近期 iTunes Connect 中，苹果发布重要更新功能，增加了新的数据源和指标。CP可以进一步了解用户从哪里发现他的应用，包括在App Store浏览或搜索、其他应用、浏览器。说白了，苹果开始加强它的数据归因跟踪了（此前，苹果数据统计仅限于整体的购买数、付费情况等）。

　　对数据来源的跟踪，其实也是苹果反作弊在不断升级，对于渠道而言当然是很糟糕的，业内机刷、肉刷、积分墙掺量行为，会受到极大冲击，刷量作弊原形毕露。不过反作弊的事儿，苹果一直在做，自从上线苹果竞价广告以来一直在强化升级。可想，此次归因动作会再次让渠道哭惨，算了溪姐今天不写反作弊了（不能天天得罪人），今天写写为啥归因对CP这么重要，以及关于（移动互联网）归因的延伸知识吧。

　　苹果更新的归因跟踪，可以监控到哪些数据？

　　苹果在iTunes Connect App Analytics信息中心添加了几个数据埋点：

　　App Store Browse：用户在 App Store 中浏览“精选”、“类别”或“排行榜”板块时首次查看了您的 App 或首次轻点了您的 App 以下载。

　　App Store Search：用户在 App Store 上通过“搜索”首次查看了您的 App 或首次轻点了您的 App 以下载。其中包括 App Store 搜索中的 Search Ads。

　　App Referrer：用户通过轻点了 App 中的链接，客户被带到您的 App Store 产品页面。其中包括使用 StoreKit API 来加载您的产品页面的 App。

　　Web Referrer：用户通过轻点了网站中的链接，客户被带到您的 App Store 产品页面。

　　总的说来，苹果归因目前主要可以监控三个方面数据：1、引导App来源；2、引导网页来源；3、营销活动来源。当然，还有它自身App Store 中用户浏览和搜索行为数据。

　　苹果新的iTunes Connect数据归因分析，对CP而言是重大利好。App推广运营可以更轻松地分析流量来源数据，以此来优化推广行为和筛选优质渠道。归因数据可以帮CP识别渠道质量，从而进行广告效果评估和结算。

　　归因跟踪到底是个什么鬼？

　　归因，就是说CP需要知道通过多个渠道推广来的广告质量、获取的用户数量、来源等，基于这些数据，可以更好的优化广告投放。比如剔除效果不好的渠道，对质量高的渠道进行加量，或引进新渠道，再不断调整优化。

　　也就是说，归因跟踪越精准精细，渠道作假越难。另一方面，CP的用户质量会更高（因为不好的渠道被剔除了），更利于精细化运营以及在流量红利殆尽的今天实现用户增长。

　　客户在投放时，数据跟踪归因分析是绕不开的话题。目前市场上国外做第三方归因跟踪有Appsflyer和Adjust，国内做移动互联网归因分析有量江湖，这几家归因公司可以覆盖大部分的投放渠道。

　　归因市场：媒体渠道或独立第三方各有各的归因策略

　　Facebook：点击后28天内的安装和看过广告24小时内安装也会归因为Facebook安装。

　　Twitter：点击后14天内的安装都会归因成Twitter数据。

　　Google：点击后30天内的数据将归因为Google安装。

　　（看完上面的对比，你就知道，媒体渠道做归因嘛，当然希望把数据多多归给自己啦。不过也能理解，不然怎么好跟你谈钱）

　　第三方数据归因公司（Appsflyer, Adjust)，采用Last Click跟踪模式，他们将安装分配给用户最后点击安装的渠道。量江湖归因采取多触点归因模型。（下文会有详细解释）

　　数据归因跟踪对CP来说意味着什么？

　　对于CP而言最郁闷的是：广告投出去效果不好，这时会去反推APP产品是不是哪里优化不够好？广告文案不够勾引？渠道策略出了问题？等等，当然以上都对。但是却没人能回答这个问题：我的50%广告花费到底浪费在哪？

　　这时归因就派上用场了，广告投放是直面用户的最后一环，也是最重要一环，如果你没法归因出投放效果，那么很难做好下一步优化。

　　在红利殆尽的今天，渠道转化差，用户增长难，广告投放出去结果怎样？想必这些问题CP更想知道：

　　l 用户点了这家渠道的广告，但是点了后安装没安装？

　　l 这次的下载量到底是哪家渠道带来的？下次又该买哪家？

　　l 除了用户引流之外，这个后期转化应该算谁的？怎么算更合理？

　　大部分广告主在投放APP时都会采用多渠道组合推广，比如海外APP，会采用Facebook、Google、苹果竞价广告或其他媒体渠道等多种渠道投放。对于广告主而言，需要知道用户是从哪个渠道来的？用户质量怎么样？广告购买和用户获取以及用户在APP内行为之间的关系是什么？在实际应用中，归因需求更复杂，比如说，某用户看了信息流广告、点击了社交广告、然后在搜索引擎广告中完成下载行为，那么这个转化应该怎么算？

　　通过第三方工具的归因数据服务，可以明确广告投放效果数据。比如告诉广告主，Google渠道带来的APP用户，内部付费率是多少，付费单价是多少，根据数据你就知道下次该怎样投放。如果说Google量很好，可以加大投放预算。此外，如果某渠道带来的新增量级很大，但内部转化行为非常差，则可以降低这部分预算。

　　什么样的归因分析模型更科学？

　　严格意义上讲，归因模型分类大体分为单触点和多触点两类。为了方便理解，溪姐给大家介绍四种常见的归因模型。

　　1、最终互动模型：100%分配给转化前用户最后一次接触的媒体，这样也容易测量，但属于单触点模式，不完善，适合转化型广告主。

　　2、首次互动模型：100%分配给第一次接触的渠道，只考虑最初的品牌认知、不考虑转化，适合全新品牌。

　　3、时间衰减互动模型：配比按时间递减，适合临时促销广告。

　　4、自定义互动模型：自定义个阶段配比，适合销售和品牌同样重视的广告。

　　在实际用户转化路径中，用户在今日头条看见并点击了苹果手机广告，又在朋友圈点击了推送广告，回去之后在PC端用百度搜索了苹果新机型，然后点击百度上京东商城广告，在京东商城完成购买行为，这是比较常见的从广告展现到用户转化的流程，如果采用最终互动归因模型，只会对百度出现的京东商城广告做效果考核，而那些前置广告因素所产生的广告行为则不计算，等于说100%给最终接触的渠道。

转载请注明出处。