Атрибуция в мобильной аналитике
Школа проджектов / Модуль Мобайл / Сложный уровень
Атрибуция — это распределение ценности от конверсии между источниками/каналами (органика, контекст, таргет и т.д), которые продвигали пользователя по воронке. Она помогает ответить на вопрос, в какой мере каждый из источников повлиял на ту прибыль, которую вы получили в итоге.
Модель атрибуции — это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности между источниками/каналами в процессе пути пользователя к конверсии.
В мобильной аналитике всегда используется модель атрибуции last click. Это модель, при которой вся ценность от конверсии достается последнему каналу, с которым соприкоснулся пользователь перед конверсией:
В целом всё похоже на web аналитику, однако есть три важных нюанса. Первый — это окно атрибуции.
1. Окно атрибуции
Окно атрибуции — это период времени перед конверсией, в течение которого точкам взаимодействия (рекламным каналам) может назначаться доля ее ценности согласно выбранной модели атрибуции
В web-аналитике чаще всего не задумываются об окне атрибуции. В Яндекс Метрике, например, по сути нет ограничений.
Цитата из справки:
При расчетах учитывается окно атрибуции — атрибуция применяется ко всем визитам посетителя, исключая перерыв в 90 дней между визитами. Это означает, что если посетитель не заходил на сайт в течение 90 дней, история визитов завершается. Новая история визитов начинается с последующего визита посетителя. Источник этого визита будет отнесен к «Первому переходу». Пользователь не может изменить окно атрибуции.
Цитата из справки:
При расчетах учитывается окно атрибуции — атрибуция применяется ко всем визитам посетителя, исключая перерыв в 90 дней между визитами. Это означает, что если посетитель не заходил на сайт в течение 90 дней, история визитов завершается. Новая история визитов начинается с последующего визита посетителя. Источник этого визита будет отнесен к «Первому переходу». Пользователь не может изменить окно атрибуции.
В Google Analytics по умолчанию используется окно атрибуции в 30 дней, но можно выбрать 60 или 90 дней.
Это удобно, потому что есть большой запас по времени, когда пользователь может совершить конверсию после нашей рекламы и система аналитики всё ещё припишет конверсию рекламному каналу.
Это удобно, потому что есть большой запас по времени, когда пользователь может совершить конверсию после нашей рекламы и система аналитики всё ещё припишет конверсию рекламному каналу.
В mobile-аналитике существует возможность указать окно атрибуции до 30 дней для клика и 1 день для просмотра. Но во избежание пересечений трафика между площадками и кампаниями внутри одной площадки мы рекомендуем выставлять окно для клика в 7 дней, для просмотра так и сохраняем в 1 день.
Подробнее про такие пересечения будет рассказано в уроке про дашборды.
Важно
Пример
В цепочке показа рекламы участвовали четыре площадки:
Яндекс Директ — 1 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
ВК Реклама — 6 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
In-app площадка №1 — 7 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
In-app площадка №2 — 8 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
Само открытие приложения случилось 9 марта.
Яндекс Директ — 1 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
ВК Реклама — 6 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
In-app площадка №1 — 7 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
In-app площадка №2 — 8 марта
Окно атрибуции: 1 день на показ и 7 дней на клик
Само открытие приложения случилось 9 марта.
Директ в этой цепочке уже не отслеживается, так как у него прошло окно атрибуции.
По модели атрибуции last click установка упадёт на in-app площадку №2. Все остальные площадки получат ассисты:
По модели атрибуции last click установка упадёт на in-app площадку №2. Все остальные площадки получат ассисты:
Вторым важным нюансом является тип атрибуции.
2. Тип атрибуции
В мобильной аналитике есть два типа атрибуции: по показу и по клику. Атрибуция по показу нужна, когда пользователю показалась реклама, он не кликнул по ней, но в течение 1 дня сам зашел в стор и скачал приложение.
Клик сильнее, чем показ. При прочих равных конверсия отдаётся каналу с кликом, даже если канал с показом стоял последний в цепочке.
Важно
Пример
Добавим к окнам атрибуции из примера выше ещё и тип атрибуции:
Директ всё равно отпадает в анализе, так как окно атрибуции прошло.
