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常见的App 下载归因逻辑说明

文章约2700字,读完大概需要20分钟。

互联网归因,其实都是为了解决一个问题,就是广告的转化的产生,其功劳应该归功于哪些流量渠道。

除了转化是哪个渠道带来的,广告主还有更多深层次的需求,比如不同渠道的流量的转化率、激活率、留存率甚至ROI的数据。这里通常的解决方案就是根据不同的渠道进行渠道的划分。

所以,针对App应用下载的归因,国内的做法一般都是封不同的渠道包。分渠道包,哪个场景的渠道包的安装算到对应的流量上。这个是目前比较普遍使用的last install 的方案。

但是,这样的归因方案还是有一些问题的,比如忽略了助攻的作用,比如用户早上看到了一个视频广告,已经是准备转化了,但是由于时间地点问题,到晚上去应用商店搜索下载,这时候由于归因逻辑,转化的全部功劳都归功于应用商店,这个其实是不太合理的。但话也说回来,方案尽管不完美,是行业内公认的归因方案。只是现在厂商的安全提示扰乱了这个归因规则。

常见的App 下载归因逻辑说明

App下载归因难的本质原因是什么?主要有两个:

1. 广告链路无法完全跟踪,比如说应用的分发,很多广告场景,从广告的下发到曝光、点击、下载都有追踪ID进行串联,但是到安装和激活这一层由于已经到了系统的层级了,媒体的追踪ID 无法透传,链路自然就断了。所以只好通过渠道包或者last click 这种归因逻辑进行归因处理。而像淘宝、amazon这种电商广告,由于商业闭环的存在,广告归因相对好做。整个广告的环节从曝光一直到转化付费,都可以通过唯一的追踪id(tracking ID)追踪到。

2. 广告影响力无法衡量:不同广告对用户的影响度的评估无法做到数值化衡量。不仅品牌广告有影响力的说法,效果广告也需要评估影响力。用户对同一个广告看多了,也许会好奇,也可能会进行尝试,那么这个转化完全归功于最后一次的曝光或者点击多少都有点偏颇。

我们不妨来看下如下几个场景,思考下如何归因:

1)看了1个广告,然后直接转化的;

2)看了多个广告,然后再转化(或者下载)的;

3)上下班看了一个或者多个广告,然后下班后主动搜索下载的。

4)跨多屏看到广告,最终在某个场景转化的;

常见的App 下载归因逻辑说明

如果真是要深入思考以上几个场景的归因逻辑的话的话,归因最终会变成一个哲学的问题了。尤其对于影响力这个层面上的,很难进行效果的直接评估。

常见的App 下载归因逻辑说明

但是广告行业总得向前走,不能因为这个哲学的问题纠缠不清而停滞不前。于是一些行业巨头就会制定一些归因的规则。当前市场上应用分发主要有三种比较常见的归因规则。

  • 渠道包归因规则

国内的媒体如头条,腾讯,百度主要都是使用这一归因逻辑进行应用的归因处理。广告主为不同的渠道打不同的渠道包,以最终激活来源于哪个渠道包来评估流量渠道的效果。但是,这个归因逻辑被厂商的安全提示打乱,由于安全提示的存在,很多BATT的广告流量有曝光、点击和下载,但是最终激活的应用渠道却是不是广告主上传的渠道。不仅导致广告归因出错,同时导致流量渠道的效果和质量无法准确评估。所以头条等流量媒体也会针对某些场景使用我们下面所说的最后交互模型(last click/last install)进行归因。

  • 最后交互模型(last click/last install)

这个应用的归因模型主要是国外的媒体进行归因的时候使用,比如Google play,以及国外的第三方归因公司如Appfyler,Adjust 针对应用分发主要都使用这个归因模型,国内头条,腾讯也支持这个归因模型,而且规模 已经很大。

