ASM推廣是直面用戶最關(guān)鍵也是最重要的一環(huán)，如果說你各方面都做到位了，但就是投放的效果不好，這是為什么呢？這時(shí)我們會(huì)去反推APP產(chǎn)品是不是哪里優(yōu)化不夠好?廣告文案不夠勾引?渠道策略出了問題?

ASM推廣：歸因分析的重要性

廣告投放是直面用戶的最后一環(huán)，也是最重要一環(huán)，如果你沒法去追溯(歸因)出投放的效果(此處說的不是一般意義上渠道給你看的那些華麗但摻假的數(shù)據(jù))，那么你真的很難做好下一步的優(yōu)化。前面所做的努力很可能不知不覺慢慢損耗在最終投放環(huán)節(jié)。

現(xiàn)在誰還在做粗放式效果評(píng)估就太被動(dòng)了

互聯(lián)網(wǎng)線上廣告比之傳統(tǒng)廣告來說，其數(shù)據(jù)被記錄下來，可以用于數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化投放效果。線上媒體渠道仗著這些優(yōu)勢(shì)打著精準(zhǔn)投放的概念一路收割廣告主的預(yù)算。

數(shù)據(jù)總是會(huì)讓人產(chǎn)生莫名的迷戀，我們帶著固有的認(rèn)知與局限，看到數(shù)據(jù)是美好的，然而結(jié)果卻差強(qiáng)人意，尤其現(xiàn)在渠道轉(zhuǎn)化越來越差，用戶增長(zhǎng)越來越難，廣告投放出去，運(yùn)營(yíng)同學(xué)也花了很多精力做效果評(píng)估，然并卵，這種粗放式的評(píng)估方法根本不能解決更實(shí)質(zhì)的問題：我們知道用戶點(diǎn)了這家渠道的廣告，但是點(diǎn)了后安裝沒安裝?這次的下載量到底是哪家渠道帶來的?下次又該買哪家?除了用戶引流之外，這個(gè)后期轉(zhuǎn)化應(yīng)該算誰的?怎么算更科學(xué)更合理?

互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷與傳統(tǒng)營(yíng)銷最大的差別是：可定向、可追溯

傳統(tǒng)廣告的特點(diǎn)是覆蓋廣泛、粗略區(qū)分目標(biāo)人群、不能追蹤效果。而互聯(lián)網(wǎng)廣告則可定向投放，也可追蹤效果，二者同樣重要。相信廣告主們多注重研究定向，卻很少關(guān)注歸因吧。大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的定向投放確實(shí)很有吸引力，比如搜索“旅游”，平臺(tái)會(huì)給不同的人展示不同的產(chǎn)品與廣告，定向?qū)V告主而言看起來很劃算，但是人總是有局限的，不結(jié)合歸因，你怎么知道粗放定向還是更精細(xì)的定向哪個(gè)效果更好?

大部分廣告主在投放APP時(shí)都會(huì)采用多渠道組合推廣的方式，比如一個(gè)海外APP投放，會(huì)采用Facebook、Google、蘋果競(jìng)價(jià)廣告或其他媒體渠道等多種渠道組合的廣告購(gòu)買行為。對(duì)于廣告主而言，我需要明確廣告投放出去用戶是從哪個(gè)渠道來的，這個(gè)用戶的質(zhì)量怎么樣，廣告購(gòu)買和用戶獲取以及用戶在APP內(nèi)行為之間的關(guān)系是什么，這些需要一套方法或體系來驗(yàn)證，這就是歸因。

在實(shí)際應(yīng)用中，歸因操作更復(fù)雜，比如說，某用戶看了信息流廣告、點(diǎn)擊了社交廣告、然后在搜索引擎廣告中完成下載行為，那么這個(gè)轉(zhuǎn)化應(yīng)該怎么算?某用戶通過QQ客戶端下載APP之后沒有其他APP內(nèi)部轉(zhuǎn)化行為，這個(gè)渠道又怎么判斷?再比如電商類用戶看了電商廣告產(chǎn)生了內(nèi)部轉(zhuǎn)化行為，那他更進(jìn)一步的復(fù)購(gòu)、活躍到什么樣的程度?這些都可以通過歸因把整個(gè)環(huán)節(jié)串聯(lián)起來，做到更綜合科學(xué)的判定與回溯，以此進(jìn)行投放與運(yùn)營(yíng)各層面的有效優(yōu)化。

換句話說，通過一個(gè)平臺(tái)的歸因服務(wù)，可以明確出廣告投放效果數(shù)據(jù)。比如告訴廣告主，Google渠道帶來的APP用戶，內(nèi)部付費(fèi)率是多少，付費(fèi)單價(jià)是多少，你可以根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)做一個(gè)判斷，就知道下次應(yīng)該怎樣投放。如果說Google的量很好，可以加大投放預(yù)算。此外，如果某一個(gè)渠道帶來的新增量級(jí)很大，但內(nèi)部轉(zhuǎn)化行為非常差，后續(xù)就可以降低這部分推廣預(yù)算，甚至說直接把該渠道pass?？勺匪菥吞峁┝丝茖W(xué)優(yōu)化的強(qiáng)大依據(jù)。

歸因也講方法論，多觸點(diǎn)歸因才是科學(xué)的歸因分析法

嚴(yán)格意義上講，歸因模型大約有10種左右，而歸因分類則大體分為單觸點(diǎn)和多觸點(diǎn)兩類。為了方便理解，溪姐給大家介紹四種常見的歸因模型。

