Von Andre Kempe, Gründer von Admiral Media
Das Reporting im App Marketing ist kompliziert geworden. In der heutigen datengetriebenen Welt ist es Teil des Managements von User-Acquisition- oder App-Installations-Kampagnen, sich auf Daten aus verschiedenen Quellen zu verlassen, einschließlich der Daten von einem Mobile Measurement Partner (MMP).
Wenn man täglich wichtige datengetriebene Entscheidungen treffen muss, können Abweichungen zwischen dem MMP und den Daten vom Ad Network schwerwiegende Folgen haben. Ungenaue Daten führen zu falschen Budgetentscheidungen, ineffektiven Marketingstrategien und verpassten Wachstumschancen. Die Gründe für diese Abweichungen zu verstehen ist entscheidend, um die Datenerfassung, Kampagnen und Ziele zu optimieren.
Als App Marketer schauen Sie täglich – wenn nicht sogar mehrmals am Tag – in das Dashboard Ihres Mobile Measurement Partners (auch bekannt als MMP), um zu verstehen, wie gut Ihre Kampagnen laufen und welche Optimierungen sinnvoll sind. Kampagne für Kampagne, Ad Group für Ad Group, Anzeige für Anzeige, und in einigen Fällen Keyword für Keyword. Dann bemerken Sie, dass in einer bestimmten Ad Group anscheinend mehr App Installationen in einem Werbenetzwerk (zum Beispiel Meta, TikTok, Twitter oder Google Ads) vorliegen, als Ihr MMP anzeigt.
Und dabei spielt es auch keine Rolle, ob der MMP AppsFlyer, Adjust, Branch, Singular, Kochava heißt, oder ob Sie ihn selbst intern erstellt haben. Sie werden feststellen, dass die Zahlen nicht übereinstimmen. Dieser Moment sieht dann ungefähr so aus:
Für Marketer kann das sehr verwirrend sein. Auf welches Reporting soll ich mich denn nun verlassen? Es gibt einige Gründe, wieso diese Zahlen so unterschiedlich aussehen. Wir versuchen im Folgenden auf ein paar davon einzugehen.
Unterschiedliche Attributionsfenster
Attributionsfenster spielen eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung des Zeitrahmens zwischen der Interaktion eines Benutzers mit einer Anzeige (Klick) und seiner anschließenden wertvollen Aktion, wie der Installation (erstes Öffnen der App), Registrierung oder einem Abonnement. Grenzen für die Zeit festzulegen, die zwischen dem Klick auf die Anzeige und der wertvollen Aktion vergeht, ist wichtig, um eine genaue Attribution zu gewährleisten, aber auch um Vergleichbarkeit zwischen den Netzwerken herzustellen.
Und wie kann das zu Datenabweichungen führen? Zum Beispiel, wenn ein Ad Network ein anderes Attributionsfenster hat als Ihr MMP. Stellen Sie sich vor, Sie schalten Anzeigen auf Twitter, das ein 14-tägiges Fenster für die Zuordnung einer Installation nach dem Klick auf eine Werbung hat. Auf der anderen Seite haben Sie in Ihrem MMP ein Maximum von 7 Tagen festgelegt. Wenn der Nutzer die App am 8. Tag nach dem Klicken einer Anzeige auf Twitter installiert, wird Twitter im Reporting diese Installation für sich beanspruchen (aufgrund des 14-tägigen Attributionsfensters). Dagegen wird Ihr MMP sagen, dass diese nicht von Twitter stammt und – meistens – anzeigen, dass es sich um einen organischen Download handelt.
Hier können Sie mehrere Beispiele sehen, je nachdem, wann der Benutzer die App installiert und zum ersten Mal startet („First Launch“).
Aber wie beeinflusst das die Datenabweichungen? Die Attributionsfenster sind unterschiedlich, wie oben beschrieben. MMPs ermöglichen es Ihnen, die Attributionsfenster für die Ad Networks zu verändern. Achten Sie daher darauf, in Ihrem Reporting die Einstellungen entsprechend vorzunehmen und anzupassen.
