随着互联网行业的繁荣发展、营销业务场景日益多样化、线上和线下数据间的关联愈加紧密 ， 移动广告监测领域迎来了更广阔的天空 ， 也面临着更大的挑战 。
标准化移动广告归因服务面临的挑战
传统归因逻辑通常采用激活事件进行广告归因 ， 这主要适用于以获得新增用户为首要指标的广告主 。 而在当前环境下 ， 更多广告主的关注度已转移至新增用户活跃情况、新增后消费情况对投放媒体点击和曝光的归因 。 但目前 ， 行业现行的以激活作为标准化服务的传统移动广告归因分析平台 ， 则无法满足此类需求 。
为满足业务场景多样化下的归因需求 ，TalkingData基于自身大数据能力和独有算法模型 ， 率先研发了引擎化归因产品——TalkingData腾云归因引擎 。 它聚焦于营销业务场景 ， 把前链路广告投放数据与后链路的电商订单数据、APP内事件数据和门店销售数据等 ， 基于广告主自身业务需求进行个性化精准归因 ， 赋予其高度自由和更全面的数据营销服务 。
TalkingData腾云归因引擎赋能业务场景
基于TalkingData腾云归因引擎卓越的归因能力 ， 我们模拟以下三种营销推广中常见的归因难题 。 简述TalkingData腾云归因引擎是如何帮助广告主有效赋能、高效解决业务难题的 。
场景一：如何对APP推广投放事件行为归因
当某用户在媒体A ， 看到了某广告主的APP推广广告 ， 进行了下载、激活、注册、登陆、浏览等行为后 ， 退出了该APP 。 后又因为对该广告主在媒体B投放的广告产生兴趣 ， 重新打开了APP， 并产生了诸如付费等深度APP内行为事件 。 这种场景在现有的推广环境下十分普遍 ， 而传统移动广告归因分析平台只关注于激活事件 ， 无法为广告主提供数据佐证渠道B对于深度行为事件的作用 。

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解决方案：TalkingData腾云归因引擎延长了原有的监测链路 ， 具备更为完善的归因能力 ， 且完全打通了APP内外事件的数据关联 ， 帮助广告主确认每个投放可带来怎样的APP事件效果促成 。
场景二：如何对电商广告投放转化渠道归因
随着互联网零售业、美妆业、快餐行业的不断壮大 ， 这部分广告主对于精细化归因的需要也日益强烈 。 因为他们通常使用多家媒体同时投放 ， 在此种情况下将无法评估出任意一家媒体对用户消费做出的贡献 。
如某广告主的电商APP分别在媒体A 、媒体B、媒体C、媒体D同时投放广告 ， 某用户在先后看过这些广告后 ， 选择在渠道D点击广告后做出消费行为 。 此时 ， 传统移动广告归因分析平台不会把“功劳"记在任何渠道名下 ， 也无法追溯出媒体A、媒体B、媒体C、媒体D对用户消费达成起到了哪些作用 。

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解决方案：在这种情况下 ， TalkingData腾云归因引擎提供了首次触点归因、末次触点归因、线性归因及时间衰退归因四类归因模型 ， 广告主可根据其业务场景选择归因模型 ， 评估出各推广媒体对消费事件达成给予的贡献 ， 从而满足广告主的个性化归因需求 。
场景三：如何对线上广告投放和线下消费归因
在O2O场景下 ， 当某用户在媒体A ， 看到了某广告主的APP推广广告 ， 但他未点击该广告在线上购买下单 ， 而是在其所属的线下门店做出了消费行为 。 此种情况下 ， 传统移动广告归因分析平台无法对这种场景进行归因结果输出 ， 广告主无法发现媒体A对销售达成贡献的价值 。