出价高、ROI低？三步做好事件数据回传，打造低成本获客模型
上回我们聊完了广告归因中的归因模型和归因窗口期，本期，我们一起探讨广告归因中的数据回传，持续调优广告投放模型，低成本获客增长。
当前，买量成本飞速上涨，而最让开发者焦虑的是，当自己斥巨资投入到买量中，而转化效果却表现平平，这无异于雪上加霜。
因此，在买量中，开发者不能只基于CTR、CPI来判断买量效果，而更要关注到ROAS、LTV、留存率这些数据表现；尤其是在买量渠道众多、用户需求多元化的情况下，关键在于如传精准找到目标用户和广告起量的核心要素，而基于数据回传来持续优化广告模型是解决这一问题的重要突破口。
广告数据回传
首先，我们先来了解广告数据回传，以及能够带来的价值点：
广告数据回传：指在广告主或合作方收集和记录有关广告效果和用户行为的数据，并将这些数据发送回广告平台。当广告主或合作方收到特定的广告事件发生时（例如广告展示、点击或转化），会向广告平台预先设定的URL或接口发送请求，将相关数据以回传的形式传递给广告平台。
如IAA类游戏开发者同时在多个渠道买量，当用户点击了其中一个渠道的广告时，该渠道进行宏参替换后发送至热力引擎；热力引擎通过SDK采集用户激活，再用激活找归因时间窗内的最后一次点击，完成归因，随后向该渠道接口返回此条激活行为事件信息。
数据回传价值点：能够辅助买量渠道后端的模型训练迭代，助力开发者在提高投放人群的精准度的同时，自动迭代出基于转化数据驱动的出价模型，更高效、低成本获取新用户。
在实际买量中，广告投放模型的形式和优化步骤因开发者的需求和数据可用性而有所差异。如实时的广告出价需求，对实时数据要求高，需要使用到实时数据中的关键信息，如广告位、用户属性等参与竞价和决策，以获得最佳投放效果。
然而，无论如何，优化广告投放模型都是一个循环过程，需要不断地调整和改进，以适应市场变化和目标用户需求的变化。
如何调优广告投放模型，开发者需要做好以下这些关键环节：
1
设定明确的目标
确定广告投放的具体目标，例如增加点击率、提高转化率或增加用户留存等，从而更清晰明确优化的方向和衡量需要改进的环节。
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数据是优化投放模型的关键信息
渠道与归因平台数据回传，整合投放全链路数据，包括广告点击数据、转化数据、用户转化等关键行为数据等，我们可以深入分析广告的效果和用户反应，揭示潜在问题和机会点，为优化投放模型提供有力支持。
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建立投放模型并测试
根据收集到的买量全链路数据，建立具体的广告投放模型，并进行实际测试和验证，从而测试和评估模型的准确性和效果，根据模型表现调整和优化参数，最大化广告的效果和ROI。这可能包括调整广告定向、出价策略、广告素材等关键因素。
4
A/B测试优化
通过A/B测试比较不同变量组合的效果，例如不同广告文案、图像、呈现方式等，以确定最佳的组合方案，能够帮助我们识别爆量的元素，更科学指导我们逐步改进广告投放策略。
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持续迭代改进
投放模型是一个持续优化的过程，市场环境和目标用户需求不断演变，我们需要时刻关注这些变化，及时对广告投放模型进行调整和改进，才能以更低的成本获取高质量用户，提升买量转化效果。
值得注意的是，投放侧数据和后端关键行为数据往往是彼此独立的状态。开发者若想实现数据互通，构建买量全链路数据，则需要将自家产品或使用的归因平台与投放渠道做回传数据API对接，根据业务数据需求，选择合适的接口和协议来进行数据交互，从而实现广告点击和激活数据的互通。
数据回传缺乏个性化，投放模型调优难
以IAA类产品为例，开发者在投放关键行为出价时，经常会调整自身的关键行为定义，来获取更多当下符合考核要求的用户，从而降低获客的成本。此时，如果开发者自己对接多个渠道，则工作量会非常大，往往需要投入大量人力，影响到整体买量效能。
另外，数据回传时，开发者难以实现自定义效果数据回传分析。如某IAA开发者同时在多个渠道买量，进行数据回传时，可能会回传所有渠道数据给其中一个渠道，想针对某个渠道其中一段时间内的付费事件进行自定义数据回传时，则可能需要双方的技术人员再对相应数据的API接口进行对接。
针对这个问题，借助热力引擎则能快速解决。
热力引擎：
灵活设置数据回传策略
高效调优投放模型
热力引擎已覆盖全球主流平台，包括自归因媒体渠道、国内媒体渠道、全球第三方视频媒体渠道，省去了开发者逐一对接渠道的繁琐操作，让广告买量快人一步。
在热力引擎中，开发者可根据业务和投放目标需求进行灵活配置数据回传策略，能更自由地调节归因回传数据的属性，从而反哺买量渠道的广告投放模型自动优化。
首先，优化师通过热力引擎归因功能设置数据回传策略，包括分渠道/分APP配置回调、自由选择回调事件、单渠道回调or全渠道回调、ROAS指标回调等策略。
设置好回传策略后，热力引擎可向媒体渠道秒级回传ROAS数据、关键行为数据，并与买量侧的点击、下载等用户行为数据关联，追踪用户从广告点击到转化的完整路径。
通过分析各个转化链路的数据，包括来源的渠道、广告、关联的素材情况等，精准定位转化的关键要素并加大复用力度，从而不断训练优化广告投放模型，持续调优广告，降低买量成本，提升ROI转化效率。
值得一提的是，开发者在实际的广告投放和优化流量时会配置关键行为进行回传，而关键行为的定义可以根据开发者投放的具体场景和业务需求而变化，若不断的更新App发版则会变得非常繁琐。
针对此，通过热力引擎以服务端的方式来生成【规则事件】与回调渠道，则可以既快捷又灵活，满足开发者个性化的关键行为回传配置需求。
如将“用户累积打开大于5次App”当成一个【规则事件】，开发者在热力引擎中自定义配置【规则事件】，选择“次数”规则，事件为“启动”，累计次数为“5”次即可配置完成，当用户触发该规则事件，热力引擎便将该事件回传给渠道。
以数据为导向是广告投放模型不断调优的重要原则。通过数据回传以及打造完整的买量全链路数据体系，我们可以深入了解到广告投放的效果以及受众的反应，从而科学优化广告投放模型，做出更准确的决策和调整，优化广告素材、精准触达目标用户，并持续提升ROI。
热力引擎是一站式增长分析与发行决策平台，致力于帮助开发者搭建便捷、高效的数据管理平台，洞察业务运营全链路数据，制定更优增长决策。
热力引擎支持全球全渠道数据管理，帮助开发者实现用户粒度ROI分析，能有效衡量渠道价值，为投放和变现策略调优提供全方位数据支持。同时提供应用内埋点及参数管理，配合多种分析模型与AB测试功能，全面还原用户全生命周期旅程，挖掘用户需求及业务增长点，快速验证并推行产品迭代优化，为开发者提升业务运营效率，实现规模化增长赋能。