在 iOS 14.5 时代,广告支出回报率 (ROAS) 的概念仍然是一个重大挑战,并且隐私问题日益严重。广告商发现越来越难以准确衡量和匹配 ROAS 计算所需的成本和归因数据。
本博客将探讨广告商在以隐私为中心的世界中量化 ROAS 时面临的挑战,并讨论解决这些挑战的各种技术。
ROAS(广告支出回报率)是一项重要的营销指标,有助于评估数字广告活动的有效性。然而,不同广告网络之间的数据碎片化使得成本和归因数据的协调变得困难。
每个广告网络都按照自己的数据方案、业务规则和模型运行,这使得标准化成本数据并将其与归因相匹配具有挑战性。以隐私为中心的归因模型(如 SKAdNetwork (SKAN) 和 Apple iOS 14.5 的网络到应用归因以及 ATT 框架)的出现进一步加剧了数据碎片化和复杂性。
大多数广告网络提供不同级别的成本和归因数据粒度。例如,网络 A 提供营销活动、广告集、广告和国家/地区级成本数据,但为 SKAN 和非 SKAN 归因提供不同的归因粒度。当试图准确地组合和分析成本和归因数据时,报告结构和数据粒度的这种不一致带来了挑战。
为了应对这一挑战,营销人员通常需要多次存储和分析相同的数据,从而导致数据分析的复杂性增加和潜在错误。
在以隐私为中心的新环境中,确保准确的每次安装成本 (eCPI) 和 ROAS 测量变得具有挑战性。SKAN 和非 SKAN 归因方法之间的重叠安装会导致报告数据中出现不同的指标和差异。报告缺乏一致性可能导致难以根据准确的数据做出明智的决策。
SKAN 数据的匿名性质增加了复杂性,因为无法准确地删除重复安装或将其归因于特定的归因方法。
有多种方法可以应对在以隐私为中心的世界中准确衡量 ROAS 和 eCPI 的挑战。
一种方法是从广告网络的仪表板手动收集成本和归因数据,并将其与电子表格进行匹配。
优点
缺点
或者,营销人员可以通过与合作伙伴 API 建立连接并集成成本和归因数据来开发自己的程序化解决方案。
优点
缺点
另一种选择是利用第三方成本聚合工具,自动将成本和归因数据收集并关联到广告商自己的商业智能 (BI) 系统中。
优点
缺点
需要注意的是,上述解决方案都无法独立对 SKAN 和非 SKAN 安装数据进行重复数据删除,以提供准确的 eCPI 和 ROAS 指标。这些指标的准确性取决于归因合作伙伴处理重复数据删除和提供准确数据报告的能力。
AppsFlyer 的 Xpend 提供单一事实来源 (SSOT) 解决方案,可以消除重复安装并提供准确的 eCPI 和 ROAS 指标。通过利用 Xpend 的数据聚合功能,营销人员可以准确测量和分析其成本和归因数据,以做出明智的决策并优化其广告效果。
由于数据碎片和准确性问题,在以隐私为中心的世界中衡量 ROAS 和 eCPI 面临着一些挑战。然而,使用 Xpend 这样的综合解决方案可以通过提供准确且去重复的成本和归因数据来帮助营销人员克服这些挑战。通过精确的测量和分析,营销人员可以优化其广告工作并提高整体绩效。
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