iOS 17 privacy changes: на каких метриках ломается медиабаинг приложений

iOS 17 privacy changes: на каких метриках ломается медиабаинг приложений

После iOS privacy-слоя у баера меньше «чистого» user-level сигнала и больше шума в отчётах. Главная ошибка — оценивать канал только по last click и раннему ROAS: часть конверсий уезжает в модели MMP, а часть приходит с задержкой и меняет картину через 24–72 часа.

Смотрите не на одну метрику, а на связку:
— IPM и CTR показывают, жив ли креатив
— CVR в install и event-based CPA ловят проблемы в лендинге/сторе
— D7/D14 cohort ROAS нужен, чтобы не переоценить верх воронки
— долю modeled installs и окно постбэков — чтобы понимать, где атрибуция уже не прямолинейна

Отдельный риск — переоптимизация под узкое событие. Если система учится на слабом сигнале, она быстро уходит в дешёвые инсталлы с нулевым downstream. Для iOS это особенно заметно в кампаниях с коротким окном обучения: алгоритм видит CPI, но не видит LTV.

Рабочее правило простое: сначала фиксируете baseline по cohort-метрикам, потом сравниваете с ним любые изменения в таргетинге, креативах и биддинге. Если рост есть только в install rate, а D7 revenue не двигается — это не рост, а перераспределение шума.