Скачаю позже: как работать с атрибуцией по просмотрам в мобильном маркетинге

Существует мнение, что post-view атрибуция (учет эффективности после просмотра рекламы) завышает вклад рекламных кампаний, поскольку может приписывать им неинкрементальные конверсии. Логика простая: отключить, не учитывать, не связываться. Однако в таком случае получается решить одну проблему ценой другой — риском «недоатрибуции». Такой подход в действительности не учитывает аномалии атрибуции в iOS, особенности форматов, клик-ориентированность ОЕМ-инвентаря (Original Equipment Manufacturer — рекламные размещения на устройствах производителей), природу CTV (Connected TV — понятие, объединяющее телевизоры и другие устройства, которые подключены к интернету и позволяют просматривать видеоконтент через разные приложения и сервисы) и многое другое.

В этом материале разбираем, как работает атрибуция по просмотрам (post-view) в контексте актуального инвентаря, какие сигналы указывают на проблему и как измерить реальный вклад источника, чтобы принимать решения на основе данных.

Почему одного клика недостаточно

Модель перформанс-маркетинга сформировалась вокруг веб-размещений, где основным сигналом эффективности всегда был клик. В мобильной рекламе путь пользователя устроен сложнее: между просмотром объявления и первым открытием приложения (а именно это засчитывается трекером за установку) находится магазин приложений, а контакт с рекламой и первый запуск могут происходить в разное время.

Разберем на примере. Допустим, пользователь видит видеорекламу или крупный баннер приложения авиакомпании: «Билеты в Сочи от 4,9 тыс. руб. — дешевле в приложении». В моменте он не кликает, так как листает ленту, смотрит видео или читает статью, то есть находится не в режиме покупки. При этом контакт все равно может сработать: пользователь запоминает бренд, офер, направление или саму идею, что в приложении выгоднее.

Через несколько часов или даже на следующий день у клиента появляется конкретное намерение: он возвращается к задаче, открывает поиск, магазин приложений или сразу приложение/сайт бренда. 

Если на этом пути есть клик — например, пользователь кликнул по поисковому объявлению, — атрибуция должна уйти именно в эту рекламную сеть. Просмотр в таком случае не каннибализирует поиск: он остается предыдущим контактом в цепочке, но не забирает конверсию у более сильного сигнала. Такие «касания» лежат в дашборде (интерактивная аналитическая панель) ассоциированных установок. 

Однако если клика не было — пользователь сам нашел приложение в сторе (магазине приложений), перешел напрямую или вернулся через органический маршрут, — без post-view (учет установок приложения после просмотра рекламы, даже если пользователь не кликнул по объявлению) этот рекламный контакт полностью исчезнет из оценки. В отчете это действие будет выглядеть как органика, хотя до нее был контакт, который мог сформировать знание, напомнить об офере или подтолкнуть к выбору именно этого бренда. К тому же может встать вопрос о каннибализации трафика, если у рекламодателя нет активного продвижения конкурентов по брендовым запросам.

Как работает механика post-view

Когда рекламная сеть показывает пользователю баннер, она одновременно отправляет трекеру сигнал: «Я только что показал рекламу устройству с таким-то идентификатором/набором косвенных идентификаторов для iOS». Трекер запоминает этот факт.

После установки приложения данные нового пользователя сопоставляются с ранее зафиксированными рекламными показами. Если совпадение найдено в пределах окна атрибуции, конверсия присваивается источнику, который показал рекламу в соответствии с приоритизацией клика над показом. Если нет — уходит в органику.

Совпадение происходит двумя способами:

Детерминированное совпадение — через уникальный код мобильного устройства (Device ID). Идентификаторы совпали точно — конверсия атрибутирована. Это надежный метод, но работает, только если пользователь дал разрешение на сбор рекламного идентификатора.

Probabilistic matching (вероятностное совпадение) применяется, когда недоступен Device ID. В этом случае трекер использует набор косвенных сигналов — IP-адрес (internet protocol address — уникальный адрес устройства в сети), характеристики устройства, версию операционной системы и другие параметры — чтобы оценить вероятность того, что рекламный контакт и установка принадлежат одному пользователю. Важную роль в таком сопоставлении играет IP-адрес, который в iOS стал одним из основных признаков для определения источника установки вместо IDFA (Identifier for Advertisers — идентификатор для рекламодателей). 

