博客 新一代隐私保护型监测让您不再依赖设备 ID

新一代隐私保护型监测让您不再依赖设备 ID

近年来,随着隐私保护标准的不断演进,移动营销版图也发生了翻天覆地的变化。传统的监测和归因方法持续进行调整,移动营销人员也要面对许多独特的挑战。在这样的大背景下,一系列聚合型监测方法和解决方案应运而生,提供以隐私为核心的归因服务,同时全方位呈现营销表现。

从全新角度看待监测

在移动营销发展早期阶段,营销人员主要依靠跟踪设备层级数据来衡量推广活动的效果。但随着用户隐私安全重要性的不断提升,数据的收集和使用方式也出现了重大变化。

2020 年 6 月,Apple 首次宣布将推出 iOS 14 以及 App Tracking Transparency (ATT) 框架,这标志着营销界迎来了重要转折点。同一时期,Google 也声明将对第三方 Cookies 进行限制。上述变化限制了广告主对用户交互的监测,在整个移动营销业内一石激起千层浪,迫使营销人员和广告主重新审视对待用户隐私的方式以及移动广告监测策略,可以说从根本上颠覆了移动应用版图。

在 2023 年 MAU Vegas 的演讲中,Adjust 首席产品管 Katie Madding 指出:"我们的行业每年都有新的变化。Facebook 更名为 Meta 前已经计划从我们的回传中移除设备 ID,iOS 更是将深度链接变为了通用链接。此外还有欧盟《一般数据保护条例》、SKAdNetwork 框架,以及现在的 Google 隐私沙盒。这一切为我们带来了不小的挑战,但也蕴藏着丰富机遇。"

从 ATT 框架首次走入大众视野到 2021 年在 iOS 14.5 中正式落地,整个移动行业都在马不停蹄地进行调整和适应。在变革的旋风中,Adjust 始终坚定不移地与 Apple、合作伙伴和客户紧密合作,确保流畅无缝的过渡流程。当前阶段,我们关注的重点已经从严格的归因和精准数据转移到构建更加平衡的策略,使用包含聚合数据的综合分析开启移动监测的全新时代。

Jam City 用户获取副总裁 Winnie Wen 一语中的,指出了这一系列变革为营销人员带来的影响:"最近几年里,我们经历了重重挑战,效果营销者的工作从来不会无聊。但 ATT 的颠覆性是前所未有的。该框架意味着我们再也无法针对理想用户开展高精准定向,更重要的是,我们还丧失了监测 ROAS 的能力。”

"效果营销人员不禁要问:现在我们该怎么办?面对这一严峻形势,我们必须重新审视和评估对营销的已有认知,找到在 iOS 端理解和执行用户获取活动的新策略,努力提高效率和利润。"

安卓端推出隐私沙盒

为顺应时代潮流,Google 宣布将在安卓端推出隐私沙盒。隐私沙盒是 Google 的一项多年计划,旨在更好地保护用户隐私,同时提供个性化的广告体验。该计划会限制第三方用户数据分享,加强安卓端用户隐私安全,同时确保应用依旧能在提供免费的内容和服务的同时通过广告盈利。

安卓端隐私沙盒的当前发展方向与 Apple SKAdNetwork (SKAN) 存在多方面的差异,例如,前者的范围更大,回调速度更快,能提供多种类型的报告,事件数据来自 Google 而非广告渠道等。当前,用户和应用发行商均可自愿选择加入隐私沙盒 Beta 测试。而隐私沙盒正式面向公众上线后,移动营销行业又会迎来一波强震。不过,无论环境怎样变化,Adjust 的承诺始终不变。我们作为早期测试者加入隐私沙盒计划,领跑隐私变革,与 Google 开展紧密合作,帮助研发新一代营销解决方案,在用户隐私和广告主需要的数据之间找到平衡点。

全新监测方法崭露头角

为了应对全新隐私框架带来的挑战,移动营销人员正在改变重心,在关注归因之外也从聚合数据来源汲取洞见。

聚合数据分析指在没有设备层级数据的情况下,针对经过收集和汇总的大规模概括性数据的检查和诠释。

营销组合模型 (MMM)预测性数据分析增量分析等方法都已开始在新的营销监测时代大放异彩。

营销组合模型:英文为 Media Mix Modeling,简称 MMM,是一种统计型数据分析方法,能采用数据科学技术评估和预测营销活动对业务投资回报率的影响。MMM 既考虑交互转化等因变量,也会计算跨渠道广告支出等自变量,帮助营销人员综合掌握外部因素以及线下和数字营销活动的情况。要进一步了解 MMM,请点击这里

预测性数据分析:利用人工智能 (AI) 和机器学习技术创建模型,帮助营销人员根据指定变量估计未来成果,预测用户行为,根据数据趋势作出明智的战略决策。

增量分析:以不开展营销活动时的表现为基准,评估营销活动对安装应用内购买 (IAP) 等应用关键业绩指标 (KPI)的真实影响。营销活动的影响可以是积极或消极的,也可以是中性的。通过增量测试,移动应用营销人员可以找到能够切实推动增长、实现收入目标的营销活动。要进一步了解增量,请点击这里

"Adjust 监测方法的基础是 '三角测量(triangulation)'。" Katie 解释道,"归因属于短期监测,针对的是已经发生的转化,和已为之付费的安装或事件。通过归因,您可以实时获得高频度的精细数据。

"增量属于中期监测。假设您要测试新的推广活动、渠道、网络和地区等,想尽快了解支出效果,增量能帮助您了解如何进行测试。而 MMM 则属于长期性的监测,能切实改善预算分配策略,用同样的成本收获更好的营销表现。归因、增量和 MMM 是新一代监测解决方案的三大支柱,可减少对设备层级数据的依赖,找到正确的方向,做出明智决策。"

归因、增量和 MMM 如何共同撑起新一代监测。

Adjust 领跑隐私优先型监测服务

Adjust 一直走在监测技术变革的最前沿,首要目标是为移动营销人员提供强大的解决方案,立足数据作出明智决策,开展高效的推广优化。上文提到的所有监测解决方案我们均能提供,欢迎联系您的 Adjust 代表,了解更多信息。

Katie Madding 表示:"SKAN 和隐私沙盒中存在诸多数据空白,无法满足全部监测需要,增长营销人员的日常工作变得异常艰难。Adjust 的目标是填补这些数据空白。如果没有优化,监测就变得毫无价值,反之亦然,监测和优化相辅相成,缺一不可。"

迈入隐私优先的新时代,我们不能只依赖设备 ID,而是应当将归因方法和聚合方法合二为一,打造连贯全面的策略,获得尽可能详实可靠的数据。针对聚合 iOS 监测,Adjust 秉持下列原则:

转化:Adjust 的最佳许可请求做法和策略能帮助您获得更多的用户许可。

收集:Adjust 拥有广泛的合作伙伴网络,能高效收集聚合 SKAN 数据。

计算:Adjust 的转化模型利用精确数据和聚合数据进行计算,预测非许可用户数据和关键 KPI 表现。

结合这些数据分析方法,营销人员就能获得从短期到长期的海量洞见。

随着各类隐私框架的推出和用户预期的改变,移动营销行业也经历着的重大变革。传统归因方法已显不足,营销人员亟需采用隐私优先型的监测方法。

在这波变革大潮中,Adjust 有能力走在时代前沿,提供各类创新工具和策略,帮助营销人员从容过渡至移动营销的新时代。要进一步了解 Adjust 如何帮助您开启新一代监测方法,欢迎立刻联系您的 Adjust 代表,或申请定制 Demo

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