归因是精细化运营必不可少的利器

应用程序已经开发，广告已经完成，渠道已经选择，预算已经到位（虽然我总是觉得不够），但广告的效果不够好。此时，我们将推断产品的设计是否存在问题？文案不够勾引？推广渠道选错了？...当然，以上都是对的。但是没有人能回答:我50%的广告费用浪费在哪里？广告是面对用户的最后一个环节，也是最重要的环节。如果你不能追溯（归因）发布的效果（这里不是通过渠道向你展示的华丽但掺假的数据），那么你真的很难做下一个优化。前面所做的一切努力很可能会在最后的推广和交付环节中慢慢损失。现在谁还在做广泛的效果评估，互联网在线广告比传统广告太被动了，其数据被记录下来，可以用于数据分析，优化交付效果。凭借这些优势，在线媒体渠道以精准投放的理念一路收获广告商的预算。数据总是让一个人产生莫名其妙的迷恋，我们有固有的认知和局限性，看到数据很好，但结果不令人满意，特别是现在渠道转换越来越差，用户增长越来越困难，广告，操作学生也花了很多精力做效果评估，但鸡蛋，这种广泛的评估方法不能解决更实质性的问题：我们知道用户点击渠道广告，但点击安装不安装？这个下载量是哪个渠道带来的？下次该买哪个？除了用户引流，这个后期转型应该算谁？如何计算更科学、更合理？互联网营销和传统营销最大的区别在于，传统广告的特点是覆盖面广，目标群体大致区分，效果无法跟踪。而且互联网广告可以定向投放，也可以跟踪效果，两者同样重要。我相信广告商更注重研究方向，但很少注重归因。大数据技术带来的定向交付确实很有吸引力。比如搜索“旅游”，平台会向不同的人展示不同的产品和广告。定向对广告商来说似乎很划算，但人总是有局限性的。如果不结合归因，怎么知道哪个效果更好？大多数广告商在推出App时都会采用多渠道组合推广的方式，比如海外App，Facebook、Google、各种渠道组合的广告购买行为，如苹果竞价广告或其他媒体渠道。对于广告商来说，需要明确广告用户来自哪个渠道，用户质量如何，广告购买与用户获取以及用户在应用程序中的行为之间的关系。这些需要一套方法或系统来验证，这就是归因。在实际应用中，归因操作更为复杂。例如，如果用户阅读信息流广告，点击社交广告，然后在搜索引擎广告中完成下载行为，应该如何计算这种转换？用户通过社交客户端下载应用程序后，没有其他应用程序内部转换行为。如何判断这个渠道？另一个例子是，电子商务用户看到电子商务广告产生了内部转型行为，那么他进一步回购，活跃到什么程度呢？这些可以通过归因连接整个环节，实现更全面、更科学的判断和可追溯性，从而有效优化交付和运营的各个层面。换句话说，广告效果数据可以通过平台的归因服务来明确。例如，告诉广告商，谷歌渠道带来的应用程序用户，内部支付率和支付单价是多少，你可以根据这些数据做出判断，知道下次应该如何发布。假如Google的数量很好，可以增加投放预算。另外，如果某个渠道带来的新增量级很大，但内部转化行为很差，这部分推广预算可以随后降低，甚至可以直接通过渠道。可追溯性为科学优化提供了强有力的依据。归因也讲方法论。多触点归因是科学的归因分析方法。严格来说，归因模型约有10种，归因分类一般分为单触点和多触点。为了便于理解，西姐介绍了四种常见的归因模型。最终互动模型:100%分配给转化前用户最后一次接触的媒体，容易测量，但属于单接触模式，不完善，适合转化广告商。第一次互动模型:100%分配给第一次接触的渠道，只考虑最初的品牌认知，不考虑转型，适合新品牌。时间衰减互动模型：比例按时间递减，适合临时促销广告。自定义互动模型：自定义阶段比例，适用于销售和品牌同等重视的广告。在实际用户转型路径中，用户在新闻端看到并点击苹果手机广告，在朋友圈点击推送广告。回去后，他们用百度在PC端搜索苹果的新车型，然后点击百度上的商场广告，在商场完成购买行为。这是一个从广告到用户转型的常见过程，如果采用最终的互动归因模型，只会评估百度商场广告的效果，前置广告因素产生的广告行为不计算，相当于最终接触渠道的100%。