Apple’ın iOS 14.5 güncellmesi ile sunduğu, yeni “Uygulama Takibi Şeffaflığı” özelliği hangi uygulamaların diğer şirketlere ait uygulamalarda ve web sitelerinde eylemlerini takip edebileceğini denetleme olanağı veriyor. Bu, mobil kullanıcılar ve reklamverenler için neleri değiştiriyor?
iOS14.5+ ve AppTrackingTransparency (ATT), uygulama yayıncılarını (reklamverenleri) üç ana şekilde etkiliyor.
İlk olarak, iOS 14.5, kampanya performansında kesinlik ve doğruluk eksikliği getirdiğinden, uygulama yayıncılarının kullanıcı edinme ve para kazanma stratejilerini etkiliyor. Reklamverenler, artık kullanıcılarının her bir kampanya için nasıl davrandığı konusunda daha az görünürlüğe sahip oluyor ve kanal başına herhangi bir doğru ROI veya ROAS göremiyor.
Bununla birlikte, yüksek katılım oranlarına sahip reklamverenler, kampanya başına KPI’larını çok daha iyi anlayabilecek ve şu anda sahip oldukları tüm araçlardan yararlanabildikleri için çok daha verimli bir şekilde optimize edebilecekler.
İkinci olarak, SKAdNetwork ayrıntılı veri ölçümünü tasarım gereği sınırladığından, SKAdNetwork aracılığıyla izlenen envanterin geri kalanı hatalı olacak.
Son olarak, web’den uygulamaya kampanyaları etkiliyor. Kullanıcı tercih etmezse, iOS 14.5+ bu kampanyalar için kampanya performansı elde etmek için herhangi bir çözüm sunmuyor. Apple’ın yönergelerine göre, kullanıcı izin vermezse, atıf verilerini almanın alternatifi SKAdNetwork olmalı. Ancak şu an itibariyle SKAdNetwork, web’den uygulamaya kampanyaları (veya uygulamadan uygulamaya dışındaki herhangi bir şeyi) desteklemiyor.
Uygulama kullanıcılarının kendilerine gelince, bir dizi ATT katılım isteği yaşayacaklar. Ancak nihayetinde, katılma tercihleri, verilerinin gizliliğinden onları sorumlu kılıyor ve bu, doğru yönde atılmış bir adım. Reklamlardan çok sayıda kullanıcı kazanan uygulamalar, önemli ölçüde daha yüksek rıza oranlarına sahipti. Bu yüksek rıza düzeyine ulaşmanın anahtarı, alakalı reklamlar elde etmek için rıza vermenin ve veri paylaşmanın değerini net ve basit bir şekilde açıklamaktır.
iOS 14.5 sonrası dünyada veri stratejinizi oluştururken dikkate almanız gereken modelleme alanları nelerdir?
Göreli Kanal Önemi (Relative Channel Importance, RCI): Genelde ne kadar çok reklam harcaması yaparsanız, o kadar kurulum elde edersiniz.
Ancak hangi kanallar en büyük artışları sağlıyor?
Reklamlardan çok sayıda kullanıcı kazanan uygulamalar, önemli ölçüde daha yüksek rıza oranlarına sahipti. Bu yüksek rıza düzeyine ulaşmanın anahtarı, rıza vermenin ve veri paylaşmanın değerini net ve basit bir şekilde açıklamaktır.
RCI, her pazarlama kanalının install gibi önemli metriklere etkisini ölçmek için verilerinizdeki farklılıklara bakar. Bu, Karışık Medya Modellemesine benzer, ancak modellerin daha sağlam olmasını sağlamak için ekstra “korelasyondan ayırma” adımlarını içerir.
- Ekstrapolasyon: Attribution payının benzer olduğu ağların verilerini karşılaştırarak ve toplam install oranını tahmin etmektir.
- Daha akıllı ölçümleme: Machine learning algoritmaları, bir tıklama akışını belli bir install ile cihaz entropisini ve pattern’larını kullanarak ağlar arasında eşleştirmek için kullanılabilir.
- Davranışsal sınıflandırma: Machine learning algoritmalarıyla farklı ağlardaki kullanıcı event’lerinin düzenlerine bakarak attribute edilmemiş kurulumları sınıflandırabilirsiniz.
Bu yazı Digital Report Dergisi 10. sayısında yayınlanmıştır.
