精准性是移动归因的生命线，但来自不同平台、渠道和推广活动的数据并不总是一致的。例如，控制面板 A 显示的安装量是 5,005，而控制面板 B 上则是 7,246。为什么会出现不同的数字？Adjust 深知精确的数据对移动营销人员来说有多么重要，因此在这篇博文中，我们就来了解一下各平台间出现数据偏差的常见原因，并深入研究 Google、Apple 和 Meta/Facebook 等头部服务提供商特有的问题。
什么是数据偏差？
数据偏差指两个 (或两个以上) 可比数据集之间数据不一致的情况。应用营销人员有时会注意到，两个不同平台展现的同一指标数字不同，这就是数据偏差。不同控制面板呈现数据的方式不同，而数据不匹配的原因也多种多样。
如何识别数据偏差？
识别数据偏差并不难，只要比较相同时间范围的两个数据集即可。如果有不一致的数字，就说明数据存在偏差。而真正的困难在于理解偏差背后的原因，以及如何消除偏差。多数营销人员在预算方面可以回旋的余地不大，必须在不消耗过多时间和精力的情况下做出预算分配决策。因此，快速且肯定地识别并消除数据偏差尤为重要。
第 1 部分
数据偏差出现原因
谈到数据偏差，我们面对的主要问题有两个：如何识别数据偏差？如何消除偏差？要回答这两个问题，我们首先要来看一看导致偏差的主要原因。下文提到的偏差原因在所有平台均会出现，其主要原因在于各个系统的运行和报告方式不同。继续阅读，了解为何有时推广投放平台和渠道的数据与 Adjust 数据不同。
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下载 VS 安装
下载和安装两者有着本质区别，但又常常被并列比较，导致有的人误认为 Adjust 与其他平台间存在数据偏差。那么为什么下载与安装并无可比性呢？
"下载" 指用户从应用商店下载应用的行为。"安装" 则是下载后的事件，指用户在下载后首次打开应用。
Adjust 跟踪的是安装，而 Apple 和 Google 等应用商店所有者会同时跟踪下载和安装。我们为什么只关注安装呢？原因有二。第一，我们无法访问 Google 和 Apple 的下载数据，但能自行监测安装数据。
第二，只有用户首次打开应用、激活 Adjust 软件开发工具包 (SDK) 时，我们才能跟踪转化。SDK 首次启用后，就能向我们发送信息，告知新的安装已经发生。
如果用户下载了应用，但并未打开应用，就可能导致数据偏差。此外，您还可能注意到报告中的安装时间有偏差。这是因为 Adjust 将应用首次打开时间视为安装时间，而 Apple 和 Google 则将下载时间视为安装时间。
对于此类问题，您只要记住：Adjust 显示的安装不等于其他平台上的下载。简言之，请对比平台间的安装数据，不要对比下载与安装的数据。
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基于用户 VS 基于设备的安装
Apple 和 Google 都会基于用户的应用商店账户计算安装量，而 Adjust 则会根据每个设备层级广告 ID 计算安装。
如果一位用户同时拥有 iPhone 和 iPad，并在两种设备上安装了同一款应用，Adjust 就会收到两个不同的广告 ID，据此记录 2 次安装；但如果用户的多个 Apple 设备使用同一个应用商店账户，Apple 就只会记录一次安装。这样， Adjust 与 Apple 的数据就出现了不一致。
此外，在使用 SKAdNetwork 时，我们完全无法收到 IDFA，只能在聚合数据层级上开展归因。要进一步了解这方面的信息，欢迎参阅博文 "SKAdNetwork 4.0 解读与 Adjust 的隐私理念"。
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时区和地理位置
通常，Adjust 识别用户位置 (以及时区) 的方式与其他平台不同。
Apple 和 Google 会根据用户应用商店账户的地理位置信息识别用户位置，而 Adjust 的方法则是读取用户安装时的 IP 地址。
举例来说，如果用户的应用商店账户所在地区是英国，但安装应用时身处德国，Adjust 就会将安装归因至德国，而 Apple 和 Google 则会将用户的下载/安装归至英国。因此，应用商店与 Adjust 之间有时会出现安装时间和位置方面的偏差。
用户的地理位置识别取决于您选择的监测方法 (基于用户应用商店账户或安装时所处位置)。Adjust 依据协调世界时 (UTC) 记录时区，其他平台可能不同，例如，Google Ads 就以太平洋标准时间 (PST) 为准。您可以在 Adjust 控制面板中变更时区，也可以调整其他平台的时区，与协调世界时保持一致。
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应用更新影响
如果您与 Adjust 合作不久，且在开展合作前已经上架了应用，就可能遇到应用更新导致的数据偏差。
如果应用在应用商店中首次上架时未使用 Adjust SDK，但在之后的版本中引入了 Adjust SDK，所有更新应用的 "老用户" 都会被 Adjust 跟踪为新用户。Apple 和 Google 则只会记录更新。
因此，在更新后最初几周 (或几个月，具体视应用热度/最初发布时间而定) ，您可能看到 "新" 用户猛增，之后陡然下降，逐渐贴近符合实际的数据。如果在使用 Adjust 前，您的应用已经拥有大量用户，那么应用更新带来的偏差可能需要更长的时间才会消除。
