行业洞察

概率归因的隐性成本（以及SKAN为何能长期胜出）

3 2025 年 11 月

了解转变：AAK、SKAN 和 iOS 归因

概率归因（业内通常称为 Apple Attribution Kit，简称 AAK）利用设备信号、建模和基于时间的匹配来推断应用安装的来源。而 SKAdNetwork (SKAN) 则是 Apple 的原生框架，它以符合隐私保护且聚合的方式，在不使用设备 ID 的情况下对应用安装进行归因。.

便于在精选摘要中体现的区别：

概率用户获取方法利用模型和设备数据来估算哪些广告促成了应用安装，而 SKAdNetwork 则通过苹果注重隐私的框架来验证安装，无需使用设备标识符。核心权衡在于：即时性和精细度与准确性和合规性之间的取舍。.

随着隐私监管日益严格，苹果生态系统不断发展，移动营销人员必须了解归因方法如何影响增长、衡量和长期战略。.

什么是概率归因？它为何会受到关注？

概率归因利用 IP 地址、设备类型、操作系统版本和点击时间等信号，将广告点击与应用安装关联起来。¹. 它之所以流行，是因为：

近乎实时的报道
高数据粒度
快速优化循环

例子： 一家移动游戏发行商启动用户获取 (UA) 活动后，几分钟内即可看到转化归因结果。移动营销平台 (MMP) 提供设备类型和来源应用等精细化数据，帮助团队快速测试广告素材。.

但这种速度是有代价的，尤其是在当今注重隐私的世界里。.

概率归因的隐性成本

当归因数据被夸大或不准确时会发生什么？

概率方法是建模的，而非确定性的。它们可能会重复计数或过度归因于某些实际可能是自然发生的或归因错误的安装量。².

例子： 一位营销人员认为他们的广告活动带来了 10,000 次安装。但后来他们发现，其中 30% 是自然用户，被错误地分配到了付费广告系列中。这扭曲了绩效指标，导致预算分配效率低下。.

随着时间的推移，这会导致决策失误、ROAS 预测不可靠以及 KPI 错位。.

隐私变化如何削弱了概率归因

随着AT&T在iOS上的普及，大多数用户选择退出追踪。截至2024年中期，全球AT&T追踪的加入率仅为13.85%左右。³. 这意味着概率模型使用的大多数设备级数据将无法再访问。.

例子： 一款娱乐应用在 iOS 系统上使用概率归因进行用户获取。然而，由于用户选择退出和共享 IP 地址造成的信号丢失，安装归因变得不稳定，尤其是在隐私敏感地区。.

最终，绩效指标波动较大，UA 团队对其数据失去了信任。.

短期收益可能导致长期效率低下。

概率数据速度很快，但通常只能提供方向性信息，而不能提供确切结论。过度依赖概率数据会导致团队基于虚高的指标过早地扩大营销活动规模。.

例子： 一个团队利用早期安装信号，积极扩大视频广告的投放规模，该广告最初显示的每次安装成本 (CPI) 很低。但等到实际购买数据出来时，用户生命周期价值 (LTV) 已低于阈值，而且广告系列的预算也已耗尽。.

概率模型看似细致，但它们依赖于推断的关系，而这些关系可能无法反映实际的用户行为。.

例子： 基于 IP 地址和用户代理的归因在某些地区有效，但在运营商使用共享 IP 地址的国家/地区则无效。归因结果在控制面板上看起来不错，但安装后的互动情况与实际价值不符。⁴.

这些盲点会浪费调试时间，导致对营销活动结果产生错误的自信，并消耗创意和数据科学资源。.

为什么 SKAdNetwork (SKAN) 在长期衡量方面胜出

SKAN 是苹果公司以隐私为先的归因框架。它无需依赖设备 ID，并通过延迟回传和聚合转化值提供经过验证的安装数据。⁵.

尽管存在一些局限性，但 SKAN 正在迅速成为 iOS 归因的基础，因为它符合苹果的隐私路线图，并确保了测量结果的持久性。.

SKAN 在以隐私为先的生态系统中的优势

零广告欺诈安装过程由苹果系统验证。
面向未来鉴于苹果的路线图上已经包含了 SKAN 5 及其后续框架，SKAN 不会消失。⁶
可靠的LTV建模通过精心设计的转化价值模型，营销人员可以映射出能够体现长期价值的安装后行为。

例子： Aarki 利用 7 天转化策略，为 SKAN 优先的营销活动提供支持。虽然数据存在延迟，但洞察结果具有确定性，可用于有效优化创意和受众定位。.

那么，权衡利弊又该如何看待呢？

是的，SKAN也面临着一些挑战：

回发延迟
数据是汇总的，缺乏用户层面的洞察。
创意层面的洞察需要模式规划和严格的测试。

但精明的营销人员可以应对这些问题。例如，即使在 SKAN 的限制下，使用 Aarki 的统一创意框架和 AI 驱动的变体测试也能实现效果优化。⁷.

对比表：概率归因与 SKAdNetwork

指标	概率归因	SKAdNetwork (SKAN)
数据粒度	高电平（设备级信号）	较低（汇总数据）
隐私模型	推断，利用敏感信号	隐私至上，不使用设备 ID
转换窗口	实时、即时	延迟（1-3天）
报告频率	快速（几分钟到几小时）	速度较慢（回发时间，数天）
兼容性	广泛，大多数MMP	原生支持 iOS，并可通过 SKAN 5 扩展
抗欺诈能力	中等，易受欺骗	高安装量，经苹果验证

这对移动营销人员意味着什么

使用 SKAN 作为您的测量基础概率方法可以支持早期测试，但 SKAN 应该作为性能和扩展决策的真值层。.
投资于模式设计和创新测试构建 SKAN 友好的模式，将早期操作（如注册、购买）映射到转化值。.
使用 Aarki 的隐私优先 DSP 和 AI 框架：整合创意和媒体，以符合 SKAN 标准的方式优化用户获取和重定向广告系列。.

常见问题解答

概率归因法现在还有用吗？

是的，在某些特定场景下，例如创意测试、重新定位休眠用户或ATT（广告转化率）较高的地区，概率模型确实有用。例如，如果您正在针对已知标识符的现有用户开展重新互动营销活动，概率模型可以提供方向性见解。但是，在隐私受限的生态系统中，尤其是在大规模用户获取的情况下，概率模型不应作为主要的衡量指标。.

我应该何时全面切换到基于 SKAN 的测量方式？

大多数广告主已将 SKAN 列为 2024 年的优先考虑对象。如果您的广告选择加入率低于 20%，或者您需要可扩展且符合策略的衡量标准，那么现在正是优先采用 SKAN 的最佳时机。⁸.

如何协调 SKAN 信号和概率信号？

Aarki 和其他领导者推荐采用统一的测量方法，也称为 SSOT（单一数据源），其中 SKAN 数据作为基准，概率性见解作为方向性补充。⁹.

SKAN 是否支持重定向和应用内优化？

是的，SKAN 的新版本和苹果的归因更新正在不断发展，以支持用户重新参与和更丰富的安装后跟踪，同时确保隐私安全。¹⁰.

结论

概率归因曾经兼具速度和精细度。但在如今的 iOS 环境中，它却隐藏着诸多代价：夸大的效果数据、合规风险以及策略错位。SKAdNetwork 虽然精细度稍逊，但能够提供确定性且符合隐私保护的衡量结果。.

对于准备在 2026 年及以后引领潮流的营销人员而言，SKAN 是值得信赖的框架。在 Aarki，SKAN 优先的理念已融入到创意、媒体和效果衡量等各个环节。移动归因的未来并非模型构建，而是实证检验。.