Jaringan Pelaporan Diri dalam Pemasaran Seluler: Apa itu dan apa yang baru di tahun 2025

Saluran akuisisi pengguna terbesar berperilaku seperti “taman bertembok” yang mengaitkan konversi di dalam platform mereka sendiri dan kemudian melaporkannya ke MMP Anda. Jaringan yang melaporkan sendiri (alias mengatribusikan sendiri) ini termasuk Google Ads, Meta, Apple Search Ads, TikTok, Snap, X Ads, dan lainnya. Memahami bagaimana SRN mengklaim kredit, bagaimana data mereka mengalir ke AppsFlyer/Adjust/Branch, dan apa yang berubah di iOS dan Android sekarang menjadi keterampilan dasar untuk tim UA, dan pengungkit untuk keputusan ROAS yang lebih bersih.

SRN 101: Perbedaannya dengan jaringan “biasa”

Pada jaringan standar, MMP Anda mencatat klik/tayangan melalui tautan pelacakan dan penginstalan atribut dengan logika sentuhan terakhir. SRN melakukan atribusi secara internal, lalu merespons “pemeriksaan klaim” API MMP saat aplikasi pertama kali dibuka. Terminologi bervariasi: AppsFlyer mengatakan SRN, Adjust/Branch mengatakan SAN, tetapi mekanismenya serupa: jaringan memverifikasi kecocokan keterlibatan (klik/lihat) di sisinya, MMP mengurutkan touchpoints, dan penginstalan diduplikasi terhadap mitra lainnya. Karena SRN tidak menggunakan tautan pelacakan Anda, mereka biasanya tidak membagikan log klik/tayangan mentah; Anda akan melihat data agregat atau data yang dimodelkan sebagai gantinya.

Apa yang ada di dalam platform besar dapat mengubah susunan dasbor Anda. Misalnya, MMP menentukan waktu penginstalan berdasarkan aplikasi yang pertama kali dibuka, sementara beberapa SRN menentukan waktu berdasarkan keterlibatan terakhir – alasan umum terjadinya perbedaan antara Manajer Iklan dan MMP.

Pembaruan besar tahun 2025 yang harus diketahui oleh tim UA

AdAttributionKit di iOS. Apple memperkenalkan pengukuran yang lebih fleksibel dibandingkan SKAN awal: jendela keterlibatan ulang yang tumpang tindih dengan tag konversi, jendela atribusi klik/tampilan yang dapat dikonfigurasi per jaringan, kontrol cooldown untuk menghindari tumpang tindih, kode negara dalam balasan pos untuk pembacaan geografis yang lebih baik, dan alat balasan pos untuk pengujian. Perubahan ini membantu SRN dan MMP menyelaraskan re-engagement dan pelaporan geografis tanpa ID perangkat.

Kotak Pasir Privasi di Android. API Pelaporan Atribusi sekarang mendukung laporan tingkat peristiwa dan laporan yang dapat digabungkan untuk aplikasi-ke-aplikasi dan web-ke-aplikasi, menggantikan pengidentifikasi lintas-aplikasi dengan postback yang menjaga privasi yang didaftarkan melalui MeasurementManager. Harapkan para mitra untuk secara bertahap memasukkan laporan peristiwa dan ringkasan AR bersama dengan sinyal lama sementara peluncuran Android berlanjut.

Integrasi SRN tingkat lanjut. Untuk mempertahankan pengukuran ketika ID tidak ada, beberapa platform meningkatkan koneksi MMP mereka. AppsFlyer mendokumentasikan Advanced SRN untuk TikTok, Snap, dan X Ads; polanya menggabungkan atribusi deterministik ketika ID yang disetujui ada dengan metode yang menjaga privasi (dan pelaporan agregat) ketika tidak ada. TikTok telah memigrasikan pengiklan dari integrasi MMP yang lama; SRN Lanjutan X Ads mulai beroperasi pada musim panas 2025.

Nuansa postback yang akan Anda temui. Ketika pengguna iOS tidak berbagi IDFA, beberapa mitra menerima parameter alternatif, misalnya, gbraid/gclid untuk Google atau AEM toggle untuk Meta, untuk menjaga agar postback tetap berguna; Panduan SRN AppsFlyer merinci fallback ini dan mengingatkan bahwa log klik/tayangan SRN mentah tidak tersedia. Rencanakan pipeline Anda dengan tepat.

Apa arti SRN untuk penganggaran, pengujian, dan pelaporan

Penganggaran. Perlakukan SRN sebagai saluran yang kaya maksud dengan aturan atribusi mereka sendiri. Karena mereka mengatribusikan sendiri, biaya di Manajer Iklan mungkin mencakup jendela penayangan atau penelusuran yang lebih lama daripada MMP Anda. Gunakan MMP sebagai sumber kebenaran tunggal untuk menormalkan eCPI/eCPE/CPO di seluruh mitra, tetapi rekonsiliasi tagihan SRN dengan jendela mereka sendiri untuk menghindari varian “hantu”.