如果您购买了包含专属客户经理的 Adjust 套餐，那么客户经理就会在您首次安装 SDK 时提醒应用更新可能带来的数据偏差。但无论您是否有专门的客户经理，都需要了解这一点。
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第三方应用商店安装
如果您的应用 (集成了 Adjust SDK 的 APK) 还在 Google Play 商店或 App Store 以外的平台发行，例如第三方商店等，Adjust 也会记录此类安装，Apple 和 Google 则不会记录。
该因素一般对安卓应用程序的影响更大，因为 Play 商店有数家竞争对手，而 Apple App Store 则是一家独大。总而言之，Adjust 数据能帮助您更全面地掌握所有活动情况。
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比较事件
Google Ads、Facebook 和 Adjust 使用的安装后事件归因方法各有不同，因此最终的数字也并没有太大的可比性。
- Google Ads 默认事件归因窗口为 30 天，会将事件匹配到点击来源。
- Facebook 默认事件归因窗口为 28 天，会将事件匹配到点击来源。
- Adjust 会将事件匹配至安装/再归因来源。我们也没有事件归因窗口，事件会始终 (或在用户被再归因前) 被归因到用户安装来源。如果发生再归因，那么其后所有用户触发的事件都会被归至再归因来源。
举个 Meta/Facebook 的例子：如果用户通过 "Facebook 推广活动 A" 安装了应用，然后又点击了 "Facebook 推广活动 B" 的广告，触发了事件，那么 Adjust 就会将所有事件归因至安装来源—— "Facebook 推广活动 A"。
不过在 Facebook 这一边，由于 "Facebook 推广活动 B" 用户点击发生的时间更晚，因此会将事件归因给 "Facebook 推广活动 B"，会造成不同平台间的数据偏差。Google Ads 的原理与 Facebook 相同。
第 2 部分
移动作弊导致的数据偏差：主要作弊类型
移动作弊也是数据集偏差的一大元凶。下面，我们就来分别看看污染数据集的常见移动作弊类型，并了解 Adjust 的处理办法。
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SDK 伪造
"SDK 伪造" 指在没有真实安装发生的情况下生成貌似合法的安装，骗取营销预算的行为。作弊者会复制和模仿 SDK 的通讯方式，不仅能伪造安装，还能伪造交互和事件。
Adjust 的 SDK 签名功能可提供多层加密，保护数据集免受 SDK 伪造侵害。
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点击劫持
"点击劫持" 指作弊者在应用下载开始到完成之间注入点击，从而骗取安装归因，导致您为根本不存在的营销效果付费。
Adjust 采用点击劫持过滤器阻止点击劫持。该过滤器能利用精准时间戳，预防虚假交互获得归因。
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设备农场
设备农场和数据中心会通过模拟设备，生成虚假的交互和安装。为了掩人耳目，他们会对位置或 IP 进行模糊处理。设备农场是一种较旧的作弊手段，但远未绝迹，依旧会对您的数据集造成威胁。
不过，Adjust 的匿名 IP 过滤器能拒绝所有与匿名 IP 相关的安装，达到釜底抽薪的效果。
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点击欺诈
作弊者常常会在用户设备上植入恶意软件，借此向移动监测平台发送点击，导致原本的自然安装被归因给广告发行商，这就是 "点击欺诈"。
Adjust 的分布模型排查能够抵御点击欺诈的侵害。我们的模型基于多年的研究成果和海量数据，能判断点击真伪。
第 3 部分
各平台数据偏差消除办法
说完了影响范围最广的数据偏差原因，下面，我们就将镜头拉近，仔细查看不同平台的具体问题。Meta/Facebook、Google 和 Apple 与我们合作的方式各不相同。请继续阅读，了解每个平台的具体情况，以及为何有时会出现不一致的数字。
Meta/Facebook
Meta/Facebook 上出现的偏差可分为 3 个类型：(1) Facebook 显示数字过高；(2) Facebook 显示数字过低；(3) 再交互的计算方法。
Facebook 数字过高
Facebook 默认的点击归因窗口为 28 天，展示归因窗口为 24 小时。为了更好地比较不同平台的数据，您可以调整 Facebook 的默认归因设置。在默认状态下，Adjust 针对 Facebook 的最终点击归因窗口为 7 天，而非 28 天。这也就意味着，Facebook 呈现的数据比 Adjust 多三周。
要解决这一偏差，请留意您在 Adjust 平台的归因窗口设置。例如，您可以选择将归因窗口调至最大，即 30 天；然后在 Facebook 报告中选择想要查看的窗口。这样，数据就会根据您选择的窗口进行更新，与 Adjust 的数据也会更加一致。
Facebook 数字过低
要注意一点：Facebook 上的每个广告账户都有单独的控制面板，而 Adjust 会聚合所有广告账户的数据。
