Ao rastrear instalações e atividades do usuário por meio da SKAdNetwork, contamos com o valor de conversão - um único número no intervalo de 0 a 63 que é enviado do aplicativo para a rede de anúncios algum tempo depois que o aplicativo é instalado.

Um modelo de conversão é uma maneira de codificar o máximo possível de informações sobre o usuário e sua atividade pós-instalação no espaço limitado do valor de conversão.

A Singular oferece diferentes tipos de modelos de conversão. Cada um deles se concentra em um tipo específico de informação e deixa de fora outros tipos de dados.

Ao configurar um modelo de conversão e escolher o tipo de modelo de conversão, você está, na verdade, selecionando quais informações estarão disponíveis para você sobre a atividade pós-instalação de seus usuários. Escolha o modelo de conversão que melhor corresponda a seus KPIs e processos de otimização de campanha.

" Para obter mais informações, consulte Entendendo o gerenciamento de valor de conversão da Singular.

Para cada aplicativo que você está comercializando, é possível escolher um dos seguintes tipos de modelo de conversão:

Tipo de modelo	Descrição
Revenue	Permite que você otimize suas campanhas com base na receita obtida durante o período de medição após a instalação/reinstalação. Um modelo de receita pode medir três tipos de receita, dependendo de como você o configurou: receita de compras no aplicativo, receita de anúncios ou ambas (todas as receitas). Veja também: Perguntas frequentes sobre modelos otimizados do SKAN
Conversion Events	Permite otimizar campanhas com base em atividades específicas do usuário pós-instalação. O modelo codifica os eventos do usuário no valor da conversão se eles ocorrerem pelo menos uma vez durante o período de medição.
Engagement	Permite otimizar suas campanhas de acordo com o grau de envolvimento dos usuários com o aplicativo durante o período de medição. O modelo codifica no valor de conversão a quantidade de vezes que vários eventos ocorreram durante o período de medição.
Funnel	Permite otimizar as campanhas com base em uma jornada específica do usuário pós-instalação. O modelo codifica os eventos do usuário no valor de conversão na ordem em que os eventos ocorreram durante o período de medição.
SKAN 4 Funnel [NEW]	A nova versão do modelo de funil, disponível apenas para o SKAN 4, permite incluir baldes de receita na jornada do usuário (não apenas eventos). Dessa forma, você pode medir tanto os eventos quanto a receita.
Mixed Models	Os modelos mistos permitem que você obtenha informações de receita e um outro tipo de informação sobre a mesma campanha de SKAdNetwork. A Singular oferece três modelos mistos: Eventos de conversão e receita, Engajamento e receita, e Funil e receita.

Veja uma lista dos modelos atualmente compatíveis com o SKAN 4.0.

Incentivamos a experimentação e a iteração com diferentes modelos de conversão para encontrar aquele que oferece os melhores resultados. Entretanto, para começar, tente as seguintes etapas:

1. Primeiro, pense nos novos usuários ideais (de alto valor) e em como seriam seus primeiros 7 dias. Isso deve indicar a você quais pontos de conversão são significativos. Certifique-se de que esses pontos de conversão sejam relatados como eventos em sua implementação do Singular SDK.
2. Em seguida, escolha um modelo de conversão que represente mais de perto essa jornada ideal do usuário. Você pode começar com modelos de receita e retenção, mas experimente outros modelos usando relatórios simulados.
3. Por fim, pense na rapidez com que o usuário pode concluir essa jornada ideal. Selecione o período de medição mais curto possível para maximizar sua capacidade de capturar essa atividade.

Você pode optar por usar um modelo diferente para gerenciar seus valores de conversão. Se fizer isso, certifique-se de configurar o Singular SDK em seu aplicativo para usar o modo de gerenciamento manual para SKAdNetwork.

Na SKAdNetwork, os parceiros da rede de publicidade recebem o postback da SKAdNetwork com o valor de conversão bruto (0-63). Para saber o significado qualitativo desse valor, eles precisam trabalhar com a entidade que gerencia a atribuição de valores de conversão (o gerente do modelo de conversão).

As integrações da SKAdnetwork da Singular com parceiros suportados permitem que os parceiros decodifiquem o significado dos valores de conversão da SKAdNetwork que estão recebendo dos postbacks da SKAdNetwork.

Os anunciantes também podem baixar uma visualização dos valores de conversão de um modelo de conversão e compartilhá-la com seus parceiros para ajudar as equipes de contas a decodificá-la. No Singular, acesse SKAdNetwork > Model Configuration, clique na elipse vertical e selecione Preview Conversion Values para baixar automaticamente o mapeamento.

