Adjust《iOS14增長(zhǎng)支持方案》出爐，為移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)者提供解決方案與洞見(jiàn)

全球應(yīng)用營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)Adjust今日推出《iOS14增長(zhǎng)支持方案》，旨在幫助移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)者在后iOS14的世界中繼續(xù)以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，做出明智的決策以保持業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。該方案分析了iOS14.5后移動(dòng)應(yīng)用行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵趨勢(shì)，結(jié)合iOS14應(yīng)用變現(xiàn)最佳做法示例，以及Airship和Smadex等合作伙伴就 iOS14對(duì)行業(yè)產(chǎn)生的影響提供專(zhuān)業(yè)見(jiàn)解提供了全面的解析。

自Apple宣布AppTrackingTransparency框架(ATT) 和iOS14以來(lái)，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中圍繞這一變化出現(xiàn)了許多困惑。許多人都不明白在新規(guī)之下哪些做法符合規(guī)定，哪些不符。

需要切記的一點(diǎn)是，Apple推出ATT的初衷與各類(lèi)隱私法規(guī)(如 GDPR)的目的非常類(lèi)似。這些規(guī)則之所以會(huì)存在，是為了讓用戶自主決定第一方是否可以與第三方分享可用來(lái)識(shí)別具體用戶的持久性唯一數(shù)據(jù)。

聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單？但為何這一規(guī)則的適用范圍會(huì)激起如此多的爭(zhēng)論？

出現(xiàn)困惑的部分原因，是整個(gè)行業(yè)缺乏通用的標(biāo)準(zhǔn)化用語(yǔ)。類(lèi)似的概念在不同行業(yè)參與者那里會(huì)有不同的稱(chēng)謂。此外，行業(yè)內(nèi)一直將實(shí)際指紋識(shí)別與概率歸因兩種方法統(tǒng)稱(chēng)為 "指紋識(shí)別"，這讓如今的形勢(shì)更為復(fù)雜。為應(yīng)對(duì)iOS14.5，一些公司 (包括Adjust) 都用概率歸因完全取代了指紋識(shí)別。這就意味著我們要區(qū)分并明確人們對(duì) "指紋識(shí)別" 這個(gè)術(shù)語(yǔ)的理解，并闡釋哪些做法是被允許的。

為此，Adjust對(duì)幾個(gè)重要的術(shù)語(yǔ)進(jìn)行了定義，幫助移動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)者更好的理解。

1.  指紋識(shí)別 (fingerprinting)

指紋識(shí)別是一種跨媒界跟蹤用戶的辦法，會(huì)利用設(shè)備信息創(chuàng)建持續(xù)而唯一的ID。該方法背后的技術(shù)例如會(huì)捕捉字體度量(font metrics)和利用WebGL(以及canvas) 屬性，同時(shí)結(jié)合特定的硬件屬性。這些數(shù)據(jù)讓設(shè)備指紋具有持久性，且能被用來(lái)識(shí)別具體用戶。不同網(wǎng)站和應(yīng)用之間不會(huì)共享ID，因此要想跨網(wǎng)站和應(yīng)用跟蹤用戶，指紋識(shí)別和指紋ID就成了行業(yè)中的主流做法。例如，指紋識(shí)別可以用來(lái)繪制設(shè)備圖表(device graph)，但這種做法明顯有違Apple的新規(guī)。

2.  概率 (probabilistic)

作為一家MMP，Adjust不會(huì)跨網(wǎng)站或應(yīng)用跟蹤或定向用戶。其目標(biāo)是以一定程度的準(zhǔn)確性將安裝歸因到交互。80%的安裝都發(fā)生在廣告點(diǎn)擊后的第一個(gè)小時(shí)內(nèi)，這類(lèi)安裝的歸因不需要任何持久性ID。Adjust可以使用臨時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這些數(shù)據(jù)可能在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)就會(huì)失效。因此對(duì)Adjust來(lái)說(shuō)，概率歸因只基于設(shè)備的熵(entropy，在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，熵用來(lái)描述系統(tǒng)的混亂無(wú)序程度。操作系統(tǒng)和應(yīng)用會(huì)收集熵用于加密或其他需要隨機(jī)數(shù)據(jù)的操作。) 和運(yùn)行規(guī)律等信息。此外，Adjust會(huì)分析點(diǎn)擊時(shí)間、安裝時(shí)間和基本設(shè)備信息等有限的參數(shù)，從而在點(diǎn)擊后幾小時(shí)內(nèi)推測(cè)安裝的來(lái)源。

