定义:
自归因网络(SAN)是一种广告网络,它能够追踪并报告自身的绩效指标(包括安装量和应用内事件),而无需依赖第三方归因服务提供商。SAN会在其自身生态系统内展示广告,并直接衡量这些广告带来的转化效果。.
什么是自归因网络(SAN)?
自归因网络(SAN)是一种广告网络,它无需依赖第三方归因服务商,即可自行追踪并报告其绩效指标,例如安装量和应用内事件。.
SAN 的独特之处在于,它同时掌控着广告投放的两个环节:既在自身生态系统内投放移动广告,又能直接衡量这些广告带来的转化效果。换句话说,SAN 既展示广告,又将转化功劳归于自己。.
这将通常分开的两个角色——展示广告以及将用户行为(如应用安装和应用内事件)归因于这些广告——整合到一个平台中。.
通俗地说,SAN 既自己完成作业,又自己评定成绩。.
由于SANs在拥有海量第一方数据的封闭生态系统中运行,因此能够在其自有平台上以极高的准确度归因转化。这既是它们的优势,也是广告主仍然依赖其 移动测量合作伙伴(MMP) 以确保他们在整个营销组合中保持诚信。.
例如 某位用户在 Facebook 上看到一条手机游戏广告,点击后安装了该应用。作为自归因网络,Facebook 会利用自身数据将此次安装归因于其投放的广告,并直接向广告主报告该转化情况。该归因过程不涉及任何第三方点击链接。.
自归因网络的类型
SANs通常根据其运营的平台进行分类,这些平台包括社交媒体网络、搜索引擎以及其他大型数字生态系统。在移动广告领域,作为自归因网络运营的主要平台包括:
- Facebook(Meta)
- Google Ads
- Twitter (X)
- Snapchat
- 苹果搜索广告
- TikTok
这些网络各自提供了一个受控环境,使它们能够将用户互动(如应用安装或购买)直接归因于其平台上展示的广告。.
TikTok 作为自归因网络
TikTok 作为 SAN 运行,这意味着它利用自身数据来归因 TikTok 广告活动产生的安装和事件,而非依赖第三方点击追踪。对于开展 TikTok 广告活动的广告主而言,这意味着归因数据直接来自 TikTok,而 MMP 的作用则是将这些由 TikTok 自行报告的数据与您的完整跨渠道表现进行核对。.
自归因平台如何进行归因的呢?
SAN 的运行涉及几个步骤。以下是归因流程的工作原理:
- 用户与广告进行互动 在SAN上安装该应用程序。SAN会捕获用户的广告ID。.
- 该应用首次启动。. 集成到应用中的 SAN SDK 会收集广告标识符。.
- 该 ID 被发回给 SAN。. 该网络将其与自身的广告互动数据进行比对。.
- 如果找到匹配项,则由 SAN 属性负责转换 将其平台内的特定广告互动与安装或其他事件相关联。.
由于这一切都发生在SAN自身的生态系统内,因此该过程直接高效,且数据均为第一方数据。与非SAN网络不同,这里不涉及任何外部点击追踪URL。.
例如 某位用户点击了一则健身应用的 Google Ads 广告系列,并安装了该应用。首次启动时,SDK 会收集设备的广告标识符并将其发送至 Google。Google 会将其记录中的该标识符与广告点击进行匹配,并将此次安装归因于该特定广告系列——整个过程均在其自有平台内完成。.
SAN 与非 SAN 网络
了解 SAN 网络与非 SAN 网络之间的区别,是理解移动归因整体运作机制的关键。.
| SAN(自归因网络) | 非SAN网络 | |
| 将其自身的转换归因于自身 | 是 | 否 |
| 使用第三方点击链接 | 否 | 是 |
| 报告绩效 | 用户自报的第一方数据 | 通过MMP署名报告 |
| 实操案例 | Facebook、Google、TikTok、Apple Search Ads | 许多规模较小的广告网络和需求方平台(DSP) |
| MMP的作用 | 对自我报告数据进行核对和验证 | 直接进行归因 |
在非SAN网络中,MMP会生成唯一的点击追踪URL,并自行进行归因。而在SAN网络中,网络会自行进行归因并反馈结果,MMP的角色则转变为验证这些数据,并将其与您其他渠道的数据进行整合。.
我需要 SAN SDK 吗?如何使用 Tenjin SDK 进行归因
如果您使用的是 Tenjin,则无需在自归因网络上为归因功能单独集成 SAN SDK。.
Tenjin SDK 可在 SAN 上运行归因分析,并通过单一集成向您提供归因数据和下游指标。这意味着您无需管理多个 SDK,即可衡量 SAN 和非 SAN 网络的性能。.
这是与MMP合作的核心优势之一:一个SDK即可处理所有连接网络(包括主要SAN)之间的通信和归因。.
SAN为何对移动营销人员至关重要
自我归因网络是移动端用户获取中规模最大、最重要的渠道之一。Facebook、Google、TikTok 和 Apple Search Ads 占据了移动广告支出的相当大份额。了解它们的归因机制,对于正确解读您的绩效数据至关重要。.
