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PBA & DBA

最近更新时间：2023.02.01 15:38:22

首次发布时间：2022.06.08 20:44:42

1. 概述

当前移动广告监测既支持以用户为口径的数据统计，也支持设备的

PBA(People Based Attribution，以用户为主的归因统计)：广告归因成功后，会把相关归因属性上报到用户属性，后续便可以用户属性维度分析跨设备跨端app转化数据
DBA(Device Based Attribution, 以设备为主的归因统计)：广告归因成功后，会把相关归因属性上报到激活设备属性中，后续便可以设备属性维度分析该设备的app转化数据

在大多数场景下使用「以用户为主」能够满足移动广告效果监测的分析场景，「以设备为主」适用于同一设备频繁切换不同账号，当该情况出现较多时，使用该方式可做为「以用户为主」分析的补充。
统计口径切换直接参考：应用配置

2. PBA VS DBA

以用户为主的分析模型适用绝大部分场景，同时在当前UBA用户逻辑中，该方式可以打通增长分析的 User 模型来进行看数，两方数据统计口径一致
使用以用户为主的统计口径，可以按跨设备跨端(App/Web/小程序)分析一个用户的行为旅程，分析场景极其丰富
默认情况下，我们也是以用户口径来做分析

而以设备为主的分析模型是按设备维度来查询数据，会将用户推广来源同时记录到设备中，支持以设备口径来统计推广数据，与媒体平台口径一致
绝大部分情况下，两者的数据统计是一致的，但总会有一些场景在二者上存在一些差异，如下面场景case:

2.1 同一设备中存在多个登录用户

时间	事件	数据记录（用户口径）	数据记录（设备口径）
2020/10/01	抖音广告触达（巨量渠道）用户【下载 App】	激活事件归因为巨量渠道	激活事件归因为巨量渠道
2020/10/03	用户发生【注册】事件	用户注册事件归因为巨量渠道（SSID：1）	注册事件归因为巨量渠道
2020/10/11	用户切换账号，再次发生【注册】事件	由于切换为新用户，该用户注册事件被归因到自然流量（SSID：2）	注册事件归因为巨量渠道

时间	事件	数据记录（用户口径）	数据记录（设备口径）
2020/10/01	抖音广告触达（巨量渠道）用户【下载 App】	激活事件记录为巨量渠道	激活事件记录为巨量渠道
2020/10/03	用户发生【注册】事件	用户注册事件归因为巨量渠道（SSID：1）	注册事件记录为巨量渠道
2020/10/10	用户【卸载】	—	—
2020/12/01	快手广告触达用户再次【下载 App】（超出再归因窗口期)	激活事件记录为快手渠道	激活事件记录为快手渠道
2020/12/05	用户再次发生【注册】事件	由于切换为新用户，该用户注册事件被归因到自然流量（SSID：2）	因快手广告触达，设备更新渠道记录，记录为快手渠道

时间	事件	数据记录（用户口径）	数据记录（设备口径）
2020/10/01	抖音广告触达（巨量渠道）用户【下载 App】	激活事件归因为巨量渠道	激活事件归因为巨量渠道
2020/10/03	用户发生【注册】事件	用户注册事件归因为巨量渠道（SSID：1）	注册事件归因为巨量渠道
2020/10/10	用户【卸载】	—	—
2020/11/01	用户切换新设备，直接【下载 App】	激活事件记录为自然流量	激活事件记录为自然流量
2020/11/02	用户使用之前的账号在新设备重新【登录】	因用户之前通过巨量带来，用户重新登录，则推广渠道仍然为巨量渠道（SSID：1）	因设备无广告触达，则该设备推广渠道为自然流量。
2020/11/02	用户在新设备上，继续发生【内购】事件	用户内购事件仍然为巨量渠道（SSID：1）	因设备无广告触达，则该设备推广渠道为自然流量。

时间	事件	数据记录（用户口径）	数据记录（设备口径）
2020/10/01	抖音广告触达（巨量渠道）用户【下载 App】	激活事件归因为巨量渠道	激活事件归因为巨量渠道
2020/10/03	用户发生【注册】事件	用户注册事件归因为巨量渠道（SSID：1）	注册事件归因为巨量渠道
2020/10/10	用户【卸载】	—	—
2020/11/01	用户切换新设备快手广告触达用户再次【下载 App】	激活事件归因为快手渠道	激活事件归因为快手渠道
2020/11/02	用户使用之前的账号在新设备重新登录并发生【内购】	用户之前通过巨量带来，则用户推广渠道仍然为巨量渠道，登录&内购事件渠道仍为巨量渠道（SSID：1）	登录&内购事件记录为快手渠道

1. 概述

2. PBA VS DBA