最近注意到有一些老產(chǎn)品在跑Pangle的時(shí)候明顯比早前的時(shí)候后續(xù)轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)好了很多，尤其是在東南亞小貸上，跑AEO的放貸行為。早期我們跑小貸的時(shí)候Pangle如果直接跑安裝可以做到后續(xù)0轉(zhuǎn)化，跑AEO勉強(qiáng)能有一些轉(zhuǎn)化，但是最近觀察到的數(shù)據(jù)居然是Pangle已經(jīng)可以追平整體大盤的后續(xù)行為轉(zhuǎn)化比例，甚至還能略超出平均水平，而且在量級(jí)上也有明顯的提升。

猜測(cè)原因：

1，Pangle整體在進(jìn)步，這里分算法上和數(shù)據(jù)上的進(jìn)步，算法上其實(shí)并不能確定，畢竟單純少量產(chǎn)品站在使用者角度很難看出來(lái)，至于數(shù)據(jù)上，比較明顯的可能就是同行大家都把數(shù)據(jù)回傳給到Pangle后他專門針對(duì)這個(gè)品類做了數(shù)據(jù)整理，所以我們相對(duì)靠后點(diǎn)的產(chǎn)品在跑同樣的行為目標(biāo)時(shí)候，實(shí)際上是可以蹭到前面大佬們貢獻(xiàn)的用戶數(shù)據(jù)。

2，流量源的變化+進(jìn)步，也不能說(shuō)進(jìn)步，只能說(shuō)對(duì)接的流量更多，更雜，也不確定真有多大進(jìn)步，但是我聽(tīng)做變現(xiàn)的朋友說(shuō)在Pangle上變現(xiàn)還是有不少做網(wǎng)賺，工具類的流量，這個(gè)方向的流量可能和小貸，BC相對(duì)還是匹配的，所以可能在這個(gè)品類上的數(shù)據(jù)不至于太糟糕，加上流量盤子夠大再結(jié)合各個(gè)頭部產(chǎn)品貢獻(xiàn)的用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，足以讓Pangle能盡可能覆蓋到這些目標(biāo)用戶。

3，歸因統(tǒng)計(jì)上的一些差異導(dǎo)致數(shù)據(jù)顯得再進(jìn)步（猜測(cè)），這里其實(shí)只是我個(gè)人的猜想，之前有過(guò)文章專門介紹廣告平臺(tái)自歸因的文章，也介紹過(guò)TT當(dāng)初想自己做再歸因，但是這里其實(shí)我覺(jué)得反而是因?yàn)門T+pangle不是自歸因，再加上AF默認(rèn)的90天re-install數(shù)據(jù)導(dǎo)致的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)差異顯得Pangle+TT的數(shù)據(jù)顯得更好，但是由于TT在老產(chǎn)品里面轉(zhuǎn)化并不理想，跑的少，而Pangle到后面流量來(lái)源更豐富，CPM低能多跑一些，流量突出一些。

具體的思路：由于Pangle+TT不是自歸因，那他實(shí)際上是拿不到客戶產(chǎn)品的全量數(shù)據(jù)，所以TT+Pangle再次曝光ads的時(shí)候會(huì)覆蓋很多曾經(jīng)安裝但是再卸載的用戶，在小貸這種品類實(shí)際上用戶會(huì)在再次有需求的時(shí)候再次安裝，但是類似FB+GG自歸因邏輯他們會(huì)在可能是180天（我記不清這個(gè)時(shí)間段）不會(huì)給安裝過(guò)的用戶再次曝光，所以反而讓Pangle+TT會(huì)覆蓋到這部分用戶，這些用戶本身可能很多都是目標(biāo)受眾，轉(zhuǎn)化率也高，再加上可能是曾經(jīng)的借貸用戶復(fù)貸風(fēng)控+申請(qǐng)授信通過(guò)率都會(huì)明顯更高，從而導(dǎo)致小貸這個(gè)類別在Pangle+TT的數(shù)據(jù)明顯就更好看。

實(shí)際在觀察新老產(chǎn)品（都是小貸）的時(shí)候也能感覺(jué)我這個(gè)猜測(cè)可能有一些道理，雖然地區(qū)不同，但是我在跑其他地區(qū)的新產(chǎn)品時(shí)候Pangle的質(zhì)量真比不上這些老產(chǎn)品的。

除了上述的一些可能，也不排除一些Pangle的流量源頭有一些高科技，畢竟從數(shù)據(jù)表現(xiàn)上，CTIT，以及一些設(shè)備分布之類整體比例和FB GG還是會(huì)有一些差異，這個(gè)就不展開(kāi)說(shuō)了，所有渠道包含Google和FB AN都不可避免，平臺(tái)也有監(jiān)管控制。

4，F(xiàn)B+GG的衰減，可能也是由于我項(xiàng)目早期在FB GG洗的太久，并且由于覆蓋的人群比較單一，相比Pangle可能覆蓋了更多下沉用戶。

那我們要如何應(yīng)對(duì)Pangle的數(shù)據(jù)變化？

那自然 數(shù)據(jù)好就多投一點(diǎn)了，Pangle數(shù)據(jù)提升就多追加一些預(yù)算，即便按照猜測(cè)是覆蓋了重復(fù)安裝用戶那也是有價(jià)值的用戶，如果擔(dān)心是其他高科技手段引起的數(shù)據(jù)變化其實(shí)也不必?fù)?dān)心，小貸產(chǎn)品應(yīng)該是最不怕作弊的了，至少不用擔(dān)心一些機(jī)刷之類的數(shù)據(jù)，畢竟再牛逼他也不大可能刷出來(lái)一些真能通過(guò)借貸授信風(fēng)控這些環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包含網(wǎng)盟和所有其他流量渠道即便有高科技他也最多是玩劫持，至于劫持，只要在一個(gè)合理的區(qū)間，直接關(guān)注總預(yù)算和總效果問(wèn)題也不大。

如果一定想要驗(yàn)證猜想3里面是否在正確，有2個(gè)思路：

1，直接從原始數(shù)據(jù)里面去跑數(shù)，比如對(duì)比Pangle+Google/FB過(guò)去的用戶整體有多少比重的老用戶再安裝（push api回傳的設(shè)備信息是不是曾經(jīng)安裝過(guò)）

2，打點(diǎn)上的分析，比如小貸的授信點(diǎn)，我們產(chǎn)品只回傳了1次，但是放貸行為會(huì)回傳多次，從我這邊項(xiàng)目明顯可以看出Pangle流量在授信點(diǎn)上回傳少，但是在放貸點(diǎn)上比較多，證明我猜測(cè)應(yīng)該是正確，覆蓋了更多的重復(fù)安裝并且實(shí)現(xiàn)了借貸行為用戶，換成其他產(chǎn)品，實(shí)際上也是可以參考這個(gè)思路找到兩個(gè)點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比。如果不想要跑太多這類用戶同樣也可以通過(guò)打點(diǎn)投AEO的方式來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，比如投放目標(biāo)改成只有全新用戶才會(huì)回傳的點(diǎn)，或者關(guān)鍵目標(biāo)不回傳re-install用戶信息（不建議這么操作，對(duì)于re-install的用戶其實(shí)也是有價(jià)值）。

至于其他品類的產(chǎn)品是否有同樣情況，歡迎大家分析后分享數(shù)據(jù)。

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