UA 的未来:Google 的 Privacy Sandbox 与 Apple 的 SKAN

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在移动营销领域,Google 和 Apple 开发的隐私和归因技术已成为焦点。在过去的几年里,Google 的 Privacy SandboxApple 的 SKAdNetwork (SKAN) 已成为具有不同但相关目标的关键框架。虽然两者都旨在实现一些相似的目标,但这两套软件和框架实际上非常不同。

因此,毫不奇怪,它们对营销人员的意义也非常不同,即使是相关的。

但由于这些变化是由地球上最大的两个操作系统 Android 和 iOS 的制造商推动的,因此对于那些希望发展其应用的人来说,学会在这个新兴世界中生存至关重要。

那么,这个美好的新世界会是什么样子呢?


Apple & Google:为隐私而构建

Google 的 Privacy Sandbox

Google 用于隐私和营销衡量的软件本质上是 Privacy Sandbox。

专为 网络(随着第三方 Cookie 的淘汰)和 移动设备(GAID 可能很快被弃用)而设计,Privacy Sandbox 提供了一套全面的广告技术和归因工具。它彻底改变了定位、重定向、受众群体构建、衡量,并从根本上增强了隐私。

Google 的工具包括:

  1. Android 上的 Privacy Sandbox
  • SDK 运行时
  • 主题 API
  • 受保护的受众群体 API
  • 归因报告 API

2. 网络上的 Privacy Sandbox

  • 与 Android 几乎相同,减去 SDK 运行时

3. IP 保护

Apple 的 SKAN 和隐私工具

Apple 用于隐私和营销衡量的框架、法规和软件不是一个 360 度的广告技术和营销套件。

相反,Apple 的努力是一个相对脱节的 collection 工具,主要侧重于移动设备,Apple 在移动设备上拥有更重要的投资。它们不包括用于定位、重定向或受众群体的功能,而是主要侧重于隐私。

当然,我们听到最多的是 SKAdNetwork(或 SKAN),但这远非全部。

Apple 的工具包括:

  • 智能跟踪预防 (ITP)
  • 应用跟踪透明度 (ATT)
  • 隐私清单
  • SKAdNetwork
  • 私有点击衡量 (PCM)
  • 私有中继

以下是它们的样子,相互叠加,并按其关注领域和衡量影响进行分类:

查看 ASO 在隐私友好的用户获取中的潜在作用

为何 Google 和 Apple 的举措在移动广告技术中至关重要

如果 IAB 这样做,那么大多数行业都会给予一定程度的关注。如果一些中型甚至大型广告技术公司这样做,那么一些行业至少会检查一下。

但 Apple 和 Google 并不小。

而且,它们共同控制着地球上最大和最重要的两个操作系统,在全球拥有大约 50 亿用户。Apple 制造 iOS,Google 制造(大部分)Android 意味着这些广告机制已嵌入到几乎所有使用智能手机的人的操作系统中,中国和其他一些国家/地区除外。

但这不仅仅是 Apple 制造 iOS,Google 制造 Android。

它们还控制着这些操作系统的入口:App Store 和 Google Play 中数十亿消费者的门户,因此可以强制执行其指令。

由于欧洲的 数字市场法等立法,这种情况可能会随着时间的推移而改变。

在此之前 – 并且很可能在此之后,因为数十亿用户不会立即转移到未经证实的新第三方应用商店 – Google 和 Apple 将对移动生态系统产生巨大的影响

Google 和 Apple 之间的核心区别是什么?

Google 的隐私套件广告技术和 Apple 的 SKAdNetwork 之间存在许多复杂性和差异,但核心区别在于:Google 是一个广告网络,构建了一些以隐私安全的方式运行广告系列的东西,而 Apple 是一家设备和计算平台公司,构建了一些在增强消费者隐私的同时实现广告衡量的东西。

正如一位广告技术主管曾经告诉我的那样:Google 构建了一个 360 度套件Apple 构建了一些隐私工具

如果您从第一性原理来看,当您归结数字营销生态系统的隐私要求时,您需要相当多的不同工具来限制跟踪。如果您要提供更好的数字隐私,您需要:

  • 设备 ID 混淆(iOS 上的 IDFA,Android 上的 GAID)
  • 设备特征模糊(Apple 的 ITP,Google 的 Privacy Sandbox)
  • 设备位置掩蔽(iOS 上的私有中继,Android 上的 IP 保护)
  • 隐私安全营销衡量(Apple 的 SKAdnetwork 和私有点击衡量,Google 的 Privacy Sandbox)

Google 用于网络和移动设备的隐私沙盒是具有凝聚力的一组技术,可为广告技术生态系统提供大部分所需的东西,但为了隐私而重建:

  • 定位(通过主题 API 和受保护的受众群体 API)
  • 重定向(通过受保护的受众群体 API)
  • 归因(通过归因报告 API)

另一方面,Apple 构建了 4 项技术,用于以隐私安全的方式向营销人员提供营销衡量数据:

