verdadeiros e quais são falsos.

Como resolver as discrepâncias nos dados por plataforma

Já tratamos das discrepâncias que afetam a todos, então chegou a hora de olhar para problemas mais específicos das plataformas. Meta/Facebook, Google e Apple trabalham de diferentes maneiras, então vejamos cada uma delas separadamente e o porquê dos números parecerem às vezes desiguais.

Meta/Facebook

Os tipos de discrepância que aparecem na Meta (Facebook) podem ser divididos em três seções: a primeira é quando os dados do Facebook mostram números maiores, a segunda, quando mostram números menores e a terceira diz respeito à maneira como o reengajamento é calculado.

Quando o Facebook exibe números maiores

Por padrão, o Facebook mensura as atribuições 28 dias após o clique e 24 horas após a visualização.  Basicamente, essas configurações de atribuição podem e devem ser modificadas na interface do Facebook para podermos ter uma melhor base de comparação entre as plataformas. Nós oferecemos, por padrão, uma janela de atribuição de 7 dias desde o último clique para o Facebook, não de 28 dias. Isso significa que o Facebook inclui três semanas a mais de dados para comparação.

Para resolver essa discrepância, observe a janela de atribuição que você definiu na Adjust. Por exemplo, nós oferecemos a opção de alterá-la para, no máximo, 30 dias. Depois, no relatório do Facebook, você pode escolher qual janela quer visualizar. Os dados devem ser atualizados de acordo com a janela escolhida e alinhados aos dados da Adjust com mais precisão.

Quando o Facebook exibe números menores

Uma observação: no Facebook, cada conta de anúncio tem um painel separado enquanto, na Adjust, os dados são agregados para todas as contas de anúncios.

Se seus números estão menores no Facebook, certifique-se de conferir os relatórios de cada conta de anúncio e combiná-los em um só para ver se há mesmo uma diferença.

Facebook, Adjust e o reengajamento

O Facebook tem uma abordagem de reengajamento diferente, pelo menos em comparação à Adjust.

Se você está usando a Adjust para rastrear reengajamentos, você sabe que operamos com um modelo baseado no usuário. Isso significa que uma reatribuição é igual a um usuário. Contamos uma reatribuição quando um usuário existente se engaja com um anúncio e reabre um aplicativo (ou é levado até lá por um deeplink) após ficar inativo por um período específico. Definimos, por padrão, esse período para sete dias.

Então, se um usuário existente fica inativo por sete dias, mas então clica em um anúncio de reengajamento no Facebook para reabrir o aplicativo, a Adjust vai contabilizar uma reatribuição. Se esse mesmo usuário voltar a interagir com o mesmo anúncio (e reabrir o aplicativo mais uma vez), isso não será contado como outra reatribuição, apenas como outra sessão.

No Facebook, o engajamento é contado com base em eventos. Por exemplo, se um usuário clica em um anúncio de reengajamento e interage com o aplicativo dentro de 28 dias (a janela de atribuição de eventos do Facebook), isso será contado como um engajamento para o anúncio. Se, depois, o mesmo usuário clicar no mesmo anúncio e interagir com o aplicativo múltiplas vezes, o Facebook contará isso como vários engajamentos.

Apple Search Ads

A visibilidade da Apple na atribuição de último clique

A Apple não sabe se o usuário clicou em um anúncio exibido por outro parceiro entre o clique em um anúncio no Apple Search e uma instalação.

Além disso, o usuário pode clicar em um anúncio da Apple e instalar um aplicativo, mas não o abrir. Mais tarde, o usuário pode clicar em um anúncio diferente de uma fonte diferente e depois abrir o aplicativo. Neste caso, nós atribuímos a instalação ao último clique, enquanto a Apple poderia reivindicar que a instalação aconteceu a partir do seu anúncio.

  • Janelas de atribuição de último clique

    A janela de atribuição de último clique padrão da Adjust é de 7 dias, enquanto a do Apple Search Ads é de 30 dias.

