在通过 SKAdNetwork 跟踪安装和用户活动时，我们依赖转换值--一个范围在 0 到 63 之间的单个数字，它在应用程序安装后的一段时间内从应用程序发送到广告网络。

转换模型是一种在转换值的有限空间内尽可能多地编码用户及其安装后活动信息的方法。

Singular 提供不同类型的转换模型。每一种都侧重于特定类型的信息，而忽略其他类型的数据。

当您配置转换模型并选择转换模型类型时，您实际上是在选择哪些信息可用于了解用户的安装后活动。选择与您的关键绩效指标和营销活动优化流程最匹配的转换模型。

"如需了解更多信息，请参阅了解 Singular 的转换值管理。

对于您营销的每个应用程序，您可以选择以下转换模型类型之一：

查看SKAN 4.0 当前支持的模式列表。

我们鼓励尝试和反复使用不同的转换模型，以找到能给您带来最佳效果的模型。不过，首先请尝试以下步骤：

1. 首先，想一想理想的（高价值）新用户以及他们的前 7 天会是什么样子。这将为您指明哪些转换点是有意义的。确保这些转换点在您的 Singular SDK 实现中作为事件报告。
2. 接下来，选择一个最能代表理想用户旅程的转换模型。您可以从收入和保留模型开始，但也可以通过使用模拟报告来尝试其他模型。
3. 最后，考虑用户完成这一理想旅程的速度，尽可能选择最短的测量周期，以最大限度地提高捕获这一活动的能力。

您可以选择使用不同的模型来管理转换值。如果您这样做，请确保在您的应用程序中配置 Singular SDK，以便使用 SKAdNetwork 的手动管理模式。

在 SKAdNetwork 中，广告网络合作伙伴会收到带有原始转换值（0-63）的 SKAdNetwork 回传。 要了解该值的定性含义，他们需要与管理转换值分配的实体（转换模型管理器）合作。

Singular的SKAdNetwork与支持的合作伙伴集成，使合作伙伴能够解码从SKAdNetwork回传接收到的SKAdNetwork转换值的含义。

在Singular中，进入SKAdNetwork > Model Configuration，点击垂直椭圆选择Preview Conversion Values，即可自动下载映射。

"有关合作伙伴的最新列表以及每个合作伙伴支持的功能，请参阅Singular SKAdNetwork Integrated Partners。

测量期是一个 Singular 设置，您可以对其进行配置，以确定应用程序将安装后活动编码为转换值的持续时间。一旦超过测量期，SKAdNetwork 的回传将与最后更新的转换值一起发送。

如果选择较长的测量期，您将有更多时间收集用户活动信息并将其包含在转换值中，但同时也会导致延迟获得有关安装的任何信息。

测量周期还决定了 SKAdNetwork 可测量的最长保留期和群组期。例如，如果将测量周期设置为 3 天，Singular 只能将安装后前 3 天的信息编码到转换值中。这意味着可跟踪的最长保留期和最长队列期均为 3 天。

当您将测量周期设置为 1 天以上时，Singular 会在 6 位转换值中保留一定数量的插槽，用于跟踪用户保留期。

例如，如果你将测量周期设置为 7 天，Singular 就会预留 3 个插槽（因为数字 7 需要 3 个比特来表示--在二进制中是 "111"）。

然后，每当应用程序向 Singular 报告会话时，Singular 就会使用这些预留位来更新用户在安装后的活跃天数。回传发送到网络并转发给 Singular 后，Singular 可以对这部分转换值进行解码，以确定留存率和队列。

虽然这种方法可能会使您损失宝贵的信息插槽，但这是找到安装日期/归因日期的唯一方法。 SKAdNetwork 不提供归因日期。Singular 只能通过查看保留时间和回贴时间戳来计算。

保留时间方法的另一个好处是，每次更新保留时间的转换值时，SKAdNetwork 的回传时间都会延迟 24 小时，从而延长了测量安装后活动的时间。

SKAdNetwork 不提供归属日期。Singular通过查看保留时间和回贴时间戳为您计算 归属日期。

当您将测量周期设置为 1 天以上时，Singular 会在 6 位转换值中保留一定数量的 "槽"（位），用于跟踪用户保留时间。然后，每当应用程序向 Singular 报告会话时，Singular 就会使用这些保留位来更新安装后用户的活跃天数。虽然这种方法可能会损失宝贵的信息槽，但这是找出安装日期/归属日期的唯一方法。

收益模型可以衡量以下收益类型之一，具体取决于您的设置方式。单击收入类型，了解有关设置此类模型的更多信息。

全部收入模式可以让你根据应用内购买收入和广告收入来优化你的营销活动。 Singular会将这两个总和加起来，并在你的报告中显示为 "估计综合收入"（Estimated Combined Revenue）。

