SKAN ломается не в postback, а в логике конверсий: 5 ошибок атрибуции

SKAN ломается не в postback, а в логике конверсий: 5 ошибок атрибуции

Если SKAN-отчёт выглядит «пустым», проблема часто не в сети, а в схеме event map. Первый риск — слишком много ранних событий: conversion value быстро достигает потолка, и вы теряете различие между качественным и слабым инсталом. Второй — слишком поздние события: они не успевают попасть в окно измерения и исчезают из атрибуции.

Дальше проверьте иерархию сигналов. В SKAN лучше держать 1–2 события для ранней квалификации, 1 событие для монетизации и отдельную логику для paywall / trial / purchase. Если в одну CV-схему запихнуть всё подряд, отчёт станет шумным: инсталы есть, а оптимизировать нечего.

Ещё две типовые ошибки: не учитывать разницу между источниками трафика и не сверять SKAN с MMP на уровне cohort. SKAN даёт агрегат, MMP — вашу внутреннюю связку с продуктовой аналитикой. Если смотреть только на postback, можно перепутать рост installs с падением качества трафика.

Правило простое: сначала строите компактную CV-логику, потом проверяете её на cohort-данных, и только после этого масштабируете закупку.