Tìm hiểu về attribution model trong mobile app marketing

1) Khái niệm

Mobile App Attribution đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc liên kết các điểm chạm người dùng trong và ngoài app, xác định nguồn gốc chuyển đổi (conversion), là cơ sở để tính công đóng góp, tìm nguồn gốc lượt tải, in-app conversion cho các đơn vị hay đối tượng liên quan trong chiến dịch mobile marketing (như ad network, campaign, ad group, creative, agency cụ thể).

Mobile Ad Attribution
Mobile App Attribution xác định nguồn gốc conversion, kết nối điểm chạm người dùng

Khi tiến hành đo lường mobile app attribution, chúng ta biết rằng ngoài trường hợp single touch, tức là người dùng thực hiện chuyển đổi (install hay app open conversion) ngay khi tương tác với một banner quảng cáo thì còn một trường hợp rất phổ biến là multi-touch, tức là người dùng được tiếp cận với nhiều quảng cáo khác nhau trước đó. Ví dụ, một người dùng trước khi cài app A đã xem quảng cáo (impression) trên Tiktok, tương tác với Facebook Sponsored Post, view quảng cáo Search Ads trên Google Search Engine, click vào Apple Search Ads trên app store, trong trường hợp đó, cần một bộ qui tắc để xác định được nguồn gốc của lượt install này, độc lập với báo cáo của chính ad network, bởi lẽ ad network nào cũng cố gắng nhận conversion đó về họ.

Attribution model là một tập hợp các quy tắc để xác định công trạng cho một đơn vị tham gia trong quy trình marketing khi xem xét một chuyển đổi nhất định.

Attribution model cấu thành bởi ít nhất 3 yếu tố chính là point-of-view và look-back-window và priority (độ ưu tiên về phương pháp đo lường attribution).

Quan điểm point-of-view (last, first) đề cao thứ tự trước sau trong dòng thời gian, look-back-window (là khung thời gian từ khi chuyển đổi xảy ra trở về trước) giới hạn phạm vi thời gian xem xét. Hiện tại, có một vài phương pháp xác định attribution được trình bày bên dưới, mỗi phương pháp có cách thức thực hiện và độ chính xác khác nhau. 

Trong trường hợp multi-touch, không có một mô hình nào hoàn hảo để xác định một cách chính xác phần công về đơn vị nào nhiều nhất, vì thế chúng ta cần hiểu rõ các mô hình attribution model để sử dụng một cách hiệu quả. 

Dưới đây là một số mô hình phổ biến:

Mô hình attribution
Mô hình attribution
  1. Nhấp cuối cùng (Last-Touch Model – Default Model): 100% công trạng được tính cho đơn vị nào mà người tương tác lần cuối.
  2. Nhấp đầu tiên (First-Touch Model): 100% attribution được tính cho đơn vị có người dùng tương tác đầu tiên.
  3. First-Last Touch Model: Đây là mô hình kết hợp của 2 mô hình trên, trong đó 50% attribution tính cho đơn vị có người dùng tương tác đầu tiên, 50% cho đơn vị có người dùng tương tác cuối cùng.
  4. Mô hình tuyến tính (Linear Model): Công trạng được chia đều cho toàn bộ các đơn vị có lượt tương tác. Ví dụ người dùng có tương tác với 5 kênh quảng cáo thì mỗi kênh quảng cáo được tính attribution là 20%.
  5. Mô hình giảm dần theo thời gian (Time Decay Model): Là mô hình mà công trạng sẽ bị giảm đi theo thời gian, đơn vị nào mà càng gần thời gian người dùng thực hiện chuyển đổi (conversion) thì càng được tính có ảnh hưởng cao hơn.
  6. Custom model: Dựa trên các mô hình toán học phức tạp, đánh trọng số dựa trên mô hình thống kê nào đó.
  7. Mô hình multi-tier do adbrix đề xuất: 100% attribution sẽ được tính cho đơn vị cuối cùng mà người dùng tương tác ở tier có độ tin cậy cao hơn (hoặc mức ưu tiên cao) trong phạm vi look-back window cài đặt bởi marketer.

Trong ví dụ dưới đây, trước chuyển đổi new_install, user có 3 tương tác với 3 media khác nhau.

ví dụ open attribution model

Tùy vào việc chọn luật chơi (attribution model), lượt tải sẽ được phân bổ theo các cách khác nhau cho các đơn vị liên quan. Vì thế báo cáo tổng quan về hiệu quả chiến dịch quảng cáo cũng thay đổi tùy vào mô hình attribution model được lựa chọn.

Mô hình Last-touch là mô hình dùng phổ biến nhất vì dễ triển khai và giải thích kết quả. Lấy ví dụ trong bóng đá, khi một bàn thắng được ghi, mặc dù đó là nỗ lực của nhiều người, tuy nhiên chỉ có người chạm chân vào bóng lần cuối được tính là người đã ghi bàn. 

