Attribution Şelalesi
Attribution waterfall'u, Adjust'ın attribution verilecek en iyi etkileşimi nasıl seçtiğini belirler. Waterfall metodolojisi, Adjust'ın kullandığı iki attribution metodunun doğruluğunu yansıtacak şekilde tasarlanmıştır: deterministik attribution ve olasılıksal modelleme.
Adjust, attribution sırasında bu sırayı izler:
- Tıklama-bazlı deterministik attribution YA DA tıklama-bazlı referrer eşleştirmesi (sadece Android)
- Tık bazlı olasılıksal modelleme
- Gösterim-bazlı deterministik attribution
- Gösterim bazlı olasılıksal modelleme
- Organik
Nasıl çalışır
Tıklamalar ve gösterimler
Adjust, tıklamaları her zaman gösterimlerden önce önceliklendirir. Bu, gösterim install'dan birkaç dakika önce gerçekleşse bile geçerlidir. Bunun nedeni, tıklama etkileşimlerini daha bilinçli ve aktif olarak ele almamızdır.
Deterministik vs Olasılıksal modelleme
Deterministik attribution daha güvenilir ve doğru sonuçlar verdiği için olasılıksal modelleme yerine tercih edilir. Olasılıksal modelleme, bazıları değişkenlik gösterebilen birçok farklı veri noktaları kullanır, örneğin kullanıcının IP adresi gibi.
Waterfall'un çalışma şekli
Adjust, attribution penceresindeki veri noktalarını ararken install anından başlayarak geriye doğru gider. Ardından hangisinin en güvenilir bilgilere sahip olduğunu ve attribution verilebileceğini belirlemek için bu veri noktaları değerlendirilir.
Deterministik eşleştirme ile tıklamalar: İlk olarak, uygulamanın install edildiği cihazla aynı cihaz ID'sine veya reklam ID'sine sahip herhangi bir tıklama olup olmadığına bakarız.
- Android referrer ile tıklamalar: Android cihazları için ayrıca Play Store Referrer ile bir eşleşme ararız. Aynı anda gerçekleşen iki etkileşim varsa, biri referrer'a sahipse ve diğerinin cihaz tanımlayıcısı varsa, referrer'a sahip tıklamayı tercih ederiz.
Olasılıksal modelleme ile tıklamalar: ID'leri eşleşen tıklama verileri yoksa IP, cihaz türü, cihaz adı ve işletim sistemi gibi diğer eşleşen veri noktalarına sahip tıklama etkileşimlerine bakarız. Her tıklama için bir puan kartı oluştururuz ve attribution'ı install bilgileriyle en fazla ortak noktaya sahip tıklamaya veririz.
Deterministik eşleştirme ile gösterimler: Uygun tıklama yoksa, install cihazıyla aynı cihaz/reklam ID'sini taşıyan gösterimlere bakarız.
Olasılıksal modelleme ile gösterimler: Cihaz/reklam ID'lerine sahip bir gösterim yoksa, eşleşen diğer veri noktalarına sahip etkileşimlere bakarız. Bir puan kartı oluştururuz ve install bilgileriyle en fazla ortak noktaya sahip etkileşime attribution veririz.
Organik: Tüm veri noktalarını inceledikten sonra eşleşen bir etkileşim bulamazsak, kullanıcı organik olarak attribute edilir.