如何针对 iOS 14 进行高效的报告与数据分析

自 4 月 26 日 Apple 启动 AppTrackingTransparency 新规起，开发者和应用营销人员就一直在评估新规对营销行业造成的影响。新规的初期效果正在显现，但其对行业的长期影响还有待观察。

过去一年中，我们一直在与多个广告主和广告渠道开展对话，了解他们如何看待应用营销生态的发展前景。我们计划推出系列博文，帮助大家厘清一些最复杂的话题。本文就是该系列的最新篇。

在之前的博文中，我们已经谈到了数据去重和计费问题，今天我们就来探讨一下报告和数据分析两个方面。

充分利用 iOS 14 数据分析

分享 IDFA 的用户减少，SKAdNetwork 提供的数据集和监测窗口都有限。在这样的背景下，广告主该如何分析推广活动的表现？重要的一点是，整个生态系统中的广告主都应了解所有可用的选项，继而根据业务需要做出合适的决策。

我们详细分析了最常用的几种方法及其共同作用，帮助客户和合作伙伴了解在后 IDFA 世界中该用怎样的方式进行数据分析，以及 Adjust 能提供怎样的帮助。

仅使用 SKAdNetwork

我们全新的 Data Canvas 可视化工具和现有 Adjust Automate 产品包含了对 SKAdNetwork 的全方位支持。

Apple 在 2018 年推出了 SKAdNetwork 框架。这是一种不同的推广活动监测方法，在该框架中，用户层级的数据不可用。随着 iOS 14 的推出，SKAdNetwork 框架得到了进一步发展和扩充。Apple 这样做的目的，是希望能减轻由于限制开发者的 IDFA 访问权限而造成的影响。

在 SKAdNetwork 中，广告主可以设置用来衡量下游指标的 6 比特值，大小为 0 - 63 之间的数字 (或二进制 000000 - 111111 之间)，比特值带有一个初始为 24 小时的计时器。该 "转化值" 可以是能用二进制表示的任何值。每次转化值更新为应用内指定的全新 6 比特值，计时器就会延长 24 小时。

第一个计时器结束后，第二个上限为 24 小时的窗口就会开始计时。SKAdNetwork 会在这最多 24 小时窗口内随机返回归因数据。这种随机计时的目的是模糊安装时间，避免事件触发被关联到用户个人。SKAdNetwork 系统分享的数据为聚合形式，不提供用户层级上的精细数据。

采用 SKAdNetwork 的广告主将很难或根本无法针对新用户进行数据分析。同期群、ROAS、LTV 等指标要么完全不可用，要么不够精准，导致效果分析的难度加大。但有一种例外情况颇具潜力：广告主按安装付费，让多数用户在头 24 小时内触发相关的转化。只有在这种情况下，SKAdNetwork 的表现才能达到标准。

SKAdNetwork 搭配进阶隐私模式

采用这种方法，SKAdNetwork 将成为真实计费来源，但前提是渠道合作伙伴完全支持 SKAdNetwork，这样才能保证计费准确无误。不过，您或许可以使用 Adjust 的进阶隐私模式解决方案进行优化。除 SKAdNetwork 数据外，我们还会向所有广告主提供具有可行价值的分析数据。

借助进阶隐私模式，广告主可同时以聚合数据和原始数据的形式分析推广活动表现，进而改善应用体验。除了 SKAdNetwork 外，这种方法不会与第三方渠道分享任何信息。

SKAdNetwork 搭配概率归因

与上一种方法类似，SKAdNetwork 将是媒体合作伙伴的真实计费来源，即便广告主同时还在使用概率归因。通过概率归因，广告主将获得与进阶隐私模式类似的回调。不同的是，这种方法也会向媒体来源发送回调，帮助他们理解推广活动的表现情况，对模型进行相应的调整和优化，为广告主带来最好的成果。

而这种方法的主要缺点在于精度不够，只是基于概率做出的最佳估测，这也意味着，这种方法得到的数据与 SKAdNetwork 不会完全相符。由于归因方式以及归因窗口的不同，我们有时会看到 SKAdNetwork 数据与概率归因数据之间出现了颇为显著的差异。不过，这种方法依旧能为所有的媒体渠道提供一定的受众信息，供后者为广告主进行程式化的推广活动优化。

在我们看来，渠道的最佳做法是使用概率归因进行优化，但通过 SKAdNetwork 进行计费，以此避免上一篇博文中提到的重复计费问题。

如果您对 iOS 14 集成还有任何疑问，请随时联系您的客户成功经理或技术客户经理。在接下来的几周中，敬请关注 Adjust 博客，了解更多信息，为即将落地的 iOS 14 隐私新规做好准备，也可以查看我们的 iOS 14 资源中心，掌握更多信息。