А вот In-app площадка №2 уже не получит установку, так как у нее был только показ рекламы.
Установку получит In-app площадка №1, так как у данного канала ещё действует окно атрибуции, а тип атрибуции — клик. Трекер отдаст предпочтение ей, а все остальные площадки (кроме Директа) получат ассисты.
А вот In-app площадка №2 уже не получит установку, так как у нее был только показ рекламы.
Установку получит In-app площадка №1, так как у данного канала ещё действует окно атрибуции, а тип атрибуции — клик. Трекер отдаст предпочтение ей, а все остальные площадки (кроме Директа) получат ассисты.
И, наконец, третий важнейший параметр атрибуции — метод атрибуции.
3. Метод атрибуции
Метод атрибуции зависит от данных, которые были собраны. Есть три основных метода:
- Детерминированный или ID Matching (мэтчинг по GAID\IDFA)
- Мэтчинг по Referrer ID (только для Android)
- Вероятностный или Probabilistic (мэтчинг по цифровому отпечатку)
Методы расположены в порядке убывания значимости для трекера.
Важно
Пример
Вернемся к нашему примеру и добавим метод атрибуции:
Как ты помнишь, Директ не участвует в борьбе за эту установку из-за окна атрибуции.
In-app площадка №2 не получает установку, а только ассист, так как её тип атрибуции — “по показу”, а в цепочке есть площадки с типом “по клику”.
Но в данном случае In-app площадка №1 получит не установку, а ассист, так как её метод атрибуции носит вероятностный (probabilistic) характер.
ВК реклама прошла в рамках окна атрибуции, имеет кликовый тип и мэтчинг произошел по самому главному методу — ID Matching, соответственно установка будет записана на данный канал.
In-app площадка №2 не получает установку, а только ассист, так как её тип атрибуции — “по показу”, а в цепочке есть площадки с типом “по клику”.
Но в данном случае In-app площадка №1 получит не установку, а ассист, так как её метод атрибуции носит вероятностный (probabilistic) характер.
ВК реклама прошла в рамках окна атрибуции, имеет кликовый тип и мэтчинг произошел по самому главному методу — ID Matching, соответственно установка будет записана на данный канал.
Но если в этом примере поменять тип атрибуции у ВК Рекламы с клика на показ, то установка будет записана на In-app площадку №1, даже при вероятностном методе атрибуции, потому что клик сильнее показа.
4. Переустановка приложения
Отдельно стоит рассмотреть переустановку приложения после удаления.
В этом случае также существует окно атрибуции (окно с момента удаления до момента переустановки).
Если перестановка произошла в рамках настроенного окна, то она не будет засчитана как новая. Если же переустановка выбилась из окна, то установка для трекера будет засчитана как новая.
В трекере Appsflyer по умолчанию стоит окно в 3 месяца. Его можно увеличить до 24 месяцев.
В трекере Adjust от 7 дней (по умолчанию) до 30 дней, но в Adjust данная установка всегда будет отражаться как переустановка, в отличие от Appsflyer.
В этом случае также существует окно атрибуции (окно с момента удаления до момента переустановки).
Если перестановка произошла в рамках настроенного окна, то она не будет засчитана как новая. Если же переустановка выбилась из окна, то установка для трекера будет засчитана как новая.
В трекере Appsflyer по умолчанию стоит окно в 3 месяца. Его можно увеличить до 24 месяцев.
В трекере Adjust от 7 дней (по умолчанию) до 30 дней, но в Adjust данная установка всегда будет отражаться как переустановка, в отличие от Appsflyer.
5. Когда может не быть GAID\IDFA
В 90% случаях отсутствие идентификатора свойственно для iOS устройств. Происходит это из-за ограничений на операционном уровне, далее мы рассмотрим их подробнее.
На Android отправку и отслеживание идентификатора можно отключать в настройках телефона, но это делают менее 3-5% пользователей, которые в курсе о наличие такого идентификатора. По умолчанию он всегда передаётся на площадки и трекерам. Google сообщил, что собирается ужесточать данные условия, но пока точная информация о сроках и способах ужесточения отсутствует.