" Para obter uma lista atualizada de parceiros e os recursos que cada um suporta, consulte Singular SKAdNetwork Integrated Partners.

O período de medição é uma configuração do Singular que você pode definir para determinar por quanto tempo o aplicativo continua a codificar a atividade pós-instalação no valor da conversão. Após o término do período de medição, o postback da SKAdNetwork é enviado juntamente com o último valor de conversão atualizado.

Se você escolher um período de medição mais longo, terá mais tempo para coletar informações sobre as atividades do usuário para incluir no valor de conversão, mas também causará um atraso na obtenção de qualquer informação sobre a instalação.

O período de medição também determina os períodos de retenção mais longos e os períodos de coorte que podem ser medidos com a SKAdNetwork. Por exemplo, se você definir o período de medição como 3 dias, a Singular só poderá codificar informações sobre os primeiros 3 dias após a instalação no valor de conversão. Isso significa que o período de retenção mais longo possível que pode ser rastreado, bem como o período de coorte mais longo, é de 3 dias.

Quando você define o período de medição para mais de 1 dia, a Singular reserva um determinado número de slots do valor de conversão de 6 bits para usar no rastreamento do período de retenção do usuário.

Por exemplo, se você definir o período de medição para 7 dias, o Singular reserva 3 espaços (porque o número 7 requer 3 bits para representá-lo - é "111" em binário).

Então, sempre que o aplicativo relata sessões ao Singular, o Singular usa esses bits reservados para atualizar o número de dias em que o usuário esteve ativo após a instalação. Depois que o postback é enviado para a rede e encaminhado para a Singular, a Singular pode decodificar essa parte do valor de conversão para determinar a retenção e os cohorts.

Embora esse método possa lhe custar slots de informações valiosos, é a única maneira de encontrar a data de instalação/data de atribuição. A SKAdNetwork não fornece a data de atribuição. A Singular só pode calculá-la observando o tempo de retenção e o registro de data e hora do postback.

Outro benefício do método de retenção é que toda vez que você atualiza o valor de conversão para retenção, você atrasa o postback da SKAdNetwork em 24 horas adicionais, estendendo o período em que você pode medir a atividade pós-instalação.

A SKAdNetwork não fornece a data de atribuição. A Singular calcula essa data para você observando o tempo de retenção e o registro de data e hora do postback .

Quando você define o período de medição para mais de 1 dia, o Singular reserva um determinado número de "slots" (bits) do valor de conversão de 6 bits para usar no rastreamento do período de retenção do usuário. Então, sempre que o aplicativo relata sessões para a Singular, ela usa esses bits reservados para atualizar o número de dias em que o usuário esteve ativo após a instalação. Embora esse método possa lhe custar slots de informações valiosos, é a única maneira de descobrir a data de instalação/data de atribuição.

Os modelos de receita permitem que você otimize suas campanhas com base na receita obtida durante o período de medição após a instalação/reinstalação.

Um modelo de receita pode medir um dos tipos de receita abaixo, dependendo de como você o configurou. Clique no tipo de receita para saber mais sobre a configuração desse tipo de modelo.

Tipo de receita	Descrição
All revenue	Receita de compras no aplicativo e de anúncios.
Ad mon revenue	Receita obtida com anúncios exibidos durante o período de medição.
In-app purchase revenue	Receita obtida com compras de usuários dentro do aplicativo durante o período de medição.

 

Um modelo All Revenue permite que você otimize suas campanhas com base na receita de compras no aplicativo e na receita de anúncios. A Singular soma as duas somas e as exibe em seus relatórios como Estimated Combined Revenue (Receita combinada estimada).

Como o valor de conversão de SKAdNetwork é limitado a 6 bits, a Singular não pode usá-lo para codificar a receita exata. Em vez disso, você define grupos de receita e a Singular mapeará cada grupo de receita para um valor de conversão.

Por exemplo, você pode definir os seguintes grupos de receita:

• $0 - $2 → codificado para 1
• $2+ - $5 → codificado para 2
• $5+ - → codificado para 3

Dessa forma, se um usuário gastar US$ 3 no aplicativo e gerar US$ 0,50 adicionais em receita de anúncios, o valor da conversão será 2.

Um modelo de receita de Admon permite otimizar suas campanhas com base na receita de anúncios obtida dos usuários em um determinado número de dias após a instalação (o número de dias é definido pelo período de medição).

Como o valor de conversão de SKAdNetwork é limitado a 6 bits, o Singular não pode usá-lo para codificar a receita exata. Em vez disso, você define os grupos de receita e a Singular mapeará cada grupo de receita para um valor de conversão.

