[{"data":1,"prerenderedAt":695},["ShallowReactive",2],{"article-alternates":3,"article-\u002Fru\u002Fmarketing\u002Fios-17-post-att-skadnetwork-modelirovanie":13},{"i18nKey":4,"paths":5},"marketing-003-2026-06",{"de":6,"en":7,"es":8,"fr":9,"it":10,"ru":11,"tr":12},"\u002Fde\u002Fmarketing\u002Fios-17-nach-attribution-stack","\u002Fen\u002Fmarketing\u002Fios-17-post-attribution-stack","\u002Fes\u002Fmarketing\u002Fstack-atribucin-post-ios-17","\u002Ffr\u002Fmarketing\u002Fstack-attribution-ios-17-post","\u002Fit\u002Fmarketing\u002Fios-17-sonrasi-attribution-stack","\u002Fru\u002Fmarketing\u002Fios-17-sonrasi-atribucija-stack","\u002Ftr\u002Fmarketing\u002Fios-17-sonrasi-ad-attribution-stacki",{"_path":14,"_dir":15,"_draft":16,"_partial":16,"_locale":17,"title":18,"description":19,"publishedAt":20,"modifiedAt":20,"category":15,"i18nKey":4,"tags":21,"readingTime":27,"author":28,"body":29,"_type":689,"_id":690,"_source":691,"_file":692,"_stem":693,"_extension":694},"\u002Fru\u002Fmarketing\u002Fios-17-post-att-skadnetwork-modelirovanie","marketing",false,"","iOS 17 и SKAdNetwork 4: новая архитектура атрибуции","ATT, SKAdNetwork 4 и модели конверсий — переосмысление измерения в iOS маркетинге. Практический стек для посткампании и lookback-периодов.","2026-06-20",[22,23,24,25,26],"ios-attribution","skadnetwork","att","mobile-marketing","conversion-modeling",9,"Roibase",{"type":30,"children":31,"toc":670},"root",[32,40,47,52,61,81,86,93,98,108,114,119,147,166,174,297,309,315,329,347,363,369,374,392,397,407,413,418,476,495,501,506,516,522,534,552,557,563,568,576,585,590,598,603,609,614,624,634,644,654,659,665],{"type":33,"tag":34,"props":35,"children":36},"element","p",{},[37],{"type":38,"value":39},"text","Трансформация, начавшаяся с ATT (App Tracking Transparency) в iOS 14, к 2026 году достигла зрелости. SKAdNetwork 4, модели конверсий и расширенные окна постустановочной атрибуции потребовали радикально новой технической архитектуры для iOS маркетинга. По состоянию на Q4 2025, 73% пользователей в США отклоняют отслеживание в ATT-приглашении (Flurry Analytics, 2025). Это знаменует конец детерминированных моделей атрибуции, но открывает новые возможности вероятностных систем. Ниже разберём, как построить производительный стек для iOS 17+ на техническом уровне.",{"type":33,"tag":41,"props":42,"children":44},"h2",{"id":43},"после-att-конец-детерминированных-сигналов",[45],{"type":38,"value":46},"После ATT: конец детерминированных сигналов",{"type":33,"tag":34,"props":48,"children":49},{},[50],{"type":38,"value":51},"После внедрения App Tracking Transparency процент отказов от отслеживания превысил 70%. Это означает, что устройственные идентификаторы, такие как IDFA (Identifier for Advertisers), больше не могут быть в центре маркетинговых решений. Платформы вроде Meta, Google и TikTok потеряли доступ к данным на уровне пользователя и вынуждены переориентировать оптимизацию кампаний на агрегированные сигналы.",{"type":33,"tag":34,"props":53,"children":54},{},[55],{"type":33,"tag":56,"props":57,"children":58},"strong",{},[59],{"type":38,"value":60},"Что остаётся в отсутствие детерминированных сигналов:",{"type":33,"tag":62,"props":63,"children":64},"ul",{},[65,71,76],{"type":33,"tag":66,"props":67,"children":68},"li",{},[69],{"type":38,"value":70},"SKAdNetwork postback'и (установки и события конверсии связаны с ID кампании, но без ID пользователя)",{"type":33,"tag":66,"props":72,"children":73},{},[74],{"type":38,"value":75},"Серверные сигналы конверсий (из собственного потока событий)",{"type":33,"tag":66,"props":77,"children":78},{},[79],{"type":38,"value":80},"Модели конверсий (ML платформы восполняют отсутствующие данные)",{"type":33,"tag":34,"props":82,"children":83},{},[84],{"type":38,"value":85},"Критический момент: старые когортные анализы LTV теперь работают на вероятностном моделировании