AppsFlyer推出网络性能测量功能，解决数据割裂难题

AppsFlyer首席产品官Barak Witkowski发声

“我们正在将移动归因测量（MMP，Mobile Measurement Platform）的能力带到网络端，不是作为附带功能，而是将其作为同一增长基础设施的核心组成部分。”

当前，许多企业仍在将移动端与网络端的运营分离，这种割裂导致人工智能（AI）无法从整体视角理解业务。“如果你的数据信号是分散的，AI将扩大这种分散化。”

AppsFlyer总裁兼总经理Brian Quinn指出：“在 AI 时代，测量早已超越了简单的数据报告，它正在演变为推动优化和自动化性能的信号层。”

Quinn进一步强调，当下广告主们面临的最大挑战之一，是跨多个界面、仪表板和零散系统分析数据。未来的目标是提供一个一体化平台，让用户能够完整掌控所有数据，消除信息孤岛，洞悉全貌。

传统的用户旅程模型通常被简化为：
广告 → 安装 → 消费

而在如今的复杂环境下，完整的用户路径已演变为：
发现 → 互动 → 网络 → 移动 → 重新定向 →购物 → 跨设备生命周期价值（LTV）最大化

现阶段，这一过程中的许多环节仍然依赖人工干预，例如监控数据、比较渠道、手动调整营销策略等。正是这些依赖人为操作的限制，拖慢了效率。然而，这一现状正在快速改变。

举个例子，一名用户可能在 TikTok 平台上发现了一款游戏，通过移动端安装并开始体验，又在网络端完成购买，之后转而在其他设备上再次访问。对于这样错综复杂的用户行为，目前大多数测量工具难以完全覆盖，数据的割裂也进一步阻碍了优化体系的升级。

目前测量和优化所面临的断层问题正愈发明显。从最初仅仅追踪安装和收入情况，到如今利用归因数据作为广告投放系统的实时优化信号，这一趋势的变化无疑加速了AI广告的进化。

正如Quinn所言，AI自主算法将基于输入的信号进行广告预算分配、动态出价、创意生成和创意轮换，并对流程优化进行全权操作。因此，信号的质量以及数据的中立性可谓至关重要，甚至达到决定成败的地步。

AppsFlyer的全新网络性能测量功能围绕以下四大核心层面展开：

然而，AppsFlyer的目标远不止于归因测量。据AppsFlyer团队表示，真正的重点在于为整个行业建立一套更先进的信号基础设施。

正如该团队指出的那样，现在企业提出的问题已发生根本性转变：

AppsFlyer将网络端视作一个完整的转化环境。相比移动端早前构建的以性能为导向的优化信号，网络端在这一领域的发展明显滞后。而在AI广告驱动的背景下，这一差距将带来更多挑战。

信号的质量不单影响报告结果，更关系到优化效果。从劣质信号中提炼出的优化策略，最终只会带来劣质绩效。

AppsFlyer押注于网络端在未来将具备与移动端相同的信号基础设施。

对于移动游戏行业而言，这一点尤为重要。网络商店、混合式货币化、订阅模式、创作者渠道、PC与移动端跨界融合，以及跨设备用户旅程等模式，正逐渐被整合到统一的增长生态系统中。

同时，当前的增长团队也面临着无尽的挑战：

AppsFlyer推出的全新解决方案，意图提供一个统一的测量层，连接零散的数据孤岛。不仅服务于报告需求，更致力于优化流程。

这一方案的意义，尤其体现在移动游戏等行业中。其目标超越了单纯的安装与广告投入回报率（ROAS）优化，而是向更全面的用户生命周期价值（LTV）优化迈进。

新媒网跨境观察到，在AI驱动的下一个时代中，增长团队的真正战场在于：
整合创作者、网络端商店、再营销、PC/移动端，以及跨设备用户旅程的数据，以实现LTV的统一可视化。

AppsFlyer的新信号基础设施正在为这一目标铺平道路。未来，广告主和增长团队将不再需要切换多项工具，而是借助一个统一的平台，实现高效决策。这一举措标志着广告行业的信号层次在AI时代迎来新高。

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