```html
隐私保护趋势影响游戏营销测量
随着全球越来越关注用户隐私，游戏营销领域的广告主在衡量广告活动效果方面可能会面临变化。提前预判这些变化并迅速调整策略，将帮助你持续做出正确的营销决策。
这些变化反映了一个更大的趋势——人们对隐私的关注不断增加。根据2019年的一项调查，84%的消费者关心隐私，希望对个人数据的使用拥有更大的控制权。
隐私保护带来的挑战与机遇
数据控制权影响广告生态系统
通过赋予用户数据控制权，广告投放和测量生态系统发生了变化。例如，依赖被动数据收集的移动设备识别码逐渐变得不那么容易获取，这促使广告主在数据利用方面必须创新。
数字广告中的测量与隐私
如今，在复杂的数字环境中，衡量广告效果变得更加困难。多端、多设备、多指标的环境使得广告主难以精准评估营销成果。目前的衡量工具可能只提供与商业目标相关性有限的见解，甚至会误导评估，比如只通过最后点击归因。
正如2019年调查所显示，84%的消费者关注隐私并希望拥有更大的控制权。
优化测量框架：应对未来的不确定性
虽然目前没有完美的测量框架能解决所有问题，但广告主可以采取一些措施减轻变革的影响，逐步适应未来的变化：
分析当前的测量策略，理解广告生态系统变化对效果评估的影响制定短期方案，将现有策略与不依赖设备ID的测量方法结合，预留未来调整空间保持开放态度，频繁评估和优化测量工具的效果与适用性创新的测量方法：营销组合模型（MMM）
一种重要方法是营销组合模型（MMM），它通过分析时间序列大数据，量化不同渠道的投资回报（ROI/ROAS）。MMM不依赖用户级别信息，适合在隐私优先的环境中实现增量测量，并帮助广告主了解各种营销活动对装机、购买、收入、免费试用、订阅甚至客户终身价值（LTV）的影响。
地理测试实验：无需用户级数据
地理测试实验依靠地理区域层面的汇总数据，比较测试市场与对照市场的效果，用来测算广告投放带来的增量效果，无需依赖隐私受影响的用户级数据。
以真实价值为核心的测量策略
以增量价值为基础
对于尚未开始采取新策略的游戏广告主，应将测量策略以增量业务价值为核心，从而获得更精准的洞察，优化营销决策。
理解增量性
增量性衡量一个营销活动带来的真实因果效应，即区分因为营销行动而直接导致的成功与自然发生的成功，帮助判断哪些渠道和策略真正带来效果。
通过理解增量价值，广告主可以做出最有效的营销决策，提升投资回报。据研究显示，约有25%的情况下，非增量和增量测量会在获胜的策略上产生分歧，选择错误的策略可能导致每行动成本（CPA）减少64%的潜在提升空间。
实验方法与替代方案
增量测量最佳方案是通过实验（如随机对照试验）实现，但实际操作中并非总可行。当无法进行实验时，应尽量采用类似实验的测量方式，如规则归因、简单计数，逐步逼近真正的增量测量。
常见问答（FAQs）
Q:隐私变化对游戏广告投放的具体影响有哪些？
A:隐私保护措施减少了对用户数据的依赖，导致传统的基于设备ID和用户级数据的衡量方法变得不可靠。广告主需要采用更大数据汇总、地理实验和模型等新方式进行效果评估和优化。
Q: 如何开始转向基于增量价值的测量策略？
A:可以从分析现有的广告表现数据入手，结合地理测试和营销组合模型，逐步建立以增量效果为导向的衡量体系。同时，保持对新工具和方法的开放，持续优化策略。
```游戏数据测量的重要性及方法探讨
越是优秀，越能获得更好的结果，但在达到这一目标之前，有许多宝贵的方法可以帮助你。正确的手段和指标同样关键，尤其是在做出商业决策时，建议关注真实的商业成果（如：增量购买、新增收入或安装量），因为这些更能反映企业的底线。
指标与方法：双重重要
方法不仅仅是关键，指标同样重要。为了做出更明智的决策，需要衡量真正的商业结果，即增量购买、收入或安装量，因为这些指标能更真实地反映业务的实际效果。就像实验一样，虽然不总是可行，但尽可能接近理想状态才是目标。
选择合适的测量工具
利用各种元素，用户可以评估不同方法和指标的增量性，从而选择最合适的测量方式。评估过程中，要考虑每种方法和指标的增量贡献，这样才能找到真正适合的工具。
建立适应性强的测量策略
测量生态系统可能在不断变化，但你可以建立一个具备灵活性的测量策略，整合学习到的经验，指导下一次决策，激发新的商业目标。记住以下步骤：● 明确你的商业目标：从你希望做出的决策开始● 考虑限制条件：针对每个决策类型，识别业务和数据约束，比如渠道类型、响应时间以及结果需要的准确性● 选择并测试方案：选择最符合需求的测量工具，并进行验证
针对不同问题选择不同工具
不同的问题需要不同的工具来回答，找到最合适的工具是关键。例如，可以用A/B测试快速找出哪个创意版本效果更佳。还可以通过实验来评估重定向（Retargeting）和获取（Acquisition）活动的增量贡献，或用更高层次的创意策略，利用顶层漏斗创意或影响者进行优化。与归因（Attribution）供应商合作，进行日常表现追踪和决策，也是常见的方法。在预算分配方面，模型（MMM）如果用在战略性决策中，能在洞察和速度之间达到良好平衡，适合大型战略调整而非日常追踪。
持续评估与调整
最后，不断评估你的分析是否提供了做出决策所需的洞察，是否引导你向新的问题或目标迈进。你的策略应当能整合学习到的内容，推动下一次的决策，激发新的业务增长点。
关于作者
Rory Donegan于2019年加入Facebook欧洲、中东及非洲（EMEA）地区的游戏团队，担任营销科学合作伙伴，致力于推动行业内的更好测量。他在担任分析咨询公司的董事期间，积累了七年的经验，帮助广告主衡量并优化其营销策略。
Sharad Jaiswal一直热爱数学，喜欢探索其在宇宙中的应用。通过数据分析赋能企业解答难题、推动增长，他在过去的12年中，跨越多个行业深耕数据分析。现在，他在Facebook构建先进的数据驱动营销和测量策略，帮助领先的游戏公司在隐私优先的环境中不断壮大。
常见问答
Q: 如何选择最适合自己游戏的增量测量方法？
首先，需要明确你的商业目标，然后根据具体的业务和数据约束选择合适的工具，比如A/B测试、归因模型或MMM。试点和验证不同方法的效果，找到最能反映实际增量贡献的方案。
Q: 如何确保测量策略可以不断适应变化？
建议建立一个灵活的测量生态系统，持续监控指标表现，不断调整和优化工具和方法。同时，结合学习到的经验，将结果应用于下一次决策中，保持策略的敏捷性。