вместо детерминированных данных. Например, \"Estimated Actions\" в Meta Ads Manager — эти прогнозы несут 15–25% маржину ошибки (отчёт Meta об атрибуции, Q1 2025). При построении стека нужно учитывать эту неопределённость в расчётах.",{"type":33,"tag":87,"props":88,"children":90},"h3",{"id":89},"окно-lookback-после-установки",[91],{"type":38,"value":92},"Окно lookback после установки",{"type":33,"tag":34,"props":94,"children":95},{},[96],{"type":38,"value":97},"С SKAdNetwork 4 окно lookback расширилось с 24 часов до 35 дней. Однако в течение этого периода ты можешь отправить только 3 обновления значения конверсии. Каждое обновление приходит с гранулярностью \"coarse\" или \"fine\" — эта гранулярность зависит от коэффициента конверсии. При высокой конверсии — fine (64 значения конверсии), при низкой — coarse (категории low\u002Fmedium\u002Fhigh).",{"type":33,"tag":34,"props":99,"children":100},{},[101,106],{"type":33,"tag":56,"props":102,"children":103},{},[104],{"type":38,"value":105},"Техническое правило:",{"type":38,"value":107}," если сигнал конверсии приходит в первые 24 часа — fine гранулярность, если на 3–7 день — coarse, если после 8 дня — таймер-based postback. Это также означает, что расчёт D7 LTV уже не детерминирован — только 40% установок отправляют сигнал до дня 7 (AppsFlyer benchmark, 2025).",{"type":33,"tag":41,"props":109,"children":111},{"id":110},"схема-значений-конверсий-skadnetwork-4",[112],{"type":38,"value":113},"Схема значений конверсий SKAdNetwork 4",{"type":33,"tag":34,"props":115,"children":116},{},[117],{"type":38,"value":118},"SKAdNetwork содержит 64 значения конверсии (0–63). Каждое значение кодирует комбинацию событий. Например:",{"type":33,"tag":62,"props":120,"children":121},{},[122,127,132,137,142],{"type":33,"tag":66,"props":123,"children":124},{},[125],{"type":38,"value":126},"0–9: первый запуск + завершение onboarding",{"type":33,"tag":66,"props":128,"children":129},{},[130],{"type":38,"value":131},"10–19: первое взаимодействие с контентом",{"type":33,"tag":66,"props":133,"children":134},{},[135],{"type":38,"value":136},"20–29: первая покупка (низкой стоимости)",{"type":33,"tag":66,"props":138,"children":139},{},[140],{"type":38,"value":141},"30–39: первая покупка (высокой стоимости)",{"type":33,"tag":66,"props":143,"children":144},{},[145],{"type":38,"value":146},"40–63: повторная покупка, возобновление подписки",{"type":33,"tag":34,"props":148,"children":149},{},[150,152,157,159,164],{"type":38,"value":151},"При построении этой схемы требуется ",{"type":33,"tag":56,"props":153,"children":154},{},[155],{"type":38,"value":156},"приоритетное связывание",{"type":38,"value":158}," — события с более высокой бизнес-ценностью получают более высокие значения SKAdNetwork. Это критично, потому что SKAdNetwork отправляет только ",{"type":33,"tag":56,"props":160,"children":161},{},[162],{"type":38,"value":163},"максимальное значение конверсии",{"type":38,"value":165},". Если пользователь завершит onboarding (value 5) и совершит покупку (value 25), в postback придёт только 25.",{"type":33,"tag":34,"props":167,"children":168},{},[169],{"type":33,"tag":56,"props":170,"children":171},{},[172],{"type":38,"value":173},"Пример связывания (игровое приложение):",{"type":33,"tag":175,"props":176,"children":177},"table",{},[178,202],{"type":33,"tag":179,"props":180,"children":181},"thead",{},[182],{"type":33,"tag":183,"props":184,"children":185},"tr",{},[186,192,197],{"type":33,"tag":187,"props":188,"children":189},"th",{},[190],{"type":38,"value":191},"Событие",{"type":33,"tag":187,"props":193,"children":194},{},[195],{"type":38,"value":196},"Бизнес-ценность",{"type":33,"tag":187,"props":198,"children":199},{},[200],{"type":38,"value":201},"Значение