浅析广告归因基本逻辑
2021年03月18日

相较于传统广告,互联网广告的特点在于数据可记录、可定向、可追踪,在此过程中,准确的收集用户与程序的交互数据,并且通过交互的关键点分析发掘广告效果,帮助开发者或运营人员持续优化产品、提高收益十分重要,这必然离不开广告归因归因技术。

广告归因是什么?

归因,简单说就是通过可定向、可追溯的数据匹配,监测广告投放效果或者运营动作,来验证用户行为与产品转化之间的行为关系。由此可知,归因技术可以为APP产品带来两个显著好处:广告投放监测并改善广告效果;跟踪用户事件提升用户体验,下文主要指的是广告归因效果的相关运用。

广告归因的核心关键:广告ID

广告归因溯源的关键,在于数据匹配,能充分证明参与者的证据就是广告ID,可以说归因的过程就是广告ID匹配的过程,主要有两部分,过程一:广告通过用户设备曝光,用户点击广告,此时广告ID被SDK获取并发送至归因平台记录,广告ID的获取可以通过应用直接请求或者ID映射;过程二:APP激活后,自动将广告ID发送至归因平台。由此便完成了基本的ID匹配,那么具体需要获取什么信息呢?

以主流的设备归因为例,按照当前移动设备的划分,安卓系统主要为IMEI(国际移动设备识别码)、AndoridID(设备首次启动时随机生成字符)、OAID(匿名设备标识符)、MAC(网络唯一硬件编号物理地址),优先级别是OAID(可获取、一致性)>IMEI(Android10+无法获取、一致性)>AndoridID(可获取、非一致性)>MAC(Android10+无法获取、一致性);苹果iOS系统依靠IDFA(iOS系统广告标识符),但iOS14以上需要单独获取访问权限。

无论是安卓系统或者iOS系统,广告ID都具备一致性(可识别)、唯一性(可溯源)和获取便利性(可跟踪)的特点,一般可以通过系统API、三方SDK、媒体SDK获取,但近些年厂商系统级别的隐私保护,使得获取形式不是那么便利,一定程度会影响归因效果。

广告归因的基本模型

广告归因模型方法论大体上可区分为单触点(单值)和多触点(集合)两类,目前都还在使用,依据不同的业务类型灵活调整,随着移动互联网的发展和产品精细化,普遍认为多触点归因才是科学的、客观的。

典型的单触点模型:

1、首次互动模型(First Model),将转化的功劳100%作用于第一次互动,是一种适用于品牌不大,需要获悉哪种渠道对于自身广告效果最好的模型;

2、末次互动模型(Last Model),客户转化前最后一次的广告互动被认为是有效互动,是运用非常普遍的一种,目的就是直接刺激用户点击或转化;

3、末次非直接点击互动模型,末次互动模型的数据来源主要依靠“直接流量”,但实际中用户可能是多渠道、多路径逐渐触发的转化需求,由此改进出了末次非直接点击互动模型;

4、末次渠道互动模型,即用户转化前最后一次点击的广告渠道,该模型适用于单一渠道或已知价值比较大的渠道,因为多渠道投放状态下,用户多次广告互动的间隔期较短时,无法精准判断是什么渠道带来的。

典型的多触点模型:

1、线性归因模型,用户转化路径上的各个渠道,都被平均分配用户广告转化效果的权重,但不适于部分渠道明显具备突出贡献的业务;

2、时间衰减归因模型,这是一种指数衰减的概念,按照一般7天的周期,认为越靠近用户转化触点的渠道,所提供的价值和影响力越大,应当分配的权重越多;

3、U型归因模型,融合了首次互动和末次互动归因模型,比较重视线索来源(首次互动)和成交触发(末次互动)的权重,销售类业务十分常见。

广告归因的注意事项-归因溯源期

广告的转化路径中,时间窗口是十分重要的,例如用户在早上看到一个促销活动广告,到晚上才想起来下载APP,之间存在的时间差,导致该激活究竟算作广告付费安装还是自然安装,也就意味着广告收入存在不确定性。

因此,广告的归因溯源期设置是必要的,要依据广告的目标和形式确定,短期的集中广告,一般约定为5-7个自然日的周期,长期的推广展示可能会持续21-30天,设置归因窗口,可以有效提高窗口期内的用户转化广告收入。

