iOS 14.5'i anlamak: attribution metodları

Apple, iOS14 ve AppTrackingTransparency çerçevesini (ATT) duyurduğundan beri, ekosistemde neye izin verildiği ve verilmediği konusunda ciddi bir belirsizlik oluştu.

Apple'ın ATT ile varmak istediği hedefin, GDPR'ın gizlilik regülasyonlarının arkasında yatan amaçlara çok benzediğini unutmamak gerekiyor. Bu kurallar, kullanıcıların benzersiz, tanımlanabilir ve kalıcı verilerinin birinci parti tarafından üçüncü partilerle paylaşılıp paylaşılamayacağını seçmesine olanak verir.

Kulağa basit geliyor, değil mi? O zaman bu kuralların kapsamı neden bu kadar tartışmaya neden oluyor?

Karışıklığın bir kısmı, tüm sektörün ortak dil kullanmamasından kaynaklanıyor. Sektördeki birçok oyuncu benzer kavramlar için farklı terimler kullanıyor.

Bu karmaşıklığa neden olan faktörlerden biri, endüstrinin "fingerprinting" terimini birçok terimi kapsayacak şekilde kullanması. Bu terimler içinde gerçek anlamıyla fingerprinting, attribution ve olasılıksal attribution modelleri var. iOS 14.5 ile birlikte gelen değişikliklerle, Adjust dahil birçok şirket fingerprinting kullanmayı bırakıp sadece olasılıksal attribution'a geçti. Bunun için de insanların "fingerprinting" teriminden ne anladıklarını incelemek ve neye izin verildiğini açıklamak gerekiyor.

Daha iyi anlaşılmaları ve birbirlerinden daha iyi ayırt edilebilmeleri için birkaç terimin tanımını yapmak istiyorum:

1. Fingerprinting nedir? Fingerprinting, kalıcı ve benzersiz bir kullanıcı kimliği oluşturmak için cihaz bilgilerini kullanarak kullanıcıları siteler arasında takip etme yöntemidir. Bu parmak izini elde etmek için kullanılan bazı tekniklerin arasında, WebGL (ve canvas) özelliklerini kullanmak, font metriklerini yakalamak ve belirli donanım özelliklerini kullanmak yer alır. Bu veriler, parmak izini kullanıcıyı tanımlayabilecek kalıcı bir veri haline getirir. Fingerprinting'in ve fingerprint ID'lerin asıl kullanım amacı, ortak bir ID'yi paylaşmayan kullanıcıları farklı web siteleri ve uygulamalar arasında takip etmektir. Örneğin fingerprinting, cihaz grafikleri oluşturmada kullanılabilir, ancak bu Apple'ın kurallarına açıkça aykırıdır.

2. Olasılıksal nedir? Bir MMP olarak, kullanıcıları siteler ya da uygulamalar arasında takip etmiyoruz ve hedeflemiyoruz. Bizim tek amacımız, bir install'u bir etkileşime belli bir dereceye kadar kesinliğe sahip bir şekilde attribute etmektir. Install'larin %80'i tıklamadan sonraki ilk saat içinde gerçekleştiğinden, bu tür bir attribution herhangi bir kalıcı ID gerektirmez. Tahminlerimizi, geçerliliğini birkaç saat içinde kaybeden geçici verilerle yapabiliyoruz. Bu nedenle bizim için olasılıksal attribution, basitçe cihaz entropisine ve pattern'larına dayanır. Tıklama zamanı, install zamanı ve temel cihaz bilgileri gibi parametrelere bakarız. Bu sınırlı parametreler, bir tıklamadan sonraki birkaç saat içinde bir install'un kaynağını tahmin etmemize olanak verir.

3. Conversion modellemesi nedir? Dönüşüm modellemesi, onay veren kullanıcıların davranışlarından çıkarımlar yaparak tüm kullanıcıların davranışlarının bir modelini çıkarmaktır. Bunun kabul edilebilir olduğunu duyduğumuz iki şekli vardır:
   1. Attribution için Analitik şirketleri, bir install'dan sonra onay veren kullanıcıları ve bu kullanıcıların davranışlarını alacak ve bu verileri tüm kullanıcılara benzer metrikleri uygulamak için kullanacaktır. Bu, LTV ve ROAS gibi cohort metriklerini almanızı sağlayacaktır. Pazarlamacıların doğru verilere ihtiyacı vardır, bu nedenle her zaman verilerin ne kadar doğru olduğunu sorgulamanız gerekir. Dönüşüm modellerinin doğruluğu, onay oranınıza bağlıdır.
   2. Hedefli reklamlar için Benzer bir şekilde, medya şirketleri, onay veren kullanıcıların bağlamsal sinyallerinden yararlanarak onay vermeyen kullanıcılara alakalı reklamlar gösterebilir.
4. SKAdNetwork nedir? SKAdNetwork, Apple'ın attribution çerçevesidir. SKAdNetwork, bu yeni gizlilik odaklı dünyada medya kanallarının attribution için bir doğruluk kaynağına sahip olmalarını sağlar. Gücünü neredeyse %100 doğrulukla deterministik attribution sağlamasından alır. Bunu test ettik ve SKAdNetwork'ün, IDFA ile yapılan deterministik attribution yönteminin doğruluğunun %2 sapması dahilinde çalıştığını gördük. Bir kampanya önceden IDFA ile 1000 install attribution'ı alıyorsa, SKAdNetwork ile 900 install ve 100 reinstall attribution'ı alabileceğini unutmayın. Bunun nedeni, SKAdNetwork'ün bir install'u bir iTunes hesabına sadece bir kere attribute etmesidir. Bu nedenle, her şeyin ATT öncesi dönemle tutarlı seyretmesi için install'ların ve yeniden indirmelerin toplamına bakmak önemlidir.