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許多企業都需要思考如何將流量效果合理歸因的問題，這個過程中，我們或許會借助到第三方平臺或者一些歸因系統。這篇文章里，作者就談了談歸因系統的搭建策略，一起來看看吧。

一、背景

流量獲客是業務營收中極為重要的環節，如何將流量效果合理地歸因，并進而指導投放策略優化，是歸因系統的主要使命。

國內有專門做歸因的第三方平臺，但是現實情況下，出于費用昂貴以及數據安全問題考慮，我們自建了一套歸因系統。

二、流程

三、數據接入與采集

1. 公域數據

主要指來自于各家廣告平臺產生的用戶點擊行為數據。

2. 私域數據

APP的激活數據、落地頁、小游戲中產生的用戶點擊行為數據。

3. 數據構成

• 唯一點擊事件ID：用戶點擊行為的唯一標識。
• 設備/用戶標識：產生點擊行為的用戶設備標識，常見標識有IDFA、Mac、IMEI、OAID、AndroidID、OpenID（微信小程序專用）、IP、UA等等。
• 時間戳：點擊行為發生的時間。
• CallBackURL：點擊事件的數據回傳URL，該點擊事件產生的后續轉化行為回傳時使用的URL。

以上為主要組成部分，可能不盡全面。

四、廣告歸因

1. 自歸因

1）渠道號ID

多用于安卓平臺的歸因方式。將廣告主自定義的渠道號ID作為參數加入推廣的APP SDK中，用戶在該APP上產生的轉化行為均附帶該渠道號。實際投放中，自動打包工具與廣告平臺的分包功能配合會大大提升投放效率。

2）UTM參數

筆者接觸這個不多。Google、Meta均有提供此類攜帶UTM參數的Url生成工具，用戶通過該url發生的轉化事件會攜帶其中附帶的廣告參數。UTM參數一般包括以下幾個：

• utm_source：描述訪問的廣告平臺、社交媒體網站或內容來源。包括示例“Google”、“Facebook”
• utm_medium：跟蹤流量系列類型。對于 Google Ads 廣告，這通常是“廣告”或“每次點擊費用”。例如：utm_medium=cpc、utm_medium=newsettle
• utm_tm_：活動名稱
• utm_term：付費關鍵字，例如：utm_term=black_friday

2. 點擊歸因

1）精準匹配

基于設備標識進行，精確但是受限程度較高。

2）模糊匹配

使用基于設備ID以外的標識進行，比如IP、UA都屬于這一類，誤差相對偏大。

3. 歸因模型

比較常見的LastClick歸因，即將用戶的轉化100%歸因為距其轉化最近的一次廣告點擊。

4. 歸因場景

1）拉新場景

最常用的場景，用戶點擊廣告后，發生轉化事件，在點擊激活歸因窗口期（1h-30天）內，尋找最近一次點擊歸因。

2）再營銷場景

• 再互動：老用戶的APP仍然在設備上，經過一段時間的沉默后，與廣告產生互動，并在APP/小游戲內發生轉化事件。
• 再歸因：老用戶的APP已經卸載，與廣告發生互動后，重新安裝APP/打開游戲，在游戲內發生轉化事件。

名詞解釋：

• 沉默：用戶7日內（時長自定義）未登錄游戲。
• 回流：流失用戶再次回到業務場景中，視業務場景不同，由業務自行定義。

5. 歸因系統

1）廣告平臺

全量接入主流廣告平臺，并且及時跟進各廣告平臺的最新能力以支持投放能力拓展。

2）監測鏈接

對接各大廣告平臺后，根據規則批量自動生成監測鏈接用于廣告投放。

3）上報配置

基于對用戶群體的深刻洞察理解，自定義用戶的轉化行為，來調節回傳給廣告平臺的用戶數據樣本，從而優化獲客效率。

4）產出

歸因系統對于流量數據的劃分，結合用戶的產品畫像，進一步豐富了企業對業務圖景的全局洞察，這些數據資產最終可以以人群包的形式，反哺到投放獲客環節。