AppsFlyer将在圣彼得堡WN会议上发布Predict SK的beta版本

在即将举行的 WN St. Petersburg’21 上，AppsFlyer 将宣布其针对 iOS 的预测分析解决方案的公开测试版。这个解决方案叫做PredictSK。

PredictSK

这个工具的核心是什么？

PredictSK 能够基于用户在安装应用后的前 24 小时内的行为来评估其潜力。然后，根据获得的数据，它预测广告主将在第 30 天从中获得的收益。

PredictSK——应对 SKAdNetwork 的出现

PredictSK 是一个预测分析工具。可以说，这是对Apple 最近由于高度重视用户隐私而采取的限制，以及在 iOS 14 中部署的SKAdNetwork的回应。

需要提醒的是，它的主要限制包括：

• 只能在应用打开后的前 24 小时内测量用户的活跃性；
• 在回调中只能发送一个值；
• 对回调中包含的不同事件数量有限制。

因此，在使用传统工具时，开发者无法评估最终的 LTV，因为他们只能根据用户的早期行为来进行判断。

这些限制只能通过采用机器学习等预测分析的方法来规避。PredictSK 就是基于这一点构建的。

如何使用 PredictSK？

PredictSK 使用 SKAdNetwork 提供给应用开发者的 24 小时测量窗口。然而，在回调中，它获得的并不是单个的转化值，而是利用机器学习算法，以生成更多的信息——有关这 24 小时内所有可测量交互的情况及其预测。

所获得的数据分为三个关键绩效指标（KPI）：留存、参与度和货币化，反映特定应用的 LTV 逻辑（在集成 PredictSK 时需要一个短暂的学习周期，在此期间分析该逻辑）。所有三个 KPI 的评分范围从 1 到 9。最终，会给予每个用户为应用的总体匿名收益评估。

顺便提一下，培训过程是持续进行的。新数据有助于不断验证和改进模型，从而评估整个公司的表现。营销人员以简单实用的信息形式获得这一评估，优化活动并相应分配市场预算。

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总体而言，PredictSK 的任务是——考虑到 SKAdNetwork 的限制——使市场营销人员理解某个活动的好坏程度。

有关该服务的更多信息将在明天，7 月 9 日，在 WN 会议期间的 AppsFlyer 环节中公布。