獲取資料的渠道

　　幾乎所有的運營人員都會接觸到渠道推廣，那麼他們是如何獲得這些資料的?以下是小編為大家整理的關於，歡迎閱讀!

　　用資料來做渠道效果的分析

　　這些渠道推廣可能是付費渠道，可能是免費渠道，無論是哪一種渠道推廣，都是需要我們付出成本的。在與渠道打交道的過程中，有時候涉及到跟渠道分成或者跟渠道合作，我們需要統計從渠道獲取的使用者的數量;有時候涉及到渠道付費，我們需要鑑別渠道使用者的質量的好壞，控制並提高渠道的效果。

　　工欲善其事，必先利其器。我們可以利用第三方統計工具來對渠道投放進行監控，通過一些指標來有效的監控渠道投放的數量和質量。

　　Android渠道監控

　　工具

　　一般來說，統計工具具備很完整的Android渠道監控的功能了。我們可以選擇集成了統計分析SDK，來使用其中的Android渠道監控的功能。我在下面列舉了一些統計分析工具。

　　國外的統計工具：mixpanel、flurry、localytics、google analytics for mobile。

　　如果我們的應用是做海外發行，建議優先選擇國外的統計工具。除了時差的問題***大部分統計工具採用伺服器時間進行計算***，由於偉大的牆的存在，資料包從國外傳輸到國內會存在一定比例的丟失。

　　國內的統計工具：友盟、騰訊移動統計、talkingdata、avodcloud、dataeye。

　　如果我們的使用者主要集中在大陸地區，可以優先使用國內的統計工具。一個好的統計工具，它的服務是穩定的，資料是安全的，指標和維度具備完整性，擁有自由靈活的高階功能。

　　友盟是國內最早的統計分析工具，在資料穩定性和功能完整性上的表現是很優秀的。

　　talkingdata和dataeye是做遊戲分析起家的，在遊戲領域，talkingdata和dataeye分別在華北和華南地區具備很大的知名度。他們在遊戲指標和維度上的設計也是很專業的。

　　騰訊的優勢是具備強大的社交關係鏈。這個優勢也輸出到了騰訊統計分析中。騰訊統計分析具備強大的使用者畫像功能，這個資料能夠幫助開發者更好的瞭解使用者。

　　獨立部署企業版本：talkingdata企業版本、ly、Cobub razor。

　　我們也可以購買獨立部署的資料服務，將資料的收集、計算、展示都放到私有云上。

　　Android平臺的應用市場比較多，推廣方式也很豐富。我們可以通過分包釋出來區分不同的渠道。

　　簡單的說，就是開發人員為每個渠道生成一個渠道包，每個渠道包用不同的渠道欄位來標示。運營人員再將這些渠道包上傳到渠道中，當有使用者下載啟用app時，就可以在報表頁面中檢視到不同渠道來的使用者的資料了。

　　用友盟統計分析舉個例子。開發人員可以在manifest檔案的節點中新增下面這行配置。

　　將“Channel ID”改成需要標示的渠道，比如小米、豌豆莢等。

　　關於資料準確性的問題

　　一般來說，統計工具是使用IMEI+MAC來唯一標示一臺Android裝置。當然這是一個簡化的說法，實際上，Android的裝置id存在很多缺陷，比如mac存在漂移，imei存在衝突，所以一個好的統計工具會有自己的id組合策略，而非單一的裝置id來唯一標示一臺裝置。不同的統計系統的id方案不一樣，所以我們會發現不同的統計系統會存在微小的偏差。如果這個偏差在一定範圍內，是可接受的。

　　除了可接受的誤差之外，我們可能還會遇到很多其他的資料問題。我總結了一些列舉在下面。

　　為什麼渠道後臺的資料大於統計系統的資料

　　渠道是基於下載計算的，統計工具是基於啟用計算的。也就是說，

　　使用者下載了app但未執行，統計系統無法統計到;

　　使用者使用app時未聯網，統計系統也獲取不了這個使用者資料;

　　使用者之前安裝過該app，從某渠道下載了一個新版本，這個使用者只能算一個老使用者，不計入該渠道的新增使用者中。

　　這些情況都會導致渠道後臺的資料大於統計系統的資料。

　　為什麼渠道後臺的資料小於統計系統的資料

　　安卓市場情況非常混亂，會存在小渠道抓包釋出的情況。同時，各渠道之間有資源互通的合作，例如豌豆莢與二十多家渠道互通資源，如果一個應用的新版本未在豌豆莢釋出，豌豆莢本身的搜尋引擎性質仍能通過豌豆莢下載其他渠道***如安智***的安裝包，此時應用在本身安智渠道的下載量並不會增加，但友盟統計後臺安智渠道會新增使用者+1

