干貨分享 | Adjust Automate實(shí)現(xiàn)iOS監(jiān)測(cè)兩手抓

iOS監(jiān)測(cè)兩手抓：在Adjust Automate中同時(shí)查看ATT設(shè)備層級(jí)和SKAdNetwork數(shù)據(jù)

營(yíng)銷人員需要通過(guò)監(jiān)測(cè)了解其推廣活動(dòng)的表現(xiàn)。毋庸置疑，iOS14.5+和SKAdNetwork為營(yíng)銷監(jiān)測(cè)的策略和流程帶來(lái)了巨大的震蕩和挑戰(zhàn)。現(xiàn)在，AppTrackingTransparency(ATT)授權(quán)用戶數(shù)據(jù)和聚合SKAdNetwork數(shù)據(jù)并行，已成為iOS端推廣活動(dòng)歸因的新常態(tài)。為了充分利用兩種數(shù)據(jù)，營(yíng)銷人員和開發(fā)者們都對(duì)監(jiān)測(cè)的方法進(jìn)行了調(diào)整。

兩個(gè)數(shù)據(jù)集各有其優(yōu)缺點(diǎn)。借助設(shè)備層級(jí)的ATT授權(quán)用戶數(shù)據(jù)，您可以獲得詳盡的報(bào)告，并打造對(duì)應(yīng)收入指標(biāo)的用戶同期群。但只有在用戶授予許可的情況下，才能獲得ATT數(shù)據(jù)，因此營(yíng)銷人員無(wú)法借此精準(zhǔn)、完整地了解營(yíng)銷表現(xiàn)。

高層級(jí)SKAdNetwork數(shù)據(jù)能針對(duì)每個(gè)合作伙伴提供較為精確的總量數(shù)據(jù)，但卻無(wú)法報(bào)告營(yíng)銷活動(dòng)的細(xì)節(jié)。兩者的差異讓營(yíng)銷人員難以判斷應(yīng)該根據(jù)哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行日常決策。同時(shí)，他們也越來(lái)越需要一款能夠精簡(jiǎn)報(bào)告流程，匯總不同數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)工具。

不過(guò)，設(shè)備層級(jí)MMP數(shù)據(jù)和聚合SKAdNetwork數(shù)據(jù)合并時(shí)會(huì)出現(xiàn)多種問(wèn)題，過(guò)程復(fù)雜，成果也不可靠。

合并MMP與SKAdNetwork數(shù)據(jù)時(shí)

會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題

01 數(shù)據(jù)去重

合并未動(dòng)，去重先行。在考慮合并SKAdNetwork和ATT安裝數(shù)據(jù)前，必須先進(jìn)行去重，剔除兩組數(shù)據(jù)中重復(fù)出現(xiàn)的安裝歸因。SKAdNetwork提供的是聚合數(shù)據(jù)，而非設(shè)備層級(jí)數(shù)據(jù)。

因此，我們可以增加一個(gè)新的維度，將設(shè)備層級(jí)已歸因的安裝與未歸因安裝分開，嘗試進(jìn)行去重。這種去重方法尚處早期概念階段，會(huì)占用至少1比特的轉(zhuǎn)化值，且無(wú)法解決ATT和SKAdNetwork數(shù)據(jù)合并帶來(lái)的所有其他問(wèn)題。

02 隨機(jī)安裝日期

SKAdNetwork數(shù)據(jù)提供的安裝日期始終帶有隨機(jī)性，無(wú)法準(zhǔn)確辨識(shí)。也就是說(shuō)，SKAdNetwork安裝可能發(fā)生在數(shù)據(jù)接收前的0-48小時(shí)內(nèi)，因此難以從數(shù)據(jù)集中準(zhǔn)確去除。

03 來(lái)自Google的安裝

來(lái)自Google的SKAdNetwork安裝日期數(shù)據(jù)更加復(fù)雜，難以處理。Google會(huì)通過(guò)模型，嘗試確定與相關(guān)廣告交互(點(diǎn)擊或展示)的發(fā)生日期，并將該日期與安裝相關(guān)聯(lián)。

Google是規(guī)模最大的自歸因渠道之一，眾多營(yíng)銷人員的渠道組合中都有它的身影。因此，Google對(duì)安裝日期的處理方法會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)合并造成重大影響。

04 歸因方法

SKAdNetwork和設(shè)備層級(jí)的歸因工作原理不同，兩者的渠道歸因分布也可能有很大差異。因此，在聚合數(shù)據(jù)時(shí)，即便采用了第1條中的去重方法，依舊難以避免某些渠道中出現(xiàn)重復(fù)歸因。

例如，在設(shè)備層級(jí)上，多觸點(diǎn)營(yíng)銷活動(dòng)中的某些安裝歸因給了Facebook，但SKAdNetwork則可能將這些安裝歸因給Twitter。

