在移动广告领域, ROI(投资回报率)是最重要也是最令人畏惧的一个缩写。当谈到衡量移动行业ROI时,设想与现实确实有着很大的差异。

1) 定义
指纹识别,又称为设备识别,是移动广告领域中将点击与安装进行匹配的一种识别方法,从而实现归因的目的。该方法使用公共可用参数(仅列举几个例子,如设备名称、设备类型、OS 版本、IP 地址、运营商)构成与特定设备属性匹配的数字指纹 ID。
2) 回退方法
指纹识别是概率模型,因此并非 100% 准确。因此只有在诸如 Google Play Referrer等确定性标识符以及 IDFA 或 Google 广告 ID 等设备标识符无法用于归因(例如,在点击来自移动网页或数据并非来自广告平台时)的情况下才会使用该方法。
3) 短期内的高准确性
点击与安装之间的时间间隔越长,用户更改他/她设备中某项设置的可能性就越高,因此需要创建一个新指纹(由于移动用户的位置不断变化,因而这种方式对于 IP 来说尤其适用)。这就是为什么归因窗口往往较短,通常是 24 小时。在应用安装营销活动中,绝大部分的点击、安装和首次应用打开都发生在 1-2 小时内,指纹在上述各种情况中都发挥极其准确的作用。
4) 主要用于 iOS
由于referrer方法无法用于 iOS(但此方法却可以通过 Google Play 用于 Android 系统),指纹在 Apple 设备上应用的更为常见。由于Apple设备只能使用一个确定性方法进行归因,因此使用回退方法的可能性非常大。
5) 匿名
移动指纹是隐私信息,不包含任何个人可识别信息 (PII)。
6) 指纹识别 2.0:机器学习
随着对标准参数的不断超越,以及大数据时代的不断发展,指纹识别的准确性将会达到更高层次。执行机器学习的主要方法是对确定性数据进行算法训练,从而预测概率数据。比如,我们可以通过学习设备ID匹配的点击,从而预测虽然设备ID不匹配但可能是潜在受众的点击。但是,只有在足够大的范围内才能正确使用这种机器学习的方法。毕竟,这也是为什么我们称之为大数据的原因。