Entenda como funciona o ruído no Sandbox e simule o impacto em seus relatórios

Se a sua atividade consiste na exibição de anúncios, é provável que você já tenha ouvido falar do Privacy Sandbox. Anunciado pela primeira vez pelo Google em 2022, essa solução tem gerado um burburinho desde então. O Sandbox introduz diferentes APIs para segmentação, retargeting e atribuição. Hoje, vamos focar somente na Attribution API e explorar o que os anunciantes podem esperar dos relatórios gerados por ela.

Antes de tudo, vamos voltar para abril de 2021, quando a Apple lançou o iOS 14.5 e a SKAdNetwork (SKAN). Até então, conseguíamos mensurar tudo, pelo tempo que quiséssemos. Até que veio a SKAN. 

Uma das principais alterações introduzidas com a SKAN foi o conceito de limites de privacidade (ou Crowd Anonymity) – basicamente, a ideia de que, se os dados não corresponderem a um determinado limite, os relatórios terão valores nulos (null). Essa foi uma mudança importante, que obrigou os anunciantes a repensarem sua abordagem à mensuração.

Agora, embora o Sandbox ofereça 30 dias completos de mensuração (em comparação com os 3 postbacks da SKAN, que se distribuem por janelas fixas de 2, 7 e 35 dias), ele também tem os seus próprios limites de quantidade de dados que podem ser recebidos – e é aí que entra o ruído.

Mas o que é o ruído?

No contexto do Sandbox, o ruído refere-se à introdução deliberada de dados aleatórios para ajudar a proteger a privacidade dos usuários. Com esse “ruído”, o sistema garante que ações individuais não possam ser facilmente rastreadas, dificultando a identificação de comportamentos específicos. 

No entanto, para os anunciantes, isso significa que os dados se tornam um pouco mais difusos, o que pode tornar mais difícil tirar conclusões precisas a partir dos relatórios. Em contrapartida, temos uma uma maior privacidade para os usuários. Assim, é necessário adaptar suas estratégias para trabalhar com dados ligeiramente mais confusos.

Quanto mais detalhado for o relatório de atribuição, mais ruídos são adicionados. Esse ruído pode ser aditivo – ou seja, são adicionados dados aleatórios para inflacionar os números – ou subtrativo – os dados reais são reduzidos para deflacionar os números. 

Quando você tem acesso a uma grande quantidade de dados, o impacto do ruído tende a ser mínimo, e, portanto, os dados exibidos são bastante precisos. No entanto, conforme o número de dados diminui ou as informações se tornam mais granulares, o nível do ruído aumenta, impedindo que você tire conclusões precisas. O ruído pode até aparecer em métricas com 0 conversões, criando a ilusão de atividade quando não há nenhuma, o que acrescenta outra camada de complexidade ao processo.

Como posso lidar com o ruído nos meus relatórios?

Lembre-se: quanto mais detalhados forem os dados, maior será o ruído. Dito isso, é possível influenciar a quantidade de ruído que é adicionada aos seus relatórios?

Embora o ruído não possa ser completamente eliminado, você pode controlar a quantidade de dados recebidos para cada evento mensurado. Aqui entra o seu orçamento de contribuição (ou contribution budget), que permite que você gerencie quantos dados são distribuídos para cada evento.

No Sandbox, cada evento de origem (source event), como um clique em um anúncio, tem um número máximo de “valores” que podem ser utilizados, conhecidos como orçamento de contribuição. Esse orçamento está configurado em 65.536 valores – que pode parecer um número estranhamente específico, mas alguém fez as contas. Esse valor existe para limitar a quantidade de dados que podem ser coletados de cada evento de origem.

O orçamento de contribuição no Sandbox funciona como buffet aberto durante 30 dias – você pode experimentar qualquer prato, sempre que quiser. Mas com um porém: você tem um limite de peso. Cada evento, como uma compra ou um cadastro, é um prato no buffet. É possível recolher dados desses eventos, mas apenas até um certo limite. Atingido esse limite, a coleta de dados para esse evento termina, assim como quando atingimos o limite de peso no buffet. Essa abordagem permite que você colete insights significativos sem exagerar, assegurando que a privacidade do usuários permaneça intacta.

A forma como você distribui o seu orçamento de contribuição desempenha um papel importante na quantidade de ruídos em seus relatórios. Se você costuma focar em key metrics e tiver muitos dados disponíveis, o ruído tem um impacto menor, pois ele se distribui por um conjunto de dados maior. Isso funciona bem para aplicativos maiores, cujo grande volume de dados ajuda a manter a precisão.