SKAdNetwork",{"type":33,"tag":203,"props":204,"children":205},"tbody",{},[206,225,243,261,279],{"type":33,"tag":183,"props":207,"children":208},{},[209,215,220],{"type":33,"tag":210,"props":211,"children":212},"td",{},[213],{"type":38,"value":214},"Завершение tutorial",{"type":33,"tag":210,"props":216,"children":217},{},[218],{"type":38,"value":219},"$0.10",{"type":33,"tag":210,"props":221,"children":222},{},[223],{"type":38,"value":224},"5",{"type":33,"tag":183,"props":226,"children":227},{},[228,233,238],{"type":33,"tag":210,"props":229,"children":230},{},[231],{"type":38,"value":232},"Завершение уровня 3",{"type":33,"tag":210,"props":234,"children":235},{},[236],{"type":38,"value":237},"$0.30",{"type":33,"tag":210,"props":239,"children":240},{},[241],{"type":38,"value":242},"10",{"type":33,"tag":183,"props":244,"children":245},{},[246,251,256],{"type":33,"tag":210,"props":247,"children":248},{},[249],{"type":38,"value":250},"Первая IAP ($0.99)",{"type":33,"tag":210,"props":252,"children":253},{},[254],{"type":38,"value":255},"$0.99",{"type":33,"tag":210,"props":257,"children":258},{},[259],{"type":38,"value":260},"20",{"type":33,"tag":183,"props":262,"children":263},{},[264,269,274],{"type":33,"tag":210,"props":265,"children":266},{},[267],{"type":38,"value":268},"Первая IAP ($4.99+)",{"type":33,"tag":210,"props":270,"children":271},{},[272],{"type":38,"value":273},"$4.99+",{"type":33,"tag":210,"props":275,"children":276},{},[277],{"type":38,"value":278},"30",{"type":33,"tag":183,"props":280,"children":281},{},[282,287,292],{"type":33,"tag":210,"props":283,"children":284},{},[285],{"type":38,"value":286},"D7 retention",{"type":33,"tag":210,"props":288,"children":289},{},[290],{"type":38,"value":291},"$2.50 (модель)",{"type":33,"tag":210,"props":293,"children":294},{},[295],{"type":38,"value":296},"40",{"type":33,"tag":34,"props":298,"children":299},{},[300,302,307],{"type":38,"value":301},"Построение этой схемы с ",{"type":33,"tag":56,"props":303,"children":304},{},[305],{"type":38,"value":306},"revenue-weighted подходом",{"type":38,"value":308}," критично — иначе события с высокой частотой и низкой стоимостью забьют высокие значения, и оптимизация платформы пойдёт в неправильном направлении.",{"type":33,"tag":87,"props":310,"children":312},{"id":311},"иерархический-идентификатор-источника",[313],{"type":38,"value":314},"Иерархический идентификатор источника",{"type":33,"tag":34,"props":316,"children":317},{},[318,320,327],{"type":38,"value":319},"SKAdNetwork 4 внёс \"иерархический ID источника\" — это кодирует иерархию кампания → группа объявлений → креатив в 4-значный код. Например, ",{"type":33,"tag":321,"props":322,"children":324},"code",{"className":323},[],[325],{"type":38,"value":326},"1234",{"type":38,"value":328}," может означать:",{"type":33,"tag":62,"props":330,"children":331},{},[332,337,342],{"type":33,"tag":66,"props":333,"children":334},{},[335],{"type":38,"value":336},"Первые 2 цифры (12): ID кампании",{"type":33,"tag":66,"props":338,"children":339},{},[340],{"type":38,"value":341},"3-я цифра (3): группа объявлений",{"type":33,"tag":66,"props":343,"children":344},{},[345],{"type":38,"value":346},"4-я цифра (4): вариант креатива",{"type":33,"tag":34,"props":348,"children":349},{},[350,352,361],{"type":38,"value":351},"Правильное построение этого ID критично для гранулярности атрибуции. Иначе все кампании придут с одним ID, и видимость производительности на уровне креатива исчезнет. В стратегиях ",{"type":33,"tag":353,"props":354,"children":358},"a",{"href":355,"rel":356},"https:\u002F\u002Fwww.roibase.com.tr\u002Fru\u002Fppc",[357],"nofollow",[359],{"type":38,"value":360},"производительного маркетинга",{"type":38,"value":362}," эта гранулярность ускоряет конверсионное тестирование — например, A\u002FB тест креатива может дать результат за 3 дня вместо 7.",{"type":33,"tag":41,"props":364,"children":366},{"id":365},"модели-конверсий-ml-на-уровне-платформы",[367],{"type":38,"value":368},"Модели