　　不同的統計工具，資料對不上

　　正如前面所說，不同的統計系統的id方案不同，會存在微小的偏差。

　　此外，如果一個統計工具是基於賬號系統，一個統計工具基於裝置，可能會存在一個裝置登陸好幾個賬號，或者一個賬號跨屏登陸的情況，這兩個系統資料肯定是對不上的。

　　iOS渠道監控原理

　　相比Android平臺，iOS是一個封閉的生態***暫不考慮越獄渠道***。我們不能通過分包釋出來區分渠道使用者，只能通過短鏈分發來監控渠道的效果。

　　具體的說，每個app在appstore上對應了一個唯一的連結，我們可以將這個原始連結封裝成不同的短連結，將短連結交給渠道，這樣就可以區分來源於不同渠道的使用者了。

　　從技術步驟上來看，一個終端手機使用者如果點選了渠道上這個短連結，會跳轉到appstore頁面上。這個過程會觸發一個伺服器端的請求，伺服器會記錄這次點選的裝置資訊，包括ip地址、機型等。如果這個終端使用者下載並激活了這個app，會向伺服器傳送一個啟用包的資訊。短鏈監控平臺將啟用資訊與點選資訊進行匹配，從而計算出點選、啟用等資料。

　　工具

　　我們可以自建短鏈監控系統，也可以選擇國內外成熟的解決方案來進行iOS渠道的監控。

　　廣告平臺自帶廣告監測工具：Inmobi AdTracker、google adwords

　　第三方廣告監測平臺：umtrack、appcpa、mobile app tracking、Tapstream

　　一般來說，選用第三方平臺會比廣告平臺自帶的監控工具更加具備公正性。我們需要儘早做好準備，在一個app還沒有進入推廣期時，就選擇接入第三方廣告監測平臺。這樣，第三方平臺中儲存了這個app的歷史資料，在進行渠道推廣時能夠判斷新老使用者，從而資料會更加準確。

　　關於資料準確性的問題

　　精確性

　　有的運營人員做渠道投放，每個渠道都投放了，點選量特別高，可能達到上萬，甚至兩三萬，但啟用量特別低，呈現個位數。費用都花光了，但是效果沒有出來。自己也做分析，投放的平臺也做分析，但是卻得不到結論。

　　我們做資料分析的前提是需要拿到靠譜的資料。如果資料不準確，基於這個資料分析出來的結論是沒有意義的。

　　我們做iOS正版的渠道推廣，需要注意的是，第三方短鏈服務存在一個精確度的問題。

　　具體來說，使用者點選短鏈的時候，伺服器端只能獲取到ip地址，獲取不了openudid這樣裝置標示符的資訊。我們知道ip地址是一個會變化的地址，並不能唯一的標示一臺裝置。

　　比如我在公司wifi下點選下載app，但是回家才打開app體驗產品，因為ip地址切換了，這個啟用是匹配不上的;另外一個例子就是，一個咖啡店中，一個客人點選短連線，另一個客人去appstore上搜索並下載激活了這個app，因為這兩個客人都連線了咖啡店的wifi，屬於同一個ip地址，系統會認為這個點選和啟用是可匹配的。

　　所以用ip地址進行匹配的原理存在天然的缺陷，是一種有誤差的統計。

　　合作平臺

　　正是因為這種統計原理的缺陷，監控平臺會通過跟DSP、網盟這樣的渠道建立合作來避免和消除不準確性。

　　當有使用者點選短連結時，渠道回傳可靠的裝置標示符給監控平臺***如idfa、idfv、openid等***。使用者啟用時，監控平臺可以使用裝置標示符來匹配啟用和點選的資料，從而提高了整個系統的資料準確性。

　　如果我們使用付費推廣的方式來獲取新使用者，一定要提前瞭解監控平臺是否與對應的渠道建立了合作關係，如果有合作，那麼監控平臺上的資料是非常準確，廣告平臺也認可用這個資料來結算的。

　　與此同時，總有一些推廣渠道是監控平臺合作所覆蓋不到的。比如社會化營銷推廣，這種推廣的效果只能使用ip地址來匹配。

　　這種不準確的效果資料對我們的意義就在於：粗略地瞭解每一次推廣的趨勢，通過相對的對比來分析每一次推廣的效果，優化營銷推廣方案。

　　獲取關鍵詞資料的主要渠道

　　1，公開渠道：

　　1***幾家搜尋引擎搜尋結果相關搜尋、SUG

　　2***幾家大的社交、媒體***微博***的相關搜尋

　　3***各搜尋引擎的風雲榜