Важно учитывать, что не все показы одинаково ценны. Небольшой баннер среди других объявлений в приложении, полноэкранное видео, rewarded video (формат, который дает пользователям награду в обмен на время, потраченное на просмотр рекламы), CTV-ролик (видеореклама на Смарт ТВ) и полноэкранный интерактивный формат (rich media) — это разные по силе контакты. Как раз здесь заключается важный инсайт: инкрементальность зависит не только от настроек окна атрибуции, но и от качества и состава рекламного инвентаря.

Почему нельзя оценивать все показы одинаково

Пользователь может почти не заметить маленький баннер, но провести несколько секунд во взаимодействии с игровым форматом. Поэтому единое окно и единый норматив доли post-view для всего инвентаря искажают картину.

К заметным и вовлекающим форматам относятся:

• полноэкранное видео;
• интерактивная игровая реклама (playable ads);
• видео за вознаграждение (rewarded video);
• полноэкранные баннеры;
• интерактивные форматы rich media;
• CTV-реклама — ролики на телевизорах, подключенных к интернету.

В этих форматах клик не всегда является естественным продолжением контакта. Например, пользователь может посмотреть рекламу внутри игры, получить вознаграждение и продолжить игровой сеанс, а приложение рекламодателя установить позднее.

Мелкие баннеры работают иначе. Они полезны как второе или третье касание: напоминают о бренде и поддерживают частоту по более низкой стоимости за тысячу показов (CPM). Но если такие рекламные места (плейсменты) становятся основой кампании, длинное окно post-view повышает риск переатрибуции.

За что вы на самом деле платите: шесть сценариев 

Post-view нельзя оценивать одной универсальной логикой. Один и тот же контакт может быть сильным сигналом для нового бренда — и слабым сигналом для крупного бренда с высоким объемом поиска. Поэтому вопрос не в том, включать или отключать метрику, а в том, какое окно атрибуции давать разным форматам, брендам и сценариям спроса. Рассмотрим различные варианты.

Сценарий 1. Новый или растущий бренд: post-view помогает увидеть сформированный спрос

Пользователь видит видео или крупный баннер, узнает о продукте, а позднее самостоятельно находит приложение в магазине.

Для бренда с невысоким знанием такой контакт может быть значимым: без рекламы человек мог вообще не узнать о продукте. Показатель просмотра помогает учесть влияние медиа, которое не выразилось в немедленном клике.

В таком сценарии можно оставлять более широкое окно post-view, особенно для видео и вовлекающих форматов. Однако все равно нужно смотреть, как быстро после показа происходят установки и растут ли post-install метрики: регистрации, покупки, retention (удержание).

Сценарий 2. Сильный бренд: окно post-view нужно кастомизировать

Если бренд уже хорошо известен, у него высокий объем брендовых запросов, сильная органика и постоянный поток прямых установок — риск переатрибуции выше. Пользователь мог и так знать компанию и намереваться скачать приложение.

В этом случае показатель просмотров все равно нельзя обнулять: реклама напоминает, ускоряет решение и возвращает клиента к целевому действию. Но окно атрибуции должно быть персонализировано под источники и форматы, а оценка — строже.

Здесь важно смотреть не только на VTA (View-Through Attribution — атрибуция по показам) в трекере, но и на динамику брендового спроса: растут ли запросы, поиск в магазине приложений, прямые установки, органика. Если кампания заявляет много конверсий, но спрос не меняется, это сигнал к проверке.

Сценарий 3. Отложенная установка после вовлекающей рекламы

Post-view помогает оценивать перформанс-форматы, которые не всегда приводят к установке в ту же секунду.

Представим ситуацию: пользователь листает соцсеть и видит полноформатный баннер или видео с предложением воспользоваться скидками на первый заказ через приложение. Он не прерывает листание ленты, но запоминает рекламу и позднее самостоятельно возвращается к предложению и скачивает.

В мобильной аналитике установкой обычно считается первое открытие приложения. Рекламное взаимодействие и открытие необязательно происходят в одной сессии — именно поэтому возникает отложенный эффект.

Сценарий 4. Реклама на больших экранах

В CTV-сценариях реклама показывается на телевизоре, а приложение устанавливается на смартфон. Клик по объявлению невозможен или не является основной механикой взаимодействия.

