自從蘋果推出了ATT的框架（App Tracking Transparency），iOS廣告追蹤就徹底變了天。以前廣告主們可以輕松地用IDFA（設(shè)備ID）來追蹤用戶，精準(zhǔn)地知道廣告效果咋樣。但現(xiàn)在大部分用戶都不愿意被追蹤了，廣告主們只能靠“猜”了——這就是所謂的概率匹配（Probabilistic Matching）還有蘋果自家的SKAdNetwork（簡稱SKAN）。
以下摘取了一些媒體對(duì)用戶授權(quán)idfa比例的預(yù)測：
App Annie：“只有10%的iOS用戶會(huì)選擇授權(quán)跟蹤”
Bumble：“最多也會(huì)只有20%的用戶會(huì)授權(quán)IDFA (The Identifier for Advertisers，廣告標(biāo)識(shí)符）訪問”?
Flurry Analytics前段時(shí)間分析在美國追蹤了250萬的用戶選擇開啟跟蹤的比例則更低，數(shù)據(jù)顯示最低只有4%的用戶允許APP跟蹤。
對(duì)于不給 IDFA 的用戶，廣告平臺(tái)一般會(huì)使用 概率匹配。簡單來說，就是通過設(shè)備信息、IP 地址、User-Agent（設(shè)備型號(hào)、系統(tǒng)版本等）等信號(hào)，嘗試“猜測”這個(gè)用戶是從哪個(gè)廣告來的。
今天咱們就來聊聊，像Facebook（Meta）、Google、TikTok、Snapchat，還有那些網(wǎng)盟平臺(tái)（比如Applovin、Unity Ads），在不依賴SKAN的情況下，是怎么“猜”出用戶是從哪兒來的。
啥是概率匹配（Probabilistic Matching）
簡單來說，當(dāng)廣告平臺(tái)拿不到IDFA時(shí)，它們會(huì)通過一些“蛛絲馬跡”來推測用戶是從哪個(gè)廣告來的。這些“蛛絲馬跡”包括：
?設(shè)備型號(hào)（比如iPhone 13還是iPhone 14）
?系統(tǒng)版本（比如iOS 16.5還是iOS 17）
?IP地址（你在哪兒上網(wǎng)）
?語言和地區(qū)（中文還是英文）
?User-Agent（瀏覽器信息）
?App版本和安裝時(shí)間（你啥時(shí)候裝的這個(gè)App）
廣告平臺(tái)會(huì)把這些信息拼在一起，生成一個(gè)“臨時(shí)設(shè)備指紋”，然后用這個(gè)“指紋”來推測用戶是不是從某個(gè)廣告來的。
概率匹配咋工作的
1.收集設(shè)備信息：廣告平臺(tái)會(huì)抓取上面提到的那些“蛛絲馬跡”
2.生成臨時(shí)指紋：把這些信息拼在一起，生成一個(gè)“臨時(shí)設(shè)備指紋”
3.短時(shí)間匹配：比如你點(diǎn)了一個(gè)廣告然后下載了App，廣告平臺(tái)會(huì)對(duì)比你下載App時(shí)的設(shè)備信息和點(diǎn)擊廣告時(shí)的信息，看看能不能對(duì)上
4.數(shù)據(jù)窗口短：為了防止長期追蹤用戶，這種匹配通常只在24小時(shí)內(nèi)有效，過了這個(gè)時(shí)間就不算了
概率匹配的缺點(diǎn)
?不夠準(zhǔn)：畢竟是用“猜”的，IP地址可能會(huì)變，也可能有多臺(tái)設(shè)備用同樣的參數(shù)，誤差比較大
?蘋果不喜歡：蘋果明確表示不喜歡這種長時(shí)間追蹤用戶的方式，所以很多平臺(tái)（比如Facebook）只能用短時(shí)間窗口來匹配
?未來可能被禁：蘋果可能會(huì)在未來的iOS版本里進(jìn)一步限制這種“猜”的方式
各大廣告平臺(tái)數(shù)據(jù)怎么歸因的？
Facebook（Meta）
?有IDFA：直接用IDFA追蹤，簡單粗暴
?沒IDFA：用AEM（Aggregated Event Measurement），其實(shí)就是概率匹配 Facebook會(huì)通過設(shè)備信息（IP 系統(tǒng) 語言等）來“猜”，但數(shù)據(jù)是聚合的，不會(huì)告訴你具體是哪個(gè)用戶
