SKAN ломает не атрибуцию, а ожидания: 5 ошибок, которые портят отчёты

SKAN ломает не атрибуцию, а ожидания: 5 ошибок, которые портят отчёты

1) Ждут user-level. В SKAN есть агрегированный сигнал, а не цепочка действий пользователя. Если воронка строится как в классическом MMP, отчёт будет «прыгать» без очевидной причины.

2) Не фиксируют, какой postback за что отвечает. Разные окна несут разный смысл: ранний postback чаще про факт инсталла, поздний — про качество и ценность. Если смешать их в одну метрику, оптимизация слепнет.

3) Завышают роль conversion value. CV полезен только если карта событий стабильна. Когда в неё пихают слишком много действий, часть сигналов теряется, а команды начинают сравнивать несопоставимые cohorts.

4) Смотрят на один источник в отрыве от медианы по аккаунту. В SKAN важны не отдельные кампании, а паттерн: задержка постбэка, доля null CV, распределение по сетям и окно до события.

Проверьте три вещи: карта CV должна быть короткой и логичной, окна postback — разделены по задаче, а решения по закупке — приниматься не по одному дню, а по устойчивому тренду.

#SKAN #атрибуция #mobileUA