05 隨機(jī)出現(xiàn)的無(wú)效轉(zhuǎn)化值

SKAdNetwork會(huì)返回一定數(shù)量的無(wú)效(null)轉(zhuǎn)化值。轉(zhuǎn)化值本身即含有安裝是否歸因的信息，因此，如果轉(zhuǎn)化值無(wú)效，其歸因狀態(tài)就無(wú)法被識(shí)別。無(wú)效轉(zhuǎn)化值視推廣活動(dòng)ID的安裝量而定，并非在所有轉(zhuǎn)化值中線性分布，也就是說(shuō)，我們無(wú)法直接用無(wú)效與有效轉(zhuǎn)化值的比率進(jìn)行推測(cè)。

無(wú)效轉(zhuǎn)化值占SKAdNetwork全部安裝40%的情況并不罕見。要獲得足夠多的安裝，克服這一闕值的限制，收集足量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和使用，就要支付相對(duì)較高的推廣活動(dòng)成本。隱私變更帶來(lái)的各種挑戰(zhàn)已經(jīng)讓許多營(yíng)銷人員應(yīng)接不暇?？紤]到這一點(diǎn)，除非您預(yù)計(jì)能吸引足夠多的安裝，否則我們不推薦將預(yù)算撥給多個(gè)不同推廣活動(dòng)。隨機(jī)的無(wú)效轉(zhuǎn)化值會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)去重帶來(lái)顯著影響，也是設(shè)備層級(jí)和SKAdNetwork數(shù)據(jù)合并中的另一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

06 不同國(guó)家/地區(qū)的差異

不同市場(chǎng)的營(yíng)銷成本和表現(xiàn)可能有天壤之別。如果要跨多個(gè)國(guó)家/地區(qū)和語(yǔ)種開展?fàn)I銷活動(dòng)，那么國(guó)家/地區(qū)這個(gè)維度就極為重要。SKAdNetwork安裝數(shù)據(jù)中一般不包含國(guó)家/地區(qū)信息。如果先合并了數(shù)據(jù)集，然后想要按照國(guó)家/地區(qū)進(jìn)行細(xì)分，那么不僅效率極低，而且無(wú)法確保準(zhǔn)確性。

07 效果數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確

除了上文提到的安裝數(shù)量不準(zhǔn)確的問(wèn)題外，營(yíng)銷人員也無(wú)法了解合并過(guò)程中被加入的安裝表現(xiàn)如何。無(wú)視上述幾個(gè)問(wèn)題，用外推法又可能計(jì)算出各渠道的有效總支出。然而，一旦進(jìn)入依賴推廣活動(dòng)層級(jí)數(shù)據(jù)的營(yíng)銷決策階段，推算出的數(shù)字就基本沒(méi)有用了。推廣活動(dòng)層級(jí)報(bào)告中的第7天和第30天收入等表現(xiàn)指標(biāo)也會(huì)出現(xiàn)誤差。

Adjust Automate如何幫助營(yíng)銷人員克服限制

營(yíng)銷人員和開發(fā)者需要確定自身情況，如應(yīng)用商業(yè)模型、推廣活動(dòng)安裝量、廣告支出、渠道歸因分布和推廣活動(dòng)總量以及在安裝后初始24小時(shí)內(nèi)的重要信號(hào)識(shí)別能力等，以此找到最值得信賴的數(shù)據(jù)來(lái)源，判斷兩個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源間可能具有相關(guān)性的指標(biāo)。這種相關(guān)性可能不會(huì)立刻顯現(xiàn)，此時(shí)，您就要進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)。

考慮到當(dāng)下的種種困難和局限，Adjust推薦您使用Automate并列報(bào)告功能查看數(shù)據(jù)。借助一系列SKAdNetwork相關(guān)KPI(轉(zhuǎn)化、收入和事件)，您可以打造全面的SKAdNetwork推廣活動(dòng)報(bào)告，并利用模板，并列查看SKAdNetwork和Adjust歸因數(shù)據(jù)，在易于管理的表格式報(bào)告內(nèi)比較這兩個(gè)來(lái)源的iOS推廣活動(dòng)數(shù)據(jù)。

分開處理不同數(shù)據(jù)集是確保數(shù)據(jù)精確性的最佳方法。不過(guò)，如果您和團(tuán)隊(duì)決定要進(jìn)行ATT和SKAdNetwork數(shù)據(jù)的合并與去重，我們也同樣能提供支持。Adjust致力于提供100%透明的數(shù)據(jù)服務(wù)，會(huì)將去重工作的控制權(quán)交到客戶手中。此外，借助我們的SDK歸因?qū)崟r(shí)回傳，您可以觸發(fā)可識(shí)別的事件，在轉(zhuǎn)化值配置中使用。了解更多信息，請(qǐng)與Adjust代表聯(lián)系。?

我們當(dāng)前正在積極尋找更好的報(bào)告方法，在保證精確歸因數(shù)據(jù)的同時(shí)，幫助客戶完整了解營(yíng)銷表現(xiàn)。與此同時(shí)，為避免上文提到的種種問(wèn)題，確保報(bào)告和數(shù)據(jù)集不受影響，我們建議您繼續(xù)使用并列報(bào)告功能，查看和比較不同數(shù)據(jù)集。