Por exemplo, você pode definir os seguintes grupos de receita:

• US$ 0 - US$ 0,05 → codificado para 1
• US$ 0,05+ - US$ 0,1 → codificado para 2
• $0.1+ - → codificado para 3

Dessa forma, se um usuário gerar US$ 0,07 com a exibição de anúncios, o valor de conversão será 2. O valor de conversão incluirá informações sobre a faixa de receita à qual o usuário pertence.

Um modelo de In-App Purchase Revenue permite otimizar suas campanhas com base na receita obtida dos usuários por meio de compras no aplicativo em um determinado número de dias após a instalação (o número de dias é definido pelo período de medição).

Como o valor de conversão da SKAdNetwork é limitado a 6 bits, a Singular não pode usá-lo para codificar a receita exata. Em vez disso, você define os grupos de receita e a Singular mapeará cada grupo de receita para um valor de conversão.

Por exemplo, você pode definir os seguintes grupos de receita:

• $0 - $5 → codificado para 1
• $5+ - $10 → codificado para 2
• $10+ - → codificado para 3

Dessa forma, se um usuário gastar US$ 7 no aplicativo, o valor de conversão será 2. O valor de conversão incluirá informações sobre a faixa de receita à qual o usuário pertence.

Um modelo de eventos de conversão permite otimizar suas campanhas com base na atividade específica do usuário pós-instalação que você tem interesse em medir.

O modelo codifica os eventos do usuário no valor da conversão se eles ocorrerem pelo menos uma vez durante o período de medição.

Por exemplo, você pode definir os seguintes eventos pós-instalação:

• Evento 1: Registro
• Evento 2: Nível de jogo concluído
• Evento 3: Compra no aplicativo

O valor da conversão conterá informações sobre quais desses eventos ocorreram para o usuário específico.

O modelo de envolvimento permite otimizar suas campanhas de acordo com o nível de envolvimento dos usuários com o aplicativo durante o período de medição.

O modelo codifica no valor da conversão quantas vezes vários eventos ocorreram durante o período de medição.

Por exemplo, você pode definir uma lista de eventos pós-instalação da seguinte forma:

• Evento 1: Curtidas
• Evento 2: Níveis concluídos

O valor de conversão conterá informações sobre quantas vezes cada um desses eventos ocorreu.

O modelo de funil original (para campanhas do SKAN 3) permite otimizar campanhas com base em uma jornada específica do usuário pós-instalação.

Assim como um modelo de eventos de conversão, o modelo de funil codifica informações sobre a ocorrência de determinados eventos (como uma compra, atingir um determinado nível em um jogo etc.) durante o período de medição. A diferença é que, no modelo de funil, você define os eventos como uma sequência e presume-se que, se um evento posterior (de funil inferior) ocorreu, todos os eventos anteriores também devem ter ocorrido.

Por exemplo, se você tiver um aplicativo de jogos, poderá definir a seguinte lista de eventos:

Se o usuário atingir o nível 5, o valor de conversão representará a informação de que o primeiro evento ocorreu. No entanto, se o usuário atingir o nível 10, o valor de conversão representará a informação de que o primeiro evento e o segundo evento ocorreram. Se o usuário atingir o nível 15, o valor de conversão representará a informação de que todos os três eventos ocorreram.

Um modelo de funil é poderoso, pois maximiza o número de eventos que podem ser codificados no valor de conversão. No entanto, ele depende de uma jornada do usuário bem definida, na qual os eventos só podem ocorrer em uma determinada sequência.

Um modelo de funil SKAN 4 é semelhante ao modelo de funil original, exceto pelo fato de que ele permite que você defina algumas das etapas do funil como eventos e outras como baldes de receita (veja a ilustração).

Cada etapa em um modelo de funil do SKAN 4 encapsula dados sobre todas as etapas anteriores a ela. Por exemplo, neste exemplo, se o valor de conversão em um postback do SKAN indicar "Nível 10 atingido", o Singular pressupõe que "Inscrição" e "Nível 5 atingido" também ocorreram. Isso será refletido em seus dados de relatório.

Da mesma forma, se o postback indicar "Revenue Bucket: [$0.5-1]", a Singular registrará automaticamente os seguintes dados: Evento "Sign-Up" + evento "Level 5 Reached" + evento "Level 10 Reached" + $0,5-1 de receita.

Um modelo de funil SKAN 4 é poderoso, pois maximiza o número de eventos e o número de baldes de receita que podem ser codificados no valor da conversão. No entanto, ele se baseia em ter uma jornada de usuário direta, na qual os eventos só podem ocorrer em uma determinada sequência.

