Stable ID и post-view
Новый взгляд на маркетинговую аналитику
Вызовы в мобильной рекламе
В digital-маркетинге мы часто сталкиваемся с вызовами и ищем решения для нестандартных задач, пробуем новые инструменты и тестируем подходы, которые помогают нам повышать эффективность рекламных кампаний.
Одним из таких вызовов была задача оценить эффективность рекламного размещения в мобильном приложении, трафик из которого мог идти как в мобильное приложение рекламодателя (app-to-app), так и на сайт (app-to-web). Усложнялось все тем, что целью размещения были не установки приложения, как это обычно бывает для данного формата, а конверсионные действия в приложении/на сайте. А самой нетривиальной частью задачи было наше желание также оценить не только post-click, но post-view эффект от размещения.
Подходы к трекингу: веб vs. мобильные приложения
Часто при запуске рекламной кампании мы стараемся разделять размещения по типам устройств. Это связано, в том числе, и с особенностями отслеживания на каждой из платформ.
Так, для рекламы на десктопах используется наиболее простая схема, когда рекламный трафик переадресовывается непосредственно на сайт рекламодателя (web-to-web), где и совершается конверсия. Post-click эффективность размещения в данном случае оценивается в системах веб-аналитики, post-view — в системах трекинга и верификации. Тот же подход в общих чертах будет характерен и для мобильного веба.
Реклама в мобильных приложениях, в свою очередь, чаще всего ведет в другие мобильные приложениях (app-to-app), а не на сайт. При таком подходе переадресация с рекламного объявления происходит непосредственно в приложение рекламодателя, если оно уже установлено у пользователя, либо в магазин приложений, где пользователь может его загрузить. Post-click эффективность размещения в данном случае оценивается в системах аналитики мобильных приложений, post-view — в системах трекинга и верификации (при наличии интеграции и дополнительной настройки).
Схема с трекингом в мобильных приложениях уже сложнее (во многом из-за закрытости мобильных OS), но настоящий вызов происходит, когда вы пытаетесь отследить перемещение трафика из одной среды в другую (web-to-app или app-to-web). Связанно это с тем, что для отслеживания пользователя в каждой из сред используются свои идентификаторы. В мобильных приложениях это рекламные идентификаторы iOS и Android — IDFA/GAID, в мобильном вебе — привычные нам cookie-файлы.
Очевидным образом соотнести разные идентификаторы между собой получится только в одном конкретном сценарии — пользователь обязательно кликает по рекламному объявлению и в рамках той же сессии совершает конверсионное действие. Если трафик идет из веба в клиентское приложение, то и приложение на момент клика уже должно быть установлено.
Во всех остальных случаях (конверсионное действие совершается в рамках другой сессии; пользователь не кликал по рекламному объявлению; приложение на момент клика не было установлено) мы, скорее всего, не отследим весь путь пользователя, а итоговая конверсия будет атрибуцирована к прямому или органическому трафику.
Что такое Stable ID
Stable ID — это технология идентификации пользователей в интернете, которая работает без использования cookies. Она создает уникальный идентификатор на основе данных оператора в момент, когда пользователь заходит на веб-ресурс или обращается к сервису. Этот идентификатор затем передается владельцам площадок и верификаторам.
Одно из ключевых преимуществ Stable ID заключается в том, что она формирует уникальный идентификатор на основе стабильных параметров телеком-операторов, что позволяет точно определить пользователя независимо от таких факторов, как использование режима инкогнито, смена IP-адреса или браузера. Благодаря этому, Stable ID обладает большей точностью, чем традиционные методы идентификации.
Кроме того, Stable ID имеет более продолжительный срок жизни по сравнению с cookies. Если cookies обычно удаляются после определенного периода времени, то Stable ID существует столько, сколько клиент пользуется услугами своего телеком-оператора.
Stable ID предлагает эффективную альтернативу существующим инструментам идентификации. Более того, данная технология позволяет объединить данные из различных источников, включая web и app, что упрощает процесс сбора и анализа информации о пользователях.
Технология обрабатывает только обезличенные агрегированные данные, что соответствует нормативным документам о защите персональных данных. Таким образом, Stable ID не позволяет идентифицировать отдельных пользователей.
Stable ID решает широкий спектр задач, включая идентификацию и анализ аудитории, повышение эффективности рекламы, сбор аудиторных данных и объединение данных разных сервисов.
