罗曼-加尔巴
自宣布以来， 关于 iOS 14 的新归因规则, ，我们看到移动测量合作伙伴迅速分成了两派。一派希望基于苹果提供的新归因框架（SKAdNetwork）从头开始构建自己的技术；另一派则希望继续采用非确定性用户级归因技术。.
过去两周，我们一直在进行内部讨论、调研，并与客户及合作伙伴（包括苹果公司）进行沟通。因此，我们将专注于基于新的 SKAdNetwork 框架开发工具，同时利用现有的非确定性归因和测量技术来弥合这一差距。 SKAdNetwork 的应用将有一个学习过程，我们希望确保开发者当下仍能获得可靠的解决方案，同时通过了解苹果新技术范式下客户的新需求，为未来进行投资。我们希望借此博文向广告主展示，今年9月即将发布的 iOS 14 版本将带来哪些新功能。.
iOS 14 为用户提供了更高的隐私保护，并重新启动了移动端的性能监测
新的 iOS 版本要求用户同意通过 IDFA 进行安装归因。鉴于这些新要求，我们认为在 iOS 环境中使用 IDFA 进行归因的方法将失效或不复存在。我们认为，即使我们对结果的判断有误，为这种情况做好准备也是我们的责任。.
作为使用 IDFA 进行安装归因的替代方案，苹果推出了一套转化框架： SKAdNetwork 可以替代 iOS 上基于 IDFA 的安装统计功能。.
从9月起，谷歌和Facebook等社交网络（SAN）将从所有测量服务商处获得80%的归因安装量减少
广告网络是广告技术（Adtech）行业的基石。为了理解这些变化对广告主意味着什么，让我们来看看广告网络在提供效果衡量工具方面的定位。从归因的角度来看，广告网络可以分为两类：自主归因网络（SAN) 以及非自我归因网络。.
自归因网络（SANs）——Facebook、Google、Snapchat
目前，与自归因网络（SAN）的集成在100%中完全依赖IDFA进行效果衡量。总体而言，鉴于这些SAN与苹果公司关系密切，我们预计它们将成为首批采用SKAdNetwork的平台。.
无论支持集成的测量服务商是谁，SANs 都会通过现有的 IDFA 归因机制，将约 80% 的安装量归因给其他渠道。. 这是一场全行业的技术变革，适用于所有测量服务提供商。.
一旦 iOS 14 正式上线，且某广告网络（SAN）与 SKAdNetwork 框架完成集成，使用该广告网络的广告主将需遵循一套全新的行业规则。以下列举其中部分规则（我们将在未来几周内发布更全面的说明）：
- 安装和转化（由开发者定义的事件）不与特定用户绑定，广告主只能以汇总形式查看相关数据，且数据维度仅限于广告系列、应用和来源应用。.
- iOS 平台上的 SAN 移动测量合作伙伴计划对任何测量服务提供商均无法使用，因为这些集成完全依赖于 IDFA。.
- SKAdNetwork 不提供国家维度。您将无法分析诸如“国家 × 广告渠道”或“国家 × 广告系列”之类的维度。.
- SKAdNetwork 不提供广告素材的详细分类信息。.
- SKAdNetwork 并未直接提供按用户群划分的下游指标（如 LTV、ROI 和 ROAS）
非自我归因网络（non-SANs）——Ironsource、Applovin
另一方面，在未来6至8个月内，非SAN网络的工作流程方面不会有太大变化。该类别中的大多数广告网络将在iOS平台上自动默认采用某种非确定性归因方式。.
非确定性归因能提供与当前IDFA相似的细分程度和洞察——您将能够查看精确的用户级归因数据，尽管准确度会有所降低。投资回报率（ROI）、回调、多维数据等功能都将保持完全正常运行。.
最终，苹果将要求所有广告网络都通过SKAdNetwork进行运作，届时我们需要观察市场对此作何反应。.
在 iOS 14 发布之初，只有少数广告网络会获得 SKAdNetwork 认证，但大多数不会。因此，我们需要做好准备，以提供 一个仍沿用旧归因方法的世界 与 SKAdNetwork 共存. 这样一来，无论哪方面出现任何变化，我们都已做好准备。.
Tenjin 正借助 SKAdNetwork 归因技术为未来奠定基础
我们的优先事项之一是，尽量减少因过渡到 SKAdNetwork 归因框架而给 UA 经理带来的工作流程变化。这可能涉及用于当前许多非确定性场景的统计、计量经济学和概率模型。 由于 SKAdNetwork 数据属于将与用户级指标进行关联的数据聚合范畴，Tenjin 完全有能力应对这些问题。Tenjin 是首批围绕聚合数据集与用户级数据集关联构建技术方案的公司之一，因此对这类问题非常熟悉。 Tenjin 客户将能够免费收集这些数据，因为我们不对任何聚合数据收取费用。.
我们将继续与客户和苹果公司合作，支持围绕 SKAdNetwork 的各种应用场景，因为我们相信这将成为长期解决方案的一部分。我们正在积极探索通过与苹果公司及广告网络的各种 API 来整合 SKAdNetwork 转化数据。.
作为一项中期解决方案，我们将继续支持现有的非确定性测量方法。.
如果您对这些变更将如何影响您有任何疑问，请发送电子邮件至 support@tenjin.com 与我们联系。