Mặc dù Last-touch là mô hình được sử dụng phổ biến, hạn chế của nó là việc bỏ qua độ chính xác của phương pháp đo lường attribution. Xem xét ví dụ sau đây, người dùng X đã click vào quảng cáo Google UAC và cài ứng dụng, tuy nhiên lại chưa mở ứng dụng ngay. Sau đó ít lâu, người X lướt Tiktok và thấy sponsored video của app. Cuối ngày người dùng bắt đầu sử dụng app, khi đó phát sinh conversion (new_install, first_open) và Tiktok được ghi nhận là có impression cuối cùng, gần nhất với thời điểm chuyển đổi. Vậy chúng ta nên tính nguồn gốc của conversion này cho Tiktok hay Google UAC? Một cách tự nhiên, click vào quảng cáo thể hiện được rõ ràng hơn mục đích của người dùng so với việc chỉ xem video (impression), Google UAC nên được tính công cho chuyển đổi new_install này. Mô hình multi-tier của adbrix hỗ trợ những tình huống như vậy và sẽ được trình bày kĩ hơn bên dưới, sau khi chúng ta tìm hiểu về các phương pháp xác định attribution.

2) Phương pháp xác định Install Attribution thông dụng:

Trong môi trường web, khi người dùng nhấp vào banner quảng cáo, họ sẽ được redirect ngay tới landing page vì thế có thể dễ dàng xác định được traffic dẫn tới web thông qua UTM tracking parameters. Môi trường mobile bị ngắt quãng ở khâu người dùng redirect tới app store, vì thế UTM tracking parameters sẽ không thể phát huy được tác dụng trong trường hợp ứng dụng chưa được cài đặt trước. Tùy vào mỗi platform (android, ios), có một số cách thức xác định attribution phổ biến như sau:

  1. Google Referrer: Phương pháp đo lường attribution này chỉ sử dụng trên Android, được Google hỗ trợ. Độ chính xác cao.
  2. Advertising ID matching: Phương pháp dựa trên giá trị nhận diện quảng cáo AAID/IDFA, dùng được trên cả Android và iOS. Độ chính xác cao.
  3. Finger Print: Dựa trên các tham số như mẫu máy, địa chỉ IP, v.v để xác định attribution. Phương pháp này có thể cho sai số. Vì thế khi cấu hình attribution modeling, chúng ta sẽ thường đánh trọng số thấp hơn (nằm ở tier có độ ưu tiên thấp hơn)
  4. SKAdnetwork: Là phương pháp attribution trên iOS14 trở đi, do Apple trực tiếp thực hiện. Hạn chế của phương pháp này là chỉ theo dõi được hiệu quả install campaign (install conversion) và chỉ xem được báo cáo ở mức campaign level, không thể kết nối điểm chạm người dùng từ quảng cáo (click, impression) với các điểm chạm trong ứng dụng (in-app event)

3) Mô hình multi-tier của adbrix

Dựa vào 3 quy tắc phán xử gồm (i) Point of view, (ii) Look-back window (iii) Tier level (độ ưu tiên của phương pháp xác định attribution), chúng ta cùng nghiên cứu tình huống sau. Ngày 29/03 lúc 10:00 ghi nhận chuyển đổi new install. Look-back window được chọn là 7 ngày. Point of view là Last. Có 3 ad-touch trong khung thời gian này được xác định bằng phương pháp Advertising ID Matching, Google Referrer và Finger Print. Trong đó 2 ad-touch đầu nằm ở tier 1, còn Finger Print Click thì nằm ở Tier 2. Do có phát sinh ad-touch ở tier cao hơn trong look-back window, nên Finger Print Click bị bỏ qua. Trong tier 1, Referrer Click là tương tác gần nhất với chuyển đổi New Install và được công nhận là nguồn của lượt tải đó.

Ví dụ về ưu tiên theo tier

adbrix đề xuất một mô hình nhiều mức ưu tiên khác nhau để marketer đánh trọng số. Mặc dù đơn giản như vậy, nhưng mô hình multi-tier của adbrix giúp cho marketer có thể có một góc nhìn chính xác hơn trong trường hợp multi-touch. Các phương pháp ở tier ưu tiên cao sẽ được đánh giá trước, sau đó các phương pháp cùng một tier sẽ được xem xét bởi tiêu chuẩn last-touch như thông thường.

App Open attribution modelling setting

Quay trở lại ví dụ ở trên với Google UAC click và Tiktok impression, nếu chúng ta đặt phương pháp attribution dựa trên tương tác dạng impression ở tier 3 (độ ưu tiên không cao), Google UAC ở tier 1 (ưu tiên cao nhất) thì Google UAC sẽ được xác nhận công trạng cho chuyển đổi new_install.

Kết luận

Hiểu được attribution model là bước đi quan trọng trước khi triển khai mobile performance marketing campaign trên đa kênh. Mỗi nhóm ứng dụng, lĩnh vực kinh doanh có đặc điểm khác nhau nên phương pháp xác định attribution cũng có ưu tiên khác nhau, look-back window cũng dài ngắn khác nhau. Hi vọng qua bài viết này, các bạn đã nắm bắt được 3 thành phần cơ bản nhất xây dựng quy tắc phán xét attribution, từ đó áp dụng trong tình hình cụ thể của doanh nghiệp.