自從蘋果推出了ATT的框架（App Tracking Transparency），iOS廣告追蹤就徹底變了天。以前廣告主們可以輕鬆地用IDFA（裝置ID）來追蹤使用者，精準地知道廣告效果咋樣。但現在大部分使用者都不願意被追蹤了，廣告主們只能靠“猜”了——這就是所謂的機率匹配（Probabilistic Matching）還有蘋果自家的SKAdNetwork（簡稱SKAN）。
以下摘取了一些媒體對使用者授權idfa比例的預測：
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App Annie：“只有10%的iOS使用者會選擇授權跟蹤”
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Bumble：“最多也會只有20%的使用者會授權IDFA (The Identifier for Advertisers，廣告識別符號）訪問”
Flurry Analytics前段時間分析在美國追蹤了250萬的使用者選擇開啟跟蹤的比例則更低，資料顯示最低只有4%的使用者允許APP跟蹤。
對於不給 IDFA 的使用者，廣告平臺一般會使用 機率匹配。簡單來說，就是透過裝置資訊、IP 地址、User-Agent（裝置型號、系統版本等）等訊號，嘗試“猜測”這個使用者是從哪個廣告來的。
今天咱們就來聊聊，像Facebook（Meta）、Google、TikTok、Snapchat，還有那些網盟平臺（比如Applovin、Unity Ads），在不依賴SKAN的情況下，是怎麼“猜”出使用者是從哪兒來的。
啥是機率匹配（Probabilistic Matching）
簡單來說，當廣告平臺拿不到IDFA時，它們會透過一些“蛛絲馬跡”來推測使用者是從哪個廣告來的。這些“蛛絲馬跡”包括：
•裝置型號（比如iPhone 13還是iPhone 14）
•系統版本（比如iOS 16.5還是iOS 17）
•IP地址（你在哪兒上網）
•語言和地區（中文還是英文）
•User-Agent（瀏覽器資訊）
•App版本和安裝時間（你啥時候裝的這個App）
廣告平臺會把這些資訊拼在一起，生成一個“臨時裝置指紋”，然後用這個“指紋”來推測使用者是不是從某個廣告來的。
機率匹配咋工作的
1.收集裝置資訊：廣告平臺會抓取上面提到的那些“蛛絲馬跡”
2.生成臨時指紋：把這些資訊拼在一起，生成一個“臨時裝置指紋”
3.短時間匹配：比如你點了一個廣告然後下載了App，廣告平臺會對比你下載App時的裝置資訊和點選廣告時的資訊，看看能不能對上
4.資料視窗短：為了防止長期追蹤使用者，這種匹配通常只在24小時內有效，過了這個時間就不算了
機率匹配的缺點
•不夠準：畢竟是用“猜”的，IP地址可能會變，也可能有多臺裝置用同樣的引數，誤差比較大
•蘋果不喜歡：蘋果明確表示不喜歡這種長時間追蹤使用者的方式，所以很多平臺（比如Facebook）只能用短時間視窗來匹配
•未來可能被禁：蘋果可能會在未來的iOS版本里進一步限制這種“猜”的方式
各大廣告平臺數據怎麼歸因的？
Facebook（Meta）
•有IDFA：直接用IDFA追蹤，簡單粗暴
•沒IDFA：用AEM（Aggregated Event Measurement），其實就是機率匹配 Facebook會透過裝置資訊（IP 系統 語言等）來“猜”，但資料是聚合的，不會告訴你具體是哪個使用者
AEM 在24年中旬上線後 平臺上可以看到FB 歸因的資料大幅上漲， 還是建議大家都開啟AEM 投放，畢竟資料即時性高很多。
歸因視窗：
•點選歸因（CTA）：1天或7天（常用7天）
•展示歸因（VTA）：1天
總結：Facebook在iOS 14.5之後主要靠AEM來進行資料歸因，但資料是聚合的，不會給你具體使用者資訊
Google Ads
•有IDFA：直接用IDFA追蹤
•沒IDFA：目前 Google 不使用 機率匹配，所有歸因依賴 SKAN 或歷史建模資料。但 Adjust預計在 2025 年 Q2 與Google 完成對接機率匹配，屆時可能會提供類似 AEM 的方案。
歸因視窗：
•點選歸因：7天（預設），部分廣告活動可選30天
•展示歸因：1天
總結：Google現在主要靠SKAN和歷史資料，但未來可能會加入機率匹配
TikTok Ads
•有IDFA：直接用IDFA追蹤
•沒IDFA：用機率匹配（類似Facebook的AEM），同時也在推進SKAN歸因
歸因視窗：
•點選歸因：1天或7天（建議用7天）
•展示歸因：1天
Snapchat Ads
•有IDFA：直接用IDFA追蹤
•沒IDFA：用機率匹配（短期視窗 類似TikTok），但主要還是依賴SKAN
歸因視窗：
•點選歸因：7天（預設）
•展示歸因：1天
網盟平臺（Applovin Unity Ads等）
•有IDFA：直接用IDFA追蹤
•沒IDFA：用機率匹配，但通常只在點選後24小時內有效 由於網盟廣告大多是激勵影片廣告（比如看廣告得獎勵），所以匹配的準確性相對高一些
歸因視窗：
•點選歸因：1天或7天（7天歸因的安裝就更多 比例大概是提升5%）
•展示歸因：1天
總結：網盟平臺更依賴短時間視窗的機率匹配，因為它們的廣告形式（比如激勵影片）本身就帶有很強的互動性，90%以上的使用者一般都在產生
結論 & 建議
1.IDFA還是最準的 但使用者授權率低 不能完全依賴
2.Facebook TikTok Snapchat 還在用機率匹配（Facebook叫AEM），但資料是聚合的 不會給你具體使用者資訊
3.Google 目前不支援機率匹配 但2024年Q2 Adjust 可能會上線 值得關注
4.歸因視窗建議：
•點選歸因（CTA）：大部分平臺建議用7天 Google和TikTok可以用30天
•展示歸因（VTA）：一般只用1天
各平臺歸因視窗總結
投放建議：
•在Adjust 裡配置好歸因視窗 確保資料最大化
•關注Google未來對機率匹配的支援 可能會影響iOS廣告策略
•關注蘋果未來的政策 機率匹配可能會被進一步限制
下一步：SKAdNetwork 資料怎麼看？
這篇文章沒細聊SKAdNetwork（SKAN），但它已經是iOS歸因的重要組成部分 下一篇咱們會重點聊聊SKAN的資料歸因邏輯 轉換值設定以及如何最佳化敬請期待！
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