Методика тестирование технологии Stable ID
Для теста подхода к связке разных идентификаторов с помощью технологии Stable ID мы выбрали размещение форматом Fullscreen Banner на programmatic платформе Go Tech с показом в мобильных приложениях. Для того, чтобы разделять трафик в зависимости от платформы и типа конечной посадочной (приложение или сайт), мы подготовили умную ссылку OneLink (платформа AppsFlyer).
По нашей задумке, если у пользователя уже было установлено наше приложение, мы вели сразу в него, в противном случае — на посадочную страницу сайта, а не в магазин приложений, как это обычно бывает. Для нас было важно, чтобы пользователь совершил конверсионное действие – позвонил или начал чат, а в какой среде, значения не имеет. Предлагая пользователям без приложения сначала установить его, мы бы удлиняли цепочку взаимодействий и теряли бы в потенциальные конверсии.
Получившиеся умные ссылки мы дополнительно обернули пикселями системы аудита, установили конверсионные теги на сайте и настроили интеграцию с AppsFlyer для отслеживания post-view конверсий на сайте и в приложении. После запуска размещения мы также убедились, что все произведенные настройки корректны, а данные собираются в полном объеме.
Длительность размещения составила 20 дней, еще 30 дней мы заложили на сбор post-view конверсий, т.к. они имеют отложенный эффект. По истечении указанного срока системой аудита было произведено обогащение полученных данных идентификаторами Stable ID, чтобы мы могли получить всю необходимую информацию для исчерпывающей оценки эффективности тестового размещения.
Результаты тестовой кампании
По итогам тестовой кампании было зафиксировано всего несколько post-click конверсий в целевое действие. Если бы в оценке эффективности мы остановились на этом этапе, то итоги размещения можно было бы признать неудовлетворительными – низкий коэффициент конверсии при очень высоком итогом CPA.
Но результат кардинально меняется, если пойти дальше и оценить количество post-view конверсий. В нашем кейсе их оказалось в 130 раз больше. И это только конверсии app-to-app без использования Stable ID.
Обогатив полученные данные информацией о Stable ID, мы получаем дополнительный объем конверсий, атрибуцированных к нашей кампании. Доля таких целевых действий составила 16% от общего объема.
Абсолютное большинство конверсий, обнаруженных благодаря использованию Stable ID, пришлось на пользователей, которые переходили из мобильного приложения на сайт клиента.
То есть, используемое решение позволило нам решить ту проблему, которые мы описывали в начале – невозможность отследить на клиентском сайте действия пользователя, видевшего рекламу в каком-то приложении.
С учетом post-view конверсий и атрибуции с использование Stable ID, результаты размещения оказались даже выше наших прогнозов. Мы получили большое количество целевых действий, при CPA ниже требуемого значения.
Помимо целевых действий мы также получили заметный объем новых установок мобильного приложения клиента, хотя это и не было непосредственной целью нашей кампании.
Потенциал Stable ID и будущее маркетинговой аналитики
Результаты теста мы считаем успешными. Нам удалось запустить результативную кампанию с нетипичным сценарием движения трафика. App-to-web и web-to-app размещения хоть и сложны для отслеживания, отказываться от них определённо не стоит.
Post-view аналитика прерогатива не только размещений в вебе. Время принятия решения и длина цепочки до конверсии может быть растянута и у мобильных пользователей. Если бы в нашем кейсе мы ориентировались только на быстрые post-click события, то результаты размещения были бы крайне скромными.
Stable ID имеет очень большой потенциал и может стать ключевым элементом для будущего маркетинговой аналитики. Уже сейчас благодаря инструменту мы смогли дополнительно отследить почти пятую часть всех целевых действий. При взаимодействии с разными средами (web/app) это один из немногих способов объединить разные устройства и профили пользователя воедино. Помимо этого, Stable ID может стать и вовсе незаменимым, когда эпоха cookieless окончательно настанет. Сейчас у технологии есть определённые ограничения, но с развитием подхода и вовлечением новых игроков, мы ожидаем, что инструмент станет неотъемлемой частью оценки эффективности рекламных кампаний.
CEO Go Tech Николай Буланов: «Мы в Go Tech вдохновились инициативой команды Starlink посодействовать тестированию кросс-канального подхода с использованием Stable ID. Результаты теста придают уверенности в том, что дальнейшее развитие технологии откроет большие перспективы для развития digital-аналитики и позволит снизить уровень непрозрачности оценки эффективности рекламных каналах в омниканальной среде».