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评估您的获取策略。 如果您在多个渠道开展推广活动,请检查报告的 X (前 Twitter) 用户是否可能在 Adjust 内被归因到了其他地方。
X (前 Twitter) 报告辅助转化。 在从 X (前 Twitter) 控制面板导出报告并与 Adjust 数据作对比前,请确定已排除辅助转化 ( Assisted Conversion )。Adjust 的报告中不包括辅助转化,但 X (前 Twitter) 默认包括辅助转化。
X (前 Twitter) 将 SKAN 包含在应用安装内。 X (前 Twitter) 在其应用安装中同时报告移动应用转化监测 (MACT) 和 SKAdNetwork (SKAN) 归因的安装。
为什么原始数据中显示的 X (前 Twitter) 安装比 Datascape 中的少?
如果 X (前 Twitter) 用户的设置未配置为允许与广告主分享非公开的展示和交互信息,那么在原始数据导出中,这些用户的安装和应用内事件将报告为 "organic (自然量)"。Datascape 仍会报告由 X (即 Twitter) 带来的所有安装和应用内事件的聚合数据。
因此,与原始数据导出相比,Datascape 中的 X (前 Twitter) 驱动的安装和应用内事件更多。在 Datascape 和原始数据导出之间,Datascape 才是 X (前 Twitter) 推动事件的真实来源。
为什么 MMP 安装率和每用户安装比率之间存在差异? X (前 Twitter) 用户可以在个性化和数据设置中控制与广告主分享信息的方式。请参阅 X 帮助中心文档,了解更多信息。 这意味着监测合作伙伴依旧可以报告所有设备的安装率和应用内事件的聚合数据,但是无法为广告主提供未设置数据共享设备的非公开交互和展示信息。
哪个是真实数据源?我应该相信哪个数字? 在 Datascape 和原始数据导出之间,Datascape 才是报告的真实数据来源。Datascape 将以聚合形式显示 X (前 Twitter) 推广活动带来的总安装量,包括允许和不允许非公开个人数据分享的设备。
差异百分比是多少?是否有相应的推广活动设置可以降低差异?如何计算选择退出数据共享用户的生命周期价值 (LTV)? 差异会因地理位置、合作伙伴和广告主而异。我们正在与 X (前 Twitter) 合作开发长期解决方案,以满足广告主对生命周期价值 (LTV) 的计算需求。
这将会影响哪些地区? 这将影响所有区域。
这对再交互推广活动有何影响? 对于 X (前 Twitter) 的再交互推广活动,Datascape 将聚合显示所有设备的归因,但原始数据导出中只包含允许分享非公开个人信息的设备子集。