App渠道统计

移动广告效果监测的高效实施路径

Xinstall 分类：App渠道统计时间：2024-12-04 18:33:10

经过实践发现，对投放数据的剖析至关重要，它乃是实现 “降本增效” 的核心要素。其关键在于能否以更少的投入获取更高质量的用户。为此，本文将从最初的茫然无措到理清工作思路，最终取得业务成果的过程中所沉淀的工作经验予以总结分享，期望能为那些处于入门阶段的朋友们提供帮助。

找准外投关键指标

实现以最少的花费获取更高质量的用户这一目标，需明确两个关键指标：获客单价与获客质量。

获客单价：指获取所需用户所需付出的成本。需根据投放目的确定何为所需用户。以本次 APP 付费投放为例，投放目的为拉新，即获得使用该 APP 的新用户。获客定义为使用 APP 且首次使用的用户，即激活新用户，以往下载过或下载未打开使用的用户不计入。获客单价等于投放消耗金额除以激活新用户人数。

获客质量：衡量所获用户提供的价值。不同类型 APP 有不同衡量方式，如留存情况、付费情况、活跃情况等，通过获客消耗费用与投放带来的这部分用户产生的价值相比计算 ROI。

辨别数据异常的方法

在投放过程中，需时刻关注关键指标及关联指标。但仅看单独数据值意义不大，需通过对比整体数据查找差异，主要有以下方法：

时间维度对比：通常采用同比和环比两种方法。例如，本周获客成本为 15 元 / 人，上周为 10 元，环比升高 50%，说明数据异常。此时可对比去年同期，若去年同期也有类似升高情况且之后回落正常，可参考去年分析结论，如当前月份因赶上 618 大促，电商广告力度大，竞价激烈，导致其他品类获客成本升高。

维度和指标对比：分为横比和纵比方法。

横比：同一维度级别下，分析不同维度成员的各个指标分布并进行比较。例如分析不同渠道投放消耗的分布情况、转化率、用户质量等。

纵比：同一维度成员的同一指标级别，对不同时间维度的趋势走向进行比较。通过趋势可看出广告投放中各个数据值的整体走向、波动和变化幅度，发现异常点。

分析异常原因及优化策略

发现数据异常后，需挖掘异常产生的原因并进行优化，常见的投放数据分析方法为细分和归因。

细分：发现异常数据后，找出与该指标关联的其他指标进行拆解分析。例如，某天效果数据比前一天差，可细分不同维度查找原因，如哪个渠道、哪个小时、哪个人群的数据变差，或是否因调整投放策略导致。细分可从人群特征、时间、媒体、创意和其他维度进行，如根据用户需求、性别、年龄等将用户划分为不同人群；针对不同时间维度、广告渠道、创意版本等进行细分。细分是为了更合理对比，使不同细分类别比较得出的数据更加客观公正。

归因：归因是指通过数据观察发现规律或数据之间的因果关联，并推断原因并验证。一般通过建立归因模型分析广告投放效果。归因模型是评估在过去一定时间周期内，不同渠道、创意或内容对用户转化的贡献度的方式。常见归因模型有末次转化归因模型、平均分配归因模型、时间衰减归因模型、价值加权归因模型和自定义归因模型。每种模型都有优缺点，选择符合业务场景且对所有渠道公平公正的模型即可。归因方法包括唯一设备号归因、IP+UA 归因和渠道包归因。例如，按末次转化进行归因时，若忽略设备 ID，广告主会将下载归功于点击 3；若必须匹配设备 ID，则会将下载归功于点击 2。

总之，移动广告监测需精准把握获客单价与获客质量两大关键指标，通过科学的方法辨别数据异常，并深入分析异常原因进行优化。细分与归因等数据分析方法能有效挖掘问题根源，为提升投放效果提供有力支撑。在不断变化的市场环境中，持续探索和优化投放策略，方能以更低成本获取更高质量用户，实现产品的可持续发展与业务增长。

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