конверсий: ML на уровне платформы",{"type":33,"tag":34,"props":370,"children":371},{},[372],{"type":38,"value":373},"Meta, Google и TikTok теперь предоставляют \"модели конверсий\" — это слой, который использует ML для прогнозирования недостающих сигналов. Когда ты отправляешь серверное событие через Conversions API Meta, платформа использует:",{"type":33,"tag":62,"props":375,"children":376},{},[377,382,387],{"type":33,"tag":66,"props":378,"children":379},{},[380],{"type":38,"value":381},"Параметры события, которые ты отправляешь (event_name, value, currency)",{"type":33,"tag":66,"props":383,"children":384},{},[385],{"type":38,"value":386},"IP-адрес, user agent, click ID (fbclid, gclid)",{"type":33,"tag":66,"props":388,"children":389},{},[390],{"type":38,"value":391},"Исторические паттерны поведения похожих пользователей",{"type":33,"tag":34,"props":393,"children":394},{},[395],{"type":38,"value":396},"Meta комбинирует эти сигналы и создаёт \"модельное\" количество конверсий. Например, если есть 100 реальных конверсий, модель может показать 120–130 \"расчётных\" конверсий. Эти прогнозы попадают в алгоритм ставок — то есть целевой ROAS оптимизируется на основе модельных данных.",{"type":33,"tag":34,"props":398,"children":399},{},[400,405],{"type":33,"tag":56,"props":401,"children":402},{},[403],{"type":38,"value":404},"Критический вопрос:",{"type":38,"value":406}," надёжна ли модельная информация? Собственные A\u002FB тесты Meta показывают, что точность модели составляет 18–22% (Meta Advertiser Help Center, 2025). Это должно быть проверено через incrementality-тесты. Если модельный ROAS 3.5x, но истинная прирастность 2.1x, ты будешь принимать решения по бюджету на основе модельных данных и потратишь деньги впустую.",{"type":33,"tag":87,"props":408,"children":410},{"id":409},"качество-серверных-сигналов",[411],{"type":38,"value":412},"Качество серверных сигналов",{"type":33,"tag":34,"props":414,"children":415},{},[416],{"type":38,"value":417},"Качество модельной конверсии зависит от richness серверного сигнала. Минимальные требования:",{"type":33,"tag":62,"props":419,"children":420},{},[421,432,443,454,465],{"type":33,"tag":66,"props":422,"children":423},{},[424,430],{"type":33,"tag":321,"props":425,"children":427},{"className":426},[],[428],{"type":38,"value":429},"event_source_url",{"type":38,"value":431}," (URL целевой страницы)",{"type":33,"tag":66,"props":433,"children":434},{},[435,441],{"type":33,"tag":321,"props":436,"children":438},{"className":437},[],[439],{"type":38,"value":440},"client_ip_address",{"type":38,"value":442}," (IP пользователя)",{"type":33,"tag":66,"props":444,"children":445},{},[446,452],{"type":33,"tag":321,"props":447,"children":449},{"className":448},[],[450],{"type":38,"value":451},"client_user_agent",{"type":38,"value":453}," (информация браузера)",{"type":33,"tag":66,"props":455,"children":456},{},[457,463],{"type":33,"tag":321,"props":458,"children":460},{"className":459},[],[461],{"type":38,"value":462},"fbp",{"type":38,"value":464}," cookie (first-party Meta pixel cookie)",{"type":33,"tag":66,"props":466,"children":467},{},[468,474],{"type":33,"tag":321,"props":469,"children":471},{"className":470},[],[472],{"type":38,"value":473},"fbc",{"type":38,"value":475}," cookie (click ID cookie из fbclid-параметра)",{"type":33,"tag":34,"props":477,"children":478},{},[479,481,486,488,493],{"type":38,"value":480},"Без этих 5 параметров качество модельной конверсии падает на 40–50% (документация Meta CAPI). Особенно критично установить ",{"type":33,"tag":321,"props":482,"children":484},{"className":483},[],[485],{"type":38,"value":462},{"type":38,"value":487}," и ",{"type":33,"tag":321,"props":489,"children":491},{"className":490},[],[492],{"type":38,"value":473},{"type":38,"value":494}," cookie'и из first-party домена — если эти сигналы