Разработали технологию вероятностной ML-атрибуции установок мобильных приложений

22 ноября 2021

Подписывайтесь на новости

Нажимая на кнопку, вы принимаете пользовательское соглашение и соглашаетесь с политикой конфиденциальности

Продвижение мобильных приложений доступно через VK Рекламу
Мы перенесли продвижение мобильных приложений
в VK Рекламу — на платформе рекламные кампании запускаются в 5 простых шагов, эффективность подтверждена кейсами.
Внедрение политики App Tracking Transparency в iOS 14.5 значительно сузило возможности мобильного маркетинга: работа с кампаниями и аналитикой стала невозможна на прежнем уровне, а использование SKAdNetwork показывает низкую эффективность.

Чтобы увеличить точность аналитики, VK разработала технологию вероятностной атрибуции установок приложений и целевых действий в них на базе машинного обучения. Инструмент основан на технологиях MyTracker и myTarget. Он позволяет проводить атрибуцию в рекламных кампаниях на iOS 14.5 и выше с точностью до 90%.

Вероятностная атрибуция дает возможность проводить наиболее точную аналитику после установки приложения в разрезе самых популярных метрик: покупок, подписок и других событий. Рекламодатели смогут более точно отслеживать эффективность объявлений, вычислять показатели ROI и LTV, а также получать прогнозы прибыли, приносимой пользователем, для встроенных покупок и рекламной монетизации. С новой технологией аналитические данные об эффективности кампаний поступают с минимальной задержкой — в течение часа.

Технология позволяет приблизиться к уровню достоверности анализа до изменения политик безопасности Apple. При этом соблюдаются все стандарты работы с данными – они используются исключительно в анонимизированном и агрегированном виде. Технология не нарушает приватности пользователей, не использует сторонние данные и не прибегает к запрещенному компанией Apple фингерпринтингу (сопоставлению идентификаторов и косвенных данных).

Как работает вероятностная атрибуция?

Для вероятностной атрибуции установок и событий используется ряд сложных моделей машинного обучения. Алгоритмы анализируют результаты атрибуции SKAdNetwork, данные кампаний и объявлений в myTarget, статистику эффективности отдельных форматов и размещений рекламной платформы, характеристики устройств и другие параметры. На основании этой информации оценивается вероятность установок и других целевых действий в приложениях по результатам рекламных кампаний.

Как настроить?

Чтобы использовать новый инструмент, необходимо:
1
Интегрировать SDK MyTracker в приложение;
Для переноса данных в MyTracker потребуется от двух до четырех недель: при запуске кампаний в течение этого периода точность атрибуции может быть снижена.
2
Настроить интеграцию с myTarget в интерфейсе myTracker;
3
Привязать приложение к кабинету в myTarget;
4
Настроить и запустить в myTarget рекламную кампанию с трекинговой ссылкой MyTracker.
При запуске рекламной кампании включите опцию «ML-атрибуция».
РОМАРТ Медиа
Для достижения оптимальной точности результатов модели может потребоваться несколько дней на обучение.

Обратите внимание, что вероятностная атрибуция не поддерживается для кампаний с Look-alike (таргетингом на похожие аудитории) и ремаркетингом.

Используйте новую технологию при создании кампании для продвижения приложения
comments powered by HyperComments
Читать также