由于 SKAdNetwork 转换值仅限于 6 位，Singular 无法使用它来编码准确的收入。相反，您可以定义收入桶，Singular 会将每个收入桶映射到一个转换值。

例如，您可以定义以下收入桶：

• 0 美元 - 2 美元 → 编码为 1
• $2+ - $5 → 编码为 2
• $5+ - →编码为 3

这样，如果用户在应用中花费 3 美元，并带来 0.5 美元的额外广告收入，转换值就是 2。

Admon 收入模型可让您根据安装后一定天数内从用户获得的广告收入（天数由测量期定义）来优化您的广告系列。

由于 SKAdNetwork 转换值仅限于 6 位，Singular 无法使用它来编码准确的收入。相反，您可以定义收入桶，Singular 会将每个收入桶映射到一个转换值。

例如，您可以定义以下收入桶：

• $0 - $0.05 → 编码为 1
• $0.05+ - $0.1 → 编码为 2
• $0.1+ - → 编码为 3

这样，如果一个用户通过观看广告带来了 0.07 美元的收入，转换值就是 2。

应用内购买收入模型可让您根据用户在安装后一定天数内通过应用内购买获得的收入（天数由测量期定义）来优化您的营销活动。

由于 SKAdNetwork 转换值仅限于 6 位，Singular 无法使用它来编码确切的收入。相反，您可以定义收入桶，Singular 会将每个收入桶映射到一个转换值。

例如，您可以定义以下收入桶：

• 0 美元 - 5 美元 → 编码为 1
• $5+ - $10 → 编码为 2
• $10+ - →编码为 3

这样，如果用户在应用中花费 7 美元，转换值就是 2。转换值将包括用户属于哪个收入桶的信息。

转换事件模型可让您根据您有兴趣衡量的特定安装后用户活动来优化您的营销活动。

如果用户事件在测量期间至少发生一次，该模型就会将其编码为转换值。

例如，您可以定义以下安装后事件：

• 事件 1：注册
• 事件 2：游戏关卡完成
• 事件 3：应用内购买

转换值将包含特定用户发生这些事件的信息。

参与度模型可让您根据用户在测量期间与应用程序的互动程度来优化营销活动。

该模型将测量期间发生的各种事件的次数编码为转换值。

例如，您可以定义如下安装后事件列表：

• 事件 1：赞
• 事件 2：等级已完成

转换值将包含上述每个事件发生次数的信息。

最初的 Funnel 模型（用于 SKAN 3 营销活动）可让您根据特定的安装后用户旅程优化营销活动。

与 "转换事件 "模型一样，"漏斗 "模型也编码在测量期间是否发生了某些事件（如购买、在游戏中达到一定级别等）的信息。 不同之处在于，在 "漏斗 "模型中，您将事件定义为一个序列，并假定如果发生了较后（较低漏斗）的事件，则所有较早的事件也必须发生。

例如，如果您有一个游戏应用程序，您可以定义以下事件列表：

如果用户达到 5 级，转换值将代表第一个事件发生的信息。如果用户达到第 10 级，转换值将代表发生了第一个事件和第二个事件的信息。 如果用户达到第 15 级，转换值将代表发生了所有三个事件的信息。

漏斗模型的强大之处在于，它能最大限度地增加可编码到转换值中的事件数量。但是，它依赖于一个定义明确的用户旅程，其中的事件只能按照一定的顺序发生。

SKAN 4 漏斗模型与原始漏斗模型类似，但它允许您将漏斗中的某些步骤定义为事件，某些步骤定义为收入桶（见插图）。

SKAN 4 漏斗模型中的每个步骤都封装了其前面所有步骤的数据。例如，在本例中，如果 SKAN 回传中的转换值显示 "达到 10 级"，Singular 就会认为 "注册 "和 "达到 5 级 "也已发生。这将反映在您的报告数据中。

同样，如果回传显示 "Revenue Bucket：[0.5-1美元]"，Singular 会自动记录以下数据："注册 "事件 + "达到 5 级 "事件 + "达到 10 级 "事件 + 0.5-1 美元的收入。

SKAN 4 漏斗模型功能强大，能最大限度地增加可编码为转换值的事件数量和收入桶数量。但是，它依赖于一个简单明了的用户旅程，其中的事件只能按照一定的顺序发生。

SKAN 4 漏斗模型与混合模型

SKAN 4 漏斗模型和混合 模型都允许您同时跟踪事件和收入。

但是，混合模型限制了您只能使用较少数量的收入桶，这是因为在混合模型中（假设是收入 + 事件模型），每个转换值都需要同时对应一个事件和一个收入桶。例如，CV = 0 可能意味着"_INSTALL_ 事件和无收入"，而另一个 CV 可能意味着"_INSTALL_ 事件和 0-1 美元收入"。