SKAN 4 Funil vs. Modelo misto

Tanto o modelo de funil SKAN 4 quanto o modelo misto permitem que você rastreie eventos e receita ao mesmo tempo.

Isso ocorre porque, em um modelo misto (supondo que seja um modelo de receita + eventos), cada valor de conversão precisa corresponder a um evento ea um intervalo de receita. Por exemplo, CV = 0 pode significar "evento _INSTALL_ e nenhuma receita", enquanto outro CV pode significar "evento _INSTALL_ e receita de US$ 0-1".

Por outro lado, um modelo de funil SKAN 4 permite que você atribua um CV separado a cada evento e, em seguida, um CV separado a cada balde de receita, deixando espaço para definir um número maior de baldes. Veja o exemplo a seguir:

Resumo: SKAN 4 Funnel vs. Outros tipos de modelo

Funil original (SKAN 3)	Funil SKAN 4	Modelo misto
Mede apenas eventos Conceito baseado em funil: apropriado somente quando os eventos têm uma ordem natural em seu aplicativo	Pode medir eventos e receita Há espaço para um grande número de baldes de receita Conceito baseado em funil: apropriado somente quando os eventos têm uma ordem natural em seu aplicativo	Pode medir eventos e receita Número mais limitado de baldes de receita Adequado quando os eventos em seu aplicativo podem ocorrer independentemente uns dos outros

Os modelos mistos permitem que você obtenha informações de receita + um outro tipo de informação sobre a mesma campanha de SKAdNetwork.

A Singular oferece três modelos mistos:

• Eventos de conversão e receita
• Engajamento e receita
• Funil e receita

Em termos do valor de conversão da SKAdNetwork, usar um modelo misto significa que alguns bits do valor codificam informações sobre receita, enquanto outros bits codificam informações sobre eventos, funil ou engajamento.

Configuração de um modelo misto:

Ao escolher um modelo misto, você precisa configurar um modelo de receita e outro tipo de modelo (eventos, funil ou engajamento) no painel Model Configuration (Configuração do modelo ).

Os espaços são divididos entre os dois modelos. Por exemplo, se você escolher um modelo misto de receita + eventos, quanto mais baldes de receita você definir, menos eventos poderá definir, e vice-versa.

Para configurar um novo modelo de conversão:

1. Em sua conta Singular, vá para SKAdNetwork > Model Configuration (Configuração de modelo).
2. Selecione um aplicativo na lista à esquerda.
3. Clique em Add Conversion Model (Adicionar modelo de conversão).
4. Selecione o período de medição (consulte O que é o "período de medição"? Como devo defini-lo?).
5. Selecione o tipo de modelo (consulte Que tipos de modelos de conversão a Singular oferece?).
6. Digite um nome para o modelo e defina as configurações adicionais. Essas configurações dependem do tipo de modelo selecionado.
7. É possível expandir a seção Analyze Model para ver um relatório simulado do desempenho do modelo com as configurações atuais com os seus dados. Para obter mais informações, consulte O que é "Analyze Model"? Como posso usá-lo para me ajudar a escolher um modelo de conversão?
8. Clique em Salvar. O novo modelo de conversão é adicionado à lista.

Não, a ordem em que você adiciona os eventos não é importante. Especificamente, ao usar o modelo Conversion Events (Eventos de conversão), o Singular atualizará o valor de conversão quando houver pelo menos uma ocorrência do(s) evento(s) selecionado(s) ou uma combinação de eventos selecionados.

Depois de configurar um modelo, você pode expandir a seção Analyze Model (Analisar modelo ) e clicar em Download Analysis Report (Baixar relatório de análise). Isso fará o download de um relatório que estima quais métricas você obteria usando o modelo atual, com base nos dados de instalações e eventos que a Singular rastreou com base na implementação do SDK/S2S.

O relatório estima quais seriam as métricas da SKAdNetwork (instalações, eventos e receita) se você usasse o modelo atual que configurou, em comparação com as métricas reais que você rastreou fora da SKAdNetwork.

Para calcular as métricas estimadas de SKAdNetwork, a Singular leva em consideração os dados reais dos dispositivos de seus usuários, as configurações de seu modelo de conversão e as várias propriedades e limitações da estrutura de SKAdNetwork.

O relatório resultante (veja os detalhes abaixo) deve ajudá-lo a decidir se o modelo fornece informações suficientes ou se você deve ajustá-lo ou usar um tipo diferente de modelo.

