Quy trình 2 bước để phân tích mobile app attribution

Trong bài này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu cụ thể quá trình phân tích mobile attribution (app open attribution và in-app event attribution)

Quá trình truy tìm attribution bao gồm 2 bước tương ứng với 2 giai đoạn người dùng tham gia vào kênh mobile business.

  • Bước 1: Người dùng cài đặt và mở ứng dụng (app open step).
  • Bước 2: Người dùng tương tác trên app (in-app event step).
2 bước đánh giá attribution của người dùng
2 bước đánh giá attribution của người dùng

 

Adbrix định nghĩa toàn bộ quá trình phân bổ lượt cài đặt và mở app cho một quảng cáo nào đó là “open attribution“, đồng thời cũng chia nhỏ bước này thành Ad-touch và App open. Ad-Touch bao gồm các lượt click, impression, playable và video. App open gồm new install, re-install và deep-link open.

Ứng với từng tên gọi, new install chỉ các lượt cài đặt mới, re-install chỉ các lượt cài lại sau khi đã từng xóa bỏ app còn Deeplink open là các lượt mở app thông qua deep-link trong trạng thái thiết bị đã được cài app. Toàn bộ số lượt khởi chạy app có nguồn gốc từ quảng cáo được phân bổ theo 3 loại này. Do vậy, các marketers sử dụng adbrix có thể dễ dàng phân loại được một lượt cài đặt app từ quảng cáo là new install hay re-install, và nếu là re-install thì có nguồn gốc từ lượt “click” hay “impression”, từ đó đưa ra các phân tích nhất định.

Bằng open attribution, adbrix đã tiến hành phân loại ad-touch và app open thì  bước tiếp theo sẽ là đo lường xem sau khi khởi chạy app, đã có các event nào được phát sinh trong app. Quá trình này được adbrix gọi chung là “in-app attribution”, bao gồm từ app open đến in-app event. Thông qua bước này marketer có thể phân biệt được một in-app conversion như purchase có nguồn gốc từ new install hay re-install/ deep-link open nào
 
Tóm tại, adbrix chia quá trình attribution làm 2 giai đoạn ad-touch -> app open và app open -> in-app event để marketer có thể tiến hành phân tích chi tiết phù hợp với đặc điểm riêng của từng chiến dịch quảng cáo đang tiến hành.
 

?Step 1: Open attribution

1. Open Attribution Method

Các mobile attribution tools, trong đó có adbrix, sử dụng 1 trong 3 phương pháp: Google referrer, advertising ID matching, và finger printing.

  • Google referrer là phương pháp xác định journey của người dùng bằng cách sử dụng Referrer của Google cung cấp khi người dùng cài đặt/ khởi chạy app ngay sau khi được landing tới Google Play Store. Phương pháp này có độ chính xác lên tới 100% tuy nhiên chỉ khả dụng khi app được tải xuống từ Google Play Store và nếu người dùng rời khỏi Play Store thì việc tracking có thể bị đứt quãng.
  • Device ID matching là phương pháp mà media có thể cung cấp giá trị Advertising ID (ADID/IDFA) của thiết bị cho attribution tool. Tương tự với Google Referrer thì phương pháp này đạt được độ chính xác gần như tuyệt đối tuy nhiên chỉ có thể sử dụng trong các trường hợp ad network cung cấp được advertising ID.
  • Finger printing là phương pháp được áp dụng trong các trường hợp Google Referrer và advertising ID không khả dụng. Phương pháp này xác định inflow journey dựa trên các thông tin có thể thu thập từ môi trường sử dụng app của người dùng. Thông tin được sử dụng có thể là địa chỉ IP, đặc tính thiết bị, … Lợi thế của phương pháp này là có thể đo lường khi cả Google Referrer và advertising ID matching đều không thể áp dụng. Tuy nhiên, vì thông tin được sử dụng là gián tiếp nên ngay cả khi xác suất là rất thấp thì vẫn có thể xảy ra một vài lỗi. Do vậy, nếu cần, marketer có thể hạ thấp thứ tự ưu tiên trong open attribution modeling, hoặc đặt look-back window ngắn đi.
 

2. Open Attribution Modeling

Ngày nay, các marketers có xu hướng quảng cáo app của mình không chỉ trên 2-3 kênh quảng cáo chính mà có khi lên tới 10 hoặc nhiều hơn nữa nhằm tăng độ phủ sóng của quảng cáo và đạt được hiệu quả quảng cáo cao hơn. Trong bối cảnh đó, người dùng hoàn toàn có thể tiếp cận và tham gia vào nhiều quảng cáo trong số đó. Giả sử một người dùng sau khi click vào quảng cáo trên ad network A có thể lại nhìn thấy quảng cáo này trên ad network B, người này click vào để xem quảng cáo một lần nữa và quyết định install app. Vậy lượt install này sẽ được ghi nhận cho quảng cáo trên A hay B?

Marketer có thể ghi nhận cho A, hoặc B, hoặc chia đều cho cả 2 kênh. Các cách phân bổ này lần lượt được định nghĩa là first, last và liner attribution model.

  • First Ad-Touch Attribution Model: ghi nhận performance cho kênh quảng cáo mà người dùng tương tác đầu tiên.

  • Last Ad-Touch Attribution Model: ghi nhận performance cho kênh quảng cáo được tương tác cuối cùng.

  • Linear Attribution Model: ghi nhận cho tất cả các kênh được tương tác với tỉ lệ bằng nhau.

