Эта статья устарела. Продвижение мобильных приложений доступно только через VK Рекламу
Мы перенесли продвижение мобильных приложений в VK Рекламу — на платформе кампании запускаются в 5 простых шагов, эффективность подтверждена кейсами. Создать кабинет
Получите больше информации по подключению и настройке кабинета VK Рекламы у вашего менеджера или команды поддержки: caresupport@vk.company.
Мы перенесли продвижение мобильных приложений в VK Рекламу — на платформе кампании запускаются в 5 простых шагов, эффективность подтверждена кейсами. Создать кабинет
Получите больше информации по подключению и настройке кабинета VK Рекламы у вашего менеджера или команды поддержки: caresupport@vk.company.
ML-атрибуция
ML-атрибуция — это способ вероятностной атрибуции установок приложений в рекламных кампаниях, настроенных на iOS 14.5+.
Прежде для кампаний, настроенных на iOS ниже 14.5, использовался метод IDFA. Начиная с iOS 14.5 Apple изменила политику конфиденциальности и способ атрибуции рекламного трафика (подробнее о кампаниях с таргетингом на iOS 14.5+ читайте в статье). В связи с этими изменениями потребовался альтернативный способ атрибуции рекламного трафика.
ML-атрибуция — это новый способ получения данных о конверсиях для кампаний iOS 14.5+. Этот метод работает на основе агрегированных и анонимизированных данные об устройствах, при этом точность метода может достигать 90%.
Благодаря технологии ML-атрибуции закупка мобильной рекламы для аудитории iOS в myTarget при работе через myTracker позволяет работать с аналитикой по кампаниям с минимально возможными задержками на получение данных, проводить наиболее точную пост-инсталл аналитику по кампаниям в разрезе привычных метрик: покупок, подписок и других кастомных событий.
Прежде для кампаний, настроенных на iOS ниже 14.5, использовался метод IDFA. Начиная с iOS 14.5 Apple изменила политику конфиденциальности и способ атрибуции рекламного трафика (подробнее о кампаниях с таргетингом на iOS 14.5+ читайте в статье). В связи с этими изменениями потребовался альтернативный способ атрибуции рекламного трафика.
ML-атрибуция — это новый способ получения данных о конверсиях для кампаний iOS 14.5+. Этот метод работает на основе агрегированных и анонимизированных данные об устройствах, при этом точность метода может достигать 90%.
Благодаря технологии ML-атрибуции закупка мобильной рекламы для аудитории iOS в myTarget при работе через myTracker позволяет работать с аналитикой по кампаниям с минимально возможными задержками на получение данных, проводить наиболее точную пост-инсталл аналитику по кампаниям в разрезе привычных метрик: покупок, подписок и других кастомных событий.
Как создать кампанию с ML-атрибуцией
Перед тем как создать кампанию с ML-атрибуцией необходимо выполнить следующие шаги:
Затем создайте кампанию, как обычно. При создании кампании откройте раздел «Детальная настройка мобильных устройств» и включите опцию «Использование ML-атрибуции».
- Интегрировать SDK myTracker в приложение, а затем настроить интеграцию с myTarget в интерфейсе myTracker. Инструкция
- Привязать приложение к кабинету в myTarget. Инструкция
- Получите трекинговую ссылку myTracker. Эту ссылку нужно будет использовать при создании кампании. К ссылке можно добавить дополнительные параметры, они описаны в статье
Затем создайте кампанию, как обычно. При создании кампании откройте раздел «Детальная настройка мобильных устройств» и включите опцию «Использование ML-атрибуции».
Выбор ML-атрибуции при создании кампании
Обратите внимание на особенности работы вероятностной ML-атрибуции:
- Работа возможна только при использовании мобильного трекера myTracker.
- Возможна задержка с моделированием и отображением данных до 1 часа.
- В первые дни работы кампании может наблюдаться сниженная точность из-за небольшого объёма накопленных данных.
- Для разметки аудитории и появления полной статистики в myTracker потребуется от 2 до 4 недель, в течение этого периода точность атрибуции может быть снижена.
- Невозможно настроить ретаргетинг или создать Look-alike аудитории. Это связано с тем, что система не использует какие-либо идентификаторы или точные данные об устройстве.
Вам помогла эта статья?