Attributionsmodelle: Gewichtung der Werbe-Interaktionen
Verschiedene Attributionsmodelle helfen, unterschiedliche Gewichtungen für eine Conversion unter verschiedenen Interaktionen zu verteilen. Man kann sich das wie eine Art Staffellauf vorstellen, bei dem jeder Läufer zum Erfolg des Teams beiträgt. Das von unserem MMP und Ad Network verwendete Attributionsmodell kann die Daten erheblich beeinflussen.
Im Folgenden haben wir einige verschiedene Modelle aufgelistet. Dabei spielt natürlich auch wieder das Attributionsfenster zwischen dem letzten Klick und dem ersten Öffnen der App eine Rolle.
Der Nutzer hat Ihre Werbeanzeige aber vielleicht schon vorher auf anderen Netzwerken gesehen oder sogar angeklickt. In dem einfachen ‚Last Click‘-Modell zählt nur der letzte Anzeigenklick und die vorherigen Interaktionen werden ignoriert. Manche Werbetreibende entscheiden sich daher für komplexere Modelle wie bspw. eine lineare Attribution, bei der alle vorherigen Interaktionen gleichermaßen den Erfolg zugeschrieben bekommen und nicht nur der letzte Klick.
Das Verständnis der von unserem MMP und Ad Network verwendeten Attributionsmodelle und das Sicherstellen, dass sie auch übereinstimmen, können helfen, Datenabweichungen zu reduzieren. Indem wir dasselbe Attributionsmodell über alle Plattformen hinweg verwenden, können wir eine konsistente Erfolgsmessung sicherstellen und Vergleiche zwischen den Datenquellen ziehen.
Installation vs. erster Start
MMPs und Ad Networks können eine Installation unterschiedlich definieren, was wiederum zu Abweichungen zwischen ihren Daten führen kann. App Stores und Ad Networks betrachten eine Installation oft als den Moment, in dem ein Benutzer eine App herunterlädt, also den Moment, in dem jemand auf „Herunterladen“ im App Store geklickt hat. Für MMPs zählt hingegen der Moment, wenn ein Benutzer die App zum ersten Mal öffnet. Diese Unterscheidung mag gering erscheinen, kann aber die gemeldeten Daten und unsere Interpretation erheblich beeinflussen.
Das Erkennen der Unterschiede in der Definition von Installationen kann uns helfen, die von unserem MMP bereitgestellten Daten besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen für unsere Kampagnen zu treffen. Das Bewusstsein für diesen Unterschied ermöglicht es uns auch, mögliche Abweichungen zu erkennen und unsere Strategien entsprechend anzupassen.
iOS-Kampagnen – ein Mysterium für sich
Das alles berücksichtigt jedoch noch nicht die Tatsache, dass Ihre Datenabweichungen bei iOS von dem Umstand herrühren, dass Apple Attribution seit Jahren anders handhabt und ein neues Regelwerk für uns Werbetreibende geschaffen hat. Das gilt für App-Installations-Kampagnen gleichermaßen wie für Kampagnen, die Nutzer in den Safari-Browser führen.
Vielleicht sind Ihnen die kleinen Pop-ups in allen iOS Apps aufgefallen, die nach der Erlaubnis fragen, Ihr Nutzerverhalten in der App zu tracken: das ATT Pop-up. ATT steht für App Tracking Transparency und wird immer dann von einer App angezeigt, wenn der Entwickler der App Ihre Nutzer-ID abfragen möchte, die benötigt wird, um eine genaue Erfolgsmessung von Werbeanzeigen zu ermöglichen.
Für die User, die im Pop-up auf ‚Akzeptieren‘ klicken, und die, die dies nicht tun, erhalten Marketer unterschiedliche Daten. Das bedeutet, es gibt einerseits Benutzer, die auf die ‚herkömmliche‘ Weise attribuiert werden (mit Nutzer ID), und andererseits die Methode von Apple namens SKAdNetwork (‚SKAN‘), in der wir keinerlei Informationen von einzelnen Nutzern bekommen und jegliche Interaktionen innerhalb einer App anonym bleiben.
