IAA 游戏归因模型全解析｜投放后用户流量从哪来？

在广告投放中，我们常常遇到这样的情况：上线新素材或扩量新渠道后，应用安装量快速增长。但问题来了——到底是哪一个渠道贡献了这些用户？

这正是归因模型的职责所在。不同的归因模型对“谁带来了用户”这个问题，给出的答案可能截然不同。本篇文章将带你梳理 IAA 游戏中常见的归因模型，帮你更科学地理解和使用归因数据。

 

一、Last-click 模型：最常见也最容易理解

定义：将用户最终点击的广告渠道，视为归因对象。

优点：

• 简单、明确，便于快速决策；

• 各大平台默认支持，适配性强。

缺点：

• 忽略了“前链路”，比如用户可能先看到 A 平台广告，后又在 B 平台点击。

适用场景：中小团队、预算有限、需快速测试素材或渠道时。

 

二、View-through 模型：为“曝光”赋予价值

定义：用户看到广告但未点击，随后却安装了 App，仍将转化归因于该曝光渠道。

优点：

• 对展示广告如激励视频、插屏等更友好；

• 能体现品牌广告或“种草”效果。

缺点：

• 归因逻辑偏模糊，容易造成“渠道争抢”；

• 不同平台支持程度不同。

适用场景：做品牌曝光或组合投放（展示+点击）时，可作为辅助评估方式。

 

三、多点归因（MTA）：更真实但更复杂的选择

定义：将一次用户转化拆解为多个接触点，根据权重给多个渠道分配转化价值。

举例：用户看到 A 渠道广告 → 点击 B 渠道广告 → 安装 App
MTA 模型会为 A 和 B 同时分配转化比例，如 A 占 30%，B 占 70%。

优点：

• 更全面反映用户路径；

• 可用于评估渠道协同效率。

缺点：

• 实施成本高、算法复杂；

• 需要大量数据支持；

• iOS 平台因隐私政策（如ATT）实施难度更大。

适用场景：团队有自研 BI 能力，或通过第三方工具构建更复杂的数据体系时。

 

四、SKAdNetwork（SKAN）：iOS 下的“必选项”

定义：苹果自 iOS 14 推出的隐私归因框架，替代传统设备级追踪。

特点：

• 安装事件由系统反馈，无需设备ID；

• 数据延迟（通常24~48小时）；

• 不提供用户层面数据，无法精确评估留存、LTV。

优点：

• 保障隐私，适配所有iOS用户；

• 是 App Store 广告与大部分 iOS 广告平台的标准。

缺点：

• 数据颗粒度低；

• 需要转向建模或聚合分析。

适用场景：所有iOS投放，尤其是高占比欧美、日韩市场的游戏。

热力引擎已全面适配 SKAN，并支持结合安卓与iOS数据，帮助开发者最大化还原真实渠道价值。

 

五、增量归因模型：判断“有没有这条广告是否有影响”

概念：通过 A/B 测试的形式，比较投放和不投放之间的差异，评估广告带来的“净新增”。

应用实例：设定一组用户为对照组不展示广告，另一组正常投放，通过对比安装数、行为等指标判断广告的真实拉新作用。

优点：

• 能有效判断广告“是否有效”；

• 不再依赖具体渠道点击记录。

缺点：

• 实施成本较高；

• 不适用于所有投放类型（如预算规模小的游戏）。

 

六、开发者该如何选择？

 

总结：理解模型差异，才能更精准花钱

广告归因并不是“非黑即白”的判断，而是选择适合自己产品阶段和投放策略的评估方法。对于 IAA 游戏来说，既要考虑数据准确性，也要兼顾操作成本与平台支持程度。

热力引擎支持多种归因模型配置，兼容主流广告平台与 iOS SKAN 框架，帮助 IAA 游戏科学配置投放策略，实现增长与盈利的双赢。