Pengujian. Untuk iOS, rancang eksperimen yang menggabungkan postback AAK dengan pembacaan MMP, terutama untuk keterlibatan ulang. Untuk Android, siapkan titik akhir ARA atau bekerja melalui teknologi iklan yang sudah mendukungnya, lalu bandingkan tingkat peristiwa vs. peningkatan yang dapat diagregasi berdasarkan tingkat geografis dan aplikasi. Pertahankan penahanan atau geo-PSA; model internal SRN tidak akan menggantikan inkrementalitas.

Pelaporan. Mengharapkan dan menjelaskan delta. Manajer SRN sering kali menampilkan lebih banyak konversi karena waktu atau kredit penayangan yang berbeda; MMP menduplikasi di seluruh mitra dan menjangkar ke jendela yang Anda pilih. Dokumentasikan kebijakan cap waktu Anda (waktu keterlibatan vs. waktu konversi) sehingga keuangan tidak terpukul ketika angka-angka tidak sesuai dengan 1:1.

Menargetkan kebersihan. Dengan SRN, penargetan yang salah dapat menguras anggaran secara diam-diam (misalnya, menampilkan materi iklan UA kepada pengguna yang sudah ada). AppsFlyer menyebut hal ini dan merekomendasikan sinkronisasi audiens untuk menjaga agar UA dan penargetan ulang tetap saling eksklusif.

Pengaturan praktis yang dapat digunakan pada tahun 2025

  1. Sambungkan integrasi terbaru. Jika Anda menjalankan TikTok, Snap, atau X Ads, periksa apakah akun Anda berada di Advanced SRN dan selesaikan langkah migrasi yang diperlukan; jika tidak, Anda akan kehilangan cakupan pada sebagian lalu lintas iOS. Khusus untuk X Ads, integrasi AppsFlyer mencatat cakupan kampanye iOS penuh setelah peralihan.
  2. Selaraskan iOS ke AAK, Android ke ARA. Aktifkan postback keterlibatan ulang AAK jika tersedia; untuk Android, validasi registerSource () / registerTrigger () dan mulailah menangkap laporan tingkat peristiwa dan laporan yang dapat diagregasi sehingga Anda dapat mengkalibrasi ROAS yang dimodelkan dengan MMP Anda.
  3. Memperkuat tautan balik dan tautan dalam. Konfirmasikan metode tautan dalam khusus SRN untuk tautan dalam langsung dan yang ditangguhkan; AppsFlyer menguraikan perbedaan dan cara mengambil nilai tautan dalam per mitra.
  4. Menormalkan jendela dan biaya. Di MMP, tetapkan jendela atribusi yang akan Anda gunakan untuk perencanaan; di setiap SRN, catat jendela berbayar dan kebijakan penayangannya sehingga bagian keuangan memahami mengapa biaya platform dan konversi pihak ketiga berbeda.

Apa yang harus ditonton selanjutnya

  • Laju adopsi AAK. Fitur-fiturnya sangat kuat – keterlibatan ulang yang tumpang tindih, jendela yang dapat dikonfigurasi, geografis dalam postback – tetapi adopsi industri telah tertinggal dari versi SKAN sebelumnya. Bangun dukungan, uji coba, dan bersiaplah agar mitra dapat mengejar ketertinggalan.
  • Kematangan Sandbox Privasi. Harapkan lebih banyak jaringan untuk mengirimkan dukungan ARA asli dalam SDK dan mediasi. Seiring dengan berkembangnya ambang batas tingkat peristiwa dan aturan kebisingan, bandingkan model pengangkatan SRN dengan pengangkatan Android yang diagregasi sebelum mengubah batas tawaran.
  • Peluncuran “SRN Tingkat Lanjut” lainnya. Vendor terus mengumumkan mode SRN yang disempurnakan yang menjaga privasi sekaligus mengisi kesenjangan pengukuran. Perhatikan jadwal migrasi agar pelaporan tidak terhenti di pertengahan kuartal.

Intinya untuk manajer UA

SRN bukanlah kotak hitam yang harus Anda terima begitu saja, SRN adalah ekosistem dengan aturan yang jelas. Pada tahun 2025, Anda dapat memasangkan koneksi SRN Lanjutan dengan AdAttributionKit dan Pelaporan Atribusi untuk mendapatkan kembali cakupan, mengurangi ketidaksesuaian, dan membuat pengeluaran lebih sebanding di seluruh saluran. Dapatkan integrasi Anda saat ini, kunci satu sumber kebenaran di MMP, jelaskan perbedaan waktu/jendela kepada para pemangku kepentingan, dan terus jalankan penahanan untuk mengukur kenaikan. Lakukan hal ini, dan SRN akan menjadi keunggulan kompetitif, bukannya menjadi masalah pelaporan.

0 +

Promoted Apps

0 %

Client Satisfaction

0 +

In-app Sources

0 +

Installs per day

Self-directing Mobile Advertising Solution

Advanced ML-based algorithms, cross-channel outreach, real-time optimization.