  • 私有中继(一种类似 VPN 的工具)
  • 智能跟踪预防(第三方 Cookie 阻止程序)
  • SKAdNetwork(移动用户获取行业的归因框架)
  • 私有点击衡量(浏览器内营销的转化管理框架)

此外,Apple 还制定了两项政策,这些政策通过其对 App Store 的所有权来执行,App Store 是 iOS 应用发布的入口:应用跟踪透明度隐私清单。(是的,它们具有技术含义,但它们更多的是法规,而不是软件或框架。

简而言之:

  • Apple 的举措更多的是缓解广告技术的问题功能;而 Google 的举措更多的是重塑广告技术存在的世界
  • Apple 专注于缓解广告技术的监视功能;而 Google 专注于在隐私框架内重建广告。这导致其各自工具的功能和限制程度不同。

此外,这就是为什么广告技术专家说Privacy Sandbox 将打破比 Apple 的 SKAN 更多的东西,但最终破坏性较小。但是,时间会证明一切。

我们目前正在与多个合作伙伴测试 Privacy Sandbox,目前尚不清楚当 GAID 消失时,营销人员会看到多大程度的损害。

营销人员与隐私:您应该怎么做?

在移动衡量中,一切都变得越来越复杂。

例如,Google 最近发布了一份关于现代营销衡量的宣言,概述了我所说的衡量三脚架

  • 归因:微观层面 – 在空间和时间上最接近实际参与和转化。它是关于为转化分配信用。
  • 增量:中等规模,侧重于确定营销活动和支出的影响。它是关于证明努力和支出的合理性。
  • 营销/媒体组合建模 (MMM):宏观层面,不仅关注自然营销和广告以及支出,还关注趋势和本地/全球/垂直变化。它是关于查看影响收入的所有因素。

从历史上看,大多数移动营销人员只关注归因

由于新工具的出现,许多人现在开始使用或探索增量,这比以往任何时候都更容易。有些人甚至甚至在研究 MMM,MMM 曾经纯粹是大型、富有和笨重的公司的领域,这些公司最多每季度更新一次大规模的数据驱动模型,但通常每年甚至更长时间更新一次。

以下是衡量的未来:多个数据点,有助于建立真实的概率模型

没有人喜欢这样,就其本身而言。我们都喜欢我们认为在 IDFA 中拥有的,并且仍然认为我们在 GAID 中拥有的确定性、精细归因的感知坚实基础(直到 Privacy Sandbox 将该标识符推到舞台左侧)。

但让我们诚实一点 – 我们是否曾经认为一次单一的最后点击衡量真正且完全表明了真实的客户旅程?(是的,任何通过 IAP、订阅或观看广告来获利或支持获利的人都是客户。)

当然不是。现实更加复杂。因果关系更加微妙。

足够好,但它从未完美。因此,现在我们需要的是,当其大部分确定性和精细性质消失时,将多个数据点无缝地混合在一起,以便在营销衡量中为我们提供更好的基本事实

这些多个数据点包括:

  • 营销支出数据
  • 营销交付数据(展示次数、电子邮件查看次数、深度链接打开次数)
  • 允许的精细衡量信号(IDFA、GAID、Cookie)
  • 聚合的隐私安全衡量信号(SKAN、Android Privacy Sandbox、ITP)
  • 收入数据(在线和离线)
  • 客户数据(参与度、事件、CAC、LTV、跨平台活动)
  • 生态系统数据(经济、天气、消费者行为、季节性)

这正是 Singular 在统一衡量中所做的事情,这是一种构建单一事实来源的新方法,它认识到没有一种衡量方法 – 即使是 IDFA 或 SKAN,即使是 GAID 或 Privacy Sandbox – 足以准确地表示当您的营销、您的产品、人员、应用商店、社交媒体、口碑、命运的意外、多次接触、ASO、SEO 以及进入实际上市活动的所有其他内容在现实世界中发生碰撞时会发生什么。

我们从几个月来一直在使用统一衡量的营销人员那里看到了 iOS 上的良好早期结果,我们预计在不久的将来 Android 也会出现同样的情况。


在 Google 和 Apple 的世界中实现未来的保障

您无法控制 Apple 在 SKAN 4 或 5 或 6 中发布的内容。您无法控制 Google 在 Privacy Sandbox 中提供的内容,也无法控制它何时弃用 GAID 或第三方 Cookie。

您可以做的是通过将您的赌注分散到更多的衡量方法中,以及使用衡量和分析提供商来隔离自己免受广告技术和营销衡量的变化,该提供商为您捕获所有这些信息,并在单个报告中对其进行汇总,同时提供对底层硬数据的完全透明度。

这是否意味着您不需要学习 SKAN 或 Privacy Sandbox?

绝对不是。

尽管它们具有挑战性,但它们是确定性的(如果不是精细的)归因来源,可为衡量优化提供重要信号。它们不是完整的解决方案,但它们是重要的组成部分。

您需要做的是对您的营销和归因计划进行未来的保障。这意味着不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里


John Koetsier
作者 , VP Insights at Singular
John Koetsier is a journalist, analyst, and author. He’s a senior contributor at Forbes, VP Insights at Singular, and an angel investor.