Quando você seleciona Analyze Model, o arquivo CSV resultante contém as seguintes colunas (além de algumas outras colunas, dependendo do modelo específico e dos eventos selecionados).

Use o relatório para obter uma estimativa do desempenho de seu modelo.

Coluna	Descrição
Install Date	A data de instalação do aplicativo, conforme calculado pela Singular.
App	O nome do aplicativo.
Source	O nome da rede de parceiros à qual a instalação/reinstalação do aplicativo foi atribuída.
Model Name	O nome do modelo de conversão escolhido para análise.
SKAN Installs	O número estimado de instalações da SKAdNetwork na "data de instalação". Essa métrica é calculada com base em instalações não orgânicas e de último clique (essas são as únicas instalações suportadas pela SKAdNetwork).
SKAN [Conversion Name]*	O número estimado de conversões que esse modelo de conversão atribuirá. Essa métrica será calculada com períodos de coorte de 1d e até o período de medição do seu modelo.
Reported [Conversion Name]*	Sua métrica de conversão atual. Essa métrica será calculada com períodos de coorte de 1d e até o período de medição do seu modelo.
[Conversion Name] Ratio*	A proporção entre sua métrica de conversão SKAN estimada e sua métrica de conversão atual. Essa proporção é calculada somente no último período de coorte, que também é seu período de medição. Quando essa proporção está próxima de 1, significa que sua métrica SKAN estimada é quase igual à sua métrica atual.

Para ativar um modelo de conversão que você criou:

1. Ative o modelo.
2. Clique em Enviar.

Atualmente, não há limite para o número de modelos de conversão que você pode configurar. No entanto, somente um modelo pode estar ativo para um aplicativo em um determinado momento.

Depois de configurar um modelo de conversão, você pode selecionar Preview Conversion Values (Visualizar valores de conversão) para fazer download de um arquivo CSV contendo os valores de conversão de 0 a 63 e seu significado usando o modelo específico.

O arquivo .csv resultante conterá as seguintes colunas fixas, bem como colunas dinâmicas com base no modelo de conversão e nos eventos escolhidos.

Coluna	Descrição	Exemplo
Conversion Value	O valor de conversão, 0-63	10
Conversion Events	O nome do evento de conversão	Registro
Retention	O período de tempo representado como um intervalo em horas	24h+ -> 48h

Modelo de engajamento

Coluna	Descrição	Valor de conversão
Conversion Value	O valor de conversão, 0-63	10
[Event Name]* Count	Para cada evento usado no modelo, essa coluna representará a contagem de ocorrências desse evento	2
Retention	O período de tempo representado como um intervalo em horas	24h+ -> 48h

Modelo de receita

Coluna	Descrição	Valor de conversão
Conversion Value	O valor de conversão, 0-63	10
Revenue Buckets	O balde ao qual o valor da receita é atribuído. O valor é representado no tipo de moeda selecionado de sua conta.	$1+ -> $2
Retention	O período de tempo representado como um intervalo em horas	24h+ -> 48h

Para mudar de um modelo de conversão para outro:

1. Vá para o painel de gerenciamento de conversões.
2. Alterne o novo modelo de conversão para Ativado.
3. Salve suas alterações.

A Singular pausará seu modelo existente e, em seguida, ativará o novo modelo. Devido às limitações da SKAdNetwork, esse processo leva 48 horas. Veja o que acontece:

1. Nenhum valor de conversão é enviado ou registrado por 24 horas. Os dados de medição são perdidos.
2. Todos os postbacks da SKAdNetwork recebidos nas próximas 24 horas (horas 25-48) são processados usando o modelo antigo.
3. Durante o mesmo período, a Singular começa a atualizar os valores de conversão usando o novo modelo.
4. Ao final de 48 horas, começamos a usar o novo modelo de conversão para decodificar os postbacks.

 

Para editar um modelo de conversão existente:

1. Clique no menu suspenso do modelo e selecione Editar. Isso abre o painel de configuração do modelo de conversão.

   

2. Altere as configurações conforme necessário e selecione Salvar.

Você pode arquivar um modelo de conversão para removê-lo do painel de modelos de conversão. Para arquivar um modelo, clique em seu menu suspenso e selecione Arquivar.

Só é possível arquivar um modelo que não esteja sendo usado.

Depois que um modelo é arquivado, você não pode trazê-lo de volta.

Você pode definir modelos de conversão, visualizar seus valores e analisá-los, mas a seleção e o envio de um modelo ativo não terão impacto se a sua versão do SDK não for compatível com a SKAdNetwork (já que os postbacks da SKAdNetwork não serão enviados de seus dispositivos).