iOS 14.5の意味を理解するために：アトリビューションの方法と定義

AppleがiOS 14のAppTrackingTransparency framework（ATT）を発表して以来、この新しいプライバシーポリシーのもとで何ができ、何ができないかについてさまざまな情報が錯綜しました。

ここで留意すべき点は、AppleがATTで目指しているのは、EU一般データ保護規則（GDPR）のようなプライバシー規制の目的と非常に似ていることです。この新ルールは、ファーストパーティが個人を特定できる永続的なユーザーデータを、サードパーティと共有可能にするかどうかをユーザーが選択できるようにするものです。

そこまで複雑なことのようには思えないかもしれませんが、このルールが適用される範囲について多くの議論が巻き起こっているのはなぜなのでしょうか？

混乱する原因として、業界全体における共通言語が不足していることが挙げられます。中には、類似するコンセプトに対して異なる用語を使っている場合が多く見られます。

例えば、状況を複雑にしている要因のひとつ「フィンガープリント」を、実際のフィンガープリントと確率的アトリビューションのメソッドの両方を含むものとして包括的に使われていることが挙げられます。iOS 14.5の変更点を受けて、Adjustを含む一部の企業は、フィンガープリントから確率的アトリビューションへと完全に移行しています。つまり、「フィンガープリント」の意味をもう一度整理し、何がまだ許可されているのかを明らかにする必要があります。

フィンガープリントの定義について、理解しておくべきポイントを以下にまとめます。

1. 「Fingerprinting（フィンガープリント）」は、デバイス情報を使用して永続的かつユニークなIDを作成し、複数のサイトを横断するユーザーを計測する方法です。フィンガープリントを取得するために使用されるテクニックの一部として、フォントメトリックの取得、WebGL（とキャンバス）プロパティの使用、特定のハードウェアのプロパティと組み合わせる方法などがあります。このデータによりフィンガープリントが永続的かつユニークなものになり、ユーザーを特定することができます。フィンガープリントとフィンガープリントIDの主な用途は、本来であれば共通のIDを共有することのないさまざまなWebサイトやアプリを横断してユーザーを計測することです。たとえば、フィンガープリントはデバイスグラフの作成に使用されますが、これは明らかにAppleのガイドラインに反しています。
2. 「Probabilistic（確率的）」とは？モバイル計測プロバイダー（MMP)であるAdjustは、Webサイトやアプリを横断するユーザーの計測やターゲティングは行いません。Adjustが重視するのは、ある程度の正確さをもってインストールをエンゲージメントにアトリビュートすることです。インストールの8割はクリック後1時間以内に発生するため、そのようなアトリビューションは永続的なIDを必要としません。Adjustは、数時間以内で無効になる一時的なデータを使用して予測を立てることができます。そのため、確率的アトリビューションはAdjustにとって、デバイスのエントロピーとパターンに基づいているものです。Adjustは、クリックやインストールが発生した時間や、基本的なデバイス情報などのパラメーターを確認します。これらの限定されたパラメーターにより、クリック後、数時間にわたってインストールの流入元を予測できるようになります。

3. 「コンバージョンモデリング（Conversion Modeling）」は、同意したユーザーの行動から推定して、すべてのユーザーの集合的な行動をモデル化することです。以下の2つの形態が許容されていると言われています。
   1. アトリビューションのため。 アナリティクス企業は、同意したユーザーがアプリをインストールした後の行動を計測し、そのデータを使用してすべてのユーザーに類似する指標を適用します。これにより、LTVやROASなどのコホート指標が分かるようになります。マーケターは正確なデータが必要となるため、データが正確であるかどうか常に確認することが重要です。コンバージョンモデルの正確性はオプトイン率に左右されます。
   2. ターゲティング広告のため。 同様に、ネットワークは同意したユーザーのサブセットを使用し、同じようなコンテクストのシグナルに基づいて、関連性のある広告配信に同意しなかったユーザーに広告を配信します。
4. SKAdNetworkは、Appleのアトリビューションフレームワークです。これにより、広告チャネルはプライバシー重視のiOS 14リリース後の世界で、アトリビューションにおける信用できるデータソースを持つことができます。SKAdNetworkの強みは、ほぼ100%の精度で確定的アトリビューションを提供できることです。Adjustがテストを繰り返した結果、SKAdNetworkの精度は、IDFAを使用した確定的アトリビューションの精度と比較して2%以内の誤差に収まることが分かりました。例えば、あるキャンペーンで以前はIDFAを使用して1,000のインストールをアトリビュートしていたとすると、SKAdNetworkでは900のインストールと100の再ダウンロードをアトリビュートするかもしれません。これは、SKAdNetworkがiTunesアカウントへのインストールに対し、1回だけクレジットを付与するためです。ATT導入前とデータの一貫性を保つため、インストールと再ダウンロードの合計数を確認することが重要です。