Adjust 的归因方法

Adjust 将应用用户与推动其安装的来源相匹配,进行归因。这些归因数据可以用来监测推广效果、投放高效的再营销推广以及优化广告素材等。

Adjust 支持两种归因方法:即适用于点击和展示的 精确归因​ 和 概率模型​ 。我们具体采用的方法取决于转化类型和用户交互质量。

精确归因

精确归因是 Adjust 的主要归因方法,通过设备匹配完成。我们从记录的交互和安装中收集唯一的设备标识符,如果两个 ID 匹配,就可以将交互归因于安装。基于点击的设备匹配准确率达 100%,是最为可靠的归因方法。

我们使用精确归因方法进行安装 (即首次应用打开) 归因和非活跃用户再归因 (为其分配新的归因来源)。

Adjust 使用以下设备标识符进行精确归因:

广告 ID明确用于广告目的。设备用户可选择重置 ID,也可拒绝共享 ID(例如限制广告跟踪设置)。Adjust 会保存广告 ID,而广告 ID 也可用于再营销。
  • iOS 示例:IDFA
  • 安卓示例:GPS ADID (安卓)
设备 ID永久与设备关联,用户不可对其进行重置,也无拒绝共享该 ID 的权利。默认情况下,Adjust 不会记录设备 ID,也不会存储原始设备 ID,我们仅将其用于归因。
  • iOS 示例:  IDFV (iOS)
  • 安卓示例:Android ID 和 OAID (针对无法使用 Goolge Play Service 的安卓设备)
Adjust reftagAdjust reftag 是 Adjust 为 iOS 和安卓端发生的每次点击或展示而创建的唯一 ID。但 Adjust 仅会使用安卓 reftag 进行归因匹配。

使用 referrer 匹配的点击是 Adjust 使用的术语,指使用安卓 reftag 的、基于点击的归因匹配。欢迎在这里进一步了解 Adjust reftag。

工作原理

常见问题
请注意:
Adjust 将 referrer 匹配和广告 ID / 设备 ID 匹配均视为效果等同的归因匹配方法。但如果一个点击既有 referrer 匹配,又有广告 ID / 设备 ID 匹配,那么 Adjust 就会采用 referrer 匹配进行归因。

概率模型

概率模型是 Adjust 的次要归因方法,并且使用机器学习支持以统计方法进行评估。

在 iOS 14.5+ 中,概率模型可用于自有媒体、交叉推广和获得授权的网页到应用流程。您还可以选择使用进阶隐私监测

您可以随时在 应用层级 和链接层级 (广告渠道 | 自定义链接) 启用点击和展示的概率模型。

平台支持

安卓和 iOS 操作系统的用户数据处理方法不同。因此,Adjust 可能根据用户设备、广告渠道和交互来源选择不同的归因方法和后备。

iOS 14.5+ 归因

渠道来源ATT 授权用户SKAdNetwork 归因
自有渠道 (CRM、网站等)移动网页概率模型不可用
应用内精确匹配
后备:概率模型
渠道移动网页和应用内如广告渠道支持
自归因渠道移动网页和应用内SAN 基于自行进行的归因认领安装。是,报告数据有限

iOS 14.4 及更早版本归因

渠道来源Apple iOS 14.4 以下版本的归因方法
自有渠道 (CRM、网站等)移动网页概率模型
应用内精确匹配
后备:概率模型
渠道移动网页和应用内
自归因渠道移动网页和应用内SAN 基于自行进行的归因认领安装。

安卓端归因

渠道来源安卓端归因方法
自有渠道 (CRM、网站等)移动网页使用 Google Play Store Referrer 的精确匹配
后备:概率模型
应用内
渠道移动网页和应用内
自归因渠道移动网页和应用内SAN 基于自行进行的归因认领安装。

对电视推广活动的归因

Adjust 支持不同类型的电视推广活动监测:投放联网电视 (CTV) 广告来推动 CTV 应用安装,或者通过 CTV 广告来推动移动应用安装。

要了解 Adjust 如何归因电视广告展示,请阅读我们的联网电视相关文档