Apple с выходом версии 14.5+ обязал всех разработчиков приложений запрашивать разрешение на отслеживание. Данный запрос на отслеживание носит название App Tracking Transparency (ATT). На текущий момент отклонение АТТ запроса составляет 30-70% в зависимости от категории и общей аудитории iOS приложения, что сильно затрудняет аналитику продвижения и удорожает стоимость целевых показателей.
При проработке запроса (фактически это всплывающий системный pop-up) вы можете кастомизировать только несколько строчек, но нельзя добавлять или сообщать о дополнительных выгодах, если пользователь примет запрос, нельзя говорить, что приложение будет работать лучше и как-то иначе дискредитировать отказ от отслеживания.
На Android отправку и отслеживание идентификатора можно отключать в настройках телефона, но это делают менее 3-5% пользователей, которые в курсе о наличие такого идентификатора. По умолчанию он всегда передаётся на площадки и трекерам. Google сообщил, что собирается ужесточать данные условия, но пока точная информация о сроках и способах ужесточения отсутствует.
Apple с выходом версии 14.5+ обязал всех разработчиков приложений запрашивать разрешение на отслеживание. Данный запрос на отслеживание носит название App Tracking Transparency (ATT). На текущий момент отклонение АТТ запроса составляет 30-70% в зависимости от категории и общей аудитории iOS приложения, что сильно затрудняет аналитику продвижения и удорожает стоимость целевых показателей.
При проработке запроса (фактически это всплывающий системный pop-up) вы можете кастомизировать только несколько строчек, но нельзя добавлять или сообщать о дополнительных выгодах, если пользователь примет запрос, нельзя говорить, что приложение будет работать лучше и как-то иначе дискредитировать отказ от отслеживания.
Чтобы иметь больше данных для аналитики, нужно постараться увеличить процент ATT-согласия. Есть несколько способов:
1. Кастомизируйте целевую строку в АТТ-запросе
Это шанс развеять любые опасения пользователей по поводу конфиденциальности и объяснить, чем полезно согласие.
Примеры преимуществ:
Это шанс развеять любые опасения пользователей по поводу конфиденциальности и объяснить, чем полезно согласие.
Примеры преимуществ:
- Кастомизированный и персонализированный пользовательский опыт
- Тщательно подобранная реклама более релевантна для каждого пользователя (Реклама будет показана в любом случае, а при отказе в АТТ-запросе, утратится её релевантность)
- Улучшение социальных функций, например, связывание пользователя со своими друзьями
- Улучшенное обнаружение мошенничества
- Другой персонализированный контент в приложении для более гладкого взаимодействия с пользователем
2. Избегайте слов с негативной коннотацией
Такие слова, как “отслеживать” или “наблюдать” в контексте пользовательского опыта могут показаться агрессивными.
Такие слова, как “отслеживать” или “наблюдать” в контексте пользовательского опыта могут показаться агрессивными.
3. Сделайте напоминание после показа АТТ-запроса
Пользователи, которые не разрешили трекинг в ATT-запросе, могут дать разрешение в любое время в настройках своего устройства (и снова отказаться, если захотят).
Пользователи, которые не разрешили трекинг в ATT-запросе, могут дать разрешение в любое время в настройках своего устройства (и снова отказаться, если захотят).
4. Оптимизируйте время и момент показа запроса
По мере того как пользователи продвигаются по воронке пути пользователя, их вовлечение в приложение растет и увеличивается вероятность того, что они дадут разрешение, если запрос будет показан на более позднем этапе.
По мере того как пользователи продвигаются по воронке пути пользователя, их вовлечение в приложение растет и увеличивается вероятность того, что они дадут разрешение, если запрос будет показан на более позднем этапе.
Если запрос не был показан, был проигнорирован или пользователь отказался от отслеживания, то идентификатор приложения не будет отправлен ни в трекер, ни на площадку. Что существенно сужает возможность отслеживания рекламной статистики.
