广告归因-让你彻底弄归因架构实现

解释

这里会引用神策数据很多的介绍，然后进行总结

归因方法

自归因

渠道商帮我们做归因，有的是每个用户打开app都回传给渠道商，渠道商自己归因

有的如华为是从应用商店安装时，应用商店把归因信息写入到app, 然后首次安装启动时能从本地存储获取到归因数据

曝光归因

曝光归因由于有数据量极大、不会使用此项

点击归因 (常用)

所谓点击归因，就是点击广告之后首个转化，基本都是用这种方式归因

归因模型

末次归因模型 (常用，因为比较好实现)

多个归因源事件时，认为最后一个归因源事件的功劳为100%。

首次归因模型

多个归因源事件时，认为第一个归因源事件的功劳为100%。理由是第一个触点给用户建立了认知，与用户形成了连接。

平均归因模型

多个归因源事件时，认为每个归因源事件平均分配此次功劳。

时间衰减归因模型

加上了时间的影响因素，最后 1 次触达的贡献更高。

位置归因模型

多个归因源事件时，认为第一个归因源事件和最后一个归因源事件各占40%功劳，其余平分剩余的20%功劳。兼顾最初的线索和最终的决策。

价值加权归因模型

多个归因源事件时，对不同渠道的贡献价值进行加权，将转化功劳根据权重进行划分。

匹配方式

精确匹配

OAID: OAID全称是Open Anonymous Device Identifier, 中文名是匿名设备标识符。 OAID是一种非永久性设备标识符，最长64位，在系统首次启动的时候生成

AndroidID: ANDROID_ID是设备首次启动时由系统随机生成的一串 64 位的十六进制数字

IMEI: 国际移动设备识别码（International Mobile Equipment Identity，IMEI），即通常所说的手机序列号、手机 “串号”，用于在移动电话网络中识别每一部独立的手机等移动通信设备，相当于移动电话的身份证。

Mac: 手机的网卡地址

模糊匹配

IP: 分配给用户上网使用的网际协议（全称Internet Protocol, 简称IP）的设备的数字标签

User_Agent: 一个特殊字符串头，使得服务器能够识别客户使用的操作系统及版本、CPU类型、浏览器及版本、浏览器渲染引擎、浏览器语言、浏览器插件等

服务架构实现

接下来会参考这个图来整体说明

根据上图，我们先给一个最基础的表结构，大家可以根据具体业务增减字段

Copy
# 应用表(apps)
id, appid(客户端使用), name, os, attribute_cycle_days(归因周期), attribute_white_list(JSON 白名单列表)
# 渠道表(channels)
id, name, template_query(此字段预先组装好格式)
# 监测链接表(links)
id, app_id, channel_id, channel_name(自定义渠道名), events(JSON 需要回传的事件, 方便后续动态增加回传事件), exp(有效期)
# 广告点击表:按天分表(click_logs)
id, appid, ad_name, [oaid, imei, android_id, mac, ip, ua](这些匹配方式看各自需要存储), exp, callback, data(JSON冗余字段), attributed_at(归因成功时间',')
# 归因成功日志表(这个表按各自日志需要设计)
# 回调日志表(这个表按各自日志需要设计)

根据时序图，来说明实际场景 (以下为伪代码，所有数据库查询自行做好缓存处理)

点击广告 (这一步是不需要我们处理的，用户点击广告的请求直达渠道商)

点击监测，渠道商会请求我们的监测链接

监测链接说明

由于每一家的参数不一样，我的建议是不要针对每一个渠道开发，而是应该适配一个通用的输入

然后根据通用的输入，设计一个模板，这就是为什么要在渠道表加一个template_query字段的原因

比如oppo商店的格式是这样ad_id=__ADID__&android_id=__ANDROIDID__&imei_md5=__IMEI__&oaid=__OAID__

比如头条的格式是这样ad_name=__AID_NAME__&android_md5=__ANDROIDID__&callback=__CALLBACK_PARAM__&idfa=__IDFA__&imei_md5=__IMEI__&ip=__IP__&mac_md5=__MAC1__&oaid=__OAID__&site=__CSITE__&ua=__UA__

然后生成监测连接的时候，应该是生成像下面这样的

https://api.domain.com/api/v1/links/{id}/click_logs?ad_id=__ADID__&android_id=__ANDROIDID__&imei_md5=__IMEI__&oaid=__OAID__

接口处理

当请求到达https://api.domain.com/api/v1/links/{id}/click_logs?ad_id=__ADID__&android_id=__ANDROIDID__&imei_md5=__IMEI__&oaid=__OAID__接口时

参数中的宏会替换成实际点击用户的设备值，如:https://api.domain.com/api/v1/links/{id}/click_logs?ad_id=123456789&android_id=123456789&imei_md5=123456789&oaid=123456789

