App投放增長:歸因模型及框架介紹
編輯導讀:廣告界有一句名言,“我知道廣告費有一半浪費了,卻不知道被浪費的是哪一半”。時至今日,這句話仍適用。廣告主在渠道中投放廣告,希望在預算有限的情況下獲得最大的廣告投放收益。這些都和廣告歸因模型息息相關,本文作者對此進行了分析,與你分享。
廣告界一直流傳著百貨業之父約翰·沃納梅克(John Wanamaker)的名言,“我知道廣告費有一半浪費了,卻不知道被浪費的是哪一半”。為什么說“不知道被浪費的哪一半”,究其原因無非就是無法衡量廣告流量帶來的轉化效果。
“流量”和“轉化”一直是圍繞App投放增長的兩個關鍵詞,在投放過程中,廣告主經常搞不清楚 “投放的錢花到哪兒去了?哪些渠道的效果更好?哪些ROI不高?下一階段廣告預算怎么分配更合理?”等一系列的問題。每個廣告主都希望在預算有限的情況下獲得最大的廣告投放收益,將預算花在刀刃上,實際上這些問題都跟廣告歸因模型和邏輯息息相關。因此,了解歸因模型與邏輯,是每一位廣告主/產品/運營的必備技能之一。
一、背景
歸因是一件非常復雜的事情,因為一個現象的發生,背后可能有成千上萬個影響因素。我們所要做的,就是通過歸因找到幾個最關鍵的因素,然后在這些關鍵因素上逐步提高。歸因核心要領:大膽推測,小心求證。大膽推測,就是把所有可能性及關鍵路徑都羅列出來。小心求證,就是基于結果去驗證整個鏈路的每一個可能性,找出可能性最大或者最具有說服力的那一個。
咱們來假設一個場景:假設我在OTT上用騰訊視頻看電視劇的時候,看到了一則商品A的前貼片廣告,然后在我的PC上用百度搜索了商品A的信息,點擊了其付費廣告后到達了商品A的詳情頁,了解該產品的相關信息。第二天的早上,覺得商品A特別適合自己,又用手機瀏覽器進行了搜索,通過點擊其付費廣告,跳轉到了應用市場,讓我下載安裝購物App。App下載安裝完成之后,我忘了打開App進行購買。晚上用手機繼續追劇的時候,在愛奇藝App上看到了該商品廣告,點擊廣告,喚醒了后續App進行激活注冊。然后在購物App內進行搜索該商品,看到了該商品在App內的搜索競價廣告,點擊廣告,來到商品詳情頁進行了下單購買。在商品A的訂單詳情中發現了配套商品B,最后也一起購買了。
好了,現在我們來梳理下我的這次購物旅程:OTT廣告?-> PC上的付費搜索廣告?->?移動端付費搜索廣告 -> 應用市場?->?下載購物App ->?移動端OTV廣告?->?喚醒購物App ->?激活購物App ->?購物App內付費搜索廣告->?商品A下單?->?同時購買了商品B。整個購物旅程非常長,那么問題來了,在這種情況下要將最后的兩筆訂單歸因給哪個廣告活動呢?同時帶來的下載激活(拉新)又該歸因給哪個渠道呢?接下來的這一切,就跟歸因有關了。
歸因,講究”因”和”果”,我們先來分析上面的購物旅程case中的相關因和果。
因:通常指在廣告投放時,用戶了解到商品的觸點,這些觸點包括曝光、點擊或者其他任何能觸達用戶的方式。主要回答以下問題:
- when:什么時間?
- who:什么人?
- where:在什么渠道、什么設備上?
- what:做了什么事?