1、最終互動(dòng)模型：100%分配給轉(zhuǎn)化前用戶最后一次接觸的媒體，這樣也容易測(cè)量，但屬于單觸點(diǎn)模式，不完善，適合轉(zhuǎn)化型廣告主。

2、首次互動(dòng)模型：100%分配給第一次接觸的渠道，只考慮最初的品牌認(rèn)知、不考慮轉(zhuǎn)化，適合全新品牌。

3、時(shí)間衰減互動(dòng)模型：配比按時(shí)間遞減，適合臨時(shí)促銷廣告。

4、自定義互動(dòng)模型：自定義個(gè)階段配比，適合銷售和品牌同樣重視的廣告。

蘋果后臺(tái)提供的競(jìng)價(jià)廣告歸因?qū)儆诖址攀綒w因

溪姐在上一篇文章《新手必備：史上最全的蘋果競(jìng)價(jià)廣告ASM專有名詞匯總》中提到蘋果歸因API，它主要通過搜索廣告歸屬API，跟蹤和歸因于來自搜索廣告的應(yīng)用下載。優(yōu)點(diǎn)在于，通過蘋果歸因API信息可以為不同的關(guān)鍵詞、廣告組和受眾群體優(yōu)化你的CPT和CPA目標(biāo)。

從結(jié)果來講，蘋果歸因API仍然是比較簡(jiǎn)單粗略的，它可以追溯每一個(gè)下載來自于哪一個(gè)關(guān)鍵詞，但往下的話就提供不了了。而廣告主不僅想知道每一個(gè)下載來自哪個(gè)關(guān)鍵詞，可能還想看注冊(cè)數(shù)，看付費(fèi)比率，甚至關(guān)于用戶的更多畫像信息等等，這時(shí)就需要使用更專業(yè)更系統(tǒng)的第三方歸因工具。

蘋果競(jìng)價(jià)投放如何獲取更有價(jià)值的歸因分析?

只有更詳細(xì)更科學(xué)的歸因數(shù)據(jù)，才能更好地指導(dǎo)蘋果競(jìng)價(jià)廣告ASM投放的優(yōu)化工作，通過監(jiān)測(cè)點(diǎn)擊數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，將外部數(shù)據(jù)匯總，此外，通過SDK去采集APP內(nèi)部數(shù)據(jù)，然后通過APP數(shù)據(jù)進(jìn)行一步一步的歸因，最終歸到哪個(gè)關(guān)鍵詞帶來這個(gè)用戶，他有沒有注冊(cè)，有沒有付費(fèi)，甚至說有沒有其他的深度行為，歸因做的其實(shí)是一個(gè)連接作用，將數(shù)據(jù)全部打通，從而得到更準(zhǔn)確的分析數(shù)據(jù)。

ASM歸因只是一個(gè)小局部，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)才是目的

1、監(jiān)控基于ASM投放、不同渠道、不同廣告組的CPA轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，用于優(yōu)化投放方案

有些廣告主，只想看用戶注冊(cè)率是多少，我們只需在注冊(cè)頁面做埋點(diǎn)即可。有些廣告主KPI要求不一樣，比方說電商類我會(huì)在購(gòu)物車、購(gòu)買成功的環(huán)節(jié)都去做埋點(diǎn)，然后收集相關(guān)數(shù)據(jù)做分析。此外，還能監(jiān)測(cè)非ASM的其他渠道的CPA轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，從而獲取推廣投放的全路徑數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)可自定義的數(shù)據(jù)報(bào)告和渠道質(zhì)量評(píng)估分析，有助于廣告優(yōu)化并最大化提升APP推廣效果。

2、建立APP用戶畫像分析，用于用戶精細(xì)運(yùn)營(yíng)

在APP內(nèi)通過SDK采集到的用戶數(shù)據(jù)并不是特別的多，但是如果有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的話，則可以針對(duì)該用戶結(jié)合其他外圍海量數(shù)據(jù)做分析，獲得更全面的APP用戶畫像分析，所謂更全面的用戶畫像，是指你獲得60%用戶畫像是不足以支撐用戶運(yùn)營(yíng)，但是如果數(shù)據(jù)非常多的情況下，可以把準(zhǔn)確率提高到90%，數(shù)據(jù)的量級(jí)，會(huì)決定后續(xù)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。而用戶畫像分析則可以用于用戶運(yùn)營(yíng)優(yōu)化的各個(gè)層面。

3、為競(jìng)價(jià)廣告投放提供反作弊服務(wù)，節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本

這里所說的反作弊主要是針對(duì)ASM競(jìng)價(jià)廣告的反作弊，主要針對(duì)競(jìng)價(jià)中關(guān)鍵詞被惡意刷點(diǎn)擊的情況，在操作中通過設(shè)置一個(gè)閾值來進(jìn)行實(shí)時(shí)智能處理，比如一分鐘內(nèi)，如果平均展示量是100，點(diǎn)擊次數(shù)50，當(dāng)數(shù)值超過以往平均值的數(shù)倍，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行暫停的動(dòng)作。這個(gè)可以有效防止ASM惡性競(jìng)爭(zhēng)和渠道作弊行為，有效阻止虛假流量，你的真實(shí)流量自然就上來了。

如果說沒有歸因的分析，你就不知道廣告費(fèi)到底花在了哪一個(gè)環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的廣告沒有辦法進(jìn)行效果評(píng)估，但是現(xiàn)在有了大數(shù)據(jù)啊，就可以歸因分析的土壤，展示出運(yùn)營(yíng)的價(jià)值了。

文章來源：金香檳運(yùn)營(yíng)

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