Dlaczego zbudowaliśmy AdShift: warstwę pomiaru, której zespoły mobile mogą zaufać
Zespoły mobile nie potrzebują kolejnego dashboardu. Potrzebują warstwy pomiaru, której mogą zaufać. AdShift powstał z naszego doświadczenia w adtechu, żeby pomagać łączyć atrybucję, ROAS/LTV, fraud, deep linki i przychód reklamowy w jednym miejscu.
Dlaczego AdShift
Od rozproszonych dashboardów do jednej warstwy decyzyjnej
Origin story działa najlepiej, gdy pokazuje problem rynku: zespoły mobile mają dużo danych, ale decyzje budżetowe nadal opierają się na rozłączonych źródłach.
Problem, który widzą zespoły growth
Meta
own logic
own logic
TikTok
own logic
Przychód reklamowy
own logic
BI
own logic
Warstwa pomiaru AdShift
Co łączymy w jednym widoku
Atrybucja
źródło instalacji i eventów
ROAS/LTV
wartość kohort po źródle
Fraud
jakość ruchu przed skalowaniem
Deep links
ścieżka od kliknięcia do aplikacji
Mapowanie przychodu
przychód reklamowy po akwizycji
Eksport danych
warehouse bez vendor lock-in
Dlaczego ten zespół ma sens w tej kategorii
Adtech i dane
doświadczenie z systemów, gdzie jakość sygnału wpływa na wynik
Backend i infrastruktura
produkt MMP musi być niezawodny i kosztowo skalowalny
SDK i mobile workflow
integracja decyduje, czy pomiar działa w realnej aplikacji
Bezpieczna ścieżka adopcji
Audit
Parallel setup
Signal check
Scale
W mobile marketingu problemem rzadko jest brak danych.
Trudniejszy problem to wiedzieć, którym danym można zaufać.
Meta pokazuje jeden wynik. Google pokazuje drugi. TikTok trzeci. MMP może część tego zdeduplikować, dashboard analityczny nie zawsze zgadza się z przychodem, a mediacja reklamowa pokazuje wartość, którą trudno połączyć ze źródłem pozyskania użytkownika.
Jeśli porównujesz dane z Meta z danymi z Google w dwóch osobnych dashboardach i nazywasz to cross-channel analytics, to jeszcze nie jesteś u celu. Możesz po prostu patrzeć, jak dwie platformy przypisują sobie tego samego klienta, a Ty płacisz za niego dwa razy, nawet tego nie zauważając.
A potem ktoś musi podjąć decyzję budżetową.
Którą kampanię skalować? Które źródło zatrzymać? Którzy użytkownicy naprawdę są wartościowi? Który dashboard jest wystarczająco blisko rzeczywistości, żeby oprzeć na nim decyzję?
To jest problem, dla którego powstał AdShift.
Nie budujemy kolejnego dashboardu, do którego marketer zajrzy raz w tygodniu. Budujemy warstwę pomiaru, która pomaga zespołom aplikacji mobilnych zrozumieć, skąd przychodzą użytkownicy, które źródła tworzą wartość, gdzie pojawia się fraud, jak zachowują się kohorty i jak dane akwizycji łączą się z przychodem.
Co znajdziesz w tym artykule?
- Dlaczego pomiar mobile stał się trudniejszy
- Jaką lukę zobaczyliśmy na rynku
- Dlaczego nasz doświadczenie w adtechu ma znaczenie
- Co buduje AdShift
- Dlaczego wierzymy, że ten projekt może się udać
- Co dalej
Dlaczego pomiar mobile stał się trudniejszy
Rynek aplikacji mobilnych się zmienił.
Pozyskiwanie użytkowników jest droższe. Kampanie działają na większej liczbie kanałów. Zmiany prywatności ograniczyły prostą, deterministyczną atrybucję. iOS, Android, paid social, search, sieci reklamowe, partnerzy mediacyjni i wewnętrzne systemy BI tworzą różne wersje tej samej historii.
Jednocześnie presja na efektywność marketingu wzrosła. Zespoły odpowiedzialne za wzrost muszą udowadniać, że każdy budżet marketingowy tworzy realną wartość, a nie tylko przypisane instalacje.
