![](https://a.storyblok.com/f/47007/2401x627/411b57745a/teaser.png/m/1120x292/filters:quality(95))
IAP ile iOS 14.5 ve sonrasında nasıl monetizasyon yapılır?
![](https://a.storyblok.com/f/47007/190x190/fa15e87ba5/40545-1-4.jpg/m/40x40/filters:quality(95))
Katie Madding, CPO, Adjust, 08 Tem 2021.
Apple'ın uzun zamandır beklenen AppTrackingTransparency (ATT) kuralları, mobil pazarlama dünyasını derinden sarstı.
Monetizasyonunu uygulama içi alışverişlerle yapan uygulamalar için bu, deterministik verilerin miktarını azalttığından veriye dayalı kararlar vermeyi oldukça zorlaştırdı.
Gerçek revenue açısından iOS 14.5+, kullanıcıların uygulama içi harcama miktarını etkilemeyecektir. Uygulama içi alışverişler yine aynı maliyete sahip olacaktır, yani kullanıcılar yine uygulama içinde satılan ekstra can ve altın gibi ögeleri satın alabilecektir. Ancak onay vermeyen kullanıcılar için deterministik attribution olmadan, uygulama yayıncılarının her kampanyanın ne kadar revenue yarattığını bilmeleri zorlaşabilir.
Uygulama içi alışverişleri bir ilk install'a ya da reattribution'a bağlamak artık daha zor hale geldi. Bu nedenle, hangi kullanıcı kazanımı kanallarının en iyi performans gösterdiğini bulmak ve LTV'yi kullanıcı seviyesinde tahmin etmek de daha zorlaştı.
Her şeye rağmen, IDFA sonrası dünyada sahip olduğunuz verileri en iyi şekilde kullanmak için stratejiler mevcut. ATT onayı veren kullanıcıların sayısını en yüksek düzeye çıkararak, deterministik verilerle bir referans çizgisi belirleyebilir ve bunu modelleme ve tahmin için kullanabilirsiniz. Ayrıca optimizasyonda kullanabileceğiniz temel sinyalleri belirleyerek Apple'ın SKAdNetwork sistemini lehinize çevirebilirsiniz.
Uygulama içi alışverişler için SKAdNetwork
Apple, SKAdNetwork çerçevesini 2018'de tanıttı, ancak benimsenme oranı düşüktü. SKAdNetwork'ün temel aldığı felsefe, kullanıcı düzeyindeki verilerin mevcut olmadığı bir tür kampanya ölçümlemesi sağlamaktır. iOS 14.5+ ile Apple, geliştiricilerin IDFA erişiminin kullanıcılar tarafından sınırlandırıldığı durumlarda, bazı genişletilmiş özelliklerle birlikte reklam performansı verilerine erişimin sadece SKAdNetwork framework'ü üzerinden yapılmasını zorunlu kıldı.
SKAdNetwork, 0 ve 63 arasındaki bir numaradan oluşan (ya da ikili düzende 000000 ve 111111 arasında) 24 saatlik bir zamanlayıcıya sahip 6-bitlik downstream metriği sağlar. Bu 'dönüşüm değeri' ikili düzende ifade edilebilen herhangi bir değere atanabilir. Dönüşüm değeri, uygulama içinde tanımlanan yeni bir 6-bit kod ile her güncellendiğinde zamanlayıcı penceresi 24 saat daha uzatılır.
Bu dönüşüm değeri penceresi sona erdiğinde, attribution için ikinci bir 24 saatlik zamanlayıcı başlar. Bu 24 saatlik pencere içinde, SKAdNetwork attribution verilerini rastgele bir zamanda verir. Rastgele zamanlayıcının arkasındaki düşünce, event tetikleyicilerinin tekil kullanıcılara bağlanmasının önüne geçmek için kurulum zamanını gizlemektir. SKAdNetwork sistemi, bu verileri kullanıcı seviyesinde veriler olmadan toplu halde paylaşır.
Monetizasyonunu uygulama içi alışverişler ile yapan uygulamalar için, kullanıcı davranışına bakış penceresinin çok dar olması bir sorun oluşturabilir. Birçok oyun için, kullanıcıların ilk katılımı ve onlara uygulama içi alışverişlerin değerini anlatmak 24 saatten uzun sürebilir. Bir kullanıcı daha fazla can için ödeme yapmakta istekliyse bu, daha zor seviyelere ulaşmadan önce gerçekleşmeyebilir. Kurulum sonrasında sadece 24 saati görebiliyorsanız, bunu takip etmek oldukça zordur.