теряются из-за блокирования third-party cookie'ей, атрибуция полностью переходит в агрегированный режим.",{"type":33,"tag":41,"props":496,"children":498},{"id":497},"зрелость-кампаний-в-постлукбеке",[499],{"type":38,"value":500},"Зрелость кампаний в постлукбеке",{"type":33,"tag":34,"props":502,"children":503},{},[504],{"type":38,"value":505},"В iOS кампаниях фаза \"обучения\" удлинилась. Google App Campaigns остаётся в режиме \"обучения\" до 50 конверсий. Но поскольку SKAdNetwork сигналы приходят с 24-часовой задержкой, эти 50 конверсий могут занять 3–5 дней. За это время CPA становится на 30–40% более волатильным.",{"type":33,"tag":34,"props":507,"children":508},{},[509,514],{"type":33,"tag":56,"props":510,"children":511},{},[512],{"type":38,"value":513},"Операционное правило:",{"type":38,"value":515}," не паузируй кампанию в первые 7 дней — позволь алгоритму получать поток сигналов. После дня 7, если CPA стабилизировался, скейлируй; если нет — измени креатив или таргетинг. Но каждое изменение перезагружает фазу обучения — ещё 7 дней.",{"type":33,"tag":87,"props":517,"children":519},{"id":518},"структура-кампаний-консолидация-против-сегментации",[520],{"type":38,"value":521},"Структура кампаний: консолидация против сегментации",{"type":33,"tag":34,"props":523,"children":524},{},[525,527,532],{"type":38,"value":526},"В эпоху iOS 13 имело смысл разделять кампании по узким аудиториям (lookalike 1%, 2% в отдельных кампаниях). Сейчас этот подход удлиняет фазу обучения. Вместо этого предпочитается ",{"type":33,"tag":56,"props":528,"children":529},{},[530],{"type":38,"value":531},"консолидированная кампания",{"type":38,"value":533},":",{"type":33,"tag":62,"props":535,"children":536},{},[537,542,547],{"type":33,"tag":66,"props":538,"children":539},{},[540],{"type":38,"value":541},"Одна кампания, широкий таргетинг (iOS 15+, весь USA)",{"type":33,"tag":66,"props":543,"children":544},{},[545],{"type":38,"value":546},"Платформа сама сегментирует через модель",{"type":33,"tag":66,"props":548,"children":549},{},[550],{"type":38,"value":551},"Творческие тесты через dynamic creative внутри кампании",{"type":33,"tag":34,"props":553,"children":554},{},[555],{"type":38,"value":556},"По benchmark AppsFlyer 2025 консолидированный подход дал 22% более низкий CPA. Но эта структура снижает ручную управляемость — вся власть переходит к платформе ML.",{"type":33,"tag":41,"props":558,"children":560},{"id":559},"валидация-через-incrementality-тесты",[561],{"type":38,"value":562},"Валидация через incrementality-тесты",{"type":33,"tag":34,"props":564,"children":565},{},[566],{"type":38,"value":567},"Точность модельных данных и SKAdNetwork сигналов понимается только через incrementality-тесты. С помощью geo-based holdout-теста ты сравниваешь контрольную группу (без реклам) и тестовую группу (с рекламой).",{"type":33,"tag":34,"props":569,"children":570},{},[571],{"type":33,"tag":56,"props":572,"children":573},{},[574],{"type":38,"value":575},"Простой расчёт:",{"type":33,"tag":577,"props":578,"children":580},"pre",{"code":579},"Incremental Lift = (Test Group CVR - Control Group CVR) \u002F Control Group CVR\n",[581],{"type":33,"tag":321,"props":582,"children":583},{"__ignoreMap":17},[584],{"type":38,"value":579},{"type":33,"tag":34,"props":586,"children":587},{},[588],{"type":38,"value":589},"Например, если CVR тестовой группы 3.2%, контрольной 2.1%, то прирост 52%. Но если весь этот прирост не из рекламы (например, из-за органического скачка), \"истинная прирастность\" ниже. В этом случае отрегулируй модельный ROAS на коэффициент прироста:",{"type":33,"tag":577,"props":591,"children":593},{"code":592},"True ROAS = Reported ROAS × (Incremental Lift \u002F 100)\n",[594],{"type":33,"tag":321,"props":595,"children":596},{"__ignoreMap":17},[597],{"type":38,"value":592},{"type":33,"tag":34,"props":599,"children":600},{},[601],{"type":38,"value":602},"Если