数据对不上？别慌！这才是广告和BI“打架”的真相！
平台的目标不同，规则不同
广告平台（如FB/Google）：目标是证明广告有效。拼命把功劳归给广告触点
你的BI系统：目标是记录真实发生。只认实际发生的交易。
三大误差来源
时间差⏰（最常见！）
广告后台：按广告点击时间记录转化（如点击后7天内都算））
你的BI：按订单实际完成时间记录
结果：一个今晚的订单，广告可能记在三天前你点击的时候，BI记在今晚。日报数据永远对不上！
不一样的导向
广告后台：通常采用 “最后一次点击” 归因。你下单前最后点过谁的广告，功劳就全归它。
你的BI：可能看首次来源，或根据你完整的访问路径综合判断。
案例：你看购物平台种草→搜索品牌→最后点FB广告下单。FB觉得全是它的功，但BI知道小红书和搜索也功不可没
算法迷
广告后台：有模型估算！尤其iOS隐私政策后，数据不全，会把数据用模型“转化”
你的BI：记录的都是实际的数据
结果：广告数据有估算值，BI数据是真实值
#游戏行业 #游戏广告 #广告投放 #同质化竞争 #营销策略 #广告 #数据 #出海 #出海避坑记录 #海外
平台的目标不同，规则不同
广告平台（如FB/Google）：目标是证明广告有效。拼命把功劳归给广告触点
你的BI系统：目标是记录真实发生。只认实际发生的交易。
三大误差来源
时间差⏰（最常见！）
广告后台：按广告点击时间记录转化（如点击后7天内都算））
你的BI：按订单实际完成时间记录
结果：一个今晚的订单，广告可能记在三天前你点击的时候，BI记在今晚。日报数据永远对不上！
不一样的导向
广告后台：通常采用 “最后一次点击” 归因。你下单前最后点过谁的广告，功劳就全归它。
你的BI：可能看首次来源，或根据你完整的访问路径综合判断。
案例：你看购物平台种草→搜索品牌→最后点FB广告下单。FB觉得全是它的功，但BI知道小红书和搜索也功不可没
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你的BI：记录的都是实际的数据
结果：广告数据有估算值，BI数据是真实值
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