W tym miejscu wiele zespołów się zatrzymuje.
Dashboard, który pokazuje obok siebie dane z Meta, Google i TikToka, wygląda jak postęp, ale sam w sobie nie rozwiązuje głównego problemu. Każda platforma mierzy z własnej perspektywy. Każda ma własne okna atrybucji, logikę raportowania i własne interesy.
Prawdziwe pytanie nie brzmi: który dashboard ma najładniejszy interfejs?
Prawdziwe pytanie brzmi:
Którym danym możemy zaufać, kiedy decydujemy, gdzie wydać kolejną złotówkę?
Luka, którą zobaczyliśmy na rynku
Duże firmy mobilne od lat korzystają z narzędzi MMP takich jak AppsFlyer, Adjust, Singular, Branch czy Kochava. Te platformy zbudowały kategorię i nadal są ważną częścią ekosystemu mobile marketingu.
Ale dla wielu mniejszych i średnich zespołów aplikacyjnych pełny MMP system bywa cięższy, niż powinien.
Koszt trudno uzasadnić na wczesnym etapie. Wdrożenie potrafi wymagać więcej czasu technicznego, niż zespół ma dostępne. Część funkcji, takich jak ochrona przed fraudem, deep linki, eksport danych albo zaawansowane raportowanie, może trafiać do dodatków lub osobnych narzędzi. A kiedy konfiguracja robi się złożona, późniejsza zmiana dostawcy zaczyna wyglądać ryzykownie.
Zespoły często zostają z dwiema niedoskonałymi opcjami.
Albo zostają przy podstawowej analityce i ręcznie uzgadniają dane z platform reklamowych, Firebase, GA4, arkuszy i dashboardów przychodowych.
Albo wdrażają stos narzędzi klasy enterprise zanim mają budżet, procesy i zasoby techniczne, żeby dobrze go wykorzystać.
AdShift powstał jako trzecia droga: pomiar klasy MMP w lżejszym modelu wdrożenia, dla zespołów, które chcą podejmować lepsze decyzje bez niepotrzebnej złożoności operacyjnej.
Dlaczego nasz doświadczenie w adtechu ma znaczenie
AdShift nie zaczął się jako abstrakcyjny pomysł na SaaS.
Powstał z doświadczenia ludzi, którzy pracowali blisko technologii reklamowej, infrastruktury danych i systemów, w których skala, opóźnienia, jakość danych i logika atrybucji są praktycznymi problemami, a nie hasłami ze slajdu.
Część naszego doświadczenia pochodzi z ekosystemu RTB House i szerzej z rynku adtech. Pracowaliśmy wokół systemów, w których duże wolumeny zdarzeń, szybkie przetwarzanie, integracje z partnerami i jakość sygnału bezpośrednio wpływają na wyniki biznesowe.
To doświadczenie wpływa na sposób, w jaki myślimy o pomiar mobile.
MMP to nie tylko panel raportowy. Pod spodem to system, który musi odbierać zdarzenia z aplikacji, rozumieć źródła reklamowe, przetwarzać postbacki, filtrować fraud, mapować eventy, wspierać deep linki, wysyłać dane do hurtowni i przekładać to wszystko na decyzje użyteczne dla zespołu marketingu.
To jednocześnie problem inżynieryjny, produktowy i marketingowy.
Dlatego budujemy AdShift jako produkt technologiczny od pierwszego dnia, a nie jako warstwę usługową doklejoną do arkusza.
Kto buduje AdShift
AdShift buduje zespół łączący kompetencje produktowe, backendowe, infrastrukturalne, SDK i adtechowe.
Kamil Andziak prowadzi architekturę backendu, logikę atrybucji i kierunek biznesowy produktu. Jego rola łączy techniczne rozumienie systemów adtech z odpowiedzialnością za to, żeby AdShift rozwiązywał realny problem rynku, a nie tylko dobrze wyglądał na demo.
Kacper Woźniak odpowiada za infrastrukturę, DevOps, skalowalność i techniczne fundamenty platformy, a równolegle pracuje nad business development i strategią firmy. Jego rola łączy decyzje techniczne z klientami i ekonomią biznesu.
