iOS 14.5+ 数据监测： 抓住安装后的黄金24小时

作者：Adjust 首席产品官 Katie Madding

Apple 推出 iOS 14.5+ 隐私新规后，归因领域发生了巨大的变化。随着越来越多的营销人员和开发者调整策略和运营方式，移动游戏生态圈也在继续振荡。在与众多广告主和广告渠道对话后，我们清楚地了解到广告营销对行业的意义比以往更加重要了。然而当下的问题是：在效果营销方面我们该如何推进？如何找到高效的方法获取高质量的用户，并持续为用户提供优质的个性化体验？


如今，可靠而精确的数据减少，近年来已经被弃用的凭借猜测的营销方法现在又浮出了水面。对于移动营销人员来说，这意味着需要使用模型和上下文来了解哪些渠道能获得高生命周期价值 (LTV) 的新用户。对于 SKAdNetwork 来说，安装后的最初 24 小时最为重要，您可利用这个窗口获得优势。然而很多应用的关键应用内操作并非集中发生在最初的 24 小时内，而是分布于安装后的一周内。这更加说明，营销人员需要转换焦点，关注以前可能未留意的行为和事件。

行为交互和黄金 24 小时窗口

在使用 Apple 的 SKAdNetwork 时，应当在初始 24 小时窗口内充分利用一切可用的行为数据，发挥出数据的最大潜力。通过强大的转化值策略进行优化后，收到的安装量数据应当与 iOS 14 前相差无几。获得了满意的安装数量，就该转而聚焦于质量，理解初始 24 小时窗口内的哪些应用内行为能带来高质量的用户。

SKAdNetwork 允许营销人员使用转化值收集用户的应用内行为信息。转化值是一种 6 比特位安装后数字，是从 0 到 63 的不同值。如果安装后初始 24 小时窗口内没有发生转化值更新，那么第二个上限为 24 小时的归因窗口就会开始计时。在这 24 小时窗口内，SKAdNetwork 会随机返回归因数据，模糊安装时间，避免应用内事件触发 (包括登录、购买等) 被关联到用户个人。

转化值策略是在 SKAdNetwork 中获得成功的关键。

虽然我们再也无法根据用户数据提供与以往相同水平的定向体验，但我们依然能推动相同数量的安装。此后，您便有了足够的条件进行广告优化，并不断获取高 LTV 用户。虽然整个过程或许看起来与之前有些差异，但其结果可能同样优秀。

制定恰当的转化值策略

不同的应用类别和规模，其转化值系统会有所差异。在较为简单的转化值系统中，您可以将 6 种不同事件映射到转化值，每个转化值比特对应一个事件。这种转化值系统适用于多数情况，但却无法满足所有应用的需要。

如果您想在初始 24 小时窗口内跟踪尽可能多的行为交互或事件，就应当重点关注数量和值的范围，这样，广告主就能从更精细的层级上分析用户行为。例如，您可以考虑关注会话数量、事件数量、应用内购买收入或广告收入 (亦可随意组合这些指标)，并将其范围关联到特定转化值。

要制定高效的转化值策略，我们推荐您采取下列步骤：

• 选择将交互或收入作为重点
• 如果重点在收入，请了解当前用户的收入范围。
• 如果重点在交互，请了解这些用户在初始 24 个小时内的交互行为 (独立于用户获取渠道)。如果您能轻松找到差异，就应当考虑在转化值设定中加入专门针对交互的跟踪。否则，请了解缺失的数据，思考该怎样获得所需的数据点。
• 启用并观察已触发的转化值如何分布。在最好的情况下，您可以清楚地看到表现的高峰和低谷，而不是一张分布均匀的图表。
  

寻找广告大 R并将其关联至具体来源越来越难。因此，您应当围绕初始 24 小时窗口打造策略，这样才能找到表现最好的用户群和分组。制定高效的初始 24 小时策略既是优化的途径，也是优化的目标。

小心避开陷阱

广告主希望充分利用转化值，因此就会集中精力设计特定算法，以收集尽可能多的信息。一般来说，这是使用 SKAdNetwork 收集数据最高效的办法。但这种办法也存在陷阱，需要小心避开。

即使在强大的模型中，如果特定关键事件或关键事件范围并未以 24 小时为单位循环发生，(例如需要跟踪的关键事件在安装 24 小时后才被触发)，那么转化值就不会再发生更新。在这种情况下，无论算法有多么智能，都无法为您搜集所需信息。因此，请务必找到初始 24 小时内能被高效监测到的行为交互，以此为基础打造策略。

积极推动交互

SKAdNetwork 发送给您的数据仅来自初始 24 小时内完成的应用内操作。简而言之，您需要在这 24 小时内提取尽可能多的信息。为此，可以尝试下列几种做法：

• 使用高强度推送通知策略以重新激活用户，使其不断返回应用，完成更多操作。
• 打造更有说服力的用户体验，鼓励用户注册。
• 集中精力捕捉不同的数据点，帮助实现用户分群。此类办法常包括游戏化处理的问卷调查或免费试用等。
  

无论您选择怎样的策略，都需要进行测试和验证，避免整体应用内点击转化率受到负面影响。具体方法很大程度上要视应用类别而定，但基本原则是不变的：每一个收集到的新数据点都能帮助营销人员了解，在初始 24 小时中，哪些交互行为预示着用户能提供更好的长期 LTV 表现。借此，您就能打造优化的转化值设置，并在未来创建更先进的预测模型。

归根结底，营销人员是否能充分利用初始 24 小时窗口内收到的数据，决定其能否通过 SKAdNetwork 取得成功。在这 24 小时窗口内与尽可能多的用户交互，获取数据点，才能收集和划分高 LTV 用户。我们相信，要制定合理的转化值，精准预测和评估已获取用户的质量，关键在于收集此前被忽略的初始 24 小时内数据点，并深刻理解其背后的用户行为。

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