如果有些原则是营销人一定捍卫到底的，那么数据的准确性一定必不可少。面对杂乱无章，纷繁复杂的海量数据时，营销人员往往容易“两眼一抹黑”，无法准确鉴别相关数据，做出错误的商业决策。

为了尽可能减小由于数据不准确产生的负面影响，AppsFlyer于今日推出“避坑”指南——将数据准确贯彻到底！该指南从多维度解析鉴别数据的真伪性的方法，并将移动监测中一些抽象复杂的概念拆分成通俗易懂的术语，让每位营销人员都能“轻易上手”，高效执行。

什么是数据差异？

从定义的角度来看，数据差异是指两个或多个事实之间缺乏兼容性或相似性。

更具体地说，在移动广告生态系统中，可以将数据差异视为测量数据缺乏兼容性或相似性，这些测量数据包括两个或多个平台之间的展示量、点击量、安装量、参与度、转化量、应用内事件和关键绩效指标。

准确的数据有助于营销人员提高其投资回报率。这一点众所周知。但是，考虑到过程中可能出现的巨大差异、数据孤岛和测量误差，确保数据准确性往往是知易行难。

以末次点击归因为例，用户在日常操作中往往会通过多个媒体来源接触到广告。这些来源包括SRN，在这种情况下，如果用户在安装之前查看或点击了SRN的广告，就会要求对安装进行归因。

比如，当Meta要求获得安装归因信用时，如果是在用户点击相关内容而触发安装的7天内提出要求，Meta就会通过其广告管理工具报告。也就是说，用户很有可能先接触到通过SRN发送的广告，然后再接触到其他媒体来源的广告，最后再安装应用程序。

在这种情况下，SRN会要求对参与度进行归因，但MMP不会授予其归因信用，广告主跨多个渠道投放广告是导致出现数据差异的常见原因之一。

请记住，SRN通常会针对展示量收费，而不考虑归因。但是，当这种情况发生时，您的MMP将反映实际的归因，以便您了解营销工作的真实成效，从而更加有效地分配预算。

归因窗口期不同也是造成差异的原因之一。对于大多数SRN和MMP而言，应用安装的默认归因窗口期通常约是7天的点击量和1天的浏览量。在这两个平台上，广告主可以按照自己想要的设置重新配置归因回顾窗口。

但是，如果SRN和MMP的归因窗口期不同，也可能导致报告出现差异。

举例来说，假设广告主将AppsFlyer上Meta广告的点击窗口重新配置为7天。在这种情况下，Meta会将一次安装归因于Meta广告活动，而AppsFlyer则会报告一次自然安装。

此外，时区差异、配置不当、应用内事件归因都可能导致数据出现差异。

什么是数据受限？

虽然数据受限不同于数据不准确，但缺乏处理数据的知识和工具确实会影响您对营销工作的整体判断能力。若无法了解全貌，您的决策效力必然会减弱。

因此，要对用户层级数据难以掌握的特殊原因进行评估，了解您应采用哪些实际的方法来应对近期的挑战。

完全掌握营销工作的真实结果至关重要，这要依靠用于营销效果衡量的单一真相来源（SSOT）发挥作用。它能够帮助您优化广告支出、发展业务，并为您的用户提供卓越的用户体验，且不侵犯用户隐私。

当Apple公司推出将永久改变移动应用生态系统的iOS 14更新时，世界上所有的移动营销人员都考虑了以下问题：

SKAdNetwork能够有效衡量广告活动吗？

然而，随着时间的推移，人们发现最紧迫的问题其实是：如何将所有这些孤立的数据源汇聚为单一真相来源？

这一新现实的真相在于多重现实。随着iOS 14的出现，营销人员开始接收许多不同来源的数据流：来自SKAdNetwork的聚合确定性数据、来自ATT许可用户的用户层级数据、来自概率建模的聚合数据、基于增量分析的洞察、Apple Search Ads的专用API等等。

但是，哪个数据流才是此处所说的真相？营销人员应该如何处理所有这些传入的数据，并充满信心地进行决策？

对于这种非常令人沮丧的情形，唯一真正的解决方案是综合的信息面板或API，该方案通过将数据合并、去重复化并统一，同时保护用户隐私并与Apple的政策保持一致。

由于SKAN具有局限性，许多问题可以通过在协议的转化值之上进行创新来解决，这是iOS广告主在SKAN广告活动中衡量用户LTV的唯一方法。

通过适当地映射出64个可能的值，广告主可以衡量安装后的收入、活动，以及留存率（尽管在绝大多数情况下最多只能回传24-72小时的数据）。

因此，对于源自有限数据的孤立、不同的现实，可以利用转化值来创建一个统一现实，或跨越各种归因来源的单一真相来源，其中每个值都可以得到最大化利用，并在映射中充分计入。

什么是数据缺失？

数据缺失即数据不完整。

众所周知，成本报告是一场零和博弈，数据不完整就相当于完全没有数据。在没有数据的情况下，您如何能评估广告活动的真正投资回报率？又如何能有效地进行优化，并决定如何分配预算？

若想了解上述问题的解决方案，请您下载该指南，从中获得有益启示。

该指南有哪些亮点？

·为何需要重点关注数据差异？

·数据缺失对营销收入有何负面影响？

·数据破碎对营销效率有何负面影响？

·数据作弊和资金流失的恶性循环

·原始数据如何发挥巨大潜能？