如何让投放效益最大化？你需对 Last Click 进行重新审视

以下内容源自36氪

“在数字媒体领域中，归因恰似一套犹如导弹拦截系统的动态机制。导弹拦截系统依据跟踪数据持续调整飞行路线以达成目标拦截，而广告投放者也根据归因数据不断改进投放策略，最终实现让自身广告投放效益达到最大化的核心目标。”

“我明白我的广告费用有一半被浪费了，可问题是我不清楚究竟是哪一半被浪费了”，约翰·沃纳梅克提出的这一难题，困扰了广告行业长达一个世纪之久。秒针系统在今年3月发布的《2020中国异常流量报告》揭示了相关问题。该报告表明，2020年全网广告异常流量的占比达到28.1%。由此推算，

这给中国的广告投放者造成的损失高达305亿元人民币。更为值得警觉的是，异常流量这一顽固问题似乎并没有任何即将迅速得到缓解的迹象。

当“找回被浪费的一半广告费”看似毫无头绪时，归因的重要性便日益凸显。广告归因的重要性体现在对周围环境的理解、预测以及掌控方面。从理论上讲，只有筛选出贡献度较低的投放渠道，企业才有可能找回被浪费的那一半广告费。所以，归因的作用在于协助广告投放者辨别和预估渠道价值，并引导企业将低效渠道的广告预算调配至那些更为高效的推广渠道当中。在数字媒体的环境下，归因就如同一个类似导弹拦截系统的动态过程。导弹拦截系统依据跟踪数据不断调整飞行轨迹以实现目标拦截，而广告投放者也基于归因数据持续调整投放策略，最终使自己达成广告投放效益最大化的根本目标。

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归因迅速发展的历程

纵观广告归因的发展轨迹，其经历了从无到有、由浅至深的演变过程。

例如，在几年前，广告投放者讨论的焦点还是对无效流量的抵制；但当下，他们对转化率偏低的低效流量的容忍度也在不断降低。从关注广告是否按照合约按时展示、甄别虚假流量作弊，到识别流量的转化效率，企业视角的不断深化也促使广告归因愈发成熟。成熟的一个表现是归因模型的多元化，即在将转化的功劳分配给不同渠道时出现了各种各样的思路。其中最为直接且易于理解的模型是Last Click（末次点击归因）模型，它将转化的功劳全部归结于最后一次互动的渠道；与之相对的是First Click（首次点击归因）模型，其含义是将功劳全部归于一定周期内的首个互动渠道。这两种归因模型都属于单渠道归因，前者注重渠道的直接引流效果，后者则侧重于商品的首次曝光。除了单渠道归因之外，一些多渠道归因方案也相继涌现：平均归因选择将转化平均地分配给在时间周期内所有接触到用户的渠道，时间衰减归因的逻辑是越接近转化末端的渠道在归因时将获得更高的权重，离散归因则是依据数据变化对渠道贡献进行动态调整。一般来说，应用下载、线索收集等短链条的效果广告比较适合单渠道归因，而多渠道归因则更适用于那些需要反复接触用户、用户决策链条较长的商品广告或品牌广告。

不同归因模型的示例对比

不同的归因方案往往有着不同的适用对象：注重引流效果的企业倾向于选择末次点击归因，看重品牌知名度的广告投放者会选用首次点击归因，强调用户关系管理的企业可能会运用平均归因，而那些投放规模大、数据多且具备建模分析能力的广告投放者则更有条件采用离散归因的方案。在某种程度上，归因思路本身就是广告投放者策略的另一种体现，不同的归因方案必然会导向不同的投放策略。当然，企业在制定归因方案时，除了考虑自身需求外，还应当密切关注流量整体的变化情况，只有将企业的小环境与行业的大环境相互联动，才能够形成最佳策略。

不同归因模型的对比分析

早在今年1月，QuestMobile发布的报告就指出，国内的移动流量已经步入存量时代。监测数据显示，2020年月均MAU的同比增速已经下降至1.7%的较低水平，人均使用时长和人均打开APP数量的增速也分别仅有4.9%和2.8%，后续增长乏力、流量趋近饱和的态势十分明显。游戏和应用类的广告投放者对这一问题的感受尤为深刻，“买量困难”、“买量昂贵”的抱怨在这些行业中屡见不鲜。移动应用广告投放者的大量增加使得优质流量相对变得稀缺，以游戏为例，DataEye的《2020移动游戏全年买量报告》显示，游戏行业2020年的素材投放量同比增长96.55%，月均买量游戏数接近6000款，这种供不应求的局面将更加考验开发者的归因能力。

存量时代的来临意味着企业的增长压力急剧增加，这种大背景的变化促使他们在归因模型的选择上需要更加慎重。为了确保每一分钱都用在关键之处，明智的移动应用广告投放者应当坚持正确的归因方向：将更多的注意力集中在后端链路的真实点击和转化行为上，而不是过度追求不确定性极高的前端链路曝光。

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在诸多挑战下，如何进行合理归因？

尽管归因在广告投放中的重要性不断提升，但广告投放者目前在归因方面也面临着巨大的挑战：

首先，随着对数据隐私和安全保护的重视程度不断提高，许多广泛用于归因的个人广告标识符逐渐失去效用或被禁止使用。

其次，掌握大量数据的超级平台（super platforms）逐渐构建起各自的数据壁垒。数据孤岛的存在加大了数据流转的难度，广告投放者需要适应透明度和开放程度较低的数据环境，这也增加了开发者进行高效归因的难度。

