业务场景多样化，广告主个性化归因需求应如何满足？

随着互联网行业的繁荣发展、营销业务场景日益多样化、线上和线下数据间的关联愈加紧密，移动广告监测领域迎来了更广阔的天空，也面临着更大的挑战。

标准化移动广告归因服务面临的挑战

传统归因逻辑通常采用激活事件进行广告归因，这主要适用于以获得新增用户为首要指标的广告主。而在当前环境下，更多广告主的关注度已转移至新增用户活跃情况、新增后消费情况对投放媒体点击和曝光的归因。但目前，行业现行的以激活作为标准化服务的传统移动广告归因分析平台，则无法满足此类需求。

为满足业务场景多样化下的归因需求，TalkingData基于自身大数据能力和独有算法模型，率先研发了引擎化归因产品——TalkingData腾云归因引擎。它聚焦于营销业务场景，把前链路广告投放数据与后链路的电商订单数据、APP内事件数据和门店销售数据等，基于广告主自身业务需求进行个性化精准归因，赋予其高度自由和更全面的数据营销服务。

TalkingData腾云归因引擎赋能业务场景

基于TalkingData腾云归因引擎卓越的归因能力，我们模拟以下三种营销推广中常见的归因难题。简述TalkingData腾云归因引擎是如何帮助广告主有效赋能、高效解决业务难题的。

场景一：如何对APP推广投放事件行为归因

当某用户在媒体A，看到了某广告主的APP推广广告，进行了下载、激活、注册、登陆、浏览等行为后，退出了该APP。后又因为对该广告主在媒体B投放的广告产生兴趣，重新打开了APP ，并产生了诸如付费等深度APP内行为事件。这种场景在现有的推广环境下十分普遍，而传统移动广告归因分析平台只关注于激活事件，无法为广告主提供数据佐证渠道B对于深度行为事件的作用。

解决方案：TalkingData腾云归因引擎延长了原有的监测链路，具备更为完善的归因能力，且完全打通了APP内外事件的数据关联，帮助广告主确认每个投放可带来怎样的APP事件效果促成。

场景二：如何对电商广告投放转化渠道归因

随着互联网零售业、美妆业、快餐行业的不断壮大，这部分广告主对于精细化归因的需要也日益强烈。因为他们通常使用多家媒体同时投放，在此种情况下将无法评估出任意一家媒体对用户消费做出的贡献。

如某广告主的电商APP分别在媒体A 、媒体B、媒体C、媒体D同时投放广告，某用户在先后看过这些广告后，选择在渠道D点击广告后做出消费行为。此时，传统移动广告归因分析平台不会把“功劳"记在任何渠道名下，也无法追溯出媒体A、媒体B、媒体C、媒体D对用户消费达成起到了哪些作用。

解决方案：在这种情况下，TalkingData腾云归因引擎提供了首次触点归因、末次触点归因、线性归因及时间衰退归因四类归因模型，广告主可根据其业务场景选择归因模型，评估出各推广媒体对消费事件达成给予的贡献，从而满足广告主的个性化归因需求。

场景三：如何对线上广告投放和线下消费归因

在O2O场景下，当某用户在媒体A，看到了某广告主的APP推广广告，但他未点击该广告在线上购买下单，而是在其所属的线下门店做出了消费行为。此种情况下，传统移动广告归因分析平台无法对这种场景进行归因结果输出，广告主无法发现媒体A对销售达成贡献的价值。

解决方案：TalkingData腾云归因引擎可以有效地满足该类广告主的需要，针对此部分场景进行前链路广告投放数据与后链路门店销售数据联动，输出归因结果，帮助广告主发现媒体对线下门店销售产生的价值。

TalkingData腾云归因引擎功能简介

TalkingData腾云归因引擎是TalkingData打破传统移动广告归因思维，把广告归因聚焦在业务场景层面，为广告主提供场景化、个性化、精细化的高自由度引擎化归因产品。它的特点在于满足广告主在推广中对于非标准化归因需求的高效支持，根据业务场景自由发挥，扩展性很强。

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在本篇稿件中，我们着重描述了TalkingData腾云归因引擎对业务场景的应用。在下一篇稿件中，我们将对TalkingData腾云归因引擎的功能进行重点分享哦~~咱们下篇见。

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关键词： 广告投放 解决方案 销售数据