  • Fusos horários

    O fuso horário dos relatórios do Apple Search Ads é baseado na localidade da conta do usuário, enquanto a Adjust usa o UTC.

  • Reinstalações

    Se um usuário existente desinstalou um aplicativo, mas depois clicou em um anúncio do Apple Search Ads e reinstalou esse aplicativo, a Apple contará isso como uma nova instalação, mas a Adjust só contará isso como uma sessão.

    Na Adjust, nós temos uma solução que usa um ID interno. Isso é feito para evitar que seja contabilizada uma nova instalação quando os usuários que tiverem ativado o LAT excluírem e reinstalarem um aplicativo. Podemos, em vez disso, contar cada reinstalação como uma sessão. É recomendado manter isso em mente quando for comparar os dados da Adjust com os de uma plataforma que pode não ter um método para reconhecer dispositivos e que conta reinstalações vindas de um usuário com LAT ativado como uma nova instalação, levando a uma discrepância entre esses dados.

  • Limitação no rastreamento de anúncios (LAT)

    Quando o usuário ativa o Limit Ad Tracking (LAT) no dispositivo, nós não recebemos uma resposta da API de atribuição da Apple, por isso, atribuímos o usuário como orgânico ou o atribuímos a outra fonte que registrou um clique. No entanto, a Apple ainda reivindica esses usuários e suas estatísticas vão refletir essas instalações. Desde a chegada do App Tracking Transparency (ATT), o número de limitação no rastreamento de usuários aumentou drasticamente já que apenas 4% dos usuários permitem ser rastreados.

Google Play

Se você está olhando para a métrica de instalações na Google Play Store, lembre-se de que elas incluem diversas variações nas métricas de instalações, e nenhuma delas está diretamente relacionada à Adjust. Se você entrar em contato com a Adjust, podemos trabalhar juntos para encontrar uma maneira de comparar as duas métricas, uma vez que é necessário para isso um pouco mais de suporte, dependendo do seu negócio.

Discrepâncias no Google Ads

  • Janelas de atribuição diferentes

    A janela de atribuição do Google Ads é de 30 dias. Já a da Adjust é de 7 dias por padrão, apesar de isso poder ser alterado.

  • Remarketing

    Comparar os resultados de remarketing da Adjust e do Google Ads é difícil e algo que não recomendamos.

A Adjust conta uma reatribuição depois que um usuário (vindo de uma campanha de remarketing do Google Ads) é levado de volta a um aplicativo por uma reatribuição de deep link. Enquanto isso, o Google Ads usa uma reatribuição com base em eventos, que é tão técnica quanto a nossa, mas difere na maneira como é calculada.

  • Eventos

    Quanto ao remarketing, também não recomendamos comparar os eventos.

    Isso porque o Google Ads tem uma janela de atribuição de eventos de 30 dias. Por isso, se ele nota um clique em um anúncio dentro de 30 dias antes do evento, então ele associa o evento à fonte do clique.

    Especificamente com eventos, a Adjust os associa à fonte da instalação (ou reatribuição) para o lifetime do usuário.

    É importante lembrar que estamos usando métodos diferentes de atribuição de eventos que geram resultados diferentes. Desta forma, você pode configurar esses métodos de acordo com a sua preferência.

Dica final: deixe todos os seus dados no mesmo lugar

A mensuração mobile para o marketing de apps pode parecer exaustiva com todos os canais e as plataformas, redes de anúncios e campanhas para gerenciar. Além disso, comparar seu desempenho indo de uma plataforma a outra leva tempo e pode gerar discrepâncias.

É por isso que lançamos nossa nova solução de analytics, o Datascape. Você pode filtrar e visualizar um número ilimitado de fontes de dados em uma única tela, mudando facilmente de uma visão geral acionável para uma visão detalhada com comparações em relação ao tempo e aplicativos. Nossa precisão nos dados e ferramentas de automaçāo permitem que você tome as melhores decisões para gerar mais ROI com confiança e rapidez. Se quiser ver como o Datascape funciona, peça sua demonstração.

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