Sinds september 2021 heeft Apple Mail Privacy Protection in iOS 15, iPadOS 15 en macOS Monterey. Wie het aanzet, en dat is de meerderheid, laat Apple de afbeeldingen in een mail vooraf ophalen via een eigen proxy. Ook de trackingpixel. Het gevolg: er wordt een opening geregistreerd terwijl de ontvanger de mail misschien nooit heeft gezien, en het IP-adres dat je terugkrijgt is dat van Apple.
Wat dat betekent voor je cijfers
- De open rate is naar boven vervuild, en hoeveel weet je niet precies, want het hangt af van welk deel van je lijst Apple Mail gebruikt
- Onderwerpregels A/B-testen op opens meet vooral het aandeel Apple-gebruikers per variant
- Verzendtijd optimaliseren op basis van openingstijdstip stuurt op het moment dat Apple de pixel ophaalt
- Een reactivatiesegment op basis van niet-openers stuurt mail naar mensen die wel degelijk lezen, en laat mensen zitten die alleen door de proxy geopend zijn
Waar ik wel op stuur
Klik, conversie en afmelding. Dat zijn handelingen van een mens: iemand klikt zelf, koopt zelf en meldt zich zelf af. Ze zijn schaarser dan opens, dus je hebt meer volume of meer geduld nodig voor een uitspraak, maar ze wijzen wel de goede kant op.
Concreet betekent dat: de doorklikratio per campagne, de conversie op de bestemmingspagina met een eigen UTM per campagne, en de afmeldratio als tegenwicht. Die laatste is het eerlijkste signaal dat je te vaak of te breed stuurt, en hij wordt zelden gerapporteerd omdat hij niet leuk staat.
En de open rate dan?
Die haal ik niet uit de rapportage weg, maar hij staat er als context met een streep erdoor en een korte uitleg. Weggooien geeft ruis in vergelijkingen met oudere periodes, en zonder uitleg gaat iemand er alsnog een besluit op nemen. Wat wel werkt is hem relatief lezen: een open rate die binnen dezelfde lijst plotseling halveert, zegt nog steeds iets over aflevering, ook al klopt het absolute getal niet.
Het testen kan gewoon door
Onderwerpregels testen blijft nuttig, alleen niet op opens. Test op de klik en op de conversie erna, en houd er rekening mee dat het verschil dan kleiner is dan je gewend was. Een verschil van een paar tienden van een procent op een lijst van een paar duizend mensen is geen winnaar maar ruis. In de e-mailmarketing-demo op deze site staat daar een voorbeeld van: een test die de data niet kan beslissen, met de menselijke keuze en de reden ernaast.