最后交互的归因模型,也就是将应用以及游戏的转化归功于最后一次的行为(通常是点击)来进行归因,通过匹配用户的ID,设备信息,时间以及IP等因素进行转换的归因。国外的应用分发,尽管google 提供了比较完成的归因方案,但是第三方归因公司如Appflyer 和 Adjust 依然搞得风生水起。由于最后交互模型是使用last click的参数与广告主的激活的应用的用户ID等信息进行mapping 来匹配,从而导致了一种非常常见的归因作弊的手法——模拟点击。由于之前的android系统的版本,在应用安装的时候,其他应用是可以获取到应用安装的广播(package added的系统广播),也就是说,其他应用是可以知道当前系统正在安装什么应用,只要在应用上注册了系统的广播接收器,就可以收到应用安装的消息广播。这时候,如果拉取一个广告且模拟一个点击,将第三方归因公司所需的数据通过模拟点击发送过去,那么由于last click 的逻辑,这次转化的归因就会被模拟点击的媒体抢过去了,因为这个媒体是最后点击的,比真实带来安装的应用的点击还要晚,所以应用的转化最终归因于最后发送模拟点击的媒体了。还有一种场景作弊效果更加好,就是针对用户在应用商店google play 上主动下载安装的应用,当收到应用安装的广播时,一些作弊的媒体就知道哪个应用在安装了,此时从广告库或者广告联盟上拿到对应的广告,就向第三方应用发送模拟点击数据,这样就将用户自然量(organic)作为了广告的转化量,不仅赚了钱,而且由于这些量是用户主动下载安装的效果还很不错。唯一的问题就是,广告主多花了钱,为原本属于自然量的转化当做广告的转化付费了。这个作弊情况,海外变现场景在2015年到2017年非常普遍,可以说,在那段时间做国际化联盟或者广告变现的,不知道这个归因逻辑的媒体或者广告平台基本都活不下去,因为你根本不知道广告效果都是哪个环节变差的。不过随着市场的规范,第三方归因平台的归因逻辑以及反作弊逻辑越来越完善,这种归因作弊的情况得到一定的改善,已经越来越难作弊了。

常见的App 下载归因逻辑说明
  • View-through attribution(VTA),翻译过来就是曝光归因逻辑。

这个归因逻辑主要是Facebook 在用。Facebook 内部有一套根据曝光进行归因效果分配的逻辑,根据广告曝光将转化进行广告费的分配。在Facebook的广告中,View-through Attribution带来的转化效果的占比高么?不同的广告主数据不太一样,少的10%左右,高的则超过50%。如图下所示(归因比例占比只是举例,真实归因比例多少Facebook并没有对外公开)

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如前面所说,归因其实是一个哲学问题。Facebook的这个归因逻辑,肯定也有不尽如人意的地方。主要表现在两点:

  1. Facebook的归因逻辑有点霸道,导致广告转化效果比实际要好,广告曝光在Facebook的媒体上,但是最后的转化却很可能由其他媒体带来的(即用户除了在Facebook看到广告,还在其他媒体上看广告并转化了),但是Facebook 的这套曝光归因逻辑最终会归因到Facebook的应用的曝光上,这个时候,由于其他媒体与Facebook的媒体归因逻辑是不一样的,广告主可能会花出两份的钱:一份转化钱给Facebook的媒体,一份给最终带来转化的媒体(第三方归因),同时也让Facebook的广告转化效率虚高。在Facebook的广大流量里,广告展示了不管点不点都得算!
  2. 曝光归因的逻辑,也会导致容易曝光作弊:Facebook 广告的业务主要有两块,一块是自有流量的变现,一块是联盟(FAN,Facebook audience network)。既然Facebook的广告按VTA进行归因,那么曝光越多的媒体,广告收益是不是就可能越多。于是,很多Facebook 广告联盟的流量就开始从广告的曝光入手,其中有一个应用对于曝光有天然的优势,就是Android手机锁屏解锁的应用,用户一天解锁屏幕的次数非常多,如果此时应用接入Facebook的广告联盟,由于广告的曝光次数很多,尽管点击率惨不忍睹,但是广告收益还是很不错。在2016年左右,中国很多出海的应用都做锁屏,通过这个广告场景薅了Facebook广告主的羊毛,由于ECPM比较高,ROI好从而疯狂的买量铺量。由于锁屏联盟广告过于疯狂,一度使得Facebook对国内出海的锁屏应用在 FAN上直接封停了一段时间。不过,随着归因规则越来越规范,Facebook对于媒体的评估越来越精细化和准确,这样的场景已经越来越难薅羊毛了。

以上,就是应用分发归因的详细逻辑,可以说,了解归因逻辑才可以对广告有更深入的认识。

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