Целевые действия и там, и тут отслеживаем: как работает кросс-платформенный мэтчинг

2023-07-11 14:44:14 Время чтения 10 мин 506

В прошлом году Google и YouTube отключили рекламу на территории России. Уход популярных программатик-систем привел к сокращению объема рекламного инвентаря и повышению цен за целевые действия. С уходом DV360 и отключением Campaign Manager 360 возможность трекинга кросс-канальных конверсий из web в app и наоборот стала невозможна. Решить эти проблемы поможет кросс-платформенный мэтчинг. О том, что это, как работает и помогает бизнесу, рассказывает команда Genius Group.

Кросс-платформенный мэтчинг: почему мы об этом говорим

Всем известно, что один пользователь до совершения целевого действия может менять несколько источников: менять браузеры и устройства, заходить в мобильное приложение или на сайт с компьютера. При этом каждый источник будет по-своему запоминать и идентифицировать пользователей.

Например, сайты собирают файлы cookies. В мобильных приложениях используются уникальные идентификаторы устройств: IDFA для устройств на iOS и GAID для устройств на Android. Однако эти идентификаторы ограничены своей экосистемой и работают только в пределах конкретной платформы. Кроме того, Apple выпустила новое обновление iOS 14.5, после которого разработчики приложений по умолчанию теряют доступ к IDFA. Пользователи других версий iOS или устройств Android тоже могут запретить использование этих идентификаторов в настройках своих устройств, что ограничивает анализ эффективности рекламы в мобильных приложениях.

Из этого вырастает новая проблема — отследить связь, например, между рекламой в web и целевым действием пользователя в in-app практически невозможно. В результате данные по охватам рекламы и вместе с ним стоимости целевого действия искажаются. А возможность запустить ретаргетинг, чтобы глубже увести пользователя по воронке, и вовсе отсутствует. Что делать?

Кросс-мэтчинг инструмент позволяет определять пользователя на разных устройствах, собирать все его касания с рекламой и объединять их с целевыми действиями. Идентификация пользователя на разных устройствах происходит на основе базы данных Cobrazz DSP. Обезличенные идентификаторы Stable ID формируются в DMP, по которым и происходит процесс мэтчинг cookies и IDFA, GAID. За каждым пользователем закрепляется один идентификатор, который не меняется при смене устройства или режима в браузере.

Как итог — полноценный путь пользователя от первого взаимодействия с рекламой, связь между рекламой в разных средах и возможность «догнать» пользователя в мобильном приложении, если он не кликнул на рекламу в web.

Плюсы кросс-платформенного мэтчинга

Не всегда пользователь после первого контакта с рекламным объявлением совершает целевую конверсию. Ровно так же, как и не во всех случаях пользователь, увидевший рекламу в web, продолжит совершать покупки на сайте с браузера.

Отслеживание post-view конверсий

Допустим, пользователь кликает по рекламе новых кроссовок в браузере, а почитать отзывы и посмотреть фотографии заходит в приложение магазина из-за приятного интерфейса. Прочитав отзывы и полюбовавшись на фото довольных клиентов, он кладет товар в корзину. Без кросс-мэтчинга можно подумать, что пользователь напрямую зашел в приложение и совершил покупку, хотя процесс запустился благодаря рекламе в браузере.

Сейчас, например, post-view атрибуция в in-app актуальна для foodtech-компаний. Все больше клиентов предпочитают заказывать доставку еды именно через приложение, а не по телефону или с помощью сайта. Согласно исследованию РБК, так делают более 60% клиентов. Поэтому компаниям нужно рассказывать про приложения, привлекать в них трафик, особенно в период акций.

Чтобы оценить эффективность подобной рекламы, отслеживаются cookies из mobile web. Они сопоставляются внутри DSP с IDFA или GAID на основе единого идентификатора пользователя. На целевых действиях в мобильном приложении — установка приложения и регистрация, добавление товара в корзину, оформление заказа — устанавливаются URL-постбэки. После совершения пользователем какого-то из перечисленного действия все уведомления о конверсиях отображаются внутри DMP в режиме реального времени.

