Антикейс: почему расходится количество конверсий в Google Ads и в аналитике для iOS-приложения

Год назад, в июле 2019-го года, Google анонсировал  изменения в отслеживании конверсий по текстовым креативам в универсальных кампаниях для iOS. Тогда анонс содержал довольно мало информации, и многие даже не обратили на него внимание. Именно поэтому, когда полгода спустя мы наконец-то заметили эти изменения, то в первую очередь приняли их за техническую неисправность.

Все началось с того, что, продвигая мобильное приложение на iOS нашего клиента, мы довольно долго использовали универсальные кампании для приложений в режиме видео. В марте было принято решение немного изменить стратегию продвижения и добавить несколько стандартных универсальных кампаний с баннерами и текстовыми объявлениями. Спустя неделю работы стало очевидно, что что-то идет не так.

Показатели CPI в интерфейсе Google Ads демонстрировали отличные результаты: все новые кампании довольно быстро достигли выставленных значений tCPI, и каждая приносила по паре десятков конверсий. Оптимизация шла полным ходом, и день ото дня расходы росли. Вместе с ними росло и количество конверсий.

Однако в системе мобильной аналитики AppsFlyer ситуация была совершенно противоположной. Конверсий было в десять раз меньше при текущих расходах, а CPI, соответственно, в пять-шесть раз выше целевого. Такая ситуация наблюдалась только в тех кампаниях, в которых были использованы тексты и баннеры в качестве ассетов. Параллельно идущие UAC в режиме видео работали так же, как и до этого.

В итоге мы решили отключить кампании с баннерами и текстами и стали разбираться, в чем же причина низких показателей.

Кто виноват и что делать?

Заглянув в отчет по эффективности ассетов, мы исключили баннеры как причину такого поведения. За все время работы они принесли незначительное количество конверсий из общего количества, которое наблюдалось в Google Ads. Таким образом, стало понятно, что виновником являются тексты. Изначальная гипотеза состояла в том, что система некорректно присваивает конверсии текстам при их комбинировании. 

Суть гипотезы: UAC составляет комбинацию, например, из трех текстов (двух заголовков и одного описания). Допустим, что эта комбинация приводит конверсию. В этот момент конверсия засчитывается для всех трех текстов как три разные конверсии. Далее тексты снова собираются в комбинацию с другими текстами, и, допустим, те же два заголовка тоже получают по конверсии, которая для каждого из них уже будет второй, а, например, новое описание получает свою первую конверсию. В результате вместо двух конверсий мы в общей сложности получаем шесть.

Но эта гипотеза требовала проверки со стороны инженеров Google, к которым мы в течение долгого времени пытались пробиться через нашего персонального менеджера.

В чем был подвох

Не так давно мы все же смогли получить ответ, что вызвало данное явление.

Известно, что ранее рекламные кампании Google Ads в приложениях на IOS традиционно показывали текстовые объявления в поисковой сети тем пользователям, которые:

1. были залогинены в своем Google Аккаунте
2. использовали приложение Google Поиск.

Также поисковая реклама показывалась части пользователей google.com по небольшому количеству запросов. Отслеживание к тому же не распространялось на другие браузеры, кроме Chrome. В итоге ранее было невозможно отследить конверсии по рекламным объявлениям, с которыми пользователь взаимодействовал, например, через браузер Safari. Причина невозможности отслеживания данных конверсий заключается в том, что веб-браузеры на iOS работают с другим идентификатором пользователя, в отличии от приложения. Это затрудняет измерение конверсии рекламы, когда они охватывают как веб, так и приложения.

Чтобы обойти эти ограничения, Google применили технологию машинного обучения для моделирования конверсий. На основе неких агрегированных данных алгоритмы прогнозируют возможные конверсии для групп пользователей, которые просмотрели объявление, и отображают эти результаты в интерфейсе Google Ads.

В результате тестирования модели на той части поискового трафика iOS, которую Google смог измерить детерминистически, было обнаружено, что она дает точные результаты для общего числа конверсий, а также точные результаты для отдельных кампаний, но с расхождениями на уровне гео. 

Результаты показали, что среднее число прогнозируемых конверсий статистически значимо не отличается от среднего числа фактических конверсий, поэтому данный метод стал активно использоваться. Впервые данный метод стал использоваться осенью 2019 года. Окончательно он был внедрен в январе 2020 года.

«Спрогнозированные» таким путем конверсии доступны только в интерфейсе Google Ads, и они не могут быть измерены системами мобильной аналитики, например, Appsflyer. Это связано с тем, что методология измерения является вероятностной, и данный подход не совместим с тем, как Google Ads в настоящее время передает конверсии системам аналитики, и как сами системы их учитывают.

Как теперь понять ценность конверсий для iOS и посчитать Revenue

Чтобы оценивать эффективность Поиска в кампаниях для iOS и быть уверенным в том, что указанные в интерфейсе конверсии действительно происходят, Google предлагает следующую методику:

1. Соберите данные показателя «Копии приложения» из App Store Connect по дням для источников: google.com, google.co.jp, Приложение Google, Google Chrome.
2. В Google Ads сегментируйте данные по фильтру «Сеть (с поисковыми партнерами)». Добавьте столбец «Количество установок» и соберите данные по строке «Google Поиск» по дням.

Для удобства данные можно визуализировать следующим образом:

3. Достаньте из Google Play Console коэффициент Loyal User/install и значение ARPU для источника Google Поиск. Если вы точно знаете свой ARPU для iOS на Поиске, то возьмите это значение и используйте его в качестве множителя. Коэффициент Loyal User/install поможет примерно оценить доход iOS с Поиска.

Пример:

1000 (установки) * 30% (Loyal User/install) = 100 (количество лояльных пользователей)

1000 (установки) * 0,5$ (ARPU) = 500$ (Revenue со всех пользователей)

500$ (Revenue со всех пользователей) / 100 (количество лояльных пользователей) = 5$ (ARPPU/Revenue)

Значения показателей приведены в качестве примера и не являются данными клиента

4. Сравните установки из Google Ads и App Store Connect, проверьте корреляцию.

Автоматизация процесса сбора данных:

API

• Используйте API для выгрузки «Отчета по Эффективности кампаний» из Google Ads. На уровне кампаний можно выгрузить: CampaignName, CampaignId, AdNetworkType1, Конверсия, Стоимость.
• Скрипты
• Создайте скрипт для извлечения данных на лист Google Sheets.
• Сохраните скрипт, проверьте его работу и запустите. Запланируйте еженедельную выгрузку и изменяйте частоту по мере необходимости.

Вывод

В чем же заключаются основные преимущества изменений в оценке производительности работы кампаний приложения в Google Ads на iOS:

• Во-первых, улучшенная возможность масштабирования кампаний. Получение доступа к новым поисковым ресурсам iOS означает, что ваши кампании могут увеличить масштаб поиска в 2,5 раза.
• Во-вторых, новое измерение iOS Search открывает 70% от общего количества поисковых запросов в интернете, которые раньше невозможно было зафиксировать. Но, к сожалению, системы мобильной аналитики пока что не могут его измерить.
• В-третьих, это повышение эффективности в достижении целей кампании благодаря дополнительному масштабированию высококачественных ресурсов. В среднем бета-тестеры iOS Search наблюдали снижение на 15-25% в CPI/СРА, поскольку кампании приложений стали лучше оптимизировать работу для пользователей с высокой отдачей.