Przemysław Pramik wnosi doświadczenie analityczne i SDK, co ma znaczenie, bo integracja często decyduje o tym, czy produkt pomiarowy działa w realnej aplikacji. Implementacja SDK, event taxonomy, deep linki i jakość danych są często największymi barierami adopcji dla zespołów mobile.
Szerszy zespół wnosi też doświadczenie inżynieryjne, mobile marketingowe i adtechowe, dzięki czemu AdShift rozwija zarówno warstwę techniczną, jak i komercyjne przypadki użycia produktu.
W tej kategorii nie wystarczy dobrze sprzedać obietnicy. Trzeba ją dowieźć: od SDK, backendu i infrastruktury po dashboardy, integracje i wsparcie wdrożeniowe.
Co buduje AdShift
AdShift to platforma MMP budowana w Polsce dla firm posiadających aplikacje mobilne.
Pomagamy zespołom mierzyć kampanie user acquisition, rozumieć ROAS/LTV, analizować kohorty, wykrywać fraud, zarządzać postbackami, tworzyć deep linki i łączyć dane marketingowe z danymi przychodowymi.
Najprościej: AdShift pomaga odpowiedzieć na pytanie, które każdy zespół marketingu wzrostu aplikacji mobilnej prędzej czy później sobie zadaje:
Które kampanie naprawdę sprowadzają wartościowych użytkowników, a które tylko dobrze wyglądają w dashboardzie?
Budujemy produkt wokół pięciu zasad.
Pomiar powinien być neutralny
Platformy reklamowe są użyteczne do optymalizacji kampanii, ale każda z nich patrzy na świat z własnej perspektywy. Warstwa pomiaru powinna pomagać deduplikować źródła, porządkować eventy i tworzyć bardziej wiarygodny obraz do decyzji budżetowych.
Instalacje to za mało
Dla wielu aplikacji wartość pojawia się później: w retencji, zakupach, subskrypcjach albo przychodzie reklamowym. Dlatego AdShift skupia się na source-level ROAS/LTV i kohortach, a nie tylko na liczeniu instalacji.
Przychód reklamowy musi łączyć się z akwizycją
Aplikacje monetyzowane reklamami często mają przychód w jednym dashboardzie, a atrybucję w drugim. To utrudnia zrozumienie, które źródła sprowadzają użytkowników faktycznie generujących wartość. AdShift budujemy tak, żeby łączyć przychód reklamowy ze źródłem pozyskania.
Integracja nie powinna być blokadą
Rozwijamy AdShift Integrator i proces wspierany przez AI, który pomaga konfigurować SDK, eventy, partnerów, deep linki i postbacki. Celem jest obniżenie bariery wejścia, szczególnie dla zespołów bez dużego działu technicznego.
Dane powinny być przenośne
AdShift łączy funkcjonalność MMP z elementami CDP, w tym eksportem surowych danych do narzędzi takich jak BigQuery czy Snowflake, bez dokładania kolejnych SDK i warstw integracyjnych.
Dlaczego wierzymy, że to może się udać
Wierzymy, że AdShift może się udać, bo problem jest realny, kategoria jest dojrzała, a na rynku nadal jest miejsce na produkt łatwiejszy we wdrożeniu.
Pierwszą przewagą jest doświadczenie zespołu. Budujemy w kategorii, którą rozumiemy od środka: dane, adtech, backend, infrastruktura, SDK, integracje partnerskie i procesy mobile marketingu.
Kolejną jest dostępność. Chcemy, żeby zaawansowany pomiar mobile był dostępny nie tylko dla największych firm z budżetem enterprise. Zespół powinien móc zacząć od konkretnego pilota, zobaczyć wartość i dopiero potem rozszerzać użycie.
Znaczenie ma też realne użycie produktu. AdShift nie jest wyłącznie prototypem. Platforma działa w scenariuszach produkcyjnych, a rozmowy z klientami i partnerami potwierdzają, że problem istnieje w wielu segmentach: aplikacjach ad-driven, marketplace, e-commerce, subskrypcjach, utility apps i mobile gaming.