如果 Facebook 上显示的数字比 Adjust 小，请务必检查是否汇总了每一个广告账户的报告，以确认是否真的存在偏差。
Facebook、Adjust 和再交互
Facebook 处理再交互的方式与 Adjust 不同。
如果您已经在使用 Adjust 跟踪再交互，就知道我们使用的是以用户为基础的模型。也就是说，一次再归因等于一位用户。如果现有用户的非活跃状态达到指定时长，并在与广告交互后重新打开 (或通过深度链接打开) 应用，那么我们就会记录一次再归因。默认情况下，该 "指定时长" 为 7 天。
例如，如果一位现有用户在 7 天中保持非活跃状态，然后点击了 Facebook 中的再交互广告，并再次打开了应用，Adjust 就会记录一次再归因。即便这位用户后来又与同一则广告交互，并再度打开应用，也不会被算作新的再归因，只计为新会话。
Facebook 则基于事件计算交互。例如，如果用户点击再交互广告，然后在点击后 28 天内 (即 Facebook 事件归因窗口) 在应用中进行交互，那么 Facebook 就会将其计为该再交互广告带来的一次交互；如果后来同一位用户点击相同的广告并多次在应用中交互，那么 Facebook 也会记录多个交互。
Apple Search Ads
Apple 在最终点击归因数据方面存在局限
Apple 无从获知用户在点击 Apple Search Ads 广告 和下载应用之间是否点击了其他合作伙伴投放的广告。
此外，用户还有可能点击 Apple Search Ads 的广告并下载应用，但没有立即打开。之后，用户点击了不同来源的不同广告，然后才打开了应用。在这种情况下，Adjust 会将安装归因给最终点击，而 Apple 则会将安装归因给Apple Search Ads。
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最终点击归因窗口
Adjust 的标准最终点击归因窗口为 7 天，而 Apple Search Ads 则固定为 30 天。
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时区
Apple Search Ads 的报告时区基于账户的位置。Adjust 则以世界标准时间 (UTC) 为准。
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重装
如果现有用户先卸载了应用，后来又点击 Apple Search Ads 广告并重装应用，Apple 就会将其计为一次新安装，但 Adjust 只会将其计为一次新会话。
- Adjust 解决方案采用的是 Adjust 内部 ID，这能避免在启用 LAT 用户删除和重装应用时将其计为新安装，而是将重装计为会话。有的平台没有此类设备识别办法，会将启用 LAT 用户的重装计为新安装，导致数据偏差。在对比 Adjust 和此类平台数据时，请注意这一点。*
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限制广告跟踪 (LAT)
如果用户启用了设备上的限制广告跟踪 (LAT)，Adjust 就不会从 Apple 的归因 API 收到响应。在这种情况下，我们会将用户归因为自然用户，或归因给报告了点击的另一个来源。不过，Apple Search Ads 可能依旧会认领这些用户，并将这些安装囊括在自己的统计数据中。App Tracking Transparency (ATT) 框架落地后，限制广告跟踪的用户数据大幅提升，只有 4% 的用户允许广告跟踪。
Google Play
在查看 Google Play 商店“安装”指标时请记住，其中包括了许多安装指标变体。没有任何变体与 Adjust 中的安装有直接关系。欢迎联系我们咨询直接对比两者的恰当方法，我们会根据您的业务情况，给予更多支持。
Google Ads 数据偏差
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不同归因窗口
Google Ads 的归因窗口为 30 天；Adjust 默认归因窗口为 7 天，但可以自定义。
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再营销
Adjust 和 Google Ads 再营销结果难以对比，我们并不推荐您这么做。
如果来自 Google Ads 再营销推广活动的用户返回了应用，那么 Adjust 就会采用基于深度链接的方法记录再归因，而 Googel Ads 则会使用基于事件的再归因。同样是技术性的方法，但计算方式却不一样。*
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事件
与再营销一样，我们也不推荐您对比 Adjust 和 Google Ads 的事件。
Google Ads 的事件归因窗口为 30 天，因此，如果事件前 30 天有广告点击，Google 就会将该事件归因给点击来源。
Adjust 处理事件的方法与之不同，会将用户整个生命周期中的事件都归至安装来源 (或再归因来源)。
不同的事件归因方法会产生不同的结果——这一点非常重要，请切记。不过，这也意味着您可以按照自己的喜好设置归因方法。
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