多包（马甲包）投放打点回传策略分析

前面写了关于多包对投放的影响，今天继续围绕多包策略来解释下打点回传策略问题。

多包策略和多系列策略在扩量时候的对比

正好基友又来问我：

我们现在有3个马甲包ABC同时在推广，是同一服务器。比如用户1看见马甲包A的谷歌广告，在马甲包A上面注册且付费了，我们也把数据回传给了谷歌，过段时间，用户A又看见马甲包B的广告，然后在马甲包B上面登陆了马甲包A上面的账户，但是注册和付费行为我们不回传了。所以长久以来，马甲包A和B之间是不是不会互相曝光对方回传过的用户？

先展开说多包策略分两种：

1，独立数据库，每个App单独注册，单独走后续的流程。

2，共享数据库，每个App都可以同样账户登录到一套用户系统，比如上面基友的问题，他们就是ABC共用一套用户系统。

一般情况下，这里如果走的是策略1，基本就不会存在太大的打点策略问题，毕竟相当于每个产品都是单独的，不存在数据打点冲突的问题。

但是如果走的是策略2，那么存在一个问题，一个用户在A注册的，他在B付费了，那么我应该给A回传充值还是给B回传充值？还是AB都回传充值？（因为确实存在了用户同时下载A+B的可能）。

正巧基友的问题是他的用户在A注册，又在B登录，后续产生的付费，只给A传不给B传，这个时候广告拉长周期后是不是会让A+B分别学习到不同方向的人群，从而减少重复曝光。

这里其实就是坑：

其实他的三个包，覆盖的人群是非常相似的，是纯马甲包，所以只要是A+B+C注册的用户，包含后续的付费用户，属性都很接近，随机或者有规则的回传给ABC，最终回传的用户的人群属性一定还是相似的，学出来的人群也会是相似，导致整体再曝光的时候还是在同一个圈子里面，曝光重叠的问题基本无法避免。

当然站在心理安慰的角度，我可以告诉他，三个包学到的人群哪怕有重叠的属性，也一定有不一样的地方，那么从不一定的地方他们能学到一些不同的人群（毕竟多包策略就是为了这个），所以这样回传能有一定的帮助学到一些不同人群。

然这个策略并不是最合理的策略，多包但是给用户分层才会是最科学的策略。

1，A+B+C 三个包，哪怕产品内容一模一样，但是在产品活动策略上应该拆分成三种，比如高端版，终端版，低端版，我们可以从付费活动礼包之类做一些区分，或者赠送的道具之类做一些区分，三个版本从宣传上也做一些区分，比如低端版本重点宣传成低首冲（产品内也有这个），再加上注册送XX等一起，尽可能的跑更多的下沉用户，高端版本则重点搞大额充值，大额套餐等，投放上也做区分，这样三个版本最终能逐步覆盖到不同属性的人群，投放时候重叠的概率会更低一些。

2，再深入一点的，产品本身内容+服务做分层，用小贷举例，ABC三个产品，直接从利息，额度，周期三个做区分，一个做730，一个做14天20，一个做30天20之类，或者可以拉到更大的差距，最终覆盖人群差异会更大。

正常情况下，我们打点策略应该是实际转化在哪个App上就回传给哪个App（有点类似最后一次登录时候所在的包），再有根据产品本身属性，本身转化的人应该也是最终付给产品属性的人群，投放时间长了之后是可以把重复曝光尽量减少。

打点策略上面，有一些思路：

1，ABC的后端行为都回传，只要安装了就都回传，这样实际上是每个产品都会产生同样转化，但是转化率更高，有利于每个包的投放学习（虽然是同样人群），但是投放转化率显得更高投起来容易一些，只是重叠曝光会严重。

2，ABC都把服务端产生的转化行为回传到注册所在的包，比如A上注册，B上付费，付费行为算给A，这样其实存在问题，比如A已经卸载，或者A是很久以前注册的。这个方式下导致B的投放转化低，影响当前转化学习。

3，ABC按照哪个包产生的转化行为回传给哪个包，这样理论上是最科学的，这个模式下基本接近于最后一次登录的包+设备信息。

选3就好！

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