SKAdNetwork erklärt: Wie App-Conversions über iOS gemessen werden

Eine solide technische Grundlage ist für alle Arten von Werbung und Attribution von grundlegender Bedeutung. Insbesondere bei Anzeigen für Apps auf Facebook, Instagram, TikTok, die Apples SkAdNetwork nutzen.

Im Kern geht es um die Frage, wie du die First-Party-Daten deiner iOS-App sammeln kannst. Dies geschieht oft in Form eines SDK (Software Development Kit), das in die App eingebettet wird und den Datenaustausch zwischen den Plattformen gewährleistet. Jede Advertising-Plattform bietet ein eigenes SDK an. Es gibt ein Facebook SDK, ein TikTok SDK, ein Snap SDK aber auch sogenannte MMPs wie Adjust, Appsflyer, Kochava, die eine Containerfunktion übernehmen und mehrere Plattformen auf einmal anbinden, verbunden mit aggregierten Datenauswertungen und Marketing-Attribution.

Inhaltsverzeichnis

Apple IDFA und Google AAID

Was plant Google für Android?

Was ist das Skadnetwork?

Wie funktioniert eine App-Installation mit dem SKadnetwork?

Änderungen mit SKadnetwork 4.0

Feine und grobe Werte

Hierachrische Quellen-ID

Skadnetwork im Meta Events Manager konfigurieren

TikTok und das Skadnetwork

Meine Erfahrungen mit SKAN

Was bisher geschah: Apple IDFA und Google AAID

Wie im Browser-Web sind Identifikatoren von grundlegender Bedeutung für die Optimierung von Social Advertising-Kampagnen auf mobilen Apps wie Facebook, Instagram oder TikTok. Die Sammlung von Geräte-IDs wie Apples IDFA und Googles AAID hat sich für Werbenetzwerke, DSPs und Anbieter angeboten, um daraus Targeting-Funktionen zu entwickeln. Dieses Targeting auf Basis von einzelnen Gerätedaten war deshalb genauer und zuverlässiger als jedes Web-Targeting über Cookies sein konnte.

Mit iOS14.5 führte Apple dafür mit ATT, der App Tracking Transparency, ein Opt-In ein, d.h. Nutzer mussten zustimmen, dass ihre Geräte-ID weitergegeben werden durfte. Außerdem boten sie eine alternative API an, die Nutzerdaten in aggregierter Form übermittelte. Kurz gesagt: Geräte-basierte Nutzerdaten fielen zum großen Teil weg, weil Nutzer im Schnitt nur in 25% der Fälle ihre Zustimmung gaben. Für 2020 lagen die Opt-In-Raten noch bei lediglich 16%.

Aus Datenschutzsicht ein begrüßenswerter Schritt, wenngleich Apple damit vor allem seine eigenen Interessen verfolgte und den Aufbau der eigenen Apple Search Ads-Plattform forcierte. Die Opt-In-Abfragen wurden für die Apple-eigenen Apps zum Beispiel nur zum Teil angewandt oder erhielten unauffälligere Texte, die eher zum Opt-In verführten. 

Und was plant Google für Android?

Bei Google läuft zwar vieles derzeit noch mit AAID, doch diese wird bis Ende 2024 in die Privacy Sandbox von Android verlagert. Und Google hat bisher auch nicht gesagt, dass sie ihre Werbe-ID AAID durch diese Sandbox ersetzen werden. Aber ihre Absicht, alle Funktionen mit der Sandbox zu replizieren, deutet darauf hin, dass sie es irgendwann tun werden. 

Kern der Privacy Sandbox ist die Topics API. Mit der Topics-API können SDKs für Werbenetzwerke verschiedene Nutzer anhand der mit ihnen verbundenen Themen ansprechen. Fast wie interessenbasiertes Targeting - mit dem Unterschied, dass bei der spezifischen Implementierung die Interessen oder Themen so definiert sind, dass keine persönlich identifizierbaren Informationen offengelegt werden.