No entanto, se você tentar mensurar muitos detalhes com um conjunto de dados menor, principalmente em aplicativos menores, o ruído se torna um problema maior. Com menos dados, o ruído tem mais espaço para distorcer os seus insights. Por isso, independentemente do tamanho do seu app, é importante ter uma boa gestão do seu orçamento para manter o ruído sob controle e garantir a máxima precisão dos seus dados.

Vamos usar um exemplo. Vamos supor que você esteja mensurando o ROI de curto prazo, como a receita obtida nas primeiras 24 horas ou até o dia 7. Você pode optar por parar a mensuração quando o valor chega a US$100. Ao manter o foco da sua mensuração, você avalia menos compras e reduz o impacto do ruído, recebendo insights mais claros. Se você aumentar esse limite para US$1.000, você estará mensurando uma quantidade maior de compras. Isso introduz mais ruídos, que se espalham por todas essas diferentes compras, fazendo com que seja mais difícil identificar o que realmente está acontecendo nos seus dados.

Agora, vamos olhar para o caso dos aplicativos de assinatura. Antes da SKAN, oferecer um teste gratuito de 14 a 30 dias era a norma para converter usuários para assinaturas pagas. No entanto, o curto período de disponibilidade de dados da SKAN dificultou a mensuração dessas conversões, obrigando os desenvolvedores a se basearem em indícios precoces nas primeiras 24 a 48 horas. Com o Sandbox, os desenvolvedores podem focar em sinais posteriores, que permitem que eles voltem a oferecer períodos de teste mais longos para mensurar conversões e priorizar as métricas que realmente importam para o seu sucesso de longo prazo.

Outro fator crítico é a forma como você segmenta as suas campanhas. Quanto mais você dividir os seus dados em fatores como campanha, conjunto de anúncios ou criativo, mais o seu orçamento de contribuição é diluído. Cada segmento consome uma parte do seu orçamento, o que significa que quanto mais detalhada for a sua segmentação, maior será a probabilidade de encontrar mais ruídos. 

Aumente a escala para reduzir o ruído

Outra forma de reduzir o impacto do ruído é através do escalonamento de dados. O escalonamento é uma técnica usada para garantir que o ruído não distorça pontos de dados importantes. Ao ajustar os valores nos seus dados, MMPs como a AppsFlyer podem amplificar sinais importantes, tornando-os menos suscetíveis ao ruído adicionado.

Por exemplo, se os seus dados brutos mostram um pequeno número de ações do usuário, como algumas inscrições, o aumento de escala gera um aumento nesses valores, tornando-os mais robustos contra o ruído. Após a adição do ruído, os dados são reduzidos para refletir com maior precisão os números reais, garantindo que os seus dados permaneçam claros.

Com o escalonamento, você mantém a precisão dos seus relatórios, assegurando que insights importantes sejam preservados. Essa é uma forma de complementar a gestão estratégica do seu orçamento de contribuição, te ajudando a aproveitar ao máximo os dados coletados.

Principais conclusões

Para garantir o acesso a dados limpos e acionáveis no Privacy Sandbox, é importante se lembrar de algumas coisas:

• Limite suas campanhas simultâneas: a execução de muitas campanhas de uma só vez pode diluir rapidamente o seu orçamento de contribuição, levando a um aumento nos ruídos e reduzindo a confiança dos seus dados. Por isso, é importante encontrar o equilíbrio certo para obter insights significativos sem um esforço desnecessário.
• Segmentação de campanhas: quanto mais detalhada for a sua segmentação, maior será o ruído em seus dados. Foque em análises que oferecem o maior retorno possível.
• Número de eventos: tentar mensurar muitos eventos pode drenar rapidamente o seu orçamento. Foque nas principais métricas que se alinham com os seus objetivos para manter a qualidade dos seus dados sob controle.
• Frequência de relatórios:  extrair relatórios com muita frequência pode aumentar o ruído em seus dados, pois a cada vez que você gera um novo relatório, uma nova camada de ruído é adicionada para proteger a privacidade. Isso pode dificultar o acesso a insights claros, especialmente se o seu conjunto de dados for pequeno. Encontre o equilíbrio certo para acessar os dados necessários sem deixar que muitos ruídos atrapalhem a precisão dos seus relatórios.

Com esses fatores em mente, você pode afinar a sua estratégia para reduzir ruídos e aproveitar ao máximo os seus dados.

Se quiser ver em primeira mão como o ruído pode impactar seus relatórios, temos a ferramenta ideal. Veja o nosso simulador de ruído para explorar diferentes cenários e entender como os seus dados se comportam com diferentes níveis de ruídos.