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Facebook、Google数据和Appsflyer数据差异问题

2021-08-26 09:07湖北九诺科技有限公司

针对做国外App Install种类广告推广的朋友们而言,常常听见的一个困惑便是广告帐户安装数数据和第三方统计平台数据的差别难题。以前见到别的小伙伴们写了探讨这个问题的文章内容(Facebook数据和第三方数据差别难题表述 优化方法),里边有一些表述跟我掌握的材料并不是很合乎,不敢说我讲的一定对,但是将我工作上梳理的跟各位共享讨论一下,若有疏漏或是不同意的区域能够评论跟我说。

根据量最高的广告服务平台Facebook、Google及其最常见的第三方Appsflyer开展论述,别的广告服务平台或是第三方大致是相似的逻辑性但有一些关键点也许会稍有区别,能力有限,不太可能把所有的网站都包括进去,望见谅。

第三方存在的价值——第三方数据低于帐户数据的“暗黑之魂2”

为何要有第三方?

尽管一款商品一开始的情况下也许只投一个广告服务平台,一般为Facebook或Google,可是由于商品数量级的扩大,一个广告服务平台的发展潜力终究比较有限,因此 大的广告主一般都不太可能只投一个服务平台。因为直效广告是问题导向的,广告服务平台所用以“精准定位”用户的Advertising ID绝大多数状况下也是一样的,当每一个网站都感觉这一用户较为偏向于装这一APP的情况下就都是会推给他们/她这一APP的广告,那麼用户很有可能又在Facebook看到了APP X的广告,又在YouTube看到了APP X的广告,那麼当这一用户安装APP X时,Facebook帐户上面有一个安装数据,Google账户上也有一个安装数据。假如你简易把2个数据求和,对你说老总大家买回来了2个用户,老总也许会将你臭骂一顿,由于本来大家就一个用户。

因此 第三方存有的最关键实际意义便是——跨广告服务平台开展去重复。这也是即便 别的状况都同样第三方数据也一定会低于广告帐户数据的“暗黑之魂2”,由于别人原本便是来干这种的。

为何我想注重“别的状况都同样”呢?由于导致差别也有其它要素在。此外,还是因为有的朋友们也许看到了一些情况下第三方数据反倒会超过帐户数据(一般是Google)。

去重复的实体模型一般选用last click实体模型,既有click的广告优先高过仅impression无click的广告、时间范围产生在更之后的(更挨近用户安装時间的)优先高过更早产生的。

Appsflyer的默认设置 归因对话框是7 days click-through   1 day view-through。这代表着,安装用户在安装这一时间点向前反推7*24小时内点一下过的广告或是向前后退24小时内看了但没点一下的广告才会做为归因的备选广告。也就代表今日展现的广告产生的安装数据最多会危害7天。

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而这一默认设置 归因对话框Facebook是28 days click-through   1 day view-through。因此 如果你没改了对话框,Facebook会比Appsflyer对广告危害有一个更长期的统计分析,当然每条广告就会计到大量的安装数据。

可是Google呢,是30 days click-through而沒有view-through归因对话框。这就是为啥许多朋友会发觉Appsflyer的数据反倒会比Google账户多的首要缘故。假如你将Appsflyer里click-through和view-through的数据分离,只看click-through的数据,便会发觉Google账户数据一般依然会比Appsflyer的click-through数据多。

我自己觉得归因对话框这个问题实际上还蛮tricky,由于理论上只需我将归因对话框延长,我的cpi就可以减少。因此 我建议各位在比较不一样方式或是不一样时间范围cpi的差异的情况下,最好是要保证 一下归因对话框是一致的,要不然比照得到的结果也许会存有片面性。

归因方位不一样

对Facebook和Google而言,他会把安装数据算在用户与广告产生互动的那一天;而Appsflyer做为第三方,则把安装算在用户具体产生安装的那一天。那麼假如用户与广告产生互动和具体安装不出现在同一天,两侧便会把这个用户计入不一样的日期的报告单里。

充分考虑归因对话框会对数据造成非常大的危害,这一“分派”的差异也一样会直接影响到如果你观察某实际一段时间的数据时,很有可能会造成非常大的差别。

再安装用户的排重

一个APP发布久了,拥有大批量的用户,免不了遇到的情况便是会出现用户安装过卸载掉了过一段时间又再安装了。那麼究竟需不需要把这个用户算成新用户呢?

在Appsflyer,这个问题是还可以挑选的。你能挑选不开启再归因,即只需这一机器设备之前有装过事后再装的都算不上新用户。还可以挑选开启再归因,并设置再归因对话框。再归因对话框初始值是90天,这代表假如用户卸载掉了,第二次安装假如间距前一次安装90天之上便会被记作一个新安装,假如90日内也不算是新安装。

而Facebook不分辨卸载掉,只是用用户活跃性(有打开app)来判定的。假如用户在此次安装的前180日内沒有采用过这一app即使一个新安装,假如在此次安装的前180日内有采用过就算不上新安装。(我是在N年前看了这条材料并遗留下了记忆力。有意思的是,如今Facebook早已从help center把这一条材料除掉了。但是我们能够新建custom audience选时间段的情况下发觉最多只有挑到180天这一点看得出一些眉目。)

归根结底,你需要做推广也逃不动Google和Facebook,难道说由于数据有点儿差别你也就不投了没有?

而针对小一点的广告服务平台,很有可能overlap造成的要素会非常大,坦白说便是小服务平台或多或少会“蹭”一些网络平台的量。但我认为只需除去overlap后的cpi不必贵的太浮夸到无法接纳就可以了。终究,last click实体模型仅仅大家用于具体分析的一个方式 ,用户管理决策的个人行为比较复杂,大家并无法只根据数据就自以为是了解了实情。压死骆驼的虽说是最终一根稻草,不意味着前边的麦草就没有用了。