Важно
6. SKAdNetwork
Чтобы не оставлять разработчиков совсем без отслеживания Apple создала свой способ отслеживания — SKAdNetwork. Это решение Apple для атрибуции установок и переустановок приложений без обмена данными с разработчиком приложения на уровне пользователя.
Цель SKAdNetwork — предоставление основных агрегированных данных об атрибуции при сохранении высокого уровня конфиденциальности устройств.
SKAdNetwork отслеживает всех пользователей, которые дали и не дали разрешение на отслеживание.
Цель SKAdNetwork — предоставление основных агрегированных данных об атрибуции при сохранении высокого уровня конфиденциальности устройств.
SKAdNetwork отслеживает всех пользователей, которые дали и не дали разрешение на отслеживание.
SKAdNetwork не является частью какого-либо трекера, система работает параллельно трекинговой атрибуции, которую мы разбирали выше.
Важно
Например:
В дашборде SKAdNetwork мы видим 20 установок по ВК Рекламе. Переходим в дашборд самого трекера и видим, что трекер фиксирует 40 установок по ВК Рекламе и 100 по органике.
Мы не можем к 20 установкам из SKAdNetwork прибавить 40 установок из отчетов трекера, т.к. эти 20 и так содержатся в дашбордах трекера, только какая-то часть упала на ВК Рекламу (в 40 установок из примера), а какая-то — в органику (100 установок из примера).
Отдел Mobile работает по дашбордам трекера, так так они зачастую имеют больше информации и количества данных за счет вероятностной (probabilistic) модели атрибуции.
В дашборде SKAdNetwork мы видим 20 установок по ВК Рекламе. Переходим в дашборд самого трекера и видим, что трекер фиксирует 40 установок по ВК Рекламе и 100 по органике.
Мы не можем к 20 установкам из SKAdNetwork прибавить 40 установок из отчетов трекера, т.к. эти 20 и так содержатся в дашбордах трекера, только какая-то часть упала на ВК Рекламу (в 40 установок из примера), а какая-то — в органику (100 установок из примера).
Отдел Mobile работает по дашбордам трекера, так так они зачастую имеют больше информации и количества данных за счет вероятностной (probabilistic) модели атрибуции.
Такие трекеры как Adjust или Appsflyer имеют отличные вероятностные модели атрибуции (probabilistic), которые полностью заменяют SKAdNetwork. Исключения:
- App Metrica, у который пока нет вероятностных и предиктивных моделей. Поэтому если мы продвигаем iOS и работаем с этим трекером, используем только SKAdNetwork.
- Также SKAdNetwork используем при работе с Facebook и Google UAC
- Нет данных в режиме реального времени
- Задержка получения данных от 24 до 72 часов
- Нет данных на уровне пользователя
- Нет временных меток, установок или событий
- Отслеживание только 6 уникальных событий
- Нет возможности использовать deeplinking
- In-app реклама не распознается (некоторые площадки self-services проинтегрированы)
- Отправка только одного постбэка от установки (в iOS 16.1+ появилась возможность 2 и 3 постбэка)
Постбэки необходимы для передачи информации о совершающихся событиях. Обычно SDK отправляет постбэки на постоянной основе, так как события могут совершаться каждую минуту.
Если постбэк отправляется один раз, то все последующие события, совершенные после отправки постбэка, не будут отображаться в дашборде трекера.
При отправки 2-ого и 3-го постбэка внутренние события будут докатываться в отчет, и соответственно мы будем видеть больше целевых действий.
Напоминаем, что в постбэках содержится вся информация об установке и количестве событий.
Если говорить не про атрибуцию через SKAdNetwork, а про атрибуцию от самого трекера, то эти постбэки отправляются на регулярной основе на сервера трекера. Далее трекер обрабатывает информацию из постбэка и добавляет новое число событий в дашборды.
Например:
Пришла установка 1 марта и пользователь сделал 1 заказ — это один постбэк. Далее пользователь зашел 7 марта и сделал еще 1 заказ — это еще один постбэк. В дашбордах трекера мы увидим, что установка от 1 марта дала уже 2 заказа.
