罗曼-加尔巴
2020年10月29日
从2021年起，iOS平台上的广告主将无法针对其大部分广告活动计算关键用户群指标，例如投资回报率（ROI）或客户终身价值（LTV）。这将形成一种新格局，移动端发布商和供应商都需通过创新才能取得成功。 在Tenjin，我们正致力于构建一种将应用安装归因于营销活动的新方法——归因建模。.
在过去的几个月里，我们一直在研究一种全新的用户归因模型，旨在适应新常态下的营销环境，从而帮助广告主做出明智的决策。.
开发者需要重新考虑基于IDFA的投资回报率（ROI）衡量方式，因为该方式仅涵盖20%的流量。.
由于 即将实施的IDFA限制, 在 iOS 上，确定性归因将变得过时。.
为什么iOS的广告主无法像以前那样优化流量了？
主要有两个原因：
1) 用户群体的投资回报率（ROI）和终身价值（LTV）之所以能够计算出来，完全得益于确定性归因（基于IDFA），该方法将100%的贡献归因于特定的点击或展示。然而，在2021年，确定性归因将仅 仅向选择加入的用户提供. 我们估计 今年7月，SAN领域的这一数字为20%. 实际数字可能更低，因为部分 SAN 可能根本不会收集 IDFA—— Facebook的例子.
2) SKAdNetwork 根据其设计原理，无法衡量用户的长期活跃度。您可以在以下链接中了解更多相关信息： 本指南.
简而言之，如果你想衡量超过20%用户群体的广告活动投资回报率（ROI），就需要改变你分析广告数据的方式。.
到2021年底，我们预计最先进的广告发布商将从确定性广告模式转向其他模式。.
归因建模是一种分析营销数据的新方法
那么，归因建模和确定性归因之间有什么区别呢？
- 确定性归因——根据收到的最后一个信号，将新获用户归因于一个广告来源；;
- 归因建模——根据各种输入信号，为每位获客用户分配其来自不同营销渠道的独立概率。.
归因建模乍听起来似乎有些不同，但在我们行业中，赋予概率的做法并非新鲜事。以“最后点击归因”为例。 无论在促成此次安装过程中还存在哪些其他信号（如展示、其他点击），将安装的全部功劳（100%概率）归功于最后一次点击，这已成为业界通行的标准。.
2021年，移动端发布商将需要摸索如何利用不确定性更强的信号，因为基于“最后点击”的确定性归因需要IDFA。出人意料的是，营销人员的工作将需要进行更多数据分析，而不是更少。 移动发布商将围绕其预测模型的准确性展开竞争，这些模型需基于非确定性信号来判断用户来源。.
Tenjin 的归因建模功能将集成到现有工作流程中，以提升现有产品的性能。.
我们的团队正在开发首个最小可行产品（MVP）模型，该模型将使我们的客户能够利用 SKAdNetwork 数据以及符合苹果隐私要求的其他数据源来构建归因模型。.
在讨论 Tenjin 中的归因建模时，有件事需要先说明清楚：
Tenjin 的归因建模并非指纹识别技术的换皮版本，而是一款全新的产品。.
我觉得有必要明确强调，‘概率归因’这一术语目前被滥用得很严重，许多供应商正利用它来掩盖其实只是“指纹归因”的真实情况。 为避免误解，我们必须明确指出：我们的归因建模并非如此。这也正是我们决定采用“归因建模”这一术语，而非“概率归因”的原因。.
我们坚信，正如在IDFA时代确定性归因那样，归因建模将在SKAdNetwork时代成为广告主的新标准。.
如果您希望成为归因建模的首批采用者，请发送电子邮件至 info@tenjin.com.
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