如果按照第一次互动模式，效果归因于新闻广告，无论是第一次互动还是最终互动，都属于单触点归因模式，这种归因模式在多渠道组合中是片面的。如果根据第一次互动模型，将效果归因于新闻广告，无论是第一次互动还是最终互动，这两种都属于单触点归因模式，这种归因模式在多渠道组合中相对片面。用户接触的每个渠道都反映了显示率，并可能对用户进行转换。使用单触点归因对其他广告形式非常不公平，因为它也在用户的整个购买过程中发挥了作用。更科学的归因需要考虑用户的综合行为，即我所说的多触点归因，它通过一套算法或模型进行分配。例如，用户在百度上看到广告，但他们没有完成购买行为。第二天，当他们通过新闻终端完成购买行为时，我会将70%的效果分配给新闻终端，30%的效果分配给百度。通过跨设备、跨屏、跨渠道综合评价多触点归因，给出更合理的效果分配比例。上图中提到的时间衰减互动和定制互动模型属于多触点归因。目前app推广最好的归因是什么？鉴于数据统计的难度，许多地方暂时无法实现归因技术。例如，在线推广数据的相互连接，或线下推广数据的收集。让我谈谈目前已经实现归因的两个地方：1、苹果官方竞价广告作为一种新兴的推广渠道，受到CP的青睐，因为它可以提供归因API，告诉CP哪些下载来自哪些关键词，从而帮助CP改进关键词交付方案。自2016年10月初以来，苹果在美国、新西兰、澳大利亚和英国投标。由于有利于结算、效果评估、方案改进，国内CP也非常期待其上线。缺点是苹果归因API还是简单粗放的，可以追溯到每个下载来自哪个关键词，但是不能向下提供。什么意思？例如，广告商不仅想知道每个下载来自哪个关键字，还想查看注册数量、保留、购买转换等数据。此时，他们需要使用更专业的第三方归因工具系统。２、App推广反作弊工具在安卓推广层面用于识别渠道流量的来源和质量。识别假量，不为假量买单，节约推广成本；运营真实用户，有效提高用户转化率。(西姐将单独讨论反作弊的相关内容)第三方工具如何利用ROI会计来提高苹果竞价的转化率？第三方归因工具主要通过监控ASM发布后的点击数据和转换数据来总结外部数据。此外，通过SDK收集应用程序的内部数据，最终归因于哪个关键字带来了用户，他是否注册，是否付费，甚至是否有其他深度行为，归因于连接和打开所有数据，以获得更准确的数据分析。除了嵌入SDK，更重要的是制定定制的埋点方案。在哪里做埋藏点非常重要，例如，在应用程序注册页面埋藏一个点，你可以得到用户注册信息，埋藏在会员服务中，你可以知道哪些用户购买相关服务，如服务类型、服务金额、用户账户，埋藏在每个关键部分可以帮助完全记录用户的行为，获取各种数据。最后，根据收集到的数据进行分析，明确下载哪个单词，如知道一个单词带来了1000个用户，1000个用户有600个注册用户，200个完成付费行为，然后指导下一个交付。从渠道管理的角度来看，可以用来判断渠道的质量，合理优化渠道交付策略，节约推广成本，提高渠道转化效率；从用户增长的角度来看，可以用来判断一个词的数量效应和转化效率，从而优化关键词，提高用户增长和收入增长。毕竟，后记归因的目的是改善经营转型和收入增长。没有归因分析，没有追溯，就无法知道50%的广告费用浪费在哪里。在传统广告时代，根本无法进行数据监控和评估。在大数据技术逐步完善的今天，只有实现归因追溯的土壤，才能在精细操作中发挥其价值。可以说，归因是精细操作的基本武器。在当今移动互联网流量红利消失的今天，低成本和爆炸性的数量是不可能的。接下来，我们应该考虑如何识别和利用高质量的流量，以及收入的稳步增长。那么，如何提高投入产出比呢？（ROI）它变得至关重要。ROI评估只能通过分析流量、词汇和用户的归因来实现。正如我们在一次投标的归因分析中，通过核算关键词的投资回报率，找到高精度词和效果最差的词，好词增加，坏词减少甚至暂停，改进策略后，应用产品的收入增长直接翻了一番。正如马太效应所说，所有有价值的（用户或关键字）都应该给予更多的*和资源，以产生更大的价值，而那些没有价值和不作为的人应该迅速减少交付。浪费越多，整体收入越少。