概率模型

概率建模是一种统计方法，用于在不确定条件下估计结果。它不是依赖于精确匹配或确定性数据点，而是使用统计推断来估计观察结果的最可能解释。

什么是概率建模

在移动营销中，概率建模（有时称为概率归因）用于在没有确定性标识符（如设备层级广告ID）的情况下估计广告活动的整体绩效。在苹果推出应用追踪透明度框架（ATT）后，这变得越来越相关，该框架要求应用在访问设备广告标识符之前获得用户同意。由于大多数用户选择退出，应用开发者需要新的方法来了解他们的营销活动是否产生了结果，而不识别单个设备或用户。

确定性归因依赖于将已知设备标识符与特定安装进行匹配，而概率建模采取不同的方法：它生成广告活动层级的整体绩效估计。它回答的问题是“这个广告活动有效吗”，而不是“哪个设备安装了应用”。

AppsFlyer的概率建模

AppsFlyer使用概率建模作为一种保护隐私的统计方法，报告应用开发者的营销活动表现。它为应用开发者生成整体广告活动层级的绩效报告。它估计开发者自己的营销活动（广告、网站链接、电子邮件、二维码、短信或其他自有媒体）后跟随的安装或参与数量。该方法基于数据最小化：它仅使用生成整体报告所需的信号。输出是广告活动绩效报告，而不是识别任何单个设备或用户。

所有测量都限于单个应用开发者自己的账户。没有数据在开发者之间共享或关联。该模型不构建设备指纹、设备图谱、用户档案或任何源自设备信号的永久标识符。

概率建模是AppsFlyer多方法测量方法的一个组成部分，该方法还包括SKAdNetwork / AdAttributionKit集成、聚合高级隐私（AAP）和对授予ATT同意的用户的确定性归因。