【术语解析】如何区分点击归因和展示归因

广告技术术语解析

Ad tech行业瞬息万变，铺天盖地的专有名词常常使行业新鲜人头昏脑胀：DSP, SSP, Ad Exchange, Mediaton, Ad-Server, CPI, CPC, CPM, LTV, ARPDAU, DMP……Mintegral推出“术语解析”栏目，旨在为广告技术行业的营销人和开发者答疑解惑。

广告技术术语解析第四期，我们将为大家解读当下用于评估广告投放效果的两种广告归因方式——点击归因与展示归因。

首先，我们来简单解释一下什么是归因评估及其必要性：

假设你是一名移动游戏广告主，为了吸引更多的用户下载，在多个渠道进行了广告投放。推广效果十分不错，为你收获了大批下载量。但一般来说，大多数用户并不会在第一次看到广告后就立即发生下载或购买行为，最终的决策往往是受到多次的影响而产生的后果。

那么问题来了，这些下载到底是哪个渠道在发挥作用？用户是受哪个广告的吸引？接下来要怎么优化预算分配？这个时候归因评估就发挥重要作用了。简单来说，归因评估就是对用户在最终下载或购买前能接触到的所有推广渠道进行分析，让营销者能够更合理地分配渠道之间的预算，从而促进实现ROI的最大化。

为了更加清晰地理解两种归因方式之间的区别，我们先来假设一个情景：

用户A在一周内下载了你的游戏：

周一：在虎扑上刷信息时，看到了这款移动游戏的原生视频广告，引起了注意；

周三：在玩《黑暗料理王》时，通过观看这款游戏的激励视频广告，拿到了游戏奖励，印象加深；

周四：在《黑洞大作战》开黑时体验了这款移动游戏的可玩广告，觉得很不错，点击进入下载页面，但由于手机内存不足放弃下载；

周五：终于到周末了，手机内存也清空了，直接到App Store搜索下载。

对用户A的下载行为进行归因评估，你可以选择从点击和展示两个方面来归因：

点击归因

顾名思义，点击归因评估用户下载或购买行为的关注点在于“点击”。点击归因可以细分为以下三种类型：

最后点击归因
Last Click Attribution

这是最简单直接的归因方式。最后点击归因将所有的转化归功于用户最后点击的渠道。也就是说，在我们上面的例子中，最后点击归因认为，所有的用户下载都是App Store做出的贡献，与之前所有的渠道和广告都没有任何一点关系。因此，这种归因模式可能更适用于转化路径少且活动周期短的业务。

• 优点：这种归因方式对数据监测的要求不高，只需要监测用户最后触及的渠道即可。相对而言，最后点击归因能够更加直接地监测哪些渠道最后促成了用户的下载及购买行为。

• 缺点：最后点击归因的缺陷也是显而易见的——它并不能透露你的用户是从哪里来的、在哪里找到你，从而也无法为你的广告预算优化提供合理的方案。

最后非直接点击归因
Last Non-Direct Click Attribution

最后非直接点击归因可以说是针对最后点击归因的缺陷所进行的改良。在这种归因模型中，所有直接流量均被忽略，客户下载或购买前点击访问的最后一个渠道被认为是所有用户转化的功臣。在上面的例子里，最后非直接点击归因认为所有的用户下载都是《黑洞大作战》中嵌入的可玩广告做出的贡献。这种归因方式比较适合那些购买周期长、直接流量主要源自于其他渠道的业务。

• 优点：直接流量的来源难以确定，可能来自于许多不同的渠道。为了避免直接流量带来的干扰，最终非直接点击归因选择自动将直接流量排除。与最后点击归因相比，最后非直接点击能够更加明确地告诉你用户的来源。

• 缺点：但这种归因方式其实也不够准确。继续回到上面的例子，在浏览虎扑、黑暗料理王中投放的广告时，用户A已经对这款游戏应用产生了印象，这些印象对最后的下载行为起着正向积极的推动作用。因此，将转化贡献全部归功于《黑洞大作战》中的可玩广告，是不准确的。

首次点击归因
First Click Attribution

与前两种归因模式相比，首次点击归因采取的是完全相反的逻辑。这种归因模式认为，用户点击转化都是消费者第一次点击的渠道所做出的贡献，因为没有这个第一次也就没有后续其他渠道的活动。在上述例子中，仍然是《黑洞大作战》中嵌入的可玩广告获得了这一荣誉，因为它是第一个引起用户A主动点击的广告。

• 优点：首次点击归因能告诉你用户最初是怎样找到你的。而且归因对数据的要求也不大，只需要追踪第一个被点击的渠道即可。

• 缺点：很多时候，首次引起用户点击的渠道并不会对用户最终的购买及下载行为起决定性作用。如果首次点击行为发生在很久之前，甚至超过了数据追踪周期，这种归因方式就无法定位到真正的首次点击渠道。

在我们上面的例子中，我们可以清楚地看到，投放的三个广告其实都推动了用户A的下载行为，但在使用点击归因进行评估的时候，并没有对广告的展示进行准确的归因。而展示归因的出现补足了这个缺陷。

展示归因

来源：Marinsoftware

展示归因用于追踪广告展示，并对用户安装应用前所进行的浏览行为进行监测及归因。也就是说，展示归因不再聚焦在用户点击的位置，而是用户对展示广告的浏览。在展示归因的体系里，所有在用户正式发起下载行为前浏览的相关广告都被认为是这个下载的影响因素。回到上面的例子，用户A在使用虎扑、《黑暗料理王》、《黑洞大作战》时都产生了对这款游戏的兴趣，虽然用户最终并没有通过它们任何一个进行下载，但展示归因仍然认为这几个渠道都对最终的用户转化做出了贡献。

根据相关数据显示，启用了展示归因并依据其结果进行广告预算优化的广告活动，应用安装量有5%到30%的提升。

• 优点：展示归因能够让广告主清楚知道哪个渠道在什么时候接触到用户，展示广告在引导用户进行购买时发挥怎样的作用，观看广告后应用安装情况及数量等等。而且随着视频广告的广泛使用，展示归因能够更准确地反映这些广告的实际推广效果，从而让营销者做出更加准确的决策。

• 缺点：展示归因可能存在隐藏的假量问题。有些发行商会伪造大量的广告浏览量，将应用最终的下载归因到自己的广告上。同时，广告是否真正被浏览也值得考究。据MRC、MMA和IAB联合发布的移动广告可视化标准，如果展示广告50%的像素在1秒内被显示、视频广告50%的像素在2秒内被显示，广告则被视为一次成功浏览。因此，对于广告是否被有效浏览也是一个值得考虑的因素。

Reference:
http://sixonesixlabs.com/understanding-google-analytics-attribution-models/

https://support.google.com/analytics/answer/1662518?hl=en

https://www.kochava.com/understanding-view-through-attribution/

https://www.appsflyer.com/blog/view-through-attribution-good-bad-ugly/

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