SKAN 4をマーケティングに最大限活用する方法

Conversion valueを取得するためのMetaが現在のしきい値は、CV=nullではなく、1件のキャンペーンあたり1日88インストールに設定されています。テストを進めるにつれて、SKAN 4の上限値やしきい値が明らかになり、粒度の細かい値、粗い値、CV=nullのどれを受け取るかを判断できるようになります。SKAN 4では、上限値はそれぞれのアプリによって異なります。小規模なアプリはより下の層に配置される可能性が高く、その分受け取れる情報が少なくなります。つまり、広告予算の大半をごく少数のキャンペーン（あるいは1件のキャンペーン）に費やすSKAN 3のやり方が、依然として適切である可能性が高いということです。

一方で、ユーザー数が多いアプリは、新しく増えたソースIDの桁数（SKAN 3ではキャンペーンIDが0～99に限定されていたのに対し、10,000桁まで使用可能）を使用してますます強力なターゲティングを行えるため、より有利な立場にあると言えます。キャンペーンレベルだけでなく、アドグループやクリエイティブレベル、さらに粒度の高いジオターゲティングが可能です。

計測期間1

最初の計測期間は、キャンペーンを一時停止するかスケールするかを決定する、成功か失敗かの分かれ道となるものです。ここで粒度の粗い値を賢く活用する方法として、ユーザーを3つの主なバケットに分けることができます。

• 値の高いユーザー：大きなシェアは、キャンペーンをスケールしても問題ないという「青信号」を示します。
• 中程度の価値のユーザー：大きなシェアは、キャンペーンを同じレベルで保つべきという「黄信号」を示します。
• 価値の低いユーザー：大きなシェアは、キャンペーンを一時停止するべきという「赤信号」を示します。

このアプローチを活用するために、アプリマーケターと開発者はまず、アプリのユーザージャーニーにおいて、最初の0～2日間（計測期間1の日数）のどのイベントが長期的なユーザー行動の重要な指標となるかを特定する必要があります。これらのイベントは、アプリのカテゴリーと収益化モデルの両方に大きく左右されます。

主に広告収益で収益化しているアプリは、通常、63のconversion valueを使用して収益範囲をマッピングします。Conversion valueが大きいほど大きな範囲がマッピングされ、逆もまた同様です。この場合、粒度の粗い値の最も簡単な使い方は、粒度の細かい値に対するマッピングの粒度を粗くすることです。

アプリ内購入（IAP）で収益化するアプリも、同じようなアプローチをとることができます。IAPを通した初期段階の収益が必ずしも後段階のユーザー行動を示すとは限らないため、少し複雑ですが、収益に関係ない他のイベントは後段階のユーザー行動を示す可能性があります。重要なのは、本質的なことや、最も役立つことに焦点を当てることです。ユーザー行動に関する深いインサイトがすでにある場合、ここでは、複数のイベントを持つ条件を粒度の粗い1つの値に割り当てることもできます。

サブスクリプションアプリでは、通常、ユーザーがインストール後数日以内にコンバージョンに至ることはめったにありません。したがって、1つ目の計測期間では、利用可能な粒度の粗いconversion valueに非収益イベントをマッピングするのが最も簡単です。

アプリ外部での収益化がメインのアプリ（モバイルネットワークアプリなど）は、主な目標として継続率などの指標を重視しています。つまり、セッション数は価値の高いユーザー行動や、アプリ内の一般的なアクティビティを示す重要な指標だと言えます。

計測期間2

2つ目の期間（3～7日目）では、ユーザーはその時点でかなりの期間アプリを使用しています。そのため、「優れた」ユーザー行動としてマーケターが何を求めるかも変わってきているでしょう。例えば、ユーザーが商品をカートに追加したまま放置していたり、トライアル後にサブスクリプションを開始していなかったりした場合、商品を購入したりサブスクリプションに登録する可能性は、計測期間1のときよりも大幅に低くなります。計測期間1で価値の高いユーザー、中程度の価値のユーザー、価値の低いユーザーを示すと定義されたイベントは、計測2では、おそらく1つ下のバケットに下がるでしょう。実際の場合を考えると、計測期間1では「チュートリアルの完了」が中程度の価値のユーザーを示していたものの、コンバージョンに至らなかった場合、これは計測期間2ではおそらく価値の低いイベントとなります。ここで上のバケットに割り当てるものは、ユーザーがインストール後2日間に通常行わないこと（サブスクリプションの開始など）です。

アプリ開発者がユーザーの予測分析を行い、初期段階のイベント行動から長期的なユーザーの価値を算出している場合、この期間を使用して、分析が正しかったかどうかの確認や予測の軌道修正をすることができます。

計測期間3

この期間は、ユーザージャーニーがさらに進んだ8日目〜35日目です。ユーザーはアプリを削除しているか、セッションを記録していないか、あるいは間接的または直接的に高いLTVにつながる一連のイベントを実行しているでしょう。基本的には2つ目の期間と同じロジックに倣っているものの、ユーザーがアプリジャーニーのさらに深い部分にいるという点で異なります。この期間では、粒度の粗い値を、8日目以降に起こる主要なイベント（特定の収益を達成、またはユーザーの保持に成功）にマッピングする必要があります。

2つ目の期間と同様に、3つ目のポストバックで受け取った情報は、最初の数日間で行った予測分析の軌道修正に使用可能です。

ここで注意すべき落とし穴は、ロックをトリガーするには、ユーザーがオンラインでなければならないということです。つまり、ユーザーがアクティブでない場合はロックが適用されず、データはイベントをトリガーしている、あるいはアプリ内でアクティブな状態にある、より価値の高いユーザーに偏って歪みが発生してしまいます。

しかし、lockWindowには効果的な使用例があり、その1つが、アプリに静的なlockWindowを設定できることです。つまり、ユーザーの多くが主要なイベントを実行するインストール後のタイミングがわかれば、スイートスポットを特定し、ポストバックをロックしてより早く受け取ることができます。また、動的なロック期間を実装し、特定のイベントが実行されたときにのみロックが適用されるようにすることも可能です。これにより、ユーザーのアクティビティレベルに応じて、各ユーザーに異なるロックを適用できます。

lockWindowの最も戦略的な活用方法は、成功か失敗かの分かれ道となる、最初の計測期間中に使用することです。他の期間では、キャンペーンで順調にコンバージョンが発生しているかどうかをすでに把握しつつ、計測期間の経過と共に、2回目、3回目のポストバックでできるだけ多くの情報を得るようにすることが理想的です。