Jeder App sind bis zu 3 Themen zugeordnet, die von den in der jeweiligen App vorhandenen Ad-Tech-SDKs "gelesen" werden können. Wenn ich als Nutzer die 7 oben aufgeführten Apps verwende, erstellt die Topics-API die Liste meiner "Themen" als Nutzer. Das heißt: Für jeden Nutzer wird ein "Thema" definiert - basierend auf seinen jüngsten Interaktionen mit bestimmten Apps.

Google selbst sagt dazu:

The reason that each app gets one of several topics is to ensure that different apps get different topics, making it harder for apps to cross-correlate the same user. For example, app A might see topic T1 for the user, but app B might see topic T2. This makes it more difficult for the two apps to determine that this information is associated with the same user.

Offensichtlich spielt die GAID dabei gar keine Rolle mehr. Aber selbst wenn Meta und TikTok die Themendaten mit ihren eigenen Daten übereinanderlegen können und darauf ihre MLs ansetzen, darfst du nicht vergessen: Nicht Kauf-Daten haben keine Korrelation mit tatsächlichen Käufen. Die Ergebnisse von App-Ads über die Topics API werden also notgedrungen schlechter sein als mit GAID.

Aus der Branche gibt es dazu auch weiterhin Kritik an der Topics API:

The Topics API as proposed puts the browser in a position of sharing information about the user, derived from their browsing history, with any site that can call the API. This is done in such a way that the user has no fine-grained control over what is revealed, and in what context, or to which parties. It also seems likely that a user would struggle to understand what is even happening; data is gathered and sent behind the scenes, quite opaquely. This goes against the principle of enhancing the user’s control, and we believe is not appropriate behaviour for any software purporting to be an agent of a web user.

Was ist das SKAdNetwork?

StoreKit Ad Network oder SKAdNetwork oder SKAN ist die von Apple entwickelte API. Sie wurde mit iOS 14.5 eingeführt. Sie hilft Werbenetzwerken und Werbetreibenden, ihre Werbeaktivitäten (Impressionen, Klicks und App-Installationen) auf einer aggregierten Ebene zu messen, ohne Daten einzelner Nutzer oder Geräte preiszugeben.

Wie läuft eine App-Installation über das SKAdNetwork ab?

1. Eine Anzeige wird auf Instagram angezeigt. Sobald die Anzeige angezeigt wird, startet Instagram einen 3-Sekunden-Timer und benachrichtigt das SKAdNetwork, dass er gestartet wurde.
2. Wenn die Anzeige mindestens 3 Sekunden lang angezeigt wird, benachrichtigt Instagram das SKAN, dass der 3-Sekunden-Timer abgelaufen ist, und diese Aktivität wird als erfolgreicher View aufgezeichnet.
3. Installiert der Nutzer die App und startet sie innerhalb des SKAdNetwork-Attributionsfensters, wird die Installation dem Werbenetzwerk zugeschrieben und das Gerät sendet das Installationspostback an das Werbenetzwerk und eine Kopie an den Werbetreibenden.
4. Beim SKAdNetwork kann das Zurechnungsfenster je nach Anzeigentyp bis zu 30 Tage zwischen Klick und Installation betragen. Im Gegensatz zu Standard-Postbacks werden SKAdNetwork-Postbacks nicht sofort beim ersten Start der App an das Werbenetzwerk und den Werbetreibenden gesendet. 

Drei Postbacks mit SKAdNetwork 4.0

Die SKAdNetwork-Postbacks teilen sich mit SKAN 4.0 auf drei Zeitfenster auf. Jedes Postback kann in ein bestimmtes Aktivitätsfenster fallen:

• 0-2 Tage
• 3-7 Tage
• 8-35 Tage

Dadurch können Werbetreibende verstehen, wie Nutzer über einen längeren Zeitraum ihre App nutzen und mehr Informationen für die Schätzung des Nutzerwerts (und der Gebotspreise) bekommen, als bisher verfügbar ist. Wichtig dabei: Diese drei Postbacks sind unabhängig voneinander. Sie lassen sich nicht über Werbeplattformen hinweg zu "User Journeys" miteinander verbinden.

