许多企业都需要思考如何将流量效果合理归因的问题,这个过程中,我们或许会借助到第三方平台或者一些归因系统。这篇文章里,作者就谈了谈归因系统的搭建策略,一起来看看吧。
一、背景
流量获客是业务营收中极为重要的环节,如何将流量效果合理地归因,并进而指导投放策略优化,是归因系统的主要使命。
国内有专门做归因的第三方平台,但是现实情况下,出于费用昂贵以及数据安全问题考虑,我们自建了一套归因系统。
二、流程
三、数据接入与采集
1. 公域数据主要指来自于各家广告平台产生的用户点击行为数据。
2. 私域数据APP的激活数据、落地页、小游戏中产生的用户点击行为数据。
3. 数据构成- 唯一点击事件ID:用户点击行为的唯一标识。
- 设备/用户标识:产生点击行为的用户设备标识,常见标识有IDFA、Mac、IMEI、OAID、AndroidID、OpenID(微信小程序专用)、IP、UA等等。
- 时间戳:点击行为发生的时间。
- CallBackURL:点击事件的数据回传URL,该点击事件产生的后续转化行为回传时使用的URL。
以上为主要组成部分,可能不尽全面。
四、广告归因
1. 自归因1)渠道号ID
多用于安卓平台的归因方式。将广告主自定义的渠道号ID作为参数加入推广的APP SDK中,用户在该APP上产生的转化行为均附带该渠道号。实际投放中,自动打包工具与广告平台的分包功能配合会大大提升投放效率。
2)UTM参数
笔者接触这个不多。Google、Meta均有提供此类携带UTM参数的Url生成工具,用户通过该url发生的转化事件会携带其中附带的广告参数。UTM参数一般包括以下几个:
- utm_source:描述访问的广告平台、社交媒体网站或内容来源。包括示例“Google”、“Facebook”
- utm_medium:跟踪流量系列类型。对于 Google Ads 广告,这通常是“广告”或“每次点击费用”。例如:utm_medium=cpc、utm_medium=newsettle
- utm_tm_:活动名称
- utm_term:付费关键字,例如:utm_term=black_friday
1)精准匹配
基于设备标识进行,精确但是受限程度较高。
2)模糊匹配
使用基于设备ID以外的标识进行,比如IP、UA都属于这一类,误差相对偏大。
3. 归因模型比较常见的LastClick归因,即将用户的转化100%归因为距其转化最近的一次广告点击。
4. 归因场景1)拉新场景
最常用的场景,用户点击广告后,发生转化事件,在点击激活归因窗口期(1h-30天)内,寻找最近一次点击归因。
2)再营销场景
- 再互动:老用户的APP仍然在设备上,经过一段时间的沉默后,与广告产生互动,并在APP/小游戏内发生转化事件。
- 再归因:老用户的APP已经卸载,与广告发生互动后,重新安装APP/打开游戏,在游戏内发生转化事件。
名词解释:
- 沉默:用户7日内(时长自定义)未登录游戏。
- 回流:流失用户再次回到业务场景中,视业务场景不同,由业务自行定义。
1)广告平台
全量接入主流广告平台,并且及时跟进各广告平台的最新能力以支持投放能力拓展。
2)监测链接
对接各大广告平台后,根据规则批量自动生成监测链接用于广告投放。
3)上报配置
基于对用户群体的深刻洞察理解,自定义用户的转化行为,来调节回传给广告平台的用户数据样本,从而优化获客效率。
4)产出
归因系统对于流量数据的划分,结合用户的产品画像,进一步丰富了企业对业务图景的全局洞察,这些数据资产最终可以以人群包的形式,反哺到投放获客环节。
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