reported ROAS 4.0x, но прирост 40%, true ROAS 1.6x — это существенная разница, которая меняет распределение бюджета.",{"type":33,"tag":41,"props":604,"children":606},{"id":605},"дизайн-стека-слой-за-слоем",[607],{"type":38,"value":608},"Дизайн стека: слой за слоем",{"type":33,"tag":34,"props":610,"children":611},{},[612],{"type":38,"value":613},"Комплексный стек атрибуции для iOS 17+ состоит из следующих слоёв:",{"type":33,"tag":34,"props":615,"children":616},{},[617,622],{"type":33,"tag":56,"props":618,"children":619},{},[620],{"type":38,"value":621},"1. SDK + MMP (Mobile Measurement Partner):",{"type":38,"value":623}," AppsFlyer, Adjust, Branch собирают SKAdNetwork postback'и и связывают их с ID кампаний. Этот слой обеспечивает детерминированный сигнал, но без детализации на уровне пользователя.",{"type":33,"tag":34,"props":625,"children":626},{},[627,632],{"type":33,"tag":56,"props":628,"children":629},{},[630],{"type":38,"value":631},"2. Серверный поток событий:",{"type":38,"value":633}," из app backend отправляй серверные события в Conversions API Meta, Google Ads API, TikTok Events API. Эти сигналы питают модели конверсий.",{"type":33,"tag":34,"props":635,"children":636},{},[637,642],{"type":33,"tag":56,"props":638,"children":639},{},[640],{"type":38,"value":641},"3. BI + модель атрибуции:",{"type":38,"value":643}," в BigQuery или Snowflake объедини SKAdNetwork + серверные события + модельные данные. Здесь построй \"blend атрибуции\" — например, 60% веса SKAdNetwork, 40% модельных данных.",{"type":33,"tag":34,"props":645,"children":646},{},[647,652],{"type":33,"tag":56,"props":648,"children":649},{},[650],{"type":38,"value":651},"4. Слой прирастности:",{"type":38,"value":653}," загрузи результаты geo-тестов в BI, отрегулируй блended-атрибуцию на прирастность. Этот слой даёт \"ground truth\".",{"type":33,"tag":34,"props":655,"children":656},{},[657],{"type":38,"value":658},"Каждый слой — отдельный источник данных, поэтому надёжность стека зависит от uptime pipeline'а. SKAdNetwork postback'и несут 2–5% потерь (сетевые ошибки, ошибки таймера и т.д.), минимизируй эти потери через механизм повторов MMP.",{"type":33,"tag":41,"props":660,"children":662},{"id":661},"что-делать-сейчас",[663],{"type":38,"value":664},"Что делать сейчас",{"type":33,"tag":34,"props":666,"children":667},{},[668],{"type":38,"value":669},"Стек iOS атрибуции теперь работает на вероятностном моделировании вместо детерминированных данных. Построй схему значений конверсий SKAdNetwork с revenue-weighted подходом, обеспечь гранулярность иерархическим ID источника, максимизируй качество серверных сигналов. При работе с модельными конверсиями проводи incrementality-тесты для валидации — в противном случае риск перератрибуции. Фаза зрелости кампании удлинилась, поэтому будь терпелив в первые 7 дней и избегай изменений, которые перезагружают learning phase. Строй стек слой за слоем и отслеживай потери данных в каждом — на iOS больше нет единого источника истины, реальность даёт агрегирование всех систем.",{"title":17,"searchDepth":671,"depth":671,"links":672},3,[673,677,680,683,686,687,688],{"id":43,"depth":674,"text":46,"children":675},2,[676],{"id":89,"depth":671,"text":92},{"id":110,"depth":674,"text":113,"children":678},[679],{"id":311,"depth":671,"text":314},{"id":365,"depth":674,"text":368,"children":681},[682],{"id":409,"depth":671,"text":412},{"id":497,"depth":674,"text":500,"children":684},[685],{"id":518,"depth":671,"text":521},{"id":559,"depth":674,"text":562},{"id":605,"depth":674,"text":608},{"id":661,"depth":674,"text":664},"markdown","content:ru:marketing:ios-17-post-att-skadnetwork-modelirovanie.md","content","ru\u002Fmarketing\u002Fios-17-post-att-skadnetwork-modelirovanie.md","ru\u002Fmarketing\u002Fios-17-post-att-skadnetwork-modelirovanie","md",1782079494721]