Cascade de l'attribution
La cascade d'attribution détermine la façon dont Adjust sélectionne les meilleurs engagements auxquels accorder l'attribution. La méthodologie de la cascade est conçue pour représenter la précision des deux méthodes d'attribution utilisées par Adjust : l'attribution déterministe et la modélisation probabiliste.
Adjust suit l'ordre suivant pour réaliser l'attribution :
- Attribution déterministe basée sur les clics OU matching de référent basé sur les clics (Android uniquement)
- Modélisation probabiliste basée sur les clics
- Attribution déterministe basée sur les impressions
- Modélisation probabiliste basée sur les impressions
- Organique
Mode de fonctionnement
Clics vs impressions
Adjust donne toujours priorité aux clics par rapport aux impressions, même si l'impression s'est produite quelques minutes avant l'installation. En effet, nous considérons les clics comme une forme d'engagement bien plus intentionnelle et active.
Modélisation probabiliste vs attribution déterministe
L'attribution déterministe est préférée à la modélisation probabiliste, car il s'agit d'une méthode plus fiable et précise. La modélisation probabiliste utilise différents points de données, dont certains peuvent varier (adresse IP de l'utilisateur par exemple).
La cascade en action
Dès que l'installation se produit, Adjust commence à rechercher les points de données antérieurs dans la fenêtre d'attribution. Ces points de données sont alors évalués sur la base des informations qu'ils contiennent afin de déterminer lequel doit recevoir l'attribution.
Clic avec matching déterministe : En premier, nous recherchons s'il existe des clics avec le même ID d'appareil ou ID publicitaire que l'appareil sur lequel l'app a été installée.
- Clic avec référent Android : Pour les appareils Android, nous vérifions également s'il existe une correspondance avec le référent Play Store. Si deux engagements se produisent au même moment et que l'un dispose du référent et l'autre d'un ID d'appareil, nous donnons préférence au clic avec le référent.
Clic avec modélisation probabiliste : S'il n'existe pas de données de clic avec des ID correspondants, nous recherchons les engagements de clic qui nous sont parvenus avec d'autres points de données correspondants, comme l'IP, le type d'appareil, le nom d'appareil et le système d'exploitation. Nous créons une carte de score pour chaque clic et nous accordons l'attribution à celui qui a le plus de points communs avec les informations d'installation.
Impression avec matching déterministe : Si aucun clic n'est éligible, nous recherchons les impressions contenant le même ID d'appareil/publicitaire que l'appareil d'installation.
Impression avec modélisation probabiliste : Si aucune impression ne contient les ID d'appareil/publicitaire, nous recherchons des engagements avec d'autres points de données correspondants. Nous créons une carte de score et accordons l'attribution à l'engagement qui a le plus de points communs avec les informations d'installation.
Organique : Si nous ne trouvons aucun engagement correspondant, l'utilisateur est attribué à l'organique.