Совместимая мобильная атрибуция для детских приложений
Для детских приложений задача проста: увеличить свою пользовательскую базу, сохраняя при этом самые высокие стандарты конфиденциальности. Affise Mobile Attribution предоставляет вам точные аналитические данные, необходимые для оптимизации маркетинговых расходов, при этом обеспечивая абсолютное соблюдение глобальных правил конфиденциальности, таких как COPPA и GDPR-K.
⚡️ Проблема: рост vs. соответствие
Почему выбирают Affise MMP для детских приложений?
Affise MMP построен с философией Privacy-by-Design, так что вам никогда не нужно выбирать между производительностью и защитой.
🔐
Режим соответствия нулевой идентификации
Автоматически блокирует сбор и передачу всех постоянных идентификаторов (таких как IDFA и Google AD ID) от направленного на детей трафика, обеспечивая соответствие самым строгим платформам и правовым требованиям.
🌍
Глобальная аккредитация конфиденциальности
Мы сотрудничаем с ведущими организациями по обеспечению соответствия для обеспечения гарантий, поддерживая ваши усилия по выполнению требований COPPA Safe Harbor и GDPR-K.
🛡️
Минимизация данных в соответствии
Наш SDK оптимизирован, чтобы обрабатывать только минимальные контекстные данные, необходимые для соответствия атрибуции, никогда не подвергая риску детскую конфиденциальность.
📈
SKAdNetwork Mastery
Получить наиболее точные измерения из iOS-кампаний. Мы превращаем сложные данные SKAN в ясные, совместимые и практичные результаты.
Не позволяйте соответствию ослепить вас над истинной производительностью вашего приложения.
Affise MMP предоставляет глубокие знания, необходимые для максимизации Your Return on Ad Spend (ROAS) в мире конфиденциальности.
✅ Сопоставление конверсии в соответствии
Точное измерение установок и событий в приложении без использования ограниченных данных пользовательского уровня.
✅ Оптимизация кампаний
Узнайте, какие каналы и креативности обеспечивают лучшее качество пользователей и их удержание в соответствии с требованиями ваших сегментов трафика.
✅ Отслеживание удержания
Понимание LTV и поведения пользователей с помощью конфиденциальных, агрегированных данных когорт для обеспечения долгосрочного устойчивого роста.