广告归因的其它方式

上文提到的广告ID获取(设备号归因),是使用比较成熟的一种,除此以外也有其他三种方式,但一般只作为补充:

1、渠道包归因,将应用市场的渠道号提前写入安装包,用户互动触发时读取,经常被市场拦截或者刷量,严格意义上不算归因,一般算自然投放;

2、剪贴板归因,用户站外点击广告时,将标识写入剪贴板,用户激活下载再读取剪贴板,由此完成匹配,但近些年用户隐私监管很严,此类归因方式效果逐渐降低;

3、IP+UA归因,通过采集用户的IP和UA(User-Agent)进行匹配,不过这种方式下,IP是公域的不唯一,所以效率很差。

总结:广告归因的作用

归因的根本目的是为了跟踪广告效果,进而提高收入和提升转化,基于广告归因技术,让每一次广告投入和广告效果可查可溯源,并依据关键信息指导广告投放和优化用户体验,避免资源浪费,高效率的解决开发者和用户之间的信息鸿沟!(卢恒

Card image cap
倍业科技:新版网络安全法对移动开发者的影响
2022年09月23日
9月14日,国家网信办发布关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定(征求意见稿)》意见的通知(详情可见参考资料)。移动开发者团队、网络安全管理、网络运营关键岗位赶紧重视起来,别领到罚款或从业禁止措施。《中华人民共和国网络安全法》自2017年6月1日起施行以来,充分维护了网络空间主权和国家安全、社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益。可随着2021年《数据安全法》和《个人信息保护法》先后实施,《网络安全法》部分条款与新法出现交叉重叠等情况,比如《网络安全法》中网络信息保护章节与《个人信息保护法》类似,故将在四部分进行主要修改征求意见以改适应新的环境。新版《网络安全法》对移动开发者有什么影响呢?首先,将原有关个人信息保护的法律责任修改为转致性规定。也就是说,如果移动开发者的APP违反了原有个人信息保护的有关条款,那么将按照有关法律行政法规的规定处罚,即按照《个人信息保护法》等法律行政法规的规定进行处罚。“采取监测、记录网络运行状态、网络安全事件的技术措施,并按照规定留存相关的网络日志不少于六个月。”在这里特别强调,《网络安全法》中网络日志留存时间不少于6个月的规定未进行调整或改为转致性规定,也就是说包含个人信息的相关网络日志还是要至少需要保存6个月。其次,对某些违反网络安全法规定行为处罚力度加大。对严重的违法行为,按照上限5000万元,或者上一年度营业额5%罚款,对中部和头部APP来说威慑力十足。小而美APP移动开发者,更需时刻遵守网络运行安全保护义务,不然也可能接到100万的罚单。(下图对比:新版左侧,旧版右边侧)最后,从业禁止措施和关键信息基础设施运营者违法行为处罚加大。从业禁止措施将处罚从原来对单位单一处罚范围增加到单位具体责任人。对于单位具体责任人不履职尽责,缺少安全意识,导致发生违反新版网络安全法的情况,将会对该直接责任人处以10万至100万罚款。同时可能会对该直接责任人执行从业禁止措施,比如禁止一定期限内从事网络安全管理、网络运营关键岗位或董事监事高管工作。关键信息基础设施运营者违法行为处罚加大是指,使用未经安全审查或安全审查未通过的网络产品或服务的罚款数额从“采购金额一倍以上十倍以下”改为“采购金额一倍以上十倍以下或者上一年度营业额百分之五以下罚款”。倍业科技成立于2015年,以“赋能媒体商业化”为使命和愿景。自主研发推出APP自己的商业化管理和运营产品Blink,先后获得了险峰华兴、竑观投资、颐成投资等机构的投资。业务涵盖视频、社交、金融、教育、交通出行、汽车、母婴、动漫、工具等多个领域媒体商业化。已与国内100多款知名媒体建立长期合作伙伴关系。倍业科技整合了API和SDK解决方案,结合了全栈式广告技术,通过流量管理和运营优化工具,为媒体充分挖掘每个流量的价值。参考资料:关于公开征求《关于修改〈中华人民共和国网络安全法〉的决定(征求意见稿)》意见的通知