Post-view помогает связать эти события, но сопоставление происходит между разными устройствами и требует отдельной проверки. Например, в AppsFlyer для кросс-платформенной атрибуции по показу предусмотрены отдельные окна, а в Adjust для вероятностной кросс-девайс атрибуции доступен диапазон от 6 до 72 часов. 

Сценарий 5. Мелкие рекламные форматы

Мелкие баннеры могут дополнять более заметную рекламу и напоминать пользователю о бренде. В такой роли они полезны. Если небольшие плейсменты (рекламные места) становятся единственным или основным форматом, качество контакта снижается.

Не всегда можно настроить отдельное окно для каждого рекламного места. Поэтому стоит использовать такие способы управления:

• сокращать долю мелких форматов, сохраняя базовое окно источника;
• уменьшать окно для всего источника, если мелкие плейсменты занимают большую часть закупки;
• анализировать, сколько конверсий приходит в первые часы после показа;
• по возможности разделять крупные и мелкие форматы по разным кампаниям;
• регулировать качество закупаемого инвентаря через ставку CPM.

Слишком низкая ставка может привести к закупке преимущественно дешевых и малозаметных размещений. Поэтому контролировать нужно одновременно окно, состав плейсментов и качество контакта.

Как понять, платите ли вы за реальный эффект

Есть несколько способов проверить это без дорогих инструментов.

Способ 1. Не делайте вывод только по показателям после установки приложения.

Первое, что хочется проверить: как ведут себя post-view-пользователи после установки. Смотрим на удержание, регистрацию, покупку, средний чек, ARPU (Average Revenue per User — средний доход на одного пользователя за конкретный период времени) и LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента) и сравниваем с аудиторией, пришедшей после клика, органикой, брендовым и платным поиском.

Важно: качество аудитории после установки само по себе не доказывает инкрементальность. Если post-view-пользователь «ведет себя хорошо», это не значит, что реклама точно создала эту конверсию. Высокое качество может означать и другое: источник попал в уже «теплую» аудиторию — потенциальных клиентов, которые знали бренд, искали продукт, взаимодействовали с сайтом или и так были близки к установке. 

Такой результат не стоит читать как «post-view лучше клика». Более корректная гипотеза: post-view пересекается с аудиторией, близкой к установке. Пользователи действительно хорошие, но вопрос в другом: добавила ли реклама новые установки и покупки или просто успела зафиксировать показ перед уже вероятной конверсией.

Поэтому показатели после установки post-install-метрики нужны как первый фильтр: они помогают увидеть явный «мусор», слабое качество и подозрительные источники. При этом не отвечают на главный вопрос: что бы произошло с этими пользователями без показа.

Способ 2. Проверяйте вклад просмотров рекламы с помощью тестов инкрементальности

Чтобы оценить реальный вклад просмотров рекламы в конверсии, нужно сравнить две похожие группы пользователей: тех, кто видел объявление, и тех, кому оно не показывалось. Для этого можно использовать следующие инструменты: 

Контрольные группы. Делим аудиторию на две группы. В одной показываем рекламу, а другую исключаем из показа. Дальше сравниваем интересующие нас метрики. Если в тестовой группе наблюдается существенный прирост, то показы создают добавочный эффект, а не только перераспределяют атрибуцию.

Когортный анализ. Смотрим когорты по дате показа и установки и сравниваем не только установки, но и дальнейшее поведение: D1/D7/D30 retention (возвращаемость пользователей на 1, 7 и 30-й день), registration rate (доля зарегистрировавшихся пользователей), purchase rate (доля совершивших покупку), ARPU (средний доход на пользователя за выбранный период) / LTV (доход от пользователя за все время взаимодействия с продуктом). Важно рассматривать когорты рядом с органикой, брендовым и платным поиском и периодами без активности. Если post-view растет, но общий объем установок, покупок или выручки не меняется, это может быть не инкремент, а перераспределение атрибуции.

Тест по гео или аудитории. Не всегда можно безболезненно остановить кампании и провести тест с контрольной группой — исключить часть аудитории из показа рекламы и сравнить ее результаты с результатами тех, кому рекламу показывали. Но можно тестировать по гео, сегментам или периодам: где post-view активен, а где выключен или ограничен. Это сложнее, так как важно контролировать сезонность, промо, бюджеты, брендовый поиск и другие крупные каналы, иначе тест будет «шумным».