接口伪代码:

Copy
// 统一的请求结构
class AdClickRequest {
public $oaid;
public $imei;
public $imei_md5;
public $andoird_md5;
public $ad_name;
public $callback;

// xxx 更多字段
}

const FIELDS = ['oaid', 'imei', 'imei_md5', 'xxx'];

function clickLogs($id)
{
// 1. 根据不同框架, 把数据解析到统一请求上
$req = new AdClickRequest();

// 2. 查询监测链接表
$link = "select * from links where id = {$id}"; // $id
if (is_null($link)) {
return 'FAIL';
}

// 3. 写入点击日志表, 点击量大走队列插入
$logModel = "insert into click_logs(`oaid`, `imei`, `events`, `exp`, 'xxx更多字段') values({$req->oaid}, {$req->imei}, {$link->events}, {$link->exp}, 'xxx更多字段')";

// 4. 写入 redis
$pipe = \Redis::pipeline();
$value = $logModel . '.' . $logModel->id;
foreach (FIELDS as $key) {
$redisKey = sprintf('attributes:%d_%s', $link->app_id, $req->{$key});
$pipe->set($redisKey, $value, $logModel->exp*60*60*24);
}
$pipe->exec();

return 'OK';
}

用户首次打开app上报接口

Copy
class AppReportRequest {
public $deviceKey;
public $oaid;
public $imei;
public $mac;
// xxx 更多字段
}
const FIELDS = ['oaid', 'imei', 'imei_md5', 'xxx'];
function appReport($appId)
{
// 0. 如果是 deepLink 拉起, 最好加一个延迟 10s 的队列归因, 防止`app`请求先于渠道商监测链接请求
// 1. 根据不同框架, 把数据解析到统一请求上
$req = new AppReportRequest();

// 2. 查询 app
$app = "select * apps where id={$appId}";

// 3. 查询 redis
$pipe = \Redis::pipeline();
$keys = [];
foreach (FIELDS as $key) {
$redisKey = sprintf('attributes:%d_%s', $app->app_id, $req->{$key});
$keys[] = $redisKey;
$pipe->get($redisKey);
}
// result 为一个数组, 如果匹配到了里面就是日志表的表名和主键
$result = $pipe->exec();
$value = collect($result)->filter()->first();
if (is_null($value)) {
return '归因失败';
}

$logModel = "select * from click_logs{$value->table} where id = {$value->id}";

// 接下来可以用队列事件解耦之后的流程
\Redis::set("attribute_devices:{$appId}_{$req->deviceKey}", $logModel, 60*60*24*7);
// 存储归因成功日志表
// 修改点击日志状态等等
// 删除所有归因的 $keys, 防止重复归因
// 根据 $app->attribute_cycle_days 设置归因周期

return 'SUCCESS';
}

4.5.6. 这三步根据具体业务来实现即可

客户端事件回传

Copy
function appCallback($appId, $deviceKey)
{
$logModel = \Redis::get("attribute_devices:{$appId}_{$deviceKey}");
if (is_null($logModel)) {
return 'FAIL';
}

// 通过 $logModel->attributed_at 判断次留是否有效, 判断是否七日内付费

// 处理回传的逻辑
return 'SUCCESS';
}

客户端架构

客户端应该尽量不要发起没必要的请求，减少服务器的压力

比如播放回传的时候，不要每次都回传，应该用一下伪代码实现

Copy
// 假设这个是客户端的方法, 在需要打点的地方每次都调用这个方法
function eventReport(event) {
// 从本地存储获取数据, 一定要存成 json 格式, 继续反序列化
var data = storage.get('attribute_events');
// 如果已经上报过了, 不要上报
if (data[event]) {
return;
}

// 上报接口
var res = api.post('/api/v1/event_callback', '参数');
if (res.code !== 200 || ! res.data.status) {
return;
}

data[event] = true;
storage.set('attribute_events', data);
}

// 归因上报的接口,
function attributeReport() {
// 请求接口
var res = api.post('/api/v1/attributes', '参数')
if (res.code !== 200 || ! res.data.status) {
return;
}

// 把整个事件缓存删除掉,这样子才能继续上报
storage.delete('attribute_events');
}

后台

后台一定要提供一个便捷的联调页面，不然投放每次更换代理，联调新账号都能让你吐血

输入设备号如oaid, mac, imei等

如果渠道商日志没发送来，那就轮询

如果收到日志，和API相同的匹配流程查询到日志ID

设置设备白名单，解除重复归因限制

提示投放，是通过什么归因成功的 (oaid), 等等其它信息

事件回传联调，把所有可能的事件列出来，事件建议用JSON存储，存成{"event1": "status1", "event2": "status2"}这样

事件回传成功，整个归因联调完成