Redefining ATT opt-in measurement: Setting the standard for data accuracy

摘要

Apple于2021年推出的App Tracking Transparency（ATT）框架彻底改变了数字测量方式，将默认设置从opt-out转为opt-in，导致用户级数据可用性大幅降低，归因和测量面临新挑战，数据碎片化加剧。尽管如此，opt-in率实际高于预期且呈上升趋势。

AppsFlyer投入大量资源优化opt-in测量方法，其核心是区分用户是否实际看到ATT弹窗。该方法排除因年龄限制或系统级限制广告追踪（LAT）而未看到弹窗的用户，得到真实opt-in率为40%。若将系统级拒绝的用户计入，则opt-in率降至30%，但LAT用户在ATT之前已被排除在定向之外。

AppsFlyer发现，在用户已与APP交互后才展示弹窗的场景下，opt-in率（45%）高于首次启动即展示弹窗的场景（36%），原因是随着使用时间增加用户信任感增强。但总体差异不大，因为许多用户有固定的隐私偏好。

准确测量ATT opt-in率对行业长期成功至关重要。错误数据会导致归因模型和预算分配决策失误。通过采用精确方法论，广告主能更可靠地利用同意数据建模非同意用户行为，在隐私保护时代实现有效测量和增量提效。