Dlaczego zbudowaliśmy AdShift: warstwę pomiaru, której mobile teams mogą zaufać

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.

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 mobile measurement stał się trudniejszy
• Jaką lukę zobaczyliśmy na rynku
• Dlaczego nasz background adtechowy ma znaczenie
• Co buduje AdShift
• Dlaczego wierzymy, że ten projekt może się udać
• Co dalej

Dlaczego mobile measurement 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 growth 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 stack bywa cięższy, niż powinien.

Koszt trudno uzasadnić na wczesnym etapie. Wdrożenie potrafi wymagać więcej czasu technicznego, niż zespół ma dostępne. Część funkcji, takich jak fraud prevention, deep linki, eksport danych albo zaawansowane raportowanie, może trafiać do dodatków lub osobnych narzędzi. A kiedy setup robi się złożony, 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 enterprise-style stack 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 background adtechowy 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 backgroundu 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 mobile measurement.

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. W produkcie takim jak MMP niezawodność i koszt infrastruktury nie są detalami. Bezpośrednio wpływają na doświadczenie klienta i ekonomię produktu.

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 use case'y 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 mobile growth team 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.

Ad revenue 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 ad revenue ze źródłem pozyskania.

Integracja nie powinna być blokadą

Rozwijamy AdShift Integrator i workflow 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 mobile marketing workflows.

Drugą jest architektura. AdShift powstaje od podstaw jako lekka, nowoczesna platforma oparta m.in. o Go, mikroserwisy i świadome kosztowo przetwarzanie danych. Koszt infrastruktury w MMP ma znaczenie, bo wpływa na pricing, skalowalność i długoterminową wartość dla klienta.

Trzecią jest dostępność. Chcemy, żeby zaawansowany mobile measurement był dostępny nie tylko dla największych firm z enterprise budżetem. Zespół powinien móc zacząć od konkretnego pilota, zobaczyć wartość i dopiero potem rozszerzać użycie.

Czwartą jest 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.

Piątą jest lokalne wykonanie jako przewaga, nie ograniczenie. Startujemy z Polski, ale problem jest globalny. 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 enterprise stack.

Chcemy, żeby UA, monetyzacja, produkt i leadership 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, fraud prevention, deep linków i postbacków po ad revenue attribution, 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 stacku.

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 mobile teams mogą zaufać.