Как управлять post-view: 4 совета

Высокая доля view все равно должна управляться. Для этого есть несколько инструментов, но не стоит забывать, что универсальных советов не бывает. А еще крайне важно определить для себя цель — зачем вы это делаете.

Первый совет — анализируйте конверсии и корректируйте окна атрибуции при необходимости. Стандартные 24 часа могут подходить многим кампаниям, особенно если большая часть установок происходит в первые 6–12 часов. Менять окно только потому, что оно установлено по умолчанию, необязательно.

Углубленный анализ нужен, если:

• установки необычно распределены по времени;
• мелкие форматы получают непропорционально много конверсий;
• у традиционно «кликовых» источников неожиданно высокая доля post-view;
• растет число вспомогательных касаний без увеличения общего результата;
• состав инвентаря заметно изменился.

В большинстве случаев основная доля установок накапливается вскоре после показа. Если же заметный прирост начинается только спустя несколько часов, это повод проверить инвентарь на предмет фрода (мошеннического трафика), проблем с открытием приложения или сетевых сбоев.

Типичное распределение: около 68% установок происходит в течение первых шести часов после показа рекламы.

Пример аномального распределения: резкий прирост установок начинается после шестого часа. Такая динамика требует дополнительной проверки источника, инвентаря и настроек атрибуции.

Второй совет — ограничение доли view на уровне источника или ОС (операционной системы). Например, для Android можно держать более строгий лимит по доле view, потому что кликовая атрибуция доступнее. Для iOS лимит должен быть выше, так как особенность атрибуции предполагает отсутствие click id (уникальный идентификатор, который трекер присваивает каждому клику) и атрибуцию по IP в большинстве случаев.

Третий совет — управление плейсментами. Если доля просмотров растет за счет дешевых небольших рекламных мест, фоновых форматов, ленты с низким вниманием или рекламных размещений без нормальной видимости — это риск. Тогда бюджет стоит смещать на более качественные форматы: видео, интерактивные игровые объявления (playable), ролики за вознаграждение (rewarded video), крупные объявления внутри приложений (in-app), рекламу на экранах телевизоров (реклама на Смарт ТВ) и площадки с понятным принципом показа. Важно не просто ограничивать число показов, а повышать качество контакта с аудиторией. 

Четвертый совет — разделение источников по механике. CTV, OEM (Original Equipment Manufacturer — производитель оригинального оборудования), DSP (Demand Side Platform — платформа для автоматизированной закупки рекламы), видеореклама в приложениях, баннерные сети и брендовый поиск нельзя оценивать по единому нормативу просмотров. CTV лучше выносить в отдельный пул, потому что там клик часто невозможен или не является основной механикой. OEM и реклама в магазинах приложений чаще атрибутируется по клику, а DSP и видеоформаты — по показу. Если все смешать в один лимит, можно либо занизить вклад медиа, либо переатрибутировать перформанс.

Вместо вывода: post-view нужно учитывать, но не одинаково

Post-view позволяет увидеть влияние рекламы, после которой пользователь не совершил немедленный клик. Он мог посмотреть ролик, взаимодействовать с игровым форматом, запомнить предложение и установить приложение позднее.

Полное отключение атрибуции по показам уберет такие сценарии из отчетности и занизит вклад видео, CTV и вовлекающего мобильного инвентаря. Однако считать каждую установку после показа результатом рекламы тоже нельзя.

Рабочая система строится на нескольких принципах:

• клики имеют приоритет над показами;
• разные форматы получают разные правила оценки;
• окно выбирается по фактическому времени до установки;
• качество пользователей рассматривается вместе с общим объемом конверсий;
• анализ охватывает весь медиамикс, включая брендовый поиск, веб, CRM и промокодные площадки;
• контрольные тесты запускаются для проверки конкретных гипотез, а не постоянно;
• решения по бюджету принимаются по дополнительным установкам, покупкам и выручке, а не только по отчету трекера.

При таком подходе атрибуция по показам становится управляемым инструментом: помогает оценивать вклад разных форматов, обучать алгоритмы площадок и точнее распределять бюджет.