Bias Attribution （偏见归因）

术语“偏见归因”是指如果归因是由同时提供流量和转化的归因平台执行的，则存在利益冲突。 例如，如果付费广告平台或广告网络即是流量来源也同时提供归因服务，那么可能潜在地将流量和转化归因于自己的平台，而不是竞争对手。

我们无需质疑像 Google 和 Facebook 这样的平台为广告商提供了有用的衡量工具、流量洞察和用户获取分析.

也就是说，广告商应该使用第三方归因提供的服务，以避免采用带有偏见的归因和数据统计。 聪明的营销人员在使用广告网络平台提供的数据的同时，也结合 Singular 等第三方归因和营销衡量解决方案的数据，以提供广告效果的全面且公正的视图。 这确保了每个营销活动的投资回报率都是准确的，并且意味着可以有效地优化广告支出。

由于广告平台了解第三方归因提供商的需求，因此他们与这些平台建立了合作伙伴关系，以促进流量、安装和转化的有效归因和数据统计。

由于现代营销人员经常处理多个广告平台和流量来源，因此避免可能导致归因结果有偏见的常见错误非常重要。 错误归因最终会导致营销人员无法了解其营销活动的真实效果，并使他们无法有效地优化预算。

移动营销人员面临的一个常见挑战是使用多个广告网络。 消费者会在自归因网络和其他广告网络上看到广告，SAN 会通过浏览跟踪报告归因……即使更重要的展示 — 也许还有点击——是另一个广告网络的结果。

正如观察点所强调的那样，营销人员面临着几种最常见的错误归因错误和偏见，包括：

• 基于相关性的偏见： 这是指由于假设一个事件在客户旅程中导致另一个事件而产生的归因偏见，而事实上该事件与后续转化无关。
• 市场偏见： 这是指已经进入市场购买产品或安装应用程序的人所产生的偏见。 在这种情况下，广告可能只是提醒他们完成他们已经打算进行的购买，尽管广告仍然获得归因。
• 廉价库存偏见： 这是指可能带来更高转化率的低价产品。 在这种情况下，效果更好的广告活动可能只是归因于低价点，而不是广告本身。
• 数字信号偏见： 最后，这指的是不考虑线上和线下活动的归因。 如果一家公司在线下和线上提供产品，这可能会导致对在线销售的偏见，因为这些通常更容易跟踪。

为了解决这些偏见，营销人员依靠第三方归因提供商来准确了解其广告效果和投资回报率。

作为第三方归因提供商， Singular提供准确的归因，使广告商能够超越可能存在固有偏见的传统衡量工具。 特别是 Singular平台提供移动归因 具有以下功能：

• 在所有渠道上进行测量和报告： 我们的开放集成框架允许广告主在应用程序、网站、社交媒体、推荐、电子邮件和电视等平台间实现跨平台的归因分析。
• 跟踪和分析投资回报率： 通过将归因与成本聚合进行连接，Singular 能够提供强大的数据分析工具，助力广告主优化每个广告系列、创意和关键字的广告效果。
• 衡量整个客户生命周期： 由于客户旅程通常高度分散，我们的深层链接、web-to-app、和跨设备归因允许营销人员跟踪和统计用户的整个生命周期数据。

总之，通过对跨设备归因与跨平台的成本聚合相结合， Singular 消除了广告网络所提供的数据中出现的固有偏见。 这为营销人员提供了准确、全面的营销活动绩效视图，以优化营销活动并提高投资回报率。