果:通常指廣告主通過廣告投放期望給其帶來轉化效果的事件,例如本case中的下載激活購物App,購買廣告中的商品A,以及同時購買商品B。
“因”和“果”都有了,接下來我們正式開始介紹歸因的相關方法論。
二、用戶標識
在這次購物旅程中,用戶一共跨越了OTT、PC、移動端三端。在這三端上,雖然都是同一個真實用戶(生物標識),但是在程序化廣告投放中,我們需要通過不同的特征來標識同一個用戶。
1. OTT
OTT(Over The Top)廣告,是指基于開放互聯網的視頻服務,終端可以是電視機、機頂盒等等。目前OTT設備的系統主要是Android,當時也不排除Apple TV。在Android平臺,OTT的設備標識主要是MAC,在TVOS(Apple),設備標識主要是IDFA。
2. PC
PC端廣告,由于其獲取不到設備相關的信息,因此用戶的標識主要是IP+UA。也有通過cookie來標識用戶的,但這樣的需要進行cookie mapping。
3. Android
移動端廣告,Android端常用的設備標識主要是IMEI、OAID、MAC、AndroidId,歸因優先級IMEI>OAID>MAC>AndroidID。由于在Android Q版本之后,安卓系統已經不支持IMEI的獲取,所以目安卓的設備號主要是基于OAID。這里提一點:不同廠商的OAID格式是不一樣的,使用時需要注意。
4. IOS
移動端廣告,IOS端常用的設備標識主要是IDFA、IDFV、CAID,歸因優先級IDFA>CAID>IDFV。在IOS14之后,出于對用戶隱私進一步的保護,IDFA的獲取需要由用戶明確授權,導致IDFA的獲取率變低。各大主流媒體也同步出了應對方案,基本上都是CAID,但是集成CAID SDK的App在提交蘋果審核時會被拒絕。
三、歸因邏輯
用戶標識講清楚了,接下來我們聊聊歸因邏輯。想要將“果”歸到哪個“因”,歸因邏輯起到了決定性作用。行業內常用的歸因邏輯主要包含以下幾個:
1. 首次互動模型(first Model)
首次互動模型強調的是第一次互動對用戶帶來的影響,不管后續再發生任何行為,將轉化結果都歸因到能夠建立連接的第一次互動渠道中。但是該模型可能存在用戶行為周期過長,導致預測不準確等問題,因此這種模型適合新品牌在品牌建設或產品推廣初期,打造知名度。在上述購物旅程中,通過首次互動模型邏輯,激活下單的轉化會歸因給“移動端付費搜索廣告”。其實用戶真實的首次互動發生在OTT端,但是OTT端和移動端的用戶打通比較困難,如果能夠打通,那么本次的轉化可以歸因給“OTT廣告”。
2. 最終互動模型(Last Model)
最終互動模型強調的是最后一次互動為用戶帶來的影響,不管前面發生任何行為,將轉化結果都歸因到能夠建立連接的最后一次互動渠道中。但是該模型存在的一個顯著問題是誤刷、盜刷。通過不斷的模擬互動行為,將其他渠道的流量統一刷成自己的轉化。在上述購物旅程中,通過最終互動模型邏輯,激活下單的轉化會歸因給“移動端OTV廣告”。所以這種模型適用于轉化路徑少、周期短的業務,或者說,廣告目的就是引導用戶購買,往往臨門一腳才是最關鍵的。
3. 平均分配模型(Average Model)
平均分配模型強調的是用戶在整個旅程中的所有互動行為都需要被記錄并分析,因此最終的轉化結果應該平均歸因到每一個環節。它適用于廣告主期望在整個旅程內保持與用戶的聯系,并維持品牌認知度的公司。在這種情況下,各個渠道在客戶的考慮過程中,都起到相同的促進作用。但是這種歸因模式的問題在于無法區分不同渠道的效果好壞。
4. 時間衰減模型(Time Decay Model)