Hầu hết các attribution tool trong đó có adbrix áp dụng last ad-touch attribution model, tức sẽ ghi nhận hiệu quả quảng cáo cho kênh quảng cáo được phản ứng (click, impression, view, play…) cuối cùng. Tuy nhiên, trong một số trường hợp marketer muốn hạn chế ghi nhận finger printing hoặc impression là last ad-touch do phương pháp này có mức độ chính xác không cao bằng các phương pháp khác.

Adbrix cung cấp Multi-tier attribution modeling giúp duy trì được nguyên tắc cơ bản là Last Ad-Touch nhưng đồng thời vẫn có thể điều chỉnh được thứ tự ưu tiên (Tier) trong ghi nhận Last Ad-Touch.

Ví dụ, đối với các attribution unit được nhận định là có độ chính xác cao hoặc có ảnh hưởng lớn tới quyết định của người dùng, marketer có thể phân bổ thứ tự ưu tiên (Tier) cao hơn hoặc đặt thời gian look-back window dài hơn. Ngược lại, nếu marketer phán đoán attribution unit nào có độ chính xác tương đối thấp hoặc không ảnh hưởng nhiều tới quyết định của người dùng thì có thể giảm thứ tự ưu tiên và look-back window của unit đó xuống.

Giả sử marketer đã phân bổ click-identifier unit và click-referrer unit vào tier 1; click-fingerprint unit vào tier 2. Khi đó adbrix sẽ ưu tiến hành tìm kiếm xem có ad-touch nào khớp với click-identifier unit và click-referrer unit hay không. Trong trường hợp không có ad-touch nào khớp với các attribution unit được phân bổ trong tier 1 thì adbrix với tìm kiếm đến các ad-touch trong attribution unit được phân bổ ở tier 2.

Ý nghĩa của multi-tier attribution modeling vừa đơn giản nhưng lại rất hiệu quả. marketer không còn phải phụ thuộc hoàn toàn vào last ad-touch attribution.

Open attribution look back window

3. Open Attribution look-back window

Look-back window cũng là một trong các khái niệm quan trọng trong đo lường hiệu quả quảng cáo. Look-back window liên quan đến việc trả lời cho câu hỏi “Hiệu quả quảng cáo được ghi nhận tới khi nào?”. Trong console của adbrix, marketer có thể tiến hành cài đặt look-back window cho từng gian đoạn ad-touch ~ app open và app open ~ in-app event.

Lượt install xảy ra bao lâu sau  last ad-touch trên media A thì sẽ được ghi nhận là ảnh hưởng của media này? 24h? 7 ngày hay 15 ngày? Sẽ không có câu trả lời chính xác cho câu hỏi này, tuy nhiên giống như việc phân bổ thử tự ưu tiên (tier) thì việc điều chỉnh khoảng thời gian này sao cho phù hợp với chiến lược marketing là vô cùng cần thiết.

Giả sử một quảng cáo được cài đặt open look-back window là 7 ngày (168 giờ) và last ad-touch được thực hiện trên media A vào ngày 8/2 sau đó new install được thực hiện vào ngày 10/2 tức là còn trong khoảng look-back window nên lượt Install này được ghi nhận là hiệu quả của media A. Tuy nhiên cũng trong trường hợp đó nhưng new install chỉ được thực hiện vào ngày 17/2 tức là sau last ad-touch 9 ngày, vượt quá look-back window thì lượt install này được tính là organic (lượt cài đặt tự nhiên) chứ không phải là hiệu quả của quảng cáo nữa.

Việc cài đặt open look-back window được thực hiện trong menu “attribution -> open attribution modeling” của adbrix. Tại đây marketer có thể cài đặt look-back window cho từng attribution unit.

 

?Step 2: In-app event attribution

Đối với các quảng cáo có mục tiêu là khiến người dùng thực hiện một hành vi In-app nhất định trên app thì trong khoảng thời gian bao lâu sau khi khởi chạy app người dùng phải thực hiện hành vi đó thì đóng góp của quảng cáo mới được ghi nhận? Tương tự với ad-touch – app open look-back window thì chúng ta không có một tiêu chuẩn cụ thể mà app open – in-app event look-back window cần được xác định dựa trên tính chất của chiến dịch quảng cáo cũng như các yếu tố liên quan.

Giả sử hành vi “purchase” của người dùng phải được thực hiện trong vòng 7 ngày (168 giờ) sau khi người dùng đó cài đặt app lần đầu (new install) thì kết quả đó mới được ghi nhận là đóng góp của quảng cáo mà người dùng đã tương tác. Nếu marketer muốn ghi nhận đối với các hành vi “purchase” của người dùng sau bất cứ lượt cài đặt nào (cả new install và re-install) thì trong cài đặt điều kiện về open attribution type cần lựa chọn cả new install và re-install.

Ngoài ra in-app event attribution viewpoint có thể được cài đặt là “last” hoặc “first”. Trong các trường hợp open attribution type đặt là new-install thì chỉ có lượt cài đặt đầu tiên của người dùng được xét đến và lấy làm tiêu chuẩn để đánh giá xem In-app event có nằm trong look-back window không để phân bổ. Tuy nhiên với các trường hợp open attribution type bao gồm cả re-install thì số lượt cài đặt của người dùng có thể nhiều hơn 1 và khi đó ta sẽ xét đến attribution viewpoint. “Last attribution viewpoint” sẽ ghi nhận in-app event cho media đã được phân bổ lượt cài đặt cuối cùng trong khoảng thời gian look-back window. Ngược lại, “first attribution viewpoint” sẽ ghi nhận in-app event đó cho media đã được phân bổ lượng cài đặt đầu tiên trong khoảng thời gian look-back windown.

Các điều kiện về in-app event attribution được cài đặt trong hạng mục conditions của từng báo cáo.