如果你从事移动营销已经很久了，你可能已经经历过 “真相到底是什么？” 盯着归因报告的时刻。
不同来源的数据各不相同。隐私变化正在夺走你最珍视的杠杆。就像坐过山车一样，你猜测的比你愿意承认的还要多。
2021 年，用户开始选择不分享他们唯一的移动标识符（称为 IDFA）就是这样 苹果的应用追踪透明度 (ATT) 改变了一切。
一个小弹出窗口，一个小“要求应用程序不要跟踪” 突然间，用户级 ID 就消失了。到 2025 年第二季度，只有大约 35% 用户选择加入（略高于 2024 年第二季度的 34.5% 和 2023 年第二季度的 34%）。这意味着绝大多数人不再与公司共享数据。确定性归因已不复存在。
进入 SKAdNetwork（SKAN），Apple 的隐私优先归因框架。并非完美，也并非广受欢迎，但会继续沿用。而且，Google 的 隐私沙盒 在发展过程中，这不仅仅是苹果的事情。
加入 概率模型 和 MMP 主导 单一事实来源（SSOT），营销人员现在需要同时处理三条归因路径。
以下是它们的工作原理、何时使用它们以及接下来会发生什么。
SKAN 究竟是什么（以及不是什么）
Apple 的 SKAdNetwork 是无需设备 ID 的归因平台。广告主会收到来自 Apple 的匿名回发，但会有一定的延迟。
SKAN 4.0+ 的主要功能：
- 没有设备 ID → 设计上注重隐私。
- 多次回发 → 最多三个，解锁第一天之后的优化信号。
- 转换值和粗略值 → 追踪有意义的事件。
- 分层广告系列 ID → 在组织活动方面更加灵活。
- 人群匿名等级 → 安装越多，您看到的细节就越多。
为什么这对广告商如此重要：
- 合规第一 → 完全符合 Apple 的规则。
- 更清洁的数据 → SKAN 安装不会被标记为欺诈。
- 面向未来 → 苹果的路线图是 SKAN + AdAttributionKit，而不是设备 ID。
如果你有一个确定性的解决方案，为什么要依赖概率？SKAN 能给你真相——清晰、公平、面向未来。
— Rajeev Ranjan，Aarki 产品副总裁
但让我们面对现实吧： SKAN 显示效果较慢（7-14 天），粒度有限，并迫使营销人员等待才能进行优化。
概率：快速但脆弱
概率归因模型可以模拟用户行为（例如设备信号、IP、时间戳）， 估计 哪个广告促成了安装。
营销人员为何使用它：
- 速度 → 数小时内即可获得早期反馈。
- 粒度 → 更多有关每日出价和创意调整的数据。
问题在于：
- 数据是建模的，不是确认的。
- 政策不断收紧（指纹识别已被苹果明确禁止）。
- 规模化时效果最佳（一级市场安装量超过 5,000 次）。
如果说SKAN是“延迟的真理”，那么概率就是“快速但模糊”。它虽然在方向上有用，但并非构建长期战略的基石。
SSOT：将 SKAN 和建模数据整合到一个视图中
统一报告视图（也称为单一事实来源 (SSOT)）由 MMP 构建，将 SKAN 回发与概率和模型归因合并以创建一个协调的数据集。
营销人员喜欢它的原因：
- 消除 SKAN 和 MMP 数据之间的重复计算。
- 提供更清晰、一致的报告以供团队之间共享。
- 有助于避免可怕的“两个仪表板，两个答案”问题。
限制：
- 它不是其自身的归因方法，而是一个协调层。
- 仍然继承了SKAN和概率的底层权衡。
将 SSOT 视为保持报告一致性的裁判，而不是进球的球员。
MMP 如何处理 SSOT
当 SKAN 出现时，营销人员突然 两组数字：SKAN 的回发延迟及其 MMP 的模型报告。这让人困惑。
为了解决这个问题，MMP 创建了统一的报告工具。基本上，这些工具可以将 SKAN 与 MMP 自己的数据合并， “重复数据删除” （或者如他们所说，“重复数据删除”）这样你就会看到一个数字。
以下是大公司的做法：
| 基质金属蛋白酶 | 他们对统一测量的看法 | 对营销人员意味着什么 |
|---|---|---|
| AppsFlyer | 单一事实来源（SSOT） | 将 SKAN 数据与其他 iOS 信号合并，并标记重复数据，确保每次安装仅统计一次。为您提供更清晰、更“真实”的安装和收入数据。 了解更多 |
| 分支 | 统一分析 | 将 SKAN、Apple Ads、IDFA/IDFV 等功能整合到同一个视图中。有助于识别 SKAN 标记为自然安装但实际来自付费的安装。 了解更多 |
| 单数 | 统一测量 | 整合 SKAN 和 MMP 数据，并添加更长的群组浏览时间（最长 35 天）。有助于减少自然安装量虚增和重复安装。 了解更多 |
| 科查瓦 | SKAN 洞察与探索 | 强大的 SKAN 数据仪表盘和分析工具，助您深入了解广告系列效果和成本，它并非只提供“一个数字”，而是让您能够分析细节。 了解更多 |
| 调整 | 并排报告 | 将 SKAN 和设备级结果并排显示，而不是合并。如果您想同时查看两个视图并自行做出判断，这将非常有用。 了解更多 |
Aarki 的看法
这些工具对于确保报告的完整性非常有用。没有人希望两个仪表板讲述不同的故事。但请记住：
- SSOT 是关于 报告一致性，并不是一种新的归因方法。
- 它仍然继承了SKAN的延迟和阈值。
- 最清洁、最面向未来的道路仍然是 在 SKAN 本身上运行.
