歸因的未來和MMP的明天

廣告監(jiān)測的復(fù)雜性增加鞏固了MMP的重要性

廣告技術(shù)正在以驚人的速度發(fā)展，隱私保護倡議加速了這一進程，顛覆了用戶和設(shè)備數(shù)據(jù)交易的長期規(guī)范，使得營銷人員越來越難以衡量他們廣告支出的真正影響。移動監(jiān)測合作伙伴（MMP）長期以來一直被信任作為AdTech生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的管理者，隨著監(jiān)測變得更加復(fù)雜，MMP繼續(xù)前進、創(chuàng)新以適應(yīng)已經(jīng)出現(xiàn)的許多變化和挑戰(zhàn)。MMP的目標是為廣告商提供可操作的、方向性的見解，以便他們能夠繼續(xù)為使用他們的廣告資金做出最佳決策。

Kochava自2011年以來一直在為廣告商鋪路。隨著歸因科學(xué)向更復(fù)雜的小離散數(shù)據(jù)集的聚合進展，需要應(yīng)用復(fù)雜的數(shù)學(xué)，我們也在不斷發(fā)展，成為一個未來可靠的、明天的MMP。

現(xiàn)代歸因的復(fù)雜性

是的，現(xiàn)代歸因變得越來越復(fù)雜，毫無疑問在未來還會變得更加復(fù)雜。要真正理解歸因的發(fā)展方向，重要的是回顧它的起點。

歸因過去相對簡單明了，出現(xiàn)了一次展現(xiàn)或點擊，并導(dǎo)致一次轉(zhuǎn)化，使得廣告商可以簡單地建立一對一的聯(lián)系，了解哪種媒體曝光導(dǎo)致了哪種轉(zhuǎn)化。

雖然這種歸因方式在許多場景下仍在使用，但隱私保護倡議的興起已經(jīng)引領(lǐng)了一個新時代的隱私優(yōu)先歸因，不再是一對一的方式，而是基于群體并且匿名化設(shè)計。這導(dǎo)致越來越多的聚合信號群體需要與一方數(shù)據(jù)的記錄級活動進行協(xié)調(diào)和/或平衡，同時使得更大的表現(xiàn)圖景對于營銷人員變得清晰且易于理解。

這不是一項小任務(wù)，但MMP們處于獨特的位置，可以通過管理集成、聚合和復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法，為營銷人員提供最佳的支出績效洞察。

蘋果公司主要通過iOS 14中引入的AppTrackingTransparency（ATT）框架，率先推動了隱私優(yōu)先的歸因革命。ATT框架基本上將傳統(tǒng)的一對一廣告歸因置于用戶選擇加入的墻后面。同時，他們推出了第二版的SKAdNetwork，這是一種增強隱私的技術(shù)，提供了一種匿名和隱私優(yōu)先的監(jiān)測方法，無需用戶選擇加入。

2024年，谷歌計劃推出Android的隱私沙箱，這在許多方面類似于Android的SKAdNetwork，盡管存在很多差異。雖然這些隱私變化發(fā)揮了重要作用，但缺乏協(xié)調(diào)的政策和實施，使得廣告商與MMP合作，可以根據(jù)渠道、平臺、地區(qū)和其他變量幫助他們穿越復(fù)雜的歸因網(wǎng)絡(luò)變得越來越重要。

根據(jù)IAB最近的一項研究，55%的受訪者表示，跨平臺監(jiān)測是他們2023年的重點關(guān)注。

Kochava通過提供跨各種隱私層次的完整歸因和數(shù)據(jù)處理解決方案，幫助營銷人員應(yīng)對跨平臺監(jiān)測的復(fù)雜性。這些隱私層次包括平臺/操作系統(tǒng)級別、發(fā)布商/渠道合作伙伴級別和政府監(jiān)管級別。

在全渠道營銷領(lǐng)域，Kochava運用許多層監(jiān)測方法，這些方法可以應(yīng)用于提取營銷人員的性能見解，同時符合復(fù)雜的隱私優(yōu)先政策網(wǎng)絡(luò)。