Но если мы будем рассматривать статистику по SKAdNetwork, то он передает только один постбэк. В дашборде SKAdNetwork мы не увидим покупку от 7 марта, т.к. к установке от 1 марта будет навсегда привязана только 1 покупка.
Если постбэк отправляется один раз, то все последующие события, совершенные после отправки постбэка, не будут отображаться в дашборде трекера.
При отправки 2-ого и 3-го постбэка внутренние события будут докатываться в отчет, и соответственно мы будем видеть больше целевых действий.
Напоминаем, что в постбэках содержится вся информация об установке и количестве событий.
Если говорить не про атрибуцию через SKAdNetwork, а про атрибуцию от самого трекера, то эти постбэки отправляются на регулярной основе на сервера трекера. Далее трекер обрабатывает информацию из постбэка и добавляет новое число событий в дашборды.
Например:
Пришла установка 1 марта и пользователь сделал 1 заказ — это один постбэк. Далее пользователь зашел 7 марта и сделал еще 1 заказ — это еще один постбэк. В дашбордах трекера мы увидим, что установка от 1 марта дала уже 2 заказа.
Но если мы будем рассматривать статистику по SKAdNetwork, то он передает только один постбэк. В дашборде SKAdNetwork мы не увидим покупку от 7 марта, т.к. к установке от 1 марта будет навсегда привязана только 1 покупка.
Работа SKAdNetwork складывается в сборе всех данных, которые вы решили отслеживать (до 6 событий) и единоразовой отправки данных (в iOS 16.1+ появилась возможность 2 и 3 постбэка). Данный сбор осуществляется через таймер, который запускается на 24 часа с момента установки.
Если за эти 24 часа произошли какие-то изменения с событиями, которые были отмечены для отслеживания, то таймер откладывается еще на 24 часа. Если же опять произошли какие-то изменения, то таймер опять откладывается на 24 часа. Больше откладывать система не будет и отправит постбэк как есть.
Также стоит учитывать, что постбэк может отправится не сразу, а через какое-то время.
Отсюда мы и говорим о задержках от 24 до 72 часов
Если за эти 24 часа произошли какие-то изменения с событиями, которые были отмечены для отслеживания, то таймер откладывается еще на 24 часа. Если же опять произошли какие-то изменения, то таймер опять откладывается на 24 часа. Больше откладывать система не будет и отправит постбэк как есть.
Также стоит учитывать, что постбэк может отправится не сразу, а через какое-то время.
Отсюда мы и говорим о задержках от 24 до 72 часов
1. В мобильной атрибуции используются три основные модели атрибуции: детерминированные (Device ID и Referrer ID), метод probabilistic и SKAdNetwork - все эти методы работают параллельно друг другу. В агентстве мы обычно работает по отчетам трекера, которые используют синергию между детерминированными методами и probabilistic
2. Мы можем настраивать окна атрибуции:
Нужно постоянно отслеживать данные и готовить отчетность, чтобы выбрать максимально эффективные окна для каждого проекта.
3. В iOS необходимо запрашивать разрешения на отслеживания, что приводит за собой ограничения в отслеживании (часть данных теряется и не распознается вовсе) и задержкам до 72 часов в получении данных. Чтобы уменьшить влияние ограничений и улучшить показатели необходимо:
2. Мы можем настраивать окна атрибуции:
- Окно от показа до установки
- Окно от клика до установки
- Промежуток времени от установки, когда на площадку будут отправляться данные о внутренних событиях
- Сколько отслеживать установку после удаления, чтобы она не записалась как новая после переустановки
Нужно постоянно отслеживать данные и готовить отчетность, чтобы выбрать максимально эффективные окна для каждого проекта.
3. В iOS необходимо запрашивать разрешения на отслеживания, что приводит за собой ограничения в отслеживании (часть данных теряется и не распознается вовсе) и задержкам до 72 часов в получении данных. Чтобы уменьшить влияние ограничений и улучшить показатели необходимо:
- Помнить о проработке АТТ запроса. Проводить постоянные тестирования по его улучшению и поднимать процент одобрения пользователей
- Настраивать SKAdNetwork с максимально возможным количеством событий для отслеживания
Ключевые мысли урока. Кратко