Zamanlayıcıyı, dönüşüm penceresini bir bit kullanarak uzatıp ertelemek mümkündür. Sadece bir dönüşüm değeri güncellemesini tetikleyerek (örneğin 000001'den 000011'e) 24 saat daha elde etmiş olursunuz. Ancak bu, kullanıcının her gün uygulamanıza girmesini ve dönüşüm değeri tetiklemesinin ön planda çalışmasını gerektirir. Kullanıcı, uygulamayı bu pencere içinde bir daha açmazsa, dönüşüm değeri güncellenemez ve zamanlayıcıyı uzatmak için toplamak istediğiniz verileri alamazsınız.
SKAdNetwork'ü IAP için kullanmak
İhtiyacınız olan hassasiyet derecesine göre, uygulama içi alışveriş davranışlarını SKAdNetwork ile takip etmenin iki yolu vardır.
Birincisi, kullanabileceğiniz altı bit'in her birini bir event'e atadığınız, ilgili bit'in 0 mı yoksa 1 mi yapıldığını ve size o olayın meydana gelip gelmediğini söyleyen bir 'bit maskeleme' yaklaşımı kullanmaktır. Bu yaklaşım, basit dönüşüm değeri eşleştirmemiz ile destekleniyor.
Altı ya da daha az IAP event'ini takip etmek istiyorsanız, her bit'in bir event'e bağlandığı bu tekniği kullanarak bu dönüşümleri takip edebilirsiniz. Optimizasyonlarınızı önemli kilometre taşları için yapmayı planlıyorsanız, örneğin "tutorial'ı tamamla, "ilk seviyeyi geç" ve "bir alışveriş yap" gibi noktalar belirlediyseniz, bit maskeleme yaklaşımı bunun için mükemmeldir.
Ancak değer aralıkları ya da değer ölçekleri hakkında daha fazla içgörü edinmek istiyorsanız, "alışverişler" ya da diğer metrikler için bucket'lar oluşturabilirsiniz. Bucket tabanlı bir dönüşüm değeri sistemi ile kullanıcıların ilk 24 saatte ne kadar harcama yaptığını takip edebileceğiniz değerler tanımlayabilirsiniz. Oyun, e-ticaret, teslimat veya seyahat rezervasyonu sektörleri için Ortalama Sipariş Değeri (AOV), kullanıcıların uygulamada harcadıkları miktarı ölçümleyen ve çok sık kullanılan bir KPI'dır. AOV için optimizasyon yapıyorsanız, farklı toplam alışveriş değerlerini kapsayan bucket'lar kullanmak yararınıza olacaktır.
Bucket tabanlı yaklaşımda, 1$-5$, 6$-10$ gibi aralıklar belirleyebilir ve bu bucket'ların her birine karşılık gelen dönüşüm değeri postback'inde bir değer elde edebilirsiniz.
Tahmine dayalı LTV modellemesi, orta vadedeki revenue'yü tahmin etmek için kullanıcıların uygulamayı kullandıkları ilk günde sergiledikleri davranışı kullanır. Bu tür tahmine dayalı modelleme, daha geniş bucket'lar ya da kategoriler için kullanıldığında daha iyi çalışır. Olası başarıların geniş tanımlarını yapabilir ve kullanıcıları bu davranışlara göre filtreleyebilirsiniz. Bucket'ları kullanarak kullanıcıları "whale olanlar" ya da "whale olmayanlar" gibi geniş segmentlere ayırmak, uygulama içindeki ilk davranışların analizi ile mümkündür.
Kullanıcı onayı sayısını maksimum düzeye çekmek, SKAdNetwork ile çalışırken modelleme yapabileceğiniz ve tahmin yürütebileceğiniz deterministik verileri almakta ilk adımdır. Bu verilerle, bit maskelemesi ve alışveriş bucket'ları oluşturarak IAP davranışlarını başarılı bir şekilde takip edebilirsiniz. Stratejinizi nasıl belirlediğiniz ve tanımladığınız, kaç tane ve hangi IAP event'lerini takip etmeye odaklandığınıza bağlı olacaktır.
Adjust'ın büyümenizi nasıl destekleyeceğine dair daha fazla bilgi için rehberimize göz atabilirsiniz ya da iOS 14.5+ kaynak merkezimizi buradan ziyaret edebilirsiniz.
Aylık uygulama içgörüleri ve trendler için bültenimize abone olun.