Zuvor gab es bloß einen einzigen Postback der nach dem zufälligen Ablauf eines Timers gesendet wurde. Lustige Idee, leider ziemlich wertlos als Datenpunkt.

Anonymität der Masse

Crowd-Anonymität ist ein neuer Begriff, den Apple verwendet, um die Abstufungen zu beschreiben, in der das SKAN Attributionsdaten liefert. Wo diese einzelnen Stufen liegen weiß nur Apple.

Auf der untersten Stufe, also niedrigem Anonymitätsgrad, erhalten Werbetreibende keine Conversion Values. Dies benachteiligt entsprechend kleine Werbetreibende. Es bleibt zu hoffen, dass zumindest auf der mittleren Stufe deutlich mehr Signale an Werbetreibende kommen, um festzustellen, ob zusätzliche Ausgaben gerechtfertigt sind, um in die höchste Stufe der Crowd-Anonymität zu investieren.

Auf der WWDC 2022 sagte Apple dazu:

When the install count is low, we take extra steps to protect privacy by limiting the trackable information sent back. As the count scales up and the user’s uniqueness starts to blend into the crowd, we send more data back. Finally, as the count reaches the highest tier, we are able to send the most data back while still preserving privacy.

In der Praxis bedeutet dies, dass Apple bei einer Kampagne mit sehr wenigen Installationen pro Tag davon ausgeht, dass die Möglichkeit besteht, die Identität eines Nutzers zurückzuverfolgen. Nehmen wir an, 2 Nutzer haben einen Kauf abgeschlossen und einer hat einen Konversionswert von 50. Dann wird einer dieser Nutzer einen Postback mit einem Konversionswert von 50 auslösen - und der andere wird einen Postback ohne jeglichen Konversionswert auslösen.

Je geringer also die Anzahl der täglichen Installationen ist, desto größer ist die Anzahl der Nutzer, deren Conversions nicht gesendet werden - und desto höher ist dein CPA. Laut einer von Appsflyer durchgeführten Studie werden bei weniger als 10 Installationen pro Tag und Kampagne fast 90 % der Conversion-Werte verborgen, weshalb die CPAs sehr hoch sein können.

Feine und grobe Conversion-Werte

Wenn die Crowd-Anonymität niedrig ist, wird der Conversion-Wert maskiert. Bei mittlerer Anonymität enthalten die Postbacks einen groben Conversion-Wert. Und wenn die Anonymität hoch ist, enthalten die Postbacks einen feinen Umrechnungswert.

Ein feiner Conversion-Wert wird durch 6 Bits definiert, die binär sind, das heißt, sie können ein- oder ausgeschaltet werden (0 oder 1). Dies eröffnet das Potenzial für 64 Messkombinationen innerhalb dieser 6 Bits - von 0 bis 63.

Obwohl 64 Optionen nicht viele sind, bietet dies immer noch ausreichend Möglichkeiten, mit denen du arbeiten kannst, um Umsatz, Engagement und weiteres zu messen. 

Solange du deine Conversion-Werte auf der Grundlage deiner Advertising-Ziele richtig zuordnest, können diese Werte auf jede beliebige Weise verwendet werden. Du hast die Kontrolle und kannst sie den KPIs zuordnen, die für dich am wertvollsten sind. 

Die 64 Werte, von denen jeder seine eigene, vom App-Entwickler/Werbetreibenden konfigurierte Codierung hat, werden dann der Quelle der Installation zugeordnet, was die Messung und Optimierung der Kampagne ermöglicht.

SKAN 4.0 führt nun ein neues Set grober Conversion-Werte ein, zusätzlich zu diesen 64 feinen Werten.

Grobkörnige Conversion-Werte werden in 3 Arten unterteilt: niedrig, mittel oder hoch. Diese Werte werden vom Werbetreibenden zugewiesen, um verschiedene Stufen des Nutzerengagements anzuzeigen, und ermöglichen es den Werbetreibenden, zumindest einige Attributionsdaten in Fällen zu erhalten, in denen die Datenschutzschwelle nicht erreicht wird (bei niedrigeren Stufen der Crowd-Anonymität).

