许多企业都需要思考如何将流量效果合理归因的问题，这个过程中，我们或许会借助到第三方平台或者一些归因系统。这篇文章里，作者就谈了谈归因系统的搭建策略，一起来看看吧。

一、背景

流量获客是业务营收中极为重要的环节，如何将流量效果合理地归因，并进而指导投放策略优化，是归因系统的主要使命。

国内有专门做归因的第三方平台，但是现实情况下，出于费用昂贵以及数据安全问题考虑，我们自建了一套归因系统。

二、流程

三、数据接入与采集

1. 公域数据

主要指来自于各家广告平台产生的用户点击行为数据。

2. 私域数据

APP的激活数据、落地页、小游戏中产生的用户点击行为数据。

3. 数据构成

• 唯一点击事件ID：用户点击行为的唯一标识。
• 设备/用户标识：产生点击行为的用户设备标识，常见标识有IDFA、Mac、IMEI、OAID、AndroidID、OpenID（微信小程序专用）、IP、UA等等。
• 时间戳：点击行为发生的时间。
• CallBackURL：点击事件的数据回传URL，该点击事件产生的后续转化行为回传时使用的URL。

以上为主要组成部分，可能不尽全面。

四、广告归因

1. 自归因

1）渠道号ID

多用于安卓平台的归因方式。将广告主自定义的渠道号ID作为参数加入推广的APP SDK中，用户在该APP上产生的转化行为均附带该渠道号。实际投放中，自动打包工具与广告平台的分包功能配合会大大提升投放效率。

2）UTM参数

笔者接触这个不多。Google、Meta均有提供此类携带UTM参数的Url生成工具，用户通过该url发生的转化事件会携带其中附带的广告参数。UTM参数一般包括以下几个：

• utm_source：描述访问的广告平台、社交媒体网站或内容来源。包括示例“Google”、“Facebook”
• utm_medium：跟踪流量系列类型。对于 Google Ads 广告，这通常是“广告”或“每次点击费用”。例如：utm_medium=cpc、utm_medium=newsettle
• utm_tm_：活动名称
• utm_term：付费关键字，例如：utm_term=black_friday

2. 点击归因

1）精准匹配

基于设备标识进行，精确但是受限程度较高。

2）模糊匹配

使用基于设备ID以外的标识进行，比如IP、UA都属于这一类，误差相对偏大。

3. 归因模型

比较常见的LastClick归因，即将用户的转化100%归因为距其转化最近的一次广告点击。

4. 归因场景

1）拉新场景

最常用的场景，用户点击广告后，发生转化事件，在点击激活归因窗口期（1h-30天）内，寻找最近一次点击归因。

2）再营销场景

• 再互动：老用户的APP仍然在设备上，经过一段时间的沉默后，与广告产生互动，并在APP/小游戏内发生转化事件。
• 再归因：老用户的APP已经卸载，与广告发生互动后，重新安装APP/打开游戏，在游戏内发生转化事件。

名词解释：

• 沉默：用户7日内（时长自定义）未登录游戏。
• 回流：流失用户再次回到业务场景中，视业务场景不同，由业务自行定义。

5. 归因系统

1）广告平台

全量接入主流广告平台，并且及时跟进各广告平台的最新能力以支持投放能力拓展。

2）监测链接

对接各大广告平台后，根据规则批量自动生成监测链接用于广告投放。

3）上报配置

基于对用户群体的深刻洞察理解，自定义用户的转化行为，来调节回传给广告平台的用户数据样本，从而优化获客效率。

4）产出

归因系统对于流量数据的划分，结合用户的产品画像，进一步丰富了企业对业务图景的全局洞察，这些数据资产最终可以以人群包的形式，反哺到投放获客环节。