Adjust 的归因方法

Here, you'll learn how and when Adjust uses different attribution methods.

For instructions on managing attribution settings, see these articles:

Adjust 的归因方法有哪些?

Adjust 支持两种归因方法:用于点击和展示的设备匹配和指纹识别。我们具体采用的方法取决于转化类型和用户交互质量。

  • 我们使用设备匹配和指纹识别对安装(首次打开应用)进行归因
  • 我们使用设备匹配对不活跃的用户进行再归因(为其分配新的归因来源)
Adjust 根据以下顺序进行归因:
  1. 基于点击的设备匹配
  2. 基于点击的指纹识别
  3. 基于展示的设备匹配
  4. 基于展示的指纹识别
在安装时,我们寻找设备标识符匹配的点击。如果没有,我们转而寻找设备特征匹配的点击。如果没有符合条件的点击,则通过展示重复该步骤。Adjust 始终优先寻找点击(这是刻意的用户交互)和设备匹配(这是最为可靠的归因方法)。

贴士:如需跟踪展示并允许指纹识别,在您的 Adjust 控制面板中,打开基于展示的归因指纹识别用于点击/展示

设备匹配

设备匹配是 Adjust 的主要归因方法。我们从记录的交互和安装中收集唯一的设备标识符,如果两个 ID 匹配,我们就可以将该展示归因于安装。基于点击的设备匹配准确率达 100%,是最为可靠的归因方法。

Adjust 使用以下设备标识符进行归因:

  • IDFA(iOS 设备)和 GPS ADID(安卓设备)等广告 ID
  • IDFV(iOS 设备)和安卓 ID 等设备 ID
  • Adjust reftag,它是我们针对点击/展示创建的唯一 ID。reftag 通过安卓 referrer 传递。

下面说明 Adjust 如何利用广告 ID 和安卓 referrer 进行设备匹配: 

用户添加的图像
用户添加的图像
 

设备指纹识别

设备指纹识别是 Adjust 的次要归因方法。我们使用设备详细信息,将安装归因给符合匹配条件的点击和展示。

Adjust 执行指纹识别 时需使用的详细信息包括:

  • 设备类型(如 Google Pixel XL)
  • 操作系统(如安卓)
  • 操作系统版本(如 7.1.2)
  • 语言(如中文)
  • IP 地址(如 77.185.208.234)
  • 用户代理(例如,浏览器和操作系统)
由于部分详细信息(例如,IP 地址)可能发生变更,因此在较短时间段内,使用设备指纹识别最为可靠。如果所有这些详细信息均与安装匹配,我们将仅归因点击或展示。

注意:在任何时候,您都可以在应用层级和/或跟踪链接层级打开指纹识别(用于点击和/或展示)。

以下是设备指纹识别归因在 Adjust 中的工作原理:

用户添加的图像

 

再归因

再归因是指闲置用户与再营销推广活动互动后,返回到您的应用并被 Adjust 分配了新的归因来源。我们根据点击、深度链接再归因和展示对用户进行再归因。

对展示进行归因

用户浏览您的移动广告后,Adjust 会记录为展示。任何时候,您都可以在 Adjust 控制面板中打开(或关闭)基于展示的归因。唯有当没有符合条件的点击时,我们才考虑对展示进行归因。

注意: Adjust 仅通过设备匹配对展示进行自动归因。您可以为展示的应用层级和/或跟踪链接层级打开指纹识别功能。

在 Adjust 中打开基于展示的归因后,您便可以与您的广告渠道共享展示跟踪链接。可以采用两种方法在 Adjust 中查找您的展示跟踪链接:

  • 在推广活动向导中创建新的跟踪链接
  • 转到您的应用设置,选择跟踪链接,然后点击任何跟踪链接旁边的设置(齿轮图标)

对电视推广活动的归因

电视归因将移动应用安装与电视展示匹配。如需开始使用,请首先在您应用的合作伙伴设置中激活 Adjust 与您电视跟踪合作伙伴的集成。Adjust 与多个电视合作伙伴完全集成,例如,Admo.TV、Teads 和 TVSquared。

注意:电视跟踪归因仅适用于 Business Pro 及以上套餐

只有自然安装(即 Adjust 无法归因到点击或展示的安装)才符合电视归因的条件。Adjust 将您的自然安装发送到关联的电视合作伙伴,他们将在 7 天的时间内,根据自己的标准和资源进行归因。如果该电视合作伙伴表示安装是由他们所带来的,我们将判断他们的归因数据是否符合我们的要求,一旦确认则会在您的 Adjust 控制面板中将归因渠道从“自然”更新为“电视”。

电视跟踪合作伙伴是如何进行归因的?

电视归因的方式因合作伙伴而异。以下是电视合作伙伴采用的一些归因方式:

  • 将电视推广活动后的用户交互量与同地区、同时段和/或同天的典型用户交互量进行比较
  • 采用算法来分析特定用户受电视推广活动影响的概率
  • 采用音频指纹技术来识别电视推广活动的音轨

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