In diesem neuen Modell gibt es viele Konzepte, die man kennen muss, um zu verstehen, ob sie unsere Daten beeinflussen oder nicht. Etwa den ‚Privacy-Threshold‘ (eine Art Schwellenwert, welche Mindestanzahl an Installs erreicht werden muss), ‚Postback-Timer‘, ‚Source-ID‘ und noch viel mehr. Das Ganze ist ziemlich komplex, dennoch müssen wir uns intensiv damit beschäftigen, denn iOS-Nutzer sind statistisch gesehen im Vergleich zu Android-Nutzern nicht nur aktiver in unseren Apps, sondern auch noch viel eher bereit für digitale Produkte zu bezahlen.
Der richtige Umgang mit SKAN ist daher entscheidend, um zu verstehen, wie man es effektiv nutzen kann, um den bestmöglichen ROAS für Ihre Kampagne zu erzielen. Als eine der führenden App-Marketing-Agenturen, helfen wir Ihnen gern mit Rat und Tat zu allen Fragen und Herausforderungen mit SKAN.
Lassen Sie sich trotzdem nicht von all den technischen Herausforderungen und Abweichungen in Reportings verrückt machen.
Es ist wichtig, sich der Gründe für Diskrepanzen zwischen unseren MMP- und Ad-Network-Daten bewusst zu sein, um Kampagnen zu optimieren und bessere Ergebnisse zu erzielen. Nur so können wir datengetriebene Entscheidungen treffen und die Effektivität unserer Marketingmaßnahmen verbessern, was letztlich zu einer besseren Performance und einem Wachstum für unsere Kunden und natürlich auch für uns führt. Für alles Andere gibt es Berater und Spezialisten wie uns, Admiral Media, die Ihnen bei der Einrichtung von Tracking-Partnern, Apple SKAN, aber auch bei der Einordnung von Marketing-KPIs gern zur Seite stehen.
Sollten Sie aktuell Herausforderungen mit Attribution und Ihren Datenauswertungen haben, schreiben Sie mir jederzeit auf LinkedIn. Gemeinsam können wir Ihnen zu einem besseren Verständnis für die Performance Ihrer Kampagnen helfen.
Über den Autor:
Andre Kempe begann seine Karriere, als Klingeltöne populär wurden. Nachdem die ersten Smartphones erschienen waren, vermutete er, dass App-Marketing das nächste große Ding sein wird. So entschied er sich, bei einem neuen Start-up namens Trademob in Berlin zu arbeiten und begann, ganze Marketingteams für verschiedene Start-ups aufzubauen. Er hatte die Chance, als Head of Marketing & CMO für mehrere schnell wachsende Unternehmen wie LOVOO, fleek by Zalando, Mr D Food oder Free2Move zu arbeiten. Im Jahr 2019 gründete Andre Admiral Media, eine preisgekrönte Performance-Marketing-Agentur mit Sitz in Spanien.
Über das Unternehmen:
Admiral Media ist eine preisgekrönte spezialisierte Agentur für Performance- und Mobile-App-Marketing, die mit führenden Apps, Games aber auch E-Commerce Unternehmen zusammenarbeitet. Der Schwerpunkt liegt auf ROI, Creative-Strategie und detailliertem Reporting.
Admiral Media wurde 2019 von Andre Kempe gegründet, der seine jahrelange Erfahrung im Mobile und Performance Marketing einbringt und ein internationales Team von Experten um sich aufgebaut hat.
Admiral Media betreut Kampagnen über alle digitalen Marketingkanäle hinweg, die Millionen von Usern generieren. Das Unternehmen wurde beim App Promotion Summit Berlin als beste App Marketing Agentur des Jahres 2020 nominiert. Im Jahr 2021 gewann Admiral Media zwei App Growth Awards und wurde von Business of Apps und Clutch als eine der Top-Agenturen für erfolgreichen Kampagnen auf TikTok und anderen Kanälen ausgezeichnet.