3.  轉(zhuǎn)化模型 (conversion modeling)

轉(zhuǎn)化模型會(huì)對(duì)已授權(quán)用戶的行為進(jìn)行分析，據(jù)此推測(cè)所有用戶的聚合行為，并建立模型。據(jù)我們所知，目前可行的轉(zhuǎn)化模型有兩類(lèi)。第一類(lèi)是用于歸因目的。數(shù)據(jù)分析公司會(huì)跟蹤已授權(quán)用戶的數(shù)據(jù)，了解這些用戶在安裝后的行為，之后基于這些數(shù)據(jù)，在所有用戶中應(yīng)用類(lèi)似指標(biāo)。這樣，廣告主就可以獲得同期群指標(biāo)數(shù)據(jù)，例如LTV和ROAS。營(yíng)銷(xiāo)人員手上的數(shù)據(jù)必須精確，所以營(yíng)銷(xiāo)者始終需要考慮此類(lèi)數(shù)據(jù)的精確性。轉(zhuǎn)化模型的精準(zhǔn)度取決于用戶的選擇加入率。第二類(lèi)是用于定向廣告目的。同樣，媒體公司會(huì)使用已授權(quán)用戶的數(shù)據(jù)，基于相似的上下文線索，向拒絕授權(quán)的用戶投放廣告。

4.  SKAdNetwork

SKAdNetwork是Apple的歸因框架。在這個(gè)隱私為重的新時(shí)代，媒體渠道可以將該框架作為真實(shí)歸因數(shù)據(jù)來(lái)源。SKAdNetwork的優(yōu)勢(shì)在于能提供幾乎100%精確的歸因。對(duì)此Adjust開(kāi)展了測(cè)試，與IDFA精確歸因相比，SKAdNetwork 的準(zhǔn)確性只差了2%。如果某個(gè)推廣活動(dòng)之前通過(guò)IDFA歸因獲得了1000次安裝歸因，SKAdNetwork可能會(huì)歸因900次安裝和100次重裝。這是因?yàn)镾KAdNetwork只會(huì)為每個(gè)iTunes賬戶歸因一次安裝。因此，為了與ATT執(zhí)行前的情況保持一致，分析安裝和重裝的總量非常重要。

還有一點(diǎn)不容忽視：SKAdNetwork尚未覆蓋所有可用的廣告位，而各個(gè)廣告發(fā)行商與該框架的集成還在進(jìn)行中。在覆蓋率接近100%之前，SKAdNetwork報(bào)告的安裝量會(huì)比iOS14.5前通過(guò)IDFA精確歸因得出的安裝量少。

5.  合理預(yù)估用戶選擇加入率

25%的用戶已在機(jī)器層級(jí)上禁止IDFA分享，因此，剩余75%的用戶可以看到許可請(qǐng)求。根據(jù)Adjust分析表明，這部分剩余用戶中大約40%的人會(huì)同意分享IDFA，因此營(yíng)銷(xiāo)者的IDFA授權(quán)率大約可達(dá)到30%。

那么，新規(guī)落地會(huì)對(duì)不同參與者帶來(lái)怎樣的影響？每一次平臺(tái)變化都是有人歡喜有人憂。對(duì)這次變化帶來(lái)的影響了解不足的移動(dòng)公司注定會(huì)錯(cuò)過(guò)一次增長(zhǎng)機(jī)遇，而那些反應(yīng)迅速的公司則能推動(dòng)創(chuàng)新，搶占先機(jī)。因此，既有第一方數(shù)據(jù)又能隨機(jī)應(yīng)變的競(jìng)爭(zhēng)者最有可能勝出。