以下是SAN之所以重要的原因:
- 它们占据了移动广告支出的很大一部分。. 如果您正在开展用户获取活动,那么您几乎肯定至少会与一家SAN合作。.
- 他们自行报告绩效。. SAN 根据自身数据来计算贡献值。这种计算方式在其生态系统内是准确的,但这也意味着每个 SAN 都有动力尽可能多地争取功劳。.
- 跨渠道对账至关重要。. 用户在安装应用之前,可能会在多个SAN和非SAN网络上与广告进行互动。如果没有一个中立的MMP来统一和核对这些数据,您可能会面临安装次数被重复计算以及某些渠道被高估的风险。.
- 它们提供了直接且偏差较小的归因。. 由于SAN在封闭的生态系统中运行,至少在其自身平台内,其归因结果与第三方追踪相比,往往存在较少的差异。.
例如 一款休闲游戏同时在Facebook和TikTok上开展营销活动。由于用户在两个平台上都与广告进行了互动,因此这两个平台都声称同一笔安装归功于自己。广告主的MMP在两个平台上应用了统一的归因逻辑,将安装归因给正确的来源,从而避免了团队重复付费或误判究竟是哪个渠道真正促成了转化。.
主要结论
自归因网络是移动归因领域的一个基本概念——理解这一概念将改变您解读绩效数据的方式。.
- SAN 会将自身的转换归因于自身。. 它既展示广告,又通过自身生态系统内的第一方数据来衡量效果。.
- 主要SAN是移动领域中最大的渠道。. Facebook、Google Ads、TikTok、Snapchat、Twitter 和 Apple Search Ads 均作为自主归因网络运行。.
- SANs的自我报告,这既是一大优势,也值得警惕。. 在各自平台内,这些归因结果是准确的,但每个广告网络都有动机将功劳归于自己。这就是为什么通过MMP进行跨渠道数据核对至关重要。.
- SAN 归因与非 SAN 归因有所不同。. 非SAN网络依赖于MMP生成的点击URL。SAN则在内部进行归因并反馈结果。.
- 使用 Tenjin 时,您无需管理多个 SAN SDK。. 一个MMP SDK即可处理SAN网络和非SAN网络中的归因。.
- SANs 提供直接且偏差较小的归因。. 在封闭的生态系统中运营,使他们能够更清晰地了解自身平台上的转化情况。.
通过了解SAN如何进行属性转换,并将其与能够统一您数据的MMP相结合,您可以:
- 核对所有渠道的自报数据
- 避免将多个网络申报的安装量重复计算
- 针对预算最能发挥效力的领域,做出准确且有把握的决策
借助 Tenjin,自归因网络中的归因功能已集成到一个 SDK 中——让您无需依赖数据团队,即可获得覆盖所有渠道的清晰、统一的洞察。.
相关术语
常见问题解答
什么是自归因网络(SAN)?
自归因网络(SAN)是一种广告网络,它无需依赖第三方归因服务商,即可自行追踪并报告包括安装量和应用内事件在内的绩效指标。该网络在其自身生态系统内展示广告,并直接将这些广告产生的转化归因于自身。.
哪些网络属于自归因网络?
移动广告领域的主要自主归因网络包括 Facebook(Meta)、Google Ads、Twitter(X)、Snapchat、Apple Search Ads 和 TikTok。这些平台均利用其平台内的自有第一方数据对转化进行归因。.
自归因网络是如何运作的?
当用户在SAN上与广告进行互动并安装应用时,SAN会捕获用户的广告ID。首次启动时,SDK会收集该ID并将其发回SAN,SAN会将其与自身的广告互动数据进行匹配,并将转化归因于具体的广告互动。.
TikTok 是一个自我归因网络吗?
是的。TikTok 作为自归因网络运行,这意味着它会利用自身数据对 TikTok 广告活动产生的安装和应用内事件进行归因,而非依赖第三方点击追踪。MMP 会将 TikTok 的自报数据与您的完整跨渠道表现进行核对。.
SAN 网络与非 SAN 网络有什么区别?
SAN 通过第一方数据对自身的转化进行归因,并直接上报相关数据。而非 SAN 网络则依赖 MMP 来生成点击追踪 URL 并进行归因。在 SAN 模式下,MMP 的作用转变为对自报数据进行验证和统一。.
我需要一个单独的SAN SDK来进行归因吗?
如果您使用的是 Tenjin,则无需如此。Tenjin SDK 可在自归因网络上运行归因分析,并通过单一集成提供归因数据和下游指标,因此您无需为每个自归因网络(SAN)单独管理一个 SDK。.
既然SAN能够自行处理转换,为什么我仍然需要MMP呢?
这是因为每个SAN都会自行上报数据,且有动力争取功劳;此外,用户在安装应用前通常会与多个网络上的广告进行互动。MMP能够将SAN自行上报的数据与其他渠道的数据进行核对,避免重复计数,并为您提供一个统一且中立的权威数据源。.
自归因网络的准确性是否高于第三方归因?
在各自的生态系统内,SANs 能够提供直接且偏差较小的归因结果,因为它们在拥有丰富第一方数据的封闭环境中运行。然而,这种准确性仅限于其自身平台,因此仍需借助 MMP 来衡量和比较所有渠道的绩效。.