Мы постоянно публикуем обновления документации, которые могут быть недоступны на вашем языке. Наиболее актуальные сведения содержатся в версии на английском языке.

для маркетологов

Методы атрибуции Adjust

Attribution Methods-Banner-i0380-a01-v01-20220517

Атрибуция Adjust сопоставляет пользователей вашего приложения с источником, из которого оно было установлено. Вы можете использовать данные атрибуции для измерения продуктивности кампании, для запуска кампаний по реатрибуции, а также для оптимизации креативных ресурсов и пр.

Adjust поддерживает два метода атрибуции: детерминированную атрибуцию и вероятностное моделирование как для кликов, так и для показов. Использование метода определяется типом конверсии и качеством вовлечения пользователем.

Детерминированная атрибуция

Детерминированная атрибуция является основным методом атрибуции Adjust и включает в себя сопоставление устройств. Мы собираем уникальные идентификаторы у зарегистрированных вовлечений и установок, и, если оба идентификатора совпадают, мы можем атрибутировать вовлечение к установке. Сопоставление устройств на основе клика — это самый надежный метод атрибуции, обеспечивающий стопроцентную точность.

Мы используем детерминированную атрибуцию для атрибуции установок (первых открытий приложений) и реатрибуции (назначения новых источников атрибуции) неактивных пользователей.

Adjust использует следующие идентификаторы для детерминированной атрибуции:

Рекламные идентификаторы (Advertising IDs)	Используются только в рекламных целях. У пользователей устройств есть возможность сбросить ID или отказаться от его передачи (например, ограничить рекламное отслеживание в настройках). Adjust хранит рекламные идентификаторы, они могут использоваться в целях ретаргетинга. Пример для iOS: IDFA Пример для Android: GPS ADID (для Android)
ID устройств	Постоянно привязан к устройству. У пользователей нет опции его сброса или отказа в доступе к нему. Adjust не отслеживает идентификаторы устройств по умолчанию и не хранит необработанные идентификаторы устройств. Мы используем их только в целях атрибуции. Пример для iOS: IDFV (для iOS) Пример для Android: Android ID, OAID (для устройств Android, у которых нет доступа к GPS)
Рефтеги Adjust	Уникальные идентификаторы, создаваемые Adjust для каждого клика или просмотра как в iOS, так и в Android. Для сопоставления атрибуций Adjust использует только рефтеги Android. Клик с сопоставлением источника ссылки — это термин, который используется Adjust для сопоставления атрибуции на основе кликов с помощью рефтегов Android. Узнайте больше о рефтегах Adjust.

Как это работает?

FAQ

Примечание:

Adjust рассматривает сопоставление источника ссылки и сопоставление либо рекламного идентификатора, либо идентификатора устройства как равносильные методы атрибуции. Однако если у клика имеется соответствие как с источником ссылки, так и с рекламным идентификатором либо идентификатором устройства, Adjust задает в качестве метода атрибуции сопоставление источников ссылки.

Вероятностное моделирование

Вероятностное моделирование является дополнительным методом атрибуции Adjust и использует машинное обучение для поддержки статистического подхода к измерениям.

В операционной системе iOS 14.5+ вероятностное моделирование можно использовать для собственных медиа, кросс-промоушн и согласованных потоков из веб-версии в приложение. Также можно использовать Измерение расширенной конфиденциальности.

Вероятностное моделирование для кликов и показов можно в любой момент включить на уровне приложения и на уровне ссылки (рекламные сети | брендированные ссылки).

Поддержка платформы

Поскольку операционные системы iOS и Android по-разному обрабатывают данные пользователей, Adjust может использовать различные методы атрибуции и фолбэка в зависимости от устройства пользователя, рекламного канала и источника вовлечения.

Атрибуция на iOS 14.5+

Канал	Источник	Пользователи, давшие согласие ATT	Атрибуция SKAdNetwork
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Мобильный Интернет	Вероятностное моделирование	Недоступно
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Внутри приложения	Детерминированное сопоставление Фолбэк: вероятностное моделирование	Недоступно
Сети	Мобильный Интернет и приложения		Если поддерживается рекламной сетью
Сети с самоатрибуцией	Мобильный Интернет и приложения	Сети с самоатрибуцией (SAN) учитывают установки в соответствие со своей собственной атрибуцией.	Да, с ограниченной отчетностью

Атрибуция на iOS 14.4 и более ранних версиях

Канал	Источник	Методы атрибуции на Apple iOS ниже версии 14.4
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Мобильный Интернет	вероятностное моделирование
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Внутри приложения	Детерминированное сопоставление Фолбэк: вероятностное моделирование
Сети	Мобильный Интернет и приложения
Сети с самоатрибуцией	Мобильный Интернет и приложения	Сети с самоатрибуцией (SAN) учитывают установки в соответствие со своей собственной атрибуцией.

Атрибуция на Android

Канал	Источник	Методы атрибуции на Android
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Мобильный Интернет	Детерминированное сопоставление с использованием реферера Google Play Store Фолбэк: вероятностное моделирование
Собственные каналы (CRM, веб-сайт и т. д.)	Внутри приложения
Сети	Мобильный Интернет и приложения
Сети с самоатрибуцией	Мобильный Интернет и приложения	Сети с самоатрибуцией (SAN) учитывают установки в соответствие со своей собственной атрибуцией.

Атрибуция кампаний на ТВ

Adjust поддерживает различные типы измерения телевизионных кампаний: показ рекламы на Connected TV (CTV) для увеличения количества установок вашего приложения CTV или показ рекламы на CTV для увеличения количества установок вашего мобильного приложения.

Подробнее о том, как Adjust атрибутирует показы рекламы на телевидении, см. в нашей документации по Connected TV.