最后，归因数据的统计口径也在悄然发生变化。例如，从2020年底开始，部分信息流平台将点击归因替换为有效触点归因。根据其公布的规则，新的有效触点归因包含两部分行为：原本的点击、部分广告的3秒视频播放以及部分广告的10 – 20秒视频播放，这无疑意味着统计口径的放宽。

*图片来源于某信息流投放平台后台截图

在一定程度上，放宽口径是有其合理性的，毕竟部分广告观看行为确实在客观上推动了应用的下载。但同时，将两种实际上截然不同的行为纳入同一个统计口径进行归因，既增加了科学归因的难度，也可能导致开发者将自然转化错误地归因到平台上。归因的价值在于帮助广告投放者找回被浪费的一半广告费，而统计口径的变化有可能恰好与广告投放者的目标背道而驰。从这样一个小案例中可以轻易发现，企业当前尤其需要谨慎地权衡各种归因方案的利弊，避免在日益复杂的归因生态中迷失方向。

点击归因更换为有效触点归因的链路变化

在增量红利丰富、流量成本较低的时候，企业自然有更大的空间去探索甚至创新各种归因模型，毕竟试错成本较低；而如今，快速增长的时代已经一去不复返，处于存量时代的开发者需要调整自身姿态，以更为谨慎的态度减少浪费，尽力使自己投入的每一分钱都能够获得回报。因此，要找回“被浪费的一半”，就需要坚守这样的理念：向链路的后端要结果，而不是链路的前端。如果具体到归因模型的选择上，开发者想要在复杂且充满挑战的归因工作中突破困境，更为便捷的方法是采用更接近末端的Last Click模式，而不是侧重于前端的First Click模式。

为什么建议开发者倾向于使用Last click模式呢？其重要性目前主要体现在以下两个方面：

第一，在用户的决策链条中，越靠近链条末端的行为越具有价值。因为靠近末端意味着用户的参与度更高且表达的意愿更为明确，尤其考虑到应用类下载广告的决策链路普遍较短，相对线性且不复杂的链条使得末端行为的价值更加突出。在这种背景下，Last click归因能够筛选出那些更具归因价值的行为，使归因工作更具有针对性；

第二，在全链作弊识别方面，越靠近末端的节点投放风险相对较小。一方面，用户在末端节点的参与程度更高，要模拟出高度仿真的作弊行为需要付出更高的成本；另一方面，末端节点的作弊行为不仅容易被识别，而且异常原因也极易被排查出来。例如对于应用类广告来说，靠近链条末端的作弊行为必然会导致下载完成率、安装率、激活率和留存率等数据的异常，通过这些异常数值可以较为容易地锁定非正常因素。

总的来说，如果从降低成本、提高效率的角度来审视，不难发现Last click归因能够以更低的成本帮助开发者获得更高的价值，是开发者在存量时代和不确定性环境下更为理想的归因方案。

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重视后端链路，实现降本提效与科学增长

对于应用下载的场景而言，应用商店可以被看作是移动互联网应用的自然转化场所，其重要性类似于电商对于商品的重要性。一般来说，开发者需要高度重视应用商店内的相关商业推广资源，并进行稳定的投放。从所有手机厂商的整体角度来看，他们都需要加强归因能力的建设和推广，以确保自身渠道的贡献能够得到合理的评估。

从全球范围来看，Google Play早期就运用了Install Referral来帮助开发者进行归因，从2020年起升级为Play Install Referrer API，其核心的归因逻辑是当用户安装APP后，在首次打开时APP会主动通过应用商店的API来查询并获取渠道信息。更进一步，开发者还可以根据具体情况选择使用Firebase或者Google Play来跟踪移动应用的转化情况。从国内范围来看，几大手机厂商在应用商店推广场景下已经在不同程度上向开发者开放了归因功能。作为能够高效承载下载转化行为的应用分发平台，应用商店所展现出的高度开放态度对于开发者进行有效的广告归因具有重要意义。

截至目前，据笔者了解，在国内的手机厂商中，华为应用市场已经向不少开发者开放了归因功能的测试。其推出的归因方案包含两种：智能分包以及监测链接。智能分包采用非物理分包的方式，开发者可以针对不同的推广任务创建不同的渠道包。监测链接采用服务端对接模式，开发者可根据内部的归因逻辑有选择地填写曝光、点击、下载、安装监测链接。

*图片来源于华为应用市场付费推广平台截图

显而易见，华为应用市场的归因逻辑直接聚焦于下载甚至安装行为，相比于一些浅层的用户接触，其为开发者带来的价值不言而喻。根据开发者的反馈，从用户行为方面来看，华为应用市场的后端链路行为和转化数据普遍更为出色。在提供科学归因产品的同时，华为应用市场在流量场景方面还具有一些天然的优势，例如其能够触达的用户量级具有较大的优势，规模优势能够确保开发者对用户的广泛覆盖。

如前文所述，在应用商店下载的场景中，开发者应当优先选择Last Click归因模型，避免低效曝光对科学归因的干扰，对后端场景的转化贡献给予应有的重视，对产生高价值行为的渠道赋予足够的权重。毋庸置疑的是，在面对繁杂的归因生态时，广告投放者当前很容易在不同维度的数据和模型之间迷失方向，找不到头绪。但越是面对迅速膨胀的不确定性，就越需要通过探究本质来确定确定性。沿着这样的思路思考广告的本质，答案很明确，那就是全力实现广告投放效益的最大化。对于开发者来说，效果广告投放所带来的回报必然来自于后端链路的点击、安装、注册激活等行为；所以，在归因方案的选择上，开发者也理应采用Last Click归因模式来指导投放。只有这样，才能确保宝贵的投放费用每一笔都用在关键之处。