SKAN ломается не на постбэке, а на ожиданиях: 4 ошибки атрибуции, которые бьют по ROI

SKAN ломается не на постбэке, а на ожиданиях: 4 ошибки атрибуции, которые бьют по ROI

SKAN не даёт «пользователя», он даёт сигнал. Если строить оптимизацию как для user-level attribution, вы почти всегда переоцените скорость обучения и недооцените шум.

— Ошибка №1: сравнивать SKAN-конверсии с MMP как один к одному. У них разная логика окна, дедупликации и тайминга.
— Ошибка №2: держать слишком много conversion value. Когда схема дробится на десятки событий, сигнал становится пустым.
— Ошибка №3: не учитывать delayed postback. Часть конверсий приходит с лагом, и дневной отчёт выглядит хуже, чем есть.
— Ошибка №4: оптимизировать по раннему событию, которое слабо связано с LTV. Тогда сеть учится на дешёвом, но бесполезном трафике.

Проверка качества простая: есть ли у вас 1) стабильная маппинг-таблица CV, 2) отдельный отчёт по лагу постбэков, 3) сравнение SKAN vs first-party events на одном окне, 4) правило, при котором вы меняете не только бид, но и саму схему конверсий.

Если этих четырёх вещей нет, проблема обычно не в Apple, а в вашей модели чтения атрибуции.