北京,2022年5月10日讯,全球应用营销平台A今日推出《OS14增长支持方案》,旨在帮助移动营销者在后OS14的世界中继续以数据为基础,做出明智的决策以保持业务增长。该方案分析了OS145后移动应用行业发展的关键趋势,结合OS14应用变现比较佳做法示例,以及A和S等合作伙伴就OS14对行业产生的影响提供专业见解提供了全面的解析。b2b平台网站的相关问题可以到网站了解下，我们是业内领域专业的平台，您如果有需要可以咨询，相信可以帮到您，值得您的信赖！https://www.0278.cn/
自A宣布OS14和ATT框架(ATT)以来,整个生态系统中围绕这一变化出现了许多困惑。许多人都不明白在新规之下哪些做法符合规定,哪些不符。
需要切记的一点是,A推出ATT的初衷与各类隐私法规(如GDPR)的目的非常类似。这些规则之所以会存在,是为了让用户自主决定首方是否可以与第方分享可用来识别具体用户的持久性仅有数据。
听起来很简单?但为何这一规则的适用范围会激起如此多的争论?出现困惑的部分原因,是整个行业缺乏通用的标准化用语。类似的概念在不同行业参与者那里会有不同的称谓。此外,行业内一直将际指纹识别与概率归因两种方法统称为指纹识别,这让如今的形势更为复杂。为应对OS145,一些(包括A)都用概率归因完全取代了指纹识别。这就意味着我们要区分并明确人们对指纹识别这个术语的理解,并阐释哪些做法是被允许的。
为此,A对几个重要的术语进行了定义,帮助移动营销者更好的理解。
指纹识别()
指纹识别是一种跨媒界跟踪用户的办法,会利用设备信息创建持续而仅有的ID。该方法背后的技术例如会捕捉字体度量()和利用WGL(以及)属性,同时结合特定的硬件属性。这些数据让设备指纹具有持久性,且能被用来识别具体用户。不同和应用之间不会共享ID,因此要想跨和应用跟踪用户,指纹识别和指纹ID就成了行业中的主流做法。例如,指纹识别可以用来绘制设备图表(),但这种做法明显有违A的新规。
概率()
作为一家MMP,A不会跨或应用跟踪或定向用户。其目标是以一定程度的准确性将安装归因到交互。80%的安装都发生在广告点击后的首个小时内,这类安装的归因不需要任何持久性ID。A可以使用临时数据进行预测,这些数据可能在几个小时内就会失效。因此对A来说,概率归因只基于设备的熵(,在计算机领域,熵用来描述系统的混乱序程度。操作系统和应用会收集熵用于加密或其他需要随机数据的操作。)和运行规律等信息。此外,A会分析点击时间、安装时间和基本设备信息等有限的参数,从而在点击后几小时内推测安装的来源。
转化模型()
转化模型会对已授权用户的行为进行分析,据此推测所有用户的聚合行为,并建立模型。据我们所知,目前可行的转化模型有两类。首类是用于归因目的。数据分析会跟踪已授权用户的数据,了解这些用户在安装后的行为,之后基于这些数据,在所有用户中应用类似指标。这样,广告主就可以获得同期群指标数据,例如LTV和ROAS。营销人员手上的数据必须精确,所以营销者始终需要考虑此类数据的精确性。转化模型的精准度取决于用户的选择加入率。第二类是用于定向广告目的。同样,媒体会使用已授权用户的数据,基于相似的上下文线索,向拒绝授权的用户投放广告。
SKAN
SKAN是A的归因框架。在这个隐私为重的新时代,媒体渠道可以将该框架作为真归因数据来源。SKAN的势在于能提供几乎100%精确的归因。对此A开展了测试,与IDFA精确归因相比,SKAN的准确性只差了2%。如果某个推广活动之前通过IDFA归因获得了1000次安装归因,SKAN可能会归因900次安装和100次重装。这是因为SKAN只会为每个T账户归因一次安装。因此,为了与ATT执行前的情况保持一致,分析安装和重装的总量非常重要。
还有一点不容忽视:SKAN尚未覆盖所有可用的广告位,而各个广告发行商与该框架的集成还在进行中。在覆盖率接近100%之前,SKAN报告的安装量会比OS145前通过IDFA精确归因得出的安装量少。
合理预估用户选择加入率
25%的用户已在机器层级上禁止IDFA分享,因此,剩余75%的用户可以看到许可请求。根据A分析表明,这部分剩余用户中大约40%的人会同意分享IDFA,因此营销者的IDFA授权率大约可达到30%。
那么,新规落地会对不同参与者带来怎样的影响?每一次平台变化都是有人欢喜有人忧。对这次变化带来的影响了解不足的移动注定会错过一次增长机遇,而那些反应迅速的则能推动创新,抢占先机。因此,既有首方数据又能随机应变的竞争者比较有可能胜出。
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崔诗悦
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