SSOT 可以平滑报告障碍，但您的优化策略仍然取决于您是否希望 清洁数据（SKAN）, 读取速度更快（概率）或 合并视图（SSOT）.
如何选择：一个实用的框架
不同的广告客户需要不同的设置。以下是一个简单的思考方式：
- 严格的欺诈规则？ → 仅使用 SKAN。由于 Apple 控制信号，欺诈性安装不会被标记。
- 放宽欺诈规则，需要数量吗？ → 使用 SSOT（PB + SKAN 混合）进行缩放。
- 低 ATT 选择加入？ → SKAN 是您实现有意义覆盖的默认路径。
- 是否向 ATT 同意的用户进行再营销？ → 在顶层进行概率重定向。
SKAN 营销活动有何预期
营销人员经常会问： “前两周会发生什么？”
- 第1-5天 → 仅一次回发，安装数据有限
- 第7-14天 → 延迟的报告开始陆续送达。CPI 和 ROAS 趋于稳定。
- 优化开始 → 一旦满足隐私阈值，转化价值（安装 → 添加到购物车 → 购买）就会开始生效。
专业提示：不要惊慌，在第 3 天暂停 SKAN 活动。为其提供 $500–$1,000/天的跑道，以跨越门槛并展现真正的表现。
Aarki 的观点：平衡，而非盲目
在 Aarki，我们不会强制推行“一刀切”的策略。我们拥有：
- 全面支持 SKAN 4.0+ → 多次回发、粗略值 + 精细值、活动层次结构。
- 灵活的框架 → 仅 SKAN、概率或 SSOT，取决于您的欺诈规则和报告目标。
- 经过验证的集成 → AppsFlyer、Adjust 和 Singular 已经过验证。
- 支持工具 → 基准、决策树、欺诈影响分析来指导设置。
Aarki 已准备好迎接 SKAN，在现在和未来将大规模提供隐私优先的 UA + RT
目前，iOS 平台（95-98%）的大部分供应已通过 SKAN 运行。这意味着广告主选择合规性时不会损失规模。真正的挑战在于如何设置和优化广告系列。
Aarki 围绕 SKAN 4.0+ 重建了框架：
- 原生回发提取 它可以处理 Apple 的延迟匿名数据，而不会受到黑客攻击。
- 转换价值灵活性 因此模式可以在所有三个 SKAN 回发中跟踪正确的事件。
- 广告系列层次结构支持 进行组织和优化，而不会过早达到隐私阈值。
将其与 平衡的方法 用户获取（UA） 和 重新定位（RT），两者都是在 Apple 的隐私规则下运行的，广告商可以在不牺牲合规性的情况下实现规模化。
目标是让团队 选择：SKAN 用于清晰报告，SSOT 用于数量优先，而 ATT 同意允许时则使用概率再营销。
展望未来：SKAN 5.0 和隐私沙盒
Apple 的 SKAN 5.0 承诺：
- 更快的回发 （以小时而不是天为单位）。
- 内置增量 （最后，一种测量提升的方法）。
- 重新定位支持 （隐私安全再营销）。
在 Android 上， 隐私沙盒 将推出自己的聚合式、隐私优先的衡量标准。换句话说：隐私浪潮不会消退，只会愈演愈烈。
总结
- 斯坎 = 干净、确定性、符合隐私。
- 概率 = 快速、有方向性，但对政策敏感。
- SSOT = 协调报告，而非其自身的方法。
你不必 爱 SKAN。但你必须接受它。你越早开始构建你的 SKAN 策略，当 SKAN 5.0 和 Privacy Sandbox 成为默认现实时，转变就会越容易。
隐私规则不会改变，但您的增长可以改变。无论是 SKAN、概率模型还是 SSOT，与我们携手，所有道路都通向增长。 展现你的优势。
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