相比之下，SKAN 4 漏斗模型允许您为每个事件分配一个单独的 CV，然后为每个收入桶分配一个单独的 CV，这样您就可以定义更多的桶。请参见以下示例：

摘要：SKAN 4 漏斗与其他模型类型对比

混合模型允许您获得有关同一 SKAdNetwork 营销活动的 收入信息 + 一种其他类型的信息。

Singular 提供三种混合模型：

• 转换事件和收入
• 参与和收入
• 漏斗和收入

就 SKAdNetwork 转换值而言，使用混合模型意味着该值的某些位编码有关收入的信息，而其他位编码有关事件、漏斗或参与的信息。

设置混合模型：

选择混合模式时，需要在 "模式配置"面板中配置收入模式和另一种模式（事件、漏斗或参与）。

插槽在两种模式之间分配。例如，如果您选择收入 + 活动混合模式，那么您定义的收入桶越多，您可以定义的活动就越少，反之亦然。

配置新转换模型

1. 在您的 Singular 账户中，进入SKAdNetwork > 模型配置。
2. 从左侧列表中选择一个应用程序。
3. 单击添加转换模型。
4. 选择 "测量期"（请参阅什么是 "测量期"？ 我应该将其设置为什么？
5. 选择模型类型（请参阅Singular 提供哪些类型的转换模型？
6. 输入模型名称并配置其他设置。这些设置取决于您选择的模型类型。
7. 您可以展开 "分析模型"部分，查看模拟报告，了解当前配置的模型在使用您的数据时会有怎样的表现。更多信息，请参阅什么是 "分析模型"？如何使用它来帮助我选择转换模型？
8. 单击保存。新的转换模型将添加到列表中。

不，添加事件的顺序并不重要。具体来说，当使用转换事件模型时，Singular 会在所选事件或所选事件组合至少发生一次时更新转换值。

配置模型后，您可以展开 "分析模型"部分并单击 "下载分析报告"。这将下载一份报告，根据Singular基于您的SDK/S2S实施跟踪的安装和事件数据，估算您使用当前模型将获得的指标。

该报告将根据您在 SKAdNetwork 之外跟踪的实际指标，估算如果您使用当前配置的模型，SKAdNetwork 指标（安装、事件和收入）会是多少。

为了计算估算的 SKAdNetwork 指标，Singular 会考虑用户设备的真实数据、转换模型的设置以及 SKAdNetwork 框架的各种属性和限制。

由此产生的报告（详见下文）将帮助您决定该模型是否能提供足够的信息，或者是否应该对其进行调整或使用其他类型的模型。

选择"分析模型"后，生成的 CSV 文件将包含以下列（此外还有一些其他列，具体取决于您选择的特定模型和事件）。

使用该报告可以估算模型的性能。

要激活您创建的转换模型，请

1. 切换模型为"开"。
2. 单击提交。

目前对您可以配置的转换模型数量没有限制。但是，一个应用程序在任何时候只能有一个模型处于活动状态。

配置转换模型后，您可以选择 "预览转换值"下载 CSV 文件，该文件包含从 0 到 63 的转换值及其在特定模型中的含义。

生成的 .csv 文件将包含以下固定列，以及基于所选转换模型和事件的动态列。

参与模式

收入模型

要从一种转换模式转换到另一种模式，请

1. 转到转换管理仪表板。
2. 将新转换模式切换为开。
3. 保存更改。

Singular 将暂停现有模式，然后激活新模式。 由于 SKAdNetwork 的限制，这个过程需要 48 小时。具体情况如下：

1. 24 小时内不会发送或记录转换值。测量数据丢失。
2. 在接下来的 24 小时内（第 25-48 小时）收到的所有 SKAdNetwork 回传都将使用旧模型进行处理。
3. 同时，Singular 开始使用新模型更新转换值。
4. 48 小时结束时，我们开始使用新的转换模型来解码回帖。

要编辑现有转换模型，请

1. 单击模型的下拉菜单并选择 "编辑"。 这将打开转换模型配置面板。

   

2. 根据需要更改配置，然后选择保存。

您可以存档转换模型，将其从转换模型仪表板中移除。要归档模型，请单击其下拉菜单并选择归档。

您只能归档未使用的模型。

一旦模型存档，就不能再恢复。

您可以定义转换模型、预览其值并对其进行分析，但如果您的 SDK 版本不支持 SKAdNetwork（因为您的设备不会发送 SKAdNetwork 回传），则选择和提交实时模型不会产生影响。