來源：財訊網 • 2020-12-22 14:10:26
作為APP商業化團隊最關心的是流量變現帶來的廣告收益多少,而廣告主最迫切的是預算花費所能帶來的廣告投放效果好壞。由於雙方立場不同,這就導致了APP 商業化團隊與廣告主在日常溝通中容易產生摩擦情景,其中雙方統計數據出現差異是高頻又不可避免的重要摩擦因素。差異主要可能是因為網絡、技術、計數機制、代碼觸發機制、過濾規則等因素,但也不排除部分APP或APP利益關聯方惡意進行的虛假流量作弊行為導致。
APP 數據統計原理簡述
APP 數據統計原理一般分為App統計和S2S對接,普遍流程(如下圖1.1):
圖1.1
第三方歸因平臺監測差異問題及原因
網絡原因:因為網速差,沒能成功跳轉到第三方歸因平臺,導致無法觸發第三方監測,從而出現多於第三方監測數據的情形。
技術原因:代碼部署出現加多加少或者加錯情況,會導致曝光數、點擊數等與第三方歸因平臺監測數據出現差異。
計數機制:雙方對數據指標的定義和統計規則不一致,導致雙方數據統計出現較大差異。
代碼觸發機制:由於代碼觸發後的先後順序不同(如下圖1.2)及各第三方監測平臺代碼觸發機制不同:同步(串行)監測時,廣告投放平臺監測的數據一定會大於等於第三方監測平臺的數據;異步(並行)監測時,廣告投放平臺監測的數據可能與第三方監測平臺較小差異。
圖1.2
過濾規則:雙方對曝光、點擊等過濾規則或者過濾規劃的設計一般是不同的,這便會導致雙方對無效流量或作弊流量過濾時出現差異,最終雙方統計的有效數據也會出現較大的差異。
資料庫:
日期時段:某段時間沒加代碼或者修改代碼邏輯,導致後續雙方數據差異較大。
因為上述原因,大家報表數據出現一些差異是正常現象,所以大家會約定一個gap值,在gap值的一定範圍內,雙方是可以接受的。可超過這個範圍時,APP就變成了被動一方,一般而言APP 只有向該廣告主補償差異流量(減少了APP後續廣告資源的收入),或者減少對廣告主的投放費用進行收取。
極端情況虛假流量作弊
惡意進行的虛假流量作弊行為集中在曝光、點擊、轉化三個環節,主要的表現為利用機器人偽裝刷量,利用真實設備刷量,利用技術進行流量劫持三種方式。針對這些惡意作弊行為,廣告主一般會通過第三方歸因平臺在「用戶識別、用戶行為、廣告來源」三個角度通過技術手段和人工排查對作弊行為抓包(如下圖1.3)。虛假流量作弊一旦查實,APP不單要為此承擔全責,更有可能因此次行為曝光在行業內,進入廣告主投放APP黑名單,嚴重影響後續廣告收入。
圖1.3
行業視角
據倍業科技運營團隊觀點,針對行業內統計數據差異,目前的解決方案一般是事前聯調對數。多方同時測試一定數量級的投放,大家一起對比統計測試的各項數據指標差異,然後通過技術分析和人工審核查找差異原因,重新校對各項數據指標,從而做到大家報表數據統計的一致性。再在這個基礎上約定一個gap值範圍,進一步避免因網絡原因等導致的數據差異。此外,當APP與第三方歸因平臺對無效流量過濾出現爭議時, SSP應該主動替APP承擔這部分責任。
廣告主投放過程中, SSP更應該做到實時監測APP報表數據與第三方監測數據的差異值,當差異值超過一定閥值,SSP立即暫停該項廣告在APP的投放, 進行數據差異原因排查,避免APP損失進一步加劇。
當數據差異發生後,SSP會儘可能幫助APP減少損失:比如在RTB模式下,當APP統計數據與SSP統計數據一致,卻大於第三方監測數據,在排查非第三方代碼觸發機制和技術原因後,那麼SSP應該承擔這部分差異損失,同時處理後續相關與廣告主溝通服務工作。避免APP的損失,減少後續工作量。
當然上述這些不但是我個人觀點,也是倍聯平臺(Blink)一直致力改善多方數據差異問題所做的措施。選擇Blink,數據差異發生時,不但能極大減少繁複溝通的時間成本,而且能規避非作弊行為導致的無妄損失。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。