Blog Entendendo o iOS 14.5: métodos de atribuição

Entendendo o iOS 14.5: métodos de atribuição

Desde que a Apple anunciou o iOS 14 e o framework AppTrackingTransparency (ATT), há muitas dúvidas no ecossistema sobre o que é permitido — e o que não é.

O importante de ter em mente é que o objetivo da Apple com o ATT é bem parecido com os propósitos de regulamentos para a privacidade como o GDPR. Essas regras existem para que os usuários possam escolher se a parte que presta ou oferece um serviço pode compartilhar seus dados únicos, identificáveis e persistentes com terceiros.

Parece simples, não é mesmo? Então por que há tanta controvérsia sobre o que as regras abrangem?

Parte da confusão vem da falta de uma linguagem comum na indústria. Muitos players da indústria usam termos diferentes para conceitos similares.

Um fator complicador é que a indústria tem usado o termo "fingerprinting" de forma genérica, englobando tanto fingerprinting real quanto métodos de atribuição probabilística. Com as mudanças do 14.5, algumas empresas (entre elas, a Adjust) abandonaram o fingerprinting para usar somente a atribuição probabilística. Isso significa que é necessário analisar o que as pessoas entendem por "fingerprinting" e explicar o que ainda é permitido.

Eu quis definir alguns termos que são importantes entender e diferenciar:

  1. O que é fingerprinting? Método usado para monitorar usuários entre sites utilizando informações do dispositivo para criar um ID único e persistente. Algumas técnicas usadas para chegar a esse fingerprint (em português, impressão digital) incluem capturar métricas de fonte, usando WebGL (e canvas) combinadas com certas propriedades do hardware. Esses dados tornam o fingerprint persistente e unicamente capaz de identificar um usuário. O principal uso do fingerprinting e de fingerprinting IDs é monitorar usuários em diferentes sites e aplicativos que, do contrário, não compartilham nenhum ID em comum. Por exemplo, o fingerprinting é usado para criar gráficos de dispositivos, uma infração clara das diretrizes da Apple.

  1. O que é atribuição probabilística? Como MMP, nós não monitoramos nem direcionamos usuários em diferentes sites ou aplicativos. O que importa para nós é atribuir uma instalação a um engajamento com certo grau de certeza. Como 80% das instalações ocorrem dentro de uma hora após o clique, essa atribuição não necessita de um ID persistente. Nós podemos fazer previsões com dados temporários que se tornam obsoletos em poucas horas. Desse modo, para nós, a atribuição probabilística é simplesmente baseada em entropia e padrões do dispositivo. Nós observamos parâmetros como horário do clique, horário da instalação e informações básicas do dispositivo. Esses parâmetros limitados permitem estimar a fonte de uma instalação por algumas horas depois do clique.
  • Como anunciante, por que eu usaria a atribuição probabilística se a SKAdNetwork é mais precisa?

A atribuição probabilística não foi feita para substituir a SKAdNetwork e nunca será tão precisa quanto ela. Contudo, ela fornece bons recursos para os anunciantes que executam campanhas. Com a atribuição probabilística, seus parceiros de mídia poderão otimizar suas campanhas, aprimorar seus modelos e entregar para você o melhor ROI.

Então, isso significa que eu posso compartilhar dados com meu parceiro de mídia?

Sim, por exemplo, é aceitável compartilhar uma palavra-chave com um parceiro de mídia, permitindo que ele atribua a instalação probabilística a uma campanha. Nenhum dos dados compartilhados permite o monitoramento entre sites/aplicativos e o direcionamento.

  1. O que é modelagem de conversão? Modelagem de conversão é extrapolar o comportamento de usuários que deram o consentimento para modelar o comportamento agregado de todos os usuários. Segundo nosso conhecimento atual, há duas formas aceitáveis:
    1. Para fins de atribuição. Empresas de analytics pegam usuários com consentimento e o comportamento deles depois de uma instalação e usam os dados para aplicar métricas similares a todos os usuários. Com isso, você reconhece suas métricas com coorte, como LTV e ROAS. Como profissionais de marketing, os dados precisam ser precisos, por isso você sempre terá de questionar quão precisos os dados realmente são. A precisão dos modelos de conversão dependerá da sua taxa de opt-in.
    2. Para publicidade direcionada. De forma parecida, a empresa de mídia usaria o subconjunto de usuários com consentimento para servir àqueles que não deram consentimento um anúncio relevante com base em sinais contextuais similares.
  2. O que é a SKAdNetwork? A SKAdNetwork é o framework de atribuição da Apple. Ela possibilita que canais de mídia tenham uma fonte da verdade sobre a atribuição nesse novo cenário focado na privacidade. O ponto forte é que ela fornece atribuição determinística com quase 100% de precisão. Nós testamos, e a SKAdNetwork chega a 2% da precisão da atribuição determinística via IDFA. Observe que se 1.000 instalações com o IDFA foram atribuídas a uma campanha antes, a SKAdNetwork pode atribuir 900 instalações e 100 redownloads. Isso ocorre porque a SKAdNetwork credita apenas uma vez uma instalação em uma conta do iTunes. Por isso, é importante conferir o total de instalações e redownloads para manter a consistência com a era pré-ATT.

Também é importante ter em mente que a SKAdNetwork não cobre ainda todo o inventário disponível, e os publishers ainda estão adotando o framework. Até que cobertura chegue a 100%, isso também fará com que a SKAdNetwork registre menos instalações do que a atribuição determinística via IDFA registrava antes do iOS 14.5.

  1. Qual "taxa de opt-in" eu posso esperar? Como globalmente 25% dos usuários bloqueiam o compartilhamento do IDFA, 75% ficarão elegíveis para ver a modalidade de consentimento. Nas nossas análises, vimos que ~40% desses usuários consentem o compartilhar o IDFA, o que produzirá uma taxa de IDFA ~30% no seu aplicativo. Leia nosso guest post no AdExchanger para mais informações sobre criar prompts de pré-permissão.

Então quem deve sair perdendo e quem deve sair ganhando? Como em toda mudança, alguns se beneficiam mais do que outros. Empresas mobile que não compreenderem as ramificações dessas mudanças devem deixar escapar uma oportunidade de crescimento.

Porém, empresas que agem rápido estão em uma boa posição para inovar e aproveitar a oportunidade. Empresas agile, que também dispõem de dados internos, estão bem posicionadas para sair ganhando.

Para mais informações sobre como a Adjust promove seu crescimento, confira nosso guia mais recente, Como a Adjust promove o crescimento no iOS 14.

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