時間衰退模型認可用戶最終的轉化受整個旅程中每一個行為影響,但是強調越接近轉化的時刻的行為影響越大。該歸因模型是平均分配模型的升級版。該模型適用于用戶決策周期短、銷售周期短的情況。比如,做短期的促銷,就打了兩天的廣告,那么這兩天的廣告理應獲得較高的權重。
5. 自定義模型(Customized Model)
自定義模型強調的是可以將最終的轉化效果自定義歸因給轉化鏈路上的每一個渠道,在使用時需要針對不同的渠道設置比例。該轉化模型的問題在于如何針對不同的渠道設置比例,需要有強大的數據分析能力來支撐整個模型,需站在公平公正的角度,防止引發灰產。
6. 小結
雖然每一種歸因模型都有各自的優缺點,在使用時,只要選擇的模型是符合業務場景的,同時針對所有渠道是公平公正的就可以,畢竟凡是參與過轉化流程的渠道都是能給用戶帶來一定影響的。
四、歸因窗口周期
除了歸因模型,歸因窗口周期同樣也會影響最終的轉化結果花落哪次廣告投放。所謂的歸因窗口周期就是指當用戶發生轉化時,應該往回追溯多長時間的“因”時間,這個“多長時間”就是歸因窗口。不難理解,任何一次轉化結果都需要往前追溯時間周期,時間周期設置的不同,所能夠參與的“因”也不同。
那么這個窗口周期該設置為多長?一般來說歸因窗口的正確周期應根據推廣活動的目標確定,不同的推廣活動,歸因周期是不一樣的。即使是同一個推廣活動,在不同的平臺進行推廣,歸因窗口周期也是不一樣的,比如PC端和App端。這個大家可以結合各家的平均轉化流程來制定不同的窗口周期。
五、歸因方法
用戶、模型、窗口周期都講明白了,接下來我們講講如何將這些“因”事件和轉化結果關聯起來。常見的歸因主要包括如下幾種:
1. 唯一設備號歸因
針對In-App投放,主要使用設備號歸因,前提是設備號是唯一的且在不同的場景中能夠關聯起來。當用戶產生交互行為時,例如曝光/點擊廣告,廣告平臺獲取設備的設備號,通過監測鏈接將設備號回傳給廣告主。當用戶在廣告主側完成轉化行為時,廣告主的數據分析平臺可以基于設備號來匹配用戶在投放渠道上發生的廣告行為,以此來衡量和歸因分析不同渠道的投放效果。
2. IP+UA歸因
IP+UA歸因由于沒有設備的唯一標識,因此屬于模糊歸因,是用來補充當獲取不到設備號的一種歸因方式。它的歸因原理與設備號歸因類似,是指用戶發生廣告交互時,采集用戶的IP和UA(User-Agent,包含用戶的操作系統、手機型號、瀏覽器信息等等),與轉化時用戶的IP和UA進行匹配,以此達到轉化歸因。
3. 渠道包歸因
渠道包歸因主要應用場景是在安卓端,將事先定義好的“渠道號”寫入到APK安裝包中。在廣告投放時候,投放的下載鏈接是帶“渠道號”的App包鏈接,當用戶下載和激活App后可以從安裝包中讀取到渠道號,以此來進行歸因。這種歸因方式簡單,不受限于設備號的獲取,但是該方式存在安裝包覆蓋問題:安卓手機一般都會帶有系統級別的應用商店,指定“渠道號”的安裝包很容易被應用商店攔截,強制用戶去應用商店下載,導致最終的轉化效果都被歸因到了應用市場的安裝包。為了防止出現這種情況,這里就會引申出防覆蓋問題,在后續文章中會有介紹,先插個眼。
4. Scheme歸因
Scheme歸因是指在媒體App內點擊廣告,通過scheme鏈接喚醒廣告主目標App,此時的scheme鏈接帶有相關的業績參數。當用戶發生轉化行為時,匹配scheme上的業績參數,以此達到轉化歸因。該歸因方式的使用場景在于拉活,因為其依賴用戶已安裝廣告主推廣App。針對App內投放,PC和H5也可以引申出落地頁歸因,即在廣告投放的落地頁鏈接拼接相關業績參數,這樣用戶在發生轉化時,廣告主側也可以獲取到落地頁上的業績參數進行歸因。
5. 剪貼板歸因
