SKAN нельзя читать как прямую атрибуцию: 5 ошибок, которые ломают выводы

SKAN нельзя читать как прямую атрибуцию: 5 ошибок, которые ломают выводы

SKAN-постбэк — это не лог клика и не полный путь пользователя. Ошибка №1: сравнивать его с MMP-атрибуцией 1:1. У SKAN есть задержка, окно конверсии и агрегирование, поэтому «потерянные» инсталлы часто просто ещё не доехали или пришли в другом окне.

Ошибка №2: оптимизировать кампанию по сырому postback count. Без разреза по conversion value, campaign ID и времени отправки вы видите только шум. Если CV=0 занимает большую долю, значит событие не попало в нужную ветку, а не «трафик плохой».

Ошибка №3: строить вывод по одному дню. SKAN любит накопление: малый объём даёт рваную картину, особенно на слабых гео и узких ad set. Смотрите хотя бы несколько окон подряд и отдельно проверяйте, как меняется доля postback 1/2/3.

Ошибка №4: не валидировать схему CV перед запуском. Если в первые 24 часа у вас не срабатывают ключевые события, модель будет считать весь early value пустым. Сначала тест карты событий, потом масштаб.

Финал простой: в SKAN нужно не искать «точный install», а собирать устойчивый сигнал. Чем лучше у вас настроены CV, окна и сегментация по кампаниям, тем меньше магии и больше управляемого ROI.