WEB2APP在IOS投放上最核心的幾個應用：1，解決SKAN歸因延遲的問題，和解決Skan限制投放campaign數量問題。

2，解決AB面產品實時歸因問題。

3，解決延遲深度鏈接的問題，比如小說，短劇未來先投放到網頁，需要在APP內查看對應內容時候可以通過概率歸因+三方的deferred deeplink實現。

我們可能主要能想到的是1，這個原理是通過概率歸因的方式，看到實時數據，從我觀察到的數據，其實大概能有80%+準確度，不過也要看產品，還和網頁環節，回傳數據本身技術有關，有一些小細節處理好了之后能比較大的提高被歸因到的數據。

重點講第二個，其實也是最近才注意到，在跑一些AB包的產品時候（AB包指的是A面是正常產品，B面是其他業務，特定情況下才能觸發），服務端需要根據用戶的來源判斷用戶到底是來自自然量還是買量，從而出現B面的功能（比如小貸的AB包，或者游戲的AB包），這個時候走常規的skan，是沒辦法判斷來源，一個是延遲2天的數據不能用，另一個是skan的回傳有大量會算到自然量里面，這個導致無法準確判斷。

通過web2app概率歸因，比如小貸產品風控要求知道來源的時候，可以實時拿到渠道來源，判斷是否要放款。某些BC或者其他品類需要通過AB面做規避的，也都可以拿到來源數據。

另外本身包裝上，AB面的包，如果投放先到落地頁可以直接展示B面，給用戶一個預期，再到A面itunes下載時候能稍微提高一些轉化。

第三個，我自己其實比較少用到，主要是小說，短劇，長劇這類內容產品現在跑的不多，但是應用場景會比較有價值，這應該是各個甲方同學來研究。

不過其實根據目前了解到的情況在deferred deeplink有效率上面也有坑，畢竟不是標準方案，先走web2app概率歸因可能丟失了20-30%，之后三方的deferred deeplink再丟個30%附近，沒準最終有效率就50-60%可能更低。

不過好在內容App其實還可以通過用戶先注冊之類實現數據打通，走web2app只是多一個統計路徑。

目前我們手里主要應用到的還是第二種，重點解決AB包的投放轉化優化。

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