Hierarchische Quellen-ID

Ab SKAN 4.0 wird Apple das Feld Kampagnen-ID in Quellen-ID umbenennen und seinen Bereich von 2 Ziffern (repräsentativ für 100 Optionen) auf 4 Ziffern (repräsentativ für 10.000 Optionen) erweitern.

Obwohl es sich bei der Quellen-ID um eine einzelne Zahl handelt, empfiehlt Apple den Werbetreibenden, sie als drei hierarchische Zahlen zu verwenden, damit sie mehr Parameter messen können, wie z. B. Anzeigenplatzierung, Ort, Anzeige und mehr.

Wie bei den hierarchischen Conversion-Werten gilt auch bei den hierarchischen Quellen-IDs die von Apple festgelegte Datenschutzschwelle, d. h. je höher der Grad der Anonymität der Zielgruppe, desto höher der Grad der bereitgestellten Granularität.

Es ist also angeraten, die Kampagnen für SKAN so stark wie möglich zu bündeln.

SKAdNetwork im Meta Events Manager konfigurieren

Es gibt drei Möglichkeiten, das SKAdNetwork-Conversion Schema zu konfigurieren. Welche Sie wählen sollten, hängt davon ab, wie Sie Ihre App-Ereignisse bereits eingerichtet haben. Die drei Optionen sind:

Empfehlungen verwenden. Bestätigen Sie die Ereignisse, die Meta auf Basis Ihrer verfügbaren Daten vorschlägt. (Dies gilt, wenn Sie das Facebook SDK oder die App Events API verwenden).

Aus Partner-App importieren. Wenn Sie einen Mobile Measurement Partner (MMP) verwenden, können Sie Ihre Ereignisse auf der Plattform Ihres Partners einstellen. Diese Konfiguration wird als Ereigniskonfigurationsschema bezeichnet. Sie können dann Ihr Ereigniskonfigurationsschema in Meta importieren. Denken Sie daran, dass Sie Ihre Konfiguration auf der Plattform Ihres Partners bearbeiten müssen.

Anpassen. Wählen und konfigurieren Sie jedes Ereignis und jeden Wertesatz einzeln. (Wählen Sie diese Option, wenn Sie App Events API, Facebook SDK oder einen Mobile Measurement Partner verwenden und Ihre Ereignisse so konfigurieren möchten, dass sie mit Ihrer Ereigniskonfiguration auf anderen Plattformen übereinstimmen).

• Gehen Sie zum Events-Manager.
• Klicken Sie auf das Symbol Datenquellen auf der linken Seite.
• Wählen Sie die Anwendung, die Sie konfigurieren möchten.
• Klicken Sie auf die Registerkarte Einstellungen.
• Klicken Sie unter App-Events für SKAdNetwork konfigurieren auf Mit der Einrichtung von Events beginnen.
• Wählen Sie, wie Sie Events konfigurieren möchten: Empfehlungen verwenden, aus Partner-App importieren oder Anpassen.
• Klicken Sie auf Weiter und nehmen Sie die entsprechenden Einstellungen vor.

TikTok und SKAdNetwork

TikTok bietet diese Einstellungen nicht an, ist aber die Plattform, die AppsFlyers Performance Index zufolge sechs Monate nach Apples ATT-Durchsetzung am besten auf SKAdNetwork eingestellt hat. TikTok hatte die vierthöchste Anzahl von Werbetreibenden, die fünfthöchste Anzahl von Postbacks und eine gute Qualität. Dies führte zum ersten Platz im AppsFlyer Power Ranking und zum fünften Platz im Volume Ranking für SKAdNetwork.

