【猜想】為什么Pangle的數據效果提升了？

最近注意到有一些老產品在跑Pangle的時候明顯比早前的時候后續轉化數據好了很多，尤其是在東南亞小貸上，跑AEO的放貸行為。早期我們跑小貸的時候Pangle如果直接跑安裝可以做到后續0轉化，跑AEO勉強能有一些轉化，但是最近觀察到的數據居然是Pangle已經可以追平整體大盤的后續行為轉化比例，甚至還能略超出平均水平，而且在量級上也有明顯的提升。

猜測原因：

1，Pangle整體在進步，這里分算法上和數據上的進步，算法上其實并不能確定，畢竟單純少量產品站在使用者角度很難看出來，至于數據上，比較明顯的可能就是同行大家都把數據回傳給到Pangle后他專門針對這個品類做了數據整理，所以我們相對靠后點的產品在跑同樣的行為目標時候，實際上是可以蹭到前面大佬們貢獻的用戶數據。

2，流量源的變化+進步，也不能說進步，只能說對接的流量更多，更雜，也不確定真有多大進步，但是我聽做變現的朋友說在Pangle上變現還是有不少做網賺，工具類的流量，這個方向的流量可能和小貸，BC相對還是匹配的，所以可能在這個品類上的數據不至于太糟糕，加上流量盤子夠大再結合各個頭部產品貢獻的用戶標簽數據，足以讓Pangle能盡可能覆蓋到這些目標用戶。

3，歸因統計上的一些差異導致數據顯得再進步（猜測），這里其實只是我個人的猜想，之前有過文章專門介紹廣告平臺自歸因的文章，也介紹過TT當初想自己做再歸因，但是這里其實我覺得反而是因為TT+pangle不是自歸因，再加上AF默認的90天re-install數據導致的數據統計差異顯得Pangle+TT的數據顯得更好，但是由于TT在老產品里面轉化并不理想，跑的少，而Pangle到后面流量來源更豐富，CPM低能多跑一些，流量突出一些。

具體的思路：由于Pangle+TT不是自歸因，那他實際上是拿不到客戶產品的全量數據，所以TT+Pangle再次曝光ads的時候會覆蓋很多曾經安裝但是再卸載的用戶，在小貸這種品類實際上用戶會在再次有需求的時候再次安裝，但是類似FB+GG自歸因邏輯他們會在可能是180天（我記不清這個時間段）不會給安裝過的用戶再次曝光，所以反而讓Pangle+TT會覆蓋到這部分用戶，這些用戶本身可能很多都是目標受眾，轉化率也高，再加上可能是曾經的借貸用戶復貸風控+申請授信通過率都會明顯更高，從而導致小貸這個類別在Pangle+TT的數據明顯就更好看。

實際在觀察新老產品（都是小貸）的時候也能感覺我這個猜測可能有一些道理，雖然地區不同，但是我在跑其他地區的新產品時候Pangle的質量真比不上這些老產品的。

除了上述的一些可能，也不排除一些Pangle的流量源頭有一些高科技，畢竟從數據表現上，CTIT，以及一些設備分布之類整體比例和FB GG還是會有一些差異，這個就不展開說了，所有渠道包含Google和FB AN都不可避免，平臺也有監管控制。

4，FB+GG的衰減，可能也是由于我項目早期在FB GG洗的太久，并且由于覆蓋的人群比較單一，相比Pangle可能覆蓋了更多下沉用戶。

那我們要如何應對Pangle的數據變化？

那自然 數據好就多投一點了，Pangle數據提升就多追加一些預算，即便按照猜測是覆蓋了重復安裝用戶那也是有價值的用戶，如果擔心是其他高科技手段引起的數據變化其實也不必擔心，小貸產品應該是最不怕作弊的了，至少不用擔心一些機刷之類的數據，畢竟再牛逼他也不大可能刷出來一些真能通過借貸授信風控這些環節的數據，包含網盟和所有其他流量渠道即便有高科技他也最多是玩劫持，至于劫持，只要在一個合理的區間，直接關注總預算和總效果問題也不大。

如果一定想要驗證猜想3里面是否在正確，有2個思路：

1，直接從原始數據里面去跑數，比如對比Pangle+Google/FB過去的用戶整體有多少比重的老用戶再安裝（push api回傳的設備信息是不是曾經安裝過）

2，打點上的分析，比如小貸的授信點，我們產品只回傳了1次，但是放貸行為會回傳多次，從我這邊項目明顯可以看出Pangle流量在授信點上回傳少，但是在放貸點上比較多，證明我猜測應該是正確，覆蓋了更多的重復安裝并且實現了借貸行為用戶，換成其他產品，實際上也是可以參考這個思路找到兩個點進行對比。如果不想要跑太多這類用戶同樣也可以通過打點投AEO的方式來解決這個問題，比如投放目標改成只有全新用戶才會回傳的點，或者關鍵目標不回傳re-install用戶信息（不建議這么操作，對于re-install的用戶其實也是有價值）。

至于其他品類的產品是否有同樣情況，歡迎大家分析后分享數據。

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