剪貼板歸因是指當用戶在H5環境進行廣告交互時,將本次交互行為的唯一標識寫入剪貼板,后續用戶發生轉化時,通過讀取剪貼板內容以此來進行歸因。該歸因方式存在的問題是用戶隱私問題,畢竟工信部一直在嚴查涉及用戶隱私的相關操作。
6. 小結
作為不同的歸因方法,核心點主要是在于如何將“因”和“果”通過唯一標識關聯起來。這個唯一標識可以是設備相關信息,也可以渠道包信息,也可以某一次廣告投放的唯一標識,只要在用戶廣告互動和轉化發生時都可以快速采集到該唯一標識即可,采集到的唯一標識可以存儲在本地,也可以存儲在底層數倉。
六、歸因框架設計
在整體方法論介紹完之后,接下來給大家講講歸因框架的整體設計,看看一次完整的歸因需要設計哪些模塊。
上圖基本為一次完整的廣告互動到轉化歸因的流程,其中標注了1-6點,下面我們來拆解下這6點對應的模塊。
1. 監測模塊
監測系統對應上圖中的1,該模塊主要通過鏈接的方式收集用戶的互動行為,鏈接收集的參數取決于不同廣告平臺支持的宏替換參數,常規參數為:設備號、時間戳、IP+UA已經涉及廣告投放的一些參數。監測鏈接收到數據后,存儲在底層數倉,當后續發生轉化行為時,通過去數倉中匹配對應的互動行為數據。
2. Scheme鏈接
Schem鏈接對應上圖中的2,該模塊主要的功能在于喚醒App至指定頁面和記錄喚醒業績參數。當目標App被喚醒時,喚醒業績參數被存儲在本地;當用戶發生轉化時,通過讀取本地的參數,一起下發給下游轉化歸因服務,基于此進行Scheme歸因。這里需要注意一點:在將業績參數存儲至本地時,需要進行參數校驗,對于不合法的參數需要舍棄;同時需要結合歸因邏輯,例如首次互動模型,僅需存儲一次即可。
3. 安卓打包模塊
安卓打包模塊對應上圖中的3,該模塊的作用在安卓渠道包的打包和管理,輸出渠道包的APK文件。
4. JS-SDK模塊
JS-SDK的對應上圖中的5和6,該模塊的作用主要是打開H5頁面時,通過JS-SDK記錄內容,并將相關內容寫到剪貼板和cookie中。記錄的內容包含但不限于IP、UA、URL鏈接、唯一廣告ID等。當用戶打開App時,不論是激活還是喚醒,都可以讀取讀取對應的剪貼板內容。根據對應的內容,展示不同的內容。
5. 活動配置模塊
針對當用戶打開App時,配置用戶呈現的頁面。可以通過關聯監測鏈接和剪貼板內容來實現場景還原或者互動定制。該模塊比較重要,用戶進入App的第一個頁面直接關系到用戶的轉化,在這一塊可以配置相關一些相關策略,展示給用戶最感興趣的內容。比如展示用戶看到的廣告產品,所見即所得;針對新用戶展示專區內容,提升首單可能性等…
6. 歸因模塊
歸因模塊是整體框架中最重要的一個模塊了,歸因模塊主要是歸因策略的管理和歸因結果展示。針對不同的場景可以配置不同的歸因策略;將歸因后的結果通過數據報表進行展示。
七、總結
本文從用戶標識、歸因邏輯、歸因方法、時間窗口維度介紹了歸因體系,同時給出了一個大概的歸因框架設計。
作者包子,個人微信:jdyx728
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專欄作家
包子,微信公眾號:商業化產品日常筆記,人人都是產品經理專欄作家。一枚重數據、懂策略的商業化產品,專注互聯網商業化廣告和APP投放增長領域。
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博主,您好。您的文章是有更新嗎?看是21年發布的,印象中CAID應該也是21年底22年才各大媒體才使用。所以感覺您有時常根據市場情況更新文章內容吧
in-app和out-app通俗些怎么理解?謝謝??
你好,目錄2的用戶標識不是很理解:不同端的用戶是通過什么關聯為同一個用戶的,一般都是用手機號把,但如果獲取不到手機的情況下呢