Lokalne wykonanie traktujemy jako przewagę, nie ograniczenie. Zaczynamy od Polski i CEE, a potem wybranych rynków Europy Zachodniej. Zespoły mobile potrzebują wsparcia, które rozumie wdrożenia, regulacje, budżety i codzienną pracę, a jednocześnie buduje produkt dla globalnej kategorii software.
Co chcemy zmienić
Chcemy, żeby zespoły mobile przestały podejmować decyzje budżetowe na podstawie niepełnych albo rozłączonych danych.
Chcemy, żeby mniejsze i średnie firmy mogły korzystać z pomiaru klasy MMP bez poczucia, że od pierwszego dnia muszą wejść w ciężki stos narzędzi enterprise.
Chcemy, żeby UA, monetyzacja, produkt i zarząd patrzyły na tę samą warstwę decyzyjną, zamiast porównywać dashboardy, które nigdy nie miały opowiadać dokładnie tej samej historii.
Chcemy też, żeby wdrożenie MMP było mniej ryzykowne. Dobra analityka powinna pomagać rozwijać aplikację, a nie stawać się kolejnym źródłem długu technicznego.
Co dalej
AdShift rozwija się w kierunku pełnej platformy MMP dla aplikacji mobilnych: od atrybucji, ochrona przed fraudem, deep linków i postbacków po atrybucji przychodu reklamowego, kohorty, ROAS/LTV i eksport danych do hurtowni.
Następny etap to kolejne piloty, wdrożenia u klientów, rozwój partnerstw i bezpieczniejsza ścieżka testowania AdShift bez rozbijania obecnego systemie.
Jeśli prowadzisz aplikację mobilną i Twoje dashboardy nie odpowiadają na najważniejsze pytanie – które kampanie naprawdę sprowadzają wartościowych użytkowników – to właśnie ten problem rozwiązujemy.
Nie budujemy kolejnego dashboardu.
Budujemy warstwę pomiaru, której zespoły mobile mogą zaufać.
Najczęstsze pytania
Czym jest AdShift?+
AdShift to platforma MMP dla aplikacji mobilnych. Pomaga mierzyć user acquisition, ROAS/LTV, kohorty, fraud, deep linki, postbacki i przychody, w tym przychód reklamowy.
Dla kogo jest AdShift?+
AdShift jest dla firm posiadających aplikacje mobilne, szczególnie zespołów odpowiedzialnych za wzrost, UA, marketingu, produktu, analityki i monetyzacji, które chcą rozumieć, które kampanie i źródła pozyskania sprowadzają wartościowych użytkowników.
Dlaczego powstał AdShift?+
AdShift powstał, bo wiele zespołów mobile ma dane z wielu źródeł, ale brakuje im jasnej warstwy decyzyjnej. Celem jest lżejszy i bardziej dostępny sposób korzystania z pomiaru klasy MMP bez ciężkiego stosu narzędzi enterprise.
Czym AdShift różni się od zwykłego dashboardu analitycznego?+
Zwykły dashboard analityczny najczęściej pokazuje dane produktowe lub kampanijne po tym, jak zostały zebrane gdzie indziej. AdShift jest projektowany jako warstwa pomiaru: łączy atrybucję, eventy, przychód, fraud, postbacki, deep linki i eksport danych, żeby zespoły mogły podejmować decyzje budżetowe z jednego zaufanego widoku.
O autorze
Co-founder of AdShift, building a mobile measurement platform for app teams that need attribution, ROAS/LTV and ad revenue data they can defend. Writes about mobile measurement, SKAN, incrementality and the messy reality of privacy-first growth.
Czytaj dalej
Mobile MarketingCzym jest MMP i jak działa AdShift?
Dowiedz się, czym jest Mobile Measurement Platform, jak działa atrybucja mobilna i jak AdShift pomaga mierzyć kampanie, fraud, deep linki, ROAS/LTV oraz przychody aplikacji.
Czytaj więcejDlaczego wybrać AdShift?
Zobacz, jak AdShift pomaga uzyskać pełniejszą widoczność kampanii, mierzyć zachowanie użytkowników, ROAS/LTV, fraud i deep linki oraz podejmować decyzje marketingu wzrostu na podstawie spójnych danych.
Czytaj więcej