AEM 在24年中旬上線后 平臺(tái)上可以看到FB 歸因的數(shù)據(jù)大幅上漲， 還是建議大家都開啟AEM 投放，畢竟數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性高很多。
歸因窗口：
?點(diǎn)擊歸因（CTA）：1天或7天（常用7天）
?展示歸因（VTA）：1天
總結(jié)：Facebook在iOS 14.5之后主要靠AEM來進(jìn)行數(shù)據(jù)歸因，但數(shù)據(jù)是聚合的，不會(huì)給你具體用戶信息
Google Ads
?有IDFA：直接用IDFA追蹤
?沒IDFA：目前 Google 不使用 概率匹配，所有歸因依賴 SKAN 或歷史建模數(shù)據(jù)。但 Adjust預(yù)計(jì)在 2025 年 Q2 與Google 完成對(duì)接概率匹配，屆時(shí)可能會(huì)提供類似 AEM 的方案。
歸因窗口：
?點(diǎn)擊歸因：7天（默認(rèn)），部分廣告活動(dòng)可選30天
?展示歸因：1天
總結(jié)：Google現(xiàn)在主要靠SKAN和歷史數(shù)據(jù)，但未來可能會(huì)加入概率匹配
TikTok Ads
?有IDFA：直接用IDFA追蹤
?沒IDFA：用概率匹配（類似Facebook的AEM），同時(shí)也在推進(jìn)SKAN歸因
歸因窗口：
?點(diǎn)擊歸因：1天或7天（建議用7天）
?展示歸因：1天
Snapchat Ads
?有IDFA：直接用IDFA追蹤
?沒IDFA：用概率匹配（短期窗口 類似TikTok），但主要還是依賴SKAN
歸因窗口：
?點(diǎn)擊歸因：7天（默認(rèn)）
?展示歸因：1天
網(wǎng)盟平臺(tái)（Applovin Unity Ads等）
?有IDFA：直接用IDFA追蹤
?沒IDFA：用概率匹配，但通常只在點(diǎn)擊后24小時(shí)內(nèi)有效 由于網(wǎng)盟廣告大多是激勵(lì)視頻廣告（比如看廣告得獎(jiǎng)勵(lì)），所以匹配的準(zhǔn)確性相對(duì)高一些
歸因窗口：
?點(diǎn)擊歸因：1天或7天（7天歸因的安裝就更多 比例大概是提升5%）
?展示歸因：1天
總結(jié)：網(wǎng)盟平臺(tái)更依賴短時(shí)間窗口的概率匹配，因?yàn)樗鼈兊膹V告形式（比如激勵(lì)視頻）本身就帶有很強(qiáng)的互動(dòng)性，90%以上的用戶一般都在產(chǎn)生
結(jié)論 & 建議
1.IDFA還是最準(zhǔn)的?但用戶授權(quán)率低 不能完全依賴
2.Facebook TikTok Snapchat?還在用概率匹配（Facebook叫AEM），但數(shù)據(jù)是聚合的 不會(huì)給你具體用戶信息
3.Google?目前不支持概率匹配 但2024年Q2 Adjust 可能會(huì)上線 值得關(guān)注
4.歸因窗口建議：
?點(diǎn)擊歸因（CTA）：大部分平臺(tái)建議用7天 Google和TikTok可以用30天
?展示歸因（VTA）：一般只用1天?
各平臺(tái)歸因窗口總結(jié)
投放建議：
?在Adjust 里配置好歸因窗口 確保數(shù)據(jù)最大化
?關(guān)注Google未來對(duì)概率匹配的支持 可能會(huì)影響iOS廣告策略
?關(guān)注蘋果未來的政策 概率匹配可能會(huì)被進(jìn)一步限制
下一步：SKAdNetwork 數(shù)據(jù)怎么看？
這篇文章沒細(xì)聊SKAdNetwork（SKAN），但它已經(jīng)是iOS歸因的重要組成部分 下一篇咱們會(huì)重點(diǎn)聊聊SKAN的數(shù)據(jù)歸因邏輯 轉(zhuǎn)換值設(shè)置以及如何優(yōu)化敬請(qǐng)期待！
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