广告技术知识库
系统化梳理移动广告获客 (UA) 的核心概念：从渠道分类原理到技术名词解释，再到实际获客场景的完整运作机制。
移动广告渠道按流量来源、归因方式和变现模式的不同，分为 7 大类型。理解每种类型的运作原理，是制定渠道策略的基础。
自归因网络 (SAN)
Self-Attributing Network
运作原理
平台拥有独立归因系统，不依赖第三方 MMP 即可完成归因。用户行为数据封闭在平台生态内，通过自有 ML 模型完成「触达 → 转化」全链路闭环。
关键认知
- •数据闭环 = 更精准的 ML 优化
- •自归因与 MMP 归因可能存在差异（overclaim 风险）
- •通常是预算最大的核心渠道
数据流
用户在平台内看到广告 → 点击/安装 → 平台自行归因 → 同时发送 Postback 给 MMP → MMP 交叉验证
代表渠道
最适合
全品类，尤其需要大规模获客的产品
搜索广告 (Search Ads)
Search Ads
运作原理
基于用户主动搜索意图展示广告。用户在应用商店或搜索引擎输入关键词，系统匹配广告主的竞价关键词，按相关性和出价排名展示。
关键认知
- •搜索意图 = 高转化率，用户已有明确需求
- •竞价围绕关键词，需要 ASO/SEM 知识
- •CPA 通常高于展示类广告，但 LTV 也更高
数据流
用户搜索关键词 → 系统匹配广告主竞价词 → 按 CPT (Cost Per Tap) 竞价排名 → 展示广告 → 用户点击安装
代表渠道
最适合
品牌词防御、竞品拦截、高意向用户获取
SDK 广告网络
SDK Ad Network
运作原理
通过 SDK 集成到数千个 App 中（主要是游戏），形成流量聚合。广告主投放时，广告展示在这些集成了 SDK 的 App 内部（如激励视频、插屏）。SDK 网络同时服务广告主（买量）和发布者（变现）。
关键认知
- •游戏类 App 的核心获客渠道
- •流量 = 集成 SDK 的 App 数量和质量
- •同时涉及 Mediation（聚合变现）和 UA（买量获客）
数据流
广告主创建 Campaign → SDK 网络分发到集成了 SDK 的 App → 用户在 App 内看到广告 → MMP 归因
代表渠道
最适合
游戏（尤其休闲/中度），依赖激励视频和 Playable 广告
程序化 DSP
Demand-Side Platform
运作原理
通过实时竞价 (RTB) 在多个 Ad Exchange 中程序化购买广告库存。每次广告展示机会到来时，DSP 的 ML 模型在毫秒级完成出价决策。DSP 不拥有自有流量，而是接入外部 Exchange。
关键认知
- •流量来源多样（多个 Exchange），覆盖面广
- •ML 优化能力是核心竞争力
- •透明度通常高于 SDK 网络
数据流
Ad Exchange 发出 Bid Request → DSP ML 模型计算出价 → 实时竞价 → 胜出则展示广告 → MMP 归因回传 → ML 模型学习优化
代表渠道
最适合
需要精细化控制和透明度的广告主
再营销平台
Retargeting Platform
运作原理
专注于已安装用户的再触达。通过 MMP/CRM 获取用户行为数据，识别流失/沉默用户，通过程序化广告将他们拉回 App 内。核心价值 = 提升已有用户的 LTV，而非获取新用户。
关键认知
- •与 UA 渠道互补（UA 拉新，Retargeting 促活）
- •需要 Incrementality 验证真实价值（避免归因到自然回流）
- •Deep Link 是关键技术
数据流
MMP 推送用户事件 → 平台分群（流失/沉默/高价值）→ 程序化竞价触达 → Deep Link 拉回 App 特定页面 → 测量 Incrementality
代表渠道
最适合
DAU 过万的成熟产品、电商/游戏/订阅类
激励/积分墙
Incentive & Offerwall
运作原理
用户通过完成广告主指定的任务（安装 App、注册、完成关卡、观看视频）获得虚拟货币或现金奖励。Offerwall 嵌入在其他 App 或 GPT (Get Paid To) 平台中。
关键认知
- •CPI 相对便宜，适合冲榜和冷启动
- •用户动机 = 获得奖励，留存可能偏低
- •需要精心设计任务深度以筛选高质量用户
数据流
用户在 Offerwall 看到任务 → 完成任务（安装/注册/升级等）→ 触发 Postback → 用户获得奖励 → 广告主按 CPE/CPI 付费
代表渠道
最适合
冲榜、冷启动、成本敏感的休闲游戏
联盟/效果平台
Affiliate & Performance Network
运作原理
广告联盟作为中间层，连接广告主与大量 Sub-publisher（子渠道）。联盟负责分发 Offer 给 Sub-publisher，按效果（CPI/CPA/CPE）结算。核心挑战 = Sub-publisher 质量管控和防欺诈。
关键认知
- •覆盖长尾流量，补充主力渠道
- •欺诈风险最高（Click Injection/Device Farm/SDK Spoofing）
- •需要强力的 Source 管控和反欺诈措施
数据流
广告主设置 Offer + Cap → 联盟分发给 Sub-publisher → Sub-publisher 展示广告 → 用户转化 → MMP 归因 + 反欺诈校验 → 按效果结算
代表渠道
最适合
补量、覆盖长尾市场、成本弹性较大的产品
渠道类型速览对比
| 类型 | 归因方式 | 流量特点 | CPI 区间 | 透明度 | 适合阶段 |
|---|---|---|---|---|---|
| SAN | 自归因 + MMP 验证 | 最大规模，封闭生态 | $1-15 | ⭐⭐ | 全阶段核心 |
| 搜索广告 | 平台归因 + MMP | 高意向，量级有限 | $1-8 | ⭐⭐⭐ | 全阶段 |
| SDK 网络 | 第三方 MMP | 游戏用户集中 | $0.5-10 | ⭐⭐ | 游戏品类必选 |
| DSP | 第三方 MMP | 多源流量，ML 优化 | $0.5-12 | ⭐⭐⭐ | 渠道扩展期 |
| 再营销 | MMP re-attribution | 已有用户再触达 | N/A | ⭐⭐⭐ | DAU > 10K 成熟期 |
| 积分墙 | 第三方 MMP | 量大价低，留存偏低 | $0.2-3 | ⭐⭐ | 冲榜/冷启动 |
| 联盟 | 第三方 MMP | 长尾流量，欺诈风险 | $0.3-5 | ⭐ | 补量期 |
📌 关于本页内容
- • 名词定义综合自各渠道官方文档、MMP (AppsFlyer/Adjust) Help Center 及行业报告
- • CPI/ROAS 等数值区间为 T1 市场游戏品类的经验参考，实际因品类、市场、时段差异极大
- • 案例数据基于行业经验整理，用于说明模式原理，非特定公司真实数据
- • 内容持续更新中，如有疑问或补充欢迎反馈