В результате видно, какой пользователь совершил целевое действие после демонстрации рекламы, а кто нет. С помощью этих данных можно изменять модель показа рекламы и алгоритмы закупки, чтобы отсекать аудиторию, которая не подходит под цели РК.

Ретаргетинг из web в in-app и наоборот

Так как пользователь постоянно меняет устройства, чтобы увеличить знание о продукте и повысить шанс конверсии, его нужно «догонять» в разных средах. Как это сделать?

С помощью кросс-мэтчинга можно собрать сегменты пользователей, установивших приложение или совершивших покупки в приложении на основе cookies, или наоборот создать сегменты пользователей сайта, осуществивших конверсии на основе IDFA и GAID. Ретаргетинг на «подогретых» пользователей дает возможность не только догнать пользователей на различных устройствах, но и глубже увезти их по воронке продаж, напомнить о бренде или закрепить знание о компании.

Например, компании необходимо привлечь качественный и целевой трафик на сайт без классического ретаргетинга — возвращение текущих пользователей сайта. С помощью кросс-мэтчинга собирается сегмент пользователей приложения данной компании на основе IDFA и GAID. Идентификаторы мобильных устройств мэтчатся с cookies для создания сегмента пользователей приложения. Далее в рекламе их направляют на сайт. Такой же алгоритм сработает и в другую сторону, когда будет необходимо привлекать целевой и качественный трафик в приложение.

Создание сегментов в in-app

Одна из особенностей классической рекламы в мобильных приложениях — отсутствие гибкой настройки кампаний по соц.дем таргетингам и интересам.

Сегменты для таргетирования рекламы в приложениях создаются всего тремя способами:

  1. Количество установленных приложений. Например, если установлено много приложений доставок еды, то пользователю будут показывать рекламу доставок, ресторанов, новых акций в продуктовых магазинах. То есть все то, что напрямую или косвенно связано с едой.
  1. Модель телефона. Речь идет не про оценку дороговизны модели или новизны, а про операционную систему (Android, iOS). На основе этих данных выдвигаются гипотезы, например, из какого ценового сегмента этот пользователь.
  1. Язык интерфейса. По установленному в настройках языку можно примерно определить географию пользователя.

Подобные таргетинги существенно сужают возможности оптимизации in-app трафика.

Благодаря созданию сегментов с привычными характеристиками аудитории — пол, возраст, география, интересы на основе мэтчинга cookies с IDFA и GAID, появляется возможность настраивать более точный таргетинг и качественнее оптимизировать трафик.

Перспективы развития кросс-платформенного мэтчинга

Сейчас наиболее позитивные прогнозы мэтчинга — 80%. То есть у 80% мобильных профилей в браузерах есть найденная связка в in-app. Поэтому при получении статистики по конверсиям нужно учитывать, что существует небольшой процент «потерянных» пользователей, которые могли повлиять на результаты рекламы как в лучшую, так и в худшую сторону.

Однако технология устойчивого идентификатора позволяет обогащать информацию о пользователях за счет собственных данных — наращивать количество связок между web и in-app, что в будущем приведет к мэтчингу в 100%.

Однако несмотря на то, что установка постбеков позволяет фиксировать last-click и pv-конверсии, уведомления о постбеках могут приходить с задержкой в зависимости от мобильного трекера. Для точности анализа и среза статистики мэтчинг данных необходимо перепроверять вручную. Это затягивает процесс и также не исключает потери на 100%.

Нужен ли вам кросс-мэтчинг

С помощью кросс-платформенного мэтчинга можно проводить рекламные кампании любого формата в разных средах. А еще решать проблемы нехватки рекламного инвентаря, дорогого целевого действия или маленького охвата.

Особенно полезно следить за пользователями и в web, и в in-app компаниям, которые развивают мобильные приложения или тем, для кого оно может стать конкурентным преимуществом.

При этом важно помнить и про ограничения кросс-мэтчинга. Это относительно новая технология, которую используют очень ограниченное количество компания — единых форматов установки и функционирования идентификатора пока ещё нет, поэтому в статистике возможны небольшие искажения.