Card image cap
数据驱动APP流量变现智能化
2022年09月16日
APP广告商业化越来越精细化,从开始关注流量成交、价格、广告源到交易细节,越来越细,越来越需要数据。那么APP广告商业化数据有什么价值呢?大致归为两大方面:1.是数据驱动决策比方说移动开发者广告商业化团队,需要上游渠道核减变化、填充成功率等数据,决定下一步重点拓展维系哪家广告源;比如调整广告技术栈、改版广告位和广告形式,产品经理和广告商业化运营都需要数据;再比如做管理,需要数据进行沟通。假如广告商业化团队和用户体验(UX)团队/拉新留存team之间PK,有数据支撑的一方占优,胜负也就显而易见。2.是数据驱动APP流量变现智能化如用AI统一分析流量变现业务数据,获得智能、自动化的报告,从而帮助运营简化报告、创建动态仪表板并提高运营效率,以更好地识别新的收入机会并优化收益。我们说要重视数据分析,但真正要做好很有挑战。比如,你需要一个数据,但不是直接就能给你看的;数据可能需要找数据工程师统计,也许一天,也许要一个月才出结果。如果各家数据统一口径不一,甚至一个月都统计不出来;再或者给了你一个宏观数据,你想分析也分析不了——总会出现各种现实问题耗费时间成本。理想状态是:每个业务人员能掌握数据,从底层数据体系去支撑分析。倍联Blink让您的广告商业化业务数据智能化可视通过自动报告消除手动、繁琐和重复性的任务,为您快速汇总和规范化数据。以指数方式提高数据性能、决策制定以及日常和长期运营效率和收益。将更多时间花在创收上,而不是繁重的数据统计上。1.数据统计更全自动聚合来自所有连接的数据,包括 DSP、SSP 、直客等,以全面了解流量变现效果。2.数据统计更细自动将分散的数据集整合和组织成一个单一的数据层次结构,做到随时点开随时使用。3.数据标准化自动识别各家接口字段并规范化,无需分配人力手动整理。倍联Blink数据工具特点:1.通过自动汇总每日绩效指标消除手动任务2.提高商业智能以优化广告变现策略3.全面了解您的流量变现路径4.识别顶级广告源以产生新的线索5.简化问题识别、沟通和故障排除6.轻松衡量所有需求来源的绩效...倍联Blink实时动态数据看板创建可视化数据看板,以突出显示您的主要 KPI:通过可配置的数据看板,帮助您提高效率和决策。您可以快速可视化业务数据,以突出广告收入趋势、改善流量库存、发现新机会等。倍联Blink程序报告增强您的程序化操作:以程序化方式销售的开发者与数百个买家、合作伙伴和平台合作。统一分析将整个程序化供应链整合在一起,让您可以快速轻松地综合复杂数据集以进行优化。倍联Blink全景诊断简化您的问题识别、沟通和故障排除:全景诊断对海量广告填充次数进行批量审查检测,批量自动化生成异常因素全方位数据报表。使无技术背景的商业化运营人员也可揪出异常原因,并依据问题详情制定优化调整方案,下发需求给对应产品技术修改解决,迅速响应广告商业化业务变化。倍联Blink智能连接直客渠道连接:智能连接包括自动将字段从广告源映射过来,解决数据限制以消除手动流程。建立连接后,在数据报表中会立即呈现可视化数据。确定哪些广告合作伙伴提供了最有价值的需求,您准备好简化运营工作内容并最大限度地实现广告商业化创收了吗?通过倍联Blink一套全面的解决方案获得有价值的见解,这些解决方案通过自动汇总报告、全景诊断、广告源质量衡量和流量库存优化,为您的广告商业化业务提供动力。倍业科技成立于2015年,以“赋能媒体商业化”为使命和愿景。自主研发推出APP自己的商业化管理和运营产品Blink,先后获得了险峰华兴、竑观投资、颐成投资等机构的投资。业务涵盖视频、社交、金融、教育、交通出行、汽车、母婴、动漫、工具等多个领域媒体商业化。已与国内100多款知名媒体建立长期合作伙伴关系。倍业科技整合了API和SDK解决方案,结合了全栈式广告技术,通过流量管理和运营优化工具,为媒体充分挖掘每个流量的价值。