Die ideale SKAdNetwork Konfiguration

Zusammen mit zum Beispiel OBI habe ich die Migration von HeyOBI auf das SKAdNetwork begleitet, aber auch GetYourGuide bei einer Optimierung der Einstellungen unterstützt. Meine Erfahrungen daraus sind:

• Entscheide dich für die drei wichtigsten Events und halte dich daran. Mit der Möglichkeit niedrige, mittlere und hohe Werte für grobkörnige Conversion-Werte festzulegen, besteht die Versuchung, für jedes der drei Fenster unterschiedliche Werte zu verwenden. Wie bereits erwähnt, sind die meisten Apps jedoch wirklich auf drei Events optimiert, und im Sinne der Einfachheit ist es für die meisten Werbetreibenden wahrscheinlich am besten, dasselbe Ereignis für niedrig, mittel und hoch in den drei Conversionwindows zu verwenden. Mit ein wenig Datenanalyse ist es für die meisten Apps recht einfach, die drei wichtigsten Conversionevents und Kohortenfenster in ihrem Monetarisierungstrichter zu verstehen, um dann von dort aus SKAN 4.0 aufzusetzen.
  
• Eine Fintech-App könnte zum Beispiel auf Registrierungen, erste Einzahlung und Einzahlungen über 100 Euro in den Kohorten D1, D7 und D30 optimiert sein. Oder eine Subscription-App könnte auf Registrierungen, kostenlose Testversion und bezahlte Abos auf D2, D7 und D35 optimiert sein, je nach Länge der kostenlosen Testversion.
• Bei einer dualen iOS-/Android-App-Strategie ist es wichtig zu verstehen, was mit welcher mobile OS-Plattform möglich ist und was nicht. Gerade die Messung von App-Installs und In-App-Events unterscheidet sich deutlich.
• Informiere dich dazu, was die technologischen Neuerungen für die Erfolgsmessung bedeuten. Das Feld entwickelt sich mit SKAdNetwork, Privacy Sandbox, Private Relay usw. sehr dynamisch. Ebenso die Möglichkeiten der MMPs.
• Auf iOS schiebt sich Apple mit dem SKAN zwischen die bekannten Social Advertising-Plattformen und die Nutzer und entwickelt die eigenen Apple Search Ads für den App Store kontinuierlich weiter. Dies sollte man auf dem Zettel haben.
• Für Subscription-basierte Apps ist der 24-Stunder-Timer ein großes Problem, weil z.B. eine Subscription erst deutlich nach 24 Stunden stattfinden kann und somit nicht über SKAN zurückkommt. Wenn eine Registrierung in den ersten 6 Stunden stattfindet, der Nutzer die App schließt und nichts tut, nur um dann nach 32 Stunden zurück zu kommen, um einen "Trial" zu starten - dann wird der "Trial" nicht als Conversion-Event von SKAN aufgezeichnet. Die Strategie muss also darin bestehen, die Conversion-Events so zu priorisieren, dass immer ein 24-Stunden-Timer läuft (bis 48 Stunden Laufzeit in Summe):
  

• Dafür musst gegebenenfalls auch die Events vor der Subscription weiter ausdifferenzieren, um so nah wie möglich an die Subscription zu kommen, selbst wenn diese aus den 24 Stunden herausfällt.
  
  - Registrierung als unterstes Event
  - Complete Onboarding
  - Trial
  - Engaged Trial

Dann irgendwann sind die 48 Stunden abgelaufen und Postback 2 und 3 werden 7 und 35 Tage nach Install ausgelöst, wenngleich nur mit groben Conversion-Werten. Und dabei nicht vergessen: Apples zufällige Verzögerung gilt weiter: 24-48 Stunden für das erste Postback und 24-144 Stunden für das zweite und dritte Postback. Deshalb macht es Sinn, die Conversion Windows mit der Lock-Funktion so früh wie möglich zu schließen, um nicht zu lange auf Ergebnisse warten zu müssen.

Wie auch immer du es betrachtest, die Daten, die du von SKAN 4.0 zurück bekommst, sind komplexer denn je. Um sie in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln, muss man diese optimieren, anpassen und mit verschiedenen Datensätzen wie Mediakosten, Vorhersagemodellen und potenziellen Media-Mix-Modellen auf kanalübergreifender Ebene zusammenführen.

Wenn das alles kompliziert erscheint, dann helfe ich dir gerne, Licht ins Dunkel zu bringen.