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我们适合您吗？
了解 Audiencelab 的功能，以及它是否满足您的需求。
Audiencelab 专为希望获得清晰、创意级别的洞察用于 iOS 活动的营销人员、UA 团队和分析负责人而构建，无需依赖 SKAdNetwork、用户级跟踪或传统归因模型。
面向未来的解决方案
虽然针对 iOS 进行了优化，但 Audiencelab 也适用于 Android 和 Steam， 使其成为适用于所有平台的隐私就绪解决方案。
隐私优先方法
我们的解决方案旨在提供可行的洞察，而不会 损害用户隐私或需要复杂的合规实施。
本页面将帮助您确定 Audiencelab 是否适合您的增长目标。
✅ Audiencelab 非常适合以下情况：
- 您在 iOS（或跨平台）上运行付费用户获取活动，需要了解哪些广告真正推动安装、参与和收入。
- 您管理移动游戏或应用，希望扩展创意性能而不是依赖渠道级数据。
- 您希望无需 SKAdNetwork或归因变通方法即可测量结果 — 同时保持隐私合规。
- 您厌倦了自归因网络（SAN）的不完整报告，希望获得独立、无偏见的创意影响视图。
- 您需要通过更快地削减表现不佳的广告来优化创意测试预算。
- 您正在寻找一个可以与现有 MMP 一起使用或替代自归因网络的解决方案。
- 您希望集成轻量级、隐私友好且不需要隐私清单注册或 SKAN 注册。
❌ Audiencelab 可能不适合以下情况：
- 您只在 Android 上做广告，没有扩展 iOS 的计划。
- 您对渠道级 ROAS 感到满意，不需要创意级别的粒度。
- 您只希望跟踪自然安装或网红活动的工具。
- 您希望解决方案与多触点归因模型或基于指纹识别的管道绑定。
Audiencelab 如何比较？
| 功能 | Audiencelab | 传统 MMP |
|---|---|---|
| iOS 活动测量 | ✅ | ✅ |
| 需要 SKAdNetwork | ❌ | ✅ |
| 创意级别归因 | ✅ | ❌ |
| 存储用户级数据 | ❌ | ✅（取决于配置） |
| 需要隐私清单 | ❌ | ✅（对于 SDK） |
| 与 SAN 配合使用 | ✅ | ✅ |
| 偏向任何网络 | ❌ | 通常部分 |
提示
Audiencelab 可以作为自归因网络上归因报告的替代品 或根据需要补充您现有的 MMP。
仍然不确定？
Audiencelab 的归因方法是隐私优先和以创意为中心的。
我们推荐给任何寻求更好的创意洞察而无需增加复杂性或合规障碍的营销人员。
联系我们的团队咨询 Audiencelab 是否符合您的测量需求。