Bài viết liên tục được cập nhật, và những phần được cập nhật rất có thể chưa được dịch sang ngôn ngữ của bạn. Để xem thông tin mới nhất, vui lòng chọn ngôn ngữ Tiếng Anh.

Marketer

Phương pháp phân bổ của Adjust

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

Phân bổ (attribution) là giải pháp đối soát người dùng với nguồn (đây là nguồn mà người dùng đã tương tác trước khi cài đặt ứng dụng). Bạn có thể sử dụng dữ liệu phân bổ để đo lường chiến dịch, chạy chiến dịch tái tương tác (retargeting), tối ưu hóa creative, v.v.

Adjust sử dụng hai phương pháp phân bổ: deterministic attribution và probabilistic modeling để xem xét lượt click và lượt hiển thị. Tùy vào loại chuyển đổi (conversion) và chất lượng của tương tác, chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp cho phù hợp.

Deterministic attribution

Deterministic attribution là phương pháp phân bổ chính của Adjust và có liên quan đến device matching. Adjust thu thập mã định danh duy nhất (unique id) từ lượt tương tác và lượt cài đặt được ghi nhận. Nếu hai ID khớp nhau, thì chúng tôi sẽ phân bổ lượt tương tác cho lượt cài đặt đó. Với độ chính xác 100%, device matching dựa trên lượt click là phương pháp phân bổ đáng tin nhất.

Adjust sử dụng deterministic attribution để phân bổ lượt cài đặt (tức là lượt mở ứng dụng lần đầu) và tái phân bổ người dùng ít hoạt động (phân bổ người dùng sang một nguồn phân bổ mới).

Adjust sử dụng các mã định danh sau để triển khai phương pháp deterministic attribution:

Advertising ID	Được sử dụng cho một mục đích quảng cáo cụ thể. Người dùng thiết bị có thể đặt lại ID hoặc từ chối chia sẻ ID (ví dụ bật tính năng limit ad tracking). Advertising ID được lưu trên Adjust, và có thể được dùng cho chiến dịch tái tương tác (retargeting). Ví dụ về advertising ID trên iOS: IDFA Ví dụ về advertising ID trên Android: GPS ADID (for Android)
Device ID	Được gán cố định với thiết bị, và người dùng không thể đặt lại hay từ chối chia sẻ ID này. Adjust sẽ không tự động ghi lại device ID, hoặc lưu trữ device ID dạng thô; chúng tôi chỉ sử dụng ID này cho mục đích phân bổ. Ví dụ về device ID trên iOS: IDFV Ví dụ về device ID trên Android: Android ID, hoặc OAID (đối với thiết bị Android không có quyền truy cập GPS)
Adjust reftags	ID do Adjust tạo ra, mỗi khi có một lượt click hoặc lượt hiển thị xảy ra trên iOS và Android. ID này là duy nhất. Adjust chỉ sử dụng Android reftag để đối soát phân bổ. Click chứa referrer matching là thuật ngữ Adjust sử dụng để mô tả phân bổ dựa trên lượt click và Android reftag. Tìm hiểu thêm về Adjust reftag.

Cơ chế hoạt động

Câu hỏi thường gặp

Lưu ý:

Adjust sử dụng referrer matching và advertising ID/device ID matching như nhau khi phân bổ. Nhưng, nếu một lượt click đáp ứng cả referrer matching và advertising ID/device ID matching, thì Adjust sẽ chọn phương pháp phân bổ referrer matching.

Probabilistic modeling

Probabilistic modeling là phương pháp phân bổ thứ yếu của Adjust. Phương pháp này sử dụng machine learning để thống kê dữ liệu đo lường.

Kể từ hệ điều hành iOS 14.5 trở đi, phương pháp probabilistic modeling chỉ được sử dụng cho quảng cáo trên kênh sở hữu (owned media), quảng cáo chéo (cross-promotion) và quá trình chuyển hướng người dùng từ web đến ứng dụng (web-to-app flow, việc chuyển hướng này phải có sự đồng ý của người dùng). Bạn cũng có thể chọn sử dụng Extended Privacy Measurement.

Bạn có thể bật mô hình probabilistic modeling dành cho lượt click và lượt hiển thị cho từng ứng dụng hoặc cho từng liên kết (mạng quảng cáo | liên kết tùy chỉnh) vào bất kỳ lúc nào.

Nền tảng hỗ trợ

Vì hệ điều hành iOS và Android xử lý dữ liệu cá nhân theo những cách khác nhau, nên tùy vào thiết bị, kênh quảng cáo và nguồn tương tác mà Adjust có thể sử dụng phương pháp phân bổ và fallback khác nhau.

Phân bổ trên hệ điều hành iOS 14.5+

Channel	Nguồn	Người dùng cho phép ứng dụng truy cập thông tin (cơ chế ATT)	Phân bổ SKAdNetwork
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	Mobile web	Probabilistic modeling	Không khả dụng
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	In-app	Deterministic matching Fallback: probabilistic modeling	Không khả dụng
Mạng quảng cáo	Mobile web & In-app	Deterministic matching Fallback: probabilistic modeling	Nếu mạng quảng cáo có hỗ trợ
Mạng tự phân bổ (SAN)	Mobile web & In-app	SAN nhận là nguồn mang đến lượt cài đặt, dựa trên kết quả phân bổ do SAN thực hiện.	Có, nhưng báo cáo hạn chế

Phân bổ trên hệ điều hành iOS 14.4 trở về trước

Channel	Nguồn	Phân bổ trên Apple iOS < 14.4
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	Mobile web	Probabilistic modeling
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	In-app	Deterministic matching Fallback: probabilistic modeling
Mạng quảng cáo	Mobile web & In-app	Deterministic matching Fallback: probabilistic modeling
Mạng tự phân bổ (SAN)	Mobile web & In-app	SAN nhận là nguồn mang đến lượt cài đặt, dựa trên kết quả phân bổ do SAN thực hiện.

Phân bổ trên hệ điều hành Android

Channel	Nguồn	Phương pháp phân bổ trên Android
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	Mobile web	Deterministic matching sử dụng Google Play Store Referrer Fallback: probabilistic modeling
Kênh sở hữu (CRM, trang web, v.v.)	In-app
Mạng quảng cáo	Mobile web & In-app
Mạng tự phân bổ (SAN)	Mobile web & In-app	SAN nhận là nguồn mang đến lượt cài đặt, dựa trên kết quả phân bổ do SAN thực hiện.

Phân bổ chiến dịch TV

Adjust hỗ trợ đo lường nhiều loại chiến dịch TV: chiến dịch quảng cáo trên thiết bị truyền hình kết nối (CTV) để tăng số lượt cài đặt ứng dụng CTV, hoặc chiến dịch quảng cáo trên thiết bị truyền hình kết nối (CTV) để tăng số lượt cài đặt ứng dụng di động.

Để tìm hiểu phương pháp phân bổ lượt hiển thị quảng cáo TV của Adjust, vui lòng tham khảo tài liệu về truyền hình kết nối (CTV).