要了解Kochava如何跨這些層次運作，以及您如何利用它們在您的全渠道監(jiān)測策略中發(fā)揮作用的更詳細細節(jié)，請聯(lián)系我們專家。

優(yōu)化媒體組合建模見解

隨著用戶隱私保護措施的增強，營銷人員面臨新的挑戰(zhàn)，需要找到新的方式來獲得性能見解，以優(yōu)化他們的支出，因此媒體組合建模（MMM）變得越來越重要。使用MMM，從營銷和非營銷來源收集的數(shù)據(jù)用于構(gòu)建需求模型，可對其進行分析以確定營銷對總體轉(zhuǎn)化率和業(yè)務(wù)結(jié)果的影響。有了這些見解，營銷人員可以從更全面的角度調(diào)整他們的支出并優(yōu)化性能。

Kochava最近收購了Machine Advertising，其Always-on-Incremental Measurement（AIM）平臺是一種實時媒體組合建模工具。AIM通過提供對增量、渠道飽和度和季節(jié)性等因素的高級控制，最大化營銷預(yù)算的效果。

傳統(tǒng)的MMM方法很快就會過時，需要經(jīng)常更新，這使得它變得耗時，并需要熟練的資源來管理。這通常使得只有大型組織才有資源在內(nèi)部維護MMM或?qū)⑵渫獍?。AIM則是一種不同的方法，它是一個復(fù)雜的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，每天吸收新數(shù)據(jù)，并持續(xù)更新和豐富其模型。始終開啟的方法確保它產(chǎn)生的洞察始終準確、最新并且可以直接使用，為其用戶提供了優(yōu)化預(yù)算分配的即用型建議。

這通過利用聚合和匿名化數(shù)據(jù)的自上而下的監(jiān)測方法實現(xiàn)，而不是傳統(tǒng)MMP所依賴的粒度更細、行級數(shù)據(jù)的自下而上的路徑。AIM通過從市場層面的聚合數(shù)據(jù)開始分析媒體的有效性，然后繼續(xù)向下進行漏斗分析，以提供更細粒度的操作，以通知媒體合作伙伴的預(yù)算分配。

這兩種方法相互促進，幫助營銷人員改進流程和廣告活動表現(xiàn)。將AIM與任何MMP（不僅限于Kochava）結(jié)合使用可以確保覆蓋到檢測的各個方面，并提供可用的數(shù)據(jù)以更好地指導(dǎo)采購決策。

在使用AIM平臺之前，您需要按應(yīng)用程序、國家、網(wǎng)絡(luò)和日期對聚合成本數(shù)據(jù)進行收集。大多數(shù)MMP都提供成本聚合工具，AIM平臺可以與任何MMP配合使用。

對于使用Kochava的營銷人員，Kochava Cost提供成本聚合，并提供數(shù)據(jù)連接器，可在所有跨渠道合作伙伴中收集成本指標。如果您是Kochava的現(xiàn)有客戶，但尚未使用Kochava Cost但對MMM感興趣，請務(wù)必聯(lián)系您的客戶成功經(jīng)理或發(fā)送電子郵件至support@kochava.com以實現(xiàn)成本監(jiān)測。

準備迎接歸因的未來

歸因的未來已經(jīng)來臨，Kochava不斷創(chuàng)新和適應(yīng)不斷變化的廣告生態(tài)系統(tǒng)。

為了應(yīng)對谷歌在2024年發(fā)布隱私沙盒和MAID消失的情況，Kochava正在參與谷歌的測試版。只有一年的時間，廣告商應(yīng)該與支持SKAdNetwork的MMP協(xié)調(diào)，并確保他們在Android的未來上獲得成功。

展望未來，Kochava將把現(xiàn)代歸因的所有方面統(tǒng)一到一個高度有效的洞察層中，跨越全渠道集成、不同程度的性能數(shù)據(jù)聚合以及處理提供合理的廣告效果讀數(shù)所需的復(fù)雜數(shù)學(xué)問題。

幫助今天的營銷人員為明天做好準備

現(xiàn)在，MMPs不再是最后的觸點監(jiān)測中心。多年來，Kochava一直支持分數(shù)歸因，托管品牌用于驅(qū)動自己的內(nèi)部媒體混合建模和進行一次性增量研究所需的數(shù)據(jù)。主要參與者的政策變化迫使行業(yè)不斷適應(yīng)，作為一個優(yōu)先考慮創(chuàng)新的MMP，我們已經(jīng)準備好接受挑戰(zhàn)并幫助營銷人員蓬勃發(fā)展。

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