如何在 iOS 14.5+ 中充分利用安装后的 24 小时

在使用 Apple 的 SKAdNetwork 时，安装后的 24 小时最为重要。营销人员和开发者应当确保在这个 24 小时的窗口内充分利用所有可用的归因数据，发挥出数据的最大潜力。这不仅关乎用户获取，更关乎对用户的理解 — 理解在初始 24 小时中哪些应用内行为有助于找到高质量用户并与之交互。对于许多应用来说，关键的应用内操作发生在安装后的第一周，这对制定高效的转化值模型造成了很大的阻碍。

通过 SKAdNetwork， 营销人员可以使用转化值收集用户的应用内行为信息。转化值是一种安装后产生的 6 比特数字，可以有从 0 到 63 的不同值。如果初始 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，避免应用内触发的事件 (包括登录、购买等) 被关联到用户个人。

合理制定转化值策略是在 SKAdNetwork 中获得成功的关键。即便无法借助数据为用户提供定向体验，也要捕捉大量的数据进行分析，以此不断推动安装增长，这一点至关重要。确保了充足的用户数量后，下一步就要想办法获取高生命周期价值 (LTV) 的高质量用户。

尽可能多地跟踪用户交互

要制定尽可能高效的转化值策略，我们推荐采取下列步骤：

• 决定要将重点放在交互还是收入上
• 如果重点在收入，请了解当前用户产生的收入范围
• 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。

未来，寻找广告大 R并将其关联至具体来源会难得多。因此，您应当围绕初始 24 小时打造可靠策略，寻找潜力较大的用户，以此为目标不断进行优化。

一般来说，设计一套独特的算法、囊括尽可能多的信息是收集数据最高效的办法。但这种做法也存在陷阱，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，或在安装 24 小时后才被触发，那么无论算法多智能，转化值都不会再发生更新。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。

在初始 24 小时内与用户交互

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。因此，您需要在这 24 小时窗口内让尽可能多的用户完成交互。可以尝试使用高强度推送通知策略以重新激活用户，打造更有说服力的用户体验推动注册，或集中精力捕捉不同数据点，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。

您需要测试和验证此处所采取的策略，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，您就能打造合适的转化值设置，并在未来创建更先进的预测模型。

要构建合适的转化值，精准预测和评估新获取用户的质量，关键在于理解初始 24 小时窗口内发生的用户行为，而这些行为在之前往往不在广告主监测的范围内。通过这种方式，您能更好地理解具有良好长期表现的那部分用户，并继续定向和获取此类用户。

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。

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