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一般情況下Facebook和第三方有誤差，這個(gè)在新產(chǎn)品里面不明顯，在老產(chǎn)品或者大推的新產(chǎn)品上誤差比較大是可以理解的。Facebook是自歸因平臺(tái)，是根據(jù)所有安裝用戶來(lái)匹配是否為自己平臺(tái)貢獻(xiàn)，然后再把數(shù)據(jù)給到第三方，第三方根據(jù)Facebook給回來(lái)的數(shù)據(jù)按照最后一次點(diǎn)擊歸因來(lái)讓第三方自己判斷歸因，由于一定會(huì)存在這個(gè)用戶在其他地方也可能點(diǎn)擊了廣告或者有一些搞劫持的渠道把最后一次點(diǎn)擊搶走，導(dǎo)致整體總量上一般按比例會(huì)有誤差，投放的時(shí)候大家估算好這個(gè)誤差比例，出價(jià)上適當(dāng)按比例折算就好。但是我這兩天遇到了個(gè)奇葩數(shù)據(jù)，如圖：
某個(gè)產(chǎn)品實(shí)際上在Facebook上的數(shù)據(jù)顯示基本都在0.3附近，包含其他campaign，由于都是統(tǒng)一用程序自動(dòng)優(yōu)化出來(lái)的，整體價(jià)格差異比較小，但是遇到的問題比較奇葩，同樣的FB價(jià)格，到AF上之后不同campaign之間的價(jià)格差異會(huì)變的巨大。有的到了1美金，有的同樣是0.3附近。雖然我最好了數(shù)據(jù)誤差的準(zhǔn)備，但是這種再campaign層級(jí)上的誤差，之前沒有太在意，導(dǎo)致了一部分的預(yù)算浪費(fèi)。1，IP，AF的同學(xué)提出來(lái)的，如果我是選了國(guó)家之后會(huì)造成FB認(rèn)定給A國(guó)家的，但是在AF上可能會(huì)到B國(guó)家，這樣只查看A國(guó)家會(huì)造成價(jià)格誤差比較大。（這里我項(xiàng)目排除這個(gè)可能性，因?yàn)閍f上沒分國(guó)家查看）2，reinstall，部分campaign覆蓋到了一些老用戶，這些用戶在AF上不算新用戶（90天再歸因的默認(rèn)），但是FB上認(rèn)定為新用戶了。但是似乎這里也不是我的產(chǎn)品設(shè)置問題。3，預(yù)裝影響，部分廣告覆蓋到了某個(gè)機(jī)型的用戶比較多，剛好這個(gè)機(jī)型正好有預(yù)裝，導(dǎo)致誤差比較大。這個(gè)可能性還在分析，要拉Rawdata來(lái)分析。
預(yù)裝的部分還分兩種，一種屬于直接打包的時(shí)候在包里面添加了參數(shù)的，無(wú)視最后一次點(diǎn)擊是誰(shuí)都會(huì)屬于預(yù)裝，一種屬于普通的包，根據(jù)最后一次點(diǎn)擊來(lái)判斷（用戶啟動(dòng)的時(shí)候會(huì)模擬一次點(diǎn)擊），所以分析下來(lái)也不一定能找到多少線索。目前我也沒注意到別的產(chǎn)品有這么嚴(yán)重的誤差，同時(shí)也沒有找到其他線索，如果有其他思路請(qǐng)?zhí)嵝盐遥胰ヲ?yàn)證一下。
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