今天有同学告诉我他发现的现象:
我们目前的数据归因逻辑是af返回数据报告给我们的。事实上，我发现了几条规则：
1、当AD控量时，自然量就会上升。但总体下降。
2、当AD成交量较大时，短期内自然量会下降一点，但成交量保持在2、三周后也会上涨。
其他同学也应该遇到过类似的问题，广告跑多了自然量会先下降，跑少了自然量会回升。
为什么广告在控制量级时自然反弹？前面写了一篇关于渠道自归因的文章 自归因渠道的知识总结 原理 影响 投放思路。
1.从技术角度来看，当你的广告运行Facebook时、谷歌等渠道，或者是否是自归因渠道，都会将部分数量计入其归因，如Facebook的viewww
through，谷歌本身就是有人占据了“XXApp”的很大一部分，还下载了XXX“XX”
这类似的推荐位置，原本属于自然量，现在已经成为广告位置。也有一些网络联盟直接玩劫持，所以有更多的广告运营，更少的自然量，更少的自然量，通常运行一段时间的数据将达到一个新的平衡和稳定值。也有一些网络联盟直接玩劫持，所以有更多的广告运营，更少的自然量，更少的自然量，通常运行一段时间的数据将达到一个新的平衡和稳定值。2.从用户的角度来看，即使有些用户有需求，他们也可能会搜索并主动下载，但如果广告运行得更多，他们可能会主动把它推到他手中，并很容易下载。这在某些工具属性或用户的“刚性需求”产品中非常明显，如贷款应用程序、通信工具和支付工具。2.从用户的角度来看，即使有些用户有需求，他们也可能会搜索并主动下载，但如果广告运行得更多，他们可能会主动将其推送到他手中，并轻松点击下载。这在某些工具属性或用户的“刚性需求”产品中非常明显，如贷款应用程序、通信工具和支付工具。当然，在这里，我认为渠道吃归因的可能性更大。
为什么广告跑了一段时间，原本掉下来的自然量又涨了？1.事实上，这个链接与谷歌商店的推送逻辑有关。商店自然量的很大比例不是列表，而是“类似的推荐”，上面提到的
“下载XX的人也下载XX”，通常出现在用户下载APP后立即提示的接近APP中。转化率高，量级比例高。这个位置的量推逻辑与许多因素有关。但在购买量的影响因素中，总下载量是一个很大的影响因素。当我们购买更多时，总下载量正在上升。商店基于我们下载的人寻找类似的时间
总下载量如此相似的人会更多，自然量也会自然上升。当然，还有一些其他因素，如活动、卸载率、启动频率等，但这里与购买量无关，属于ASO范畴，不展开。
2.其次，不可避免地会有列表因素，但我认为目前商店的列表排名基本上并不重要。
因此，如果购买量增加，用户基数本身就会增加（这里需要考虑的用户基数不仅是历史上总用户的新用户，还有7天/14天等，我没有找到具体的价值，只能依靠感觉）。增加的用户基数可用于类似的推荐，以获得更多的自然量。当数据被总用户增加驱动的自然量抵消后恢复时，广告渠道将恢复原来的回归因。
当然，商店的算法肯定不会那么简单和粗糙，但我们不需要深入研究。我们可能知道这是什么意思。
那么，我们应该如何运用这一规律来获得最大的自然效果呢？简单来说，吝啬的购买量驱动自然量，找到相对较低的价格，但也能驱动最多的自然量。假如不买新产品，自然量一定很低。如果你失去了它们，它们很可能是黄色的，所以你不能直接投资它们。然而，具体的购买量实际上取决于你自己产品的质量。原则上，如果你买了它们，你可以买得更多，但你总是可以计算利润最大的价值，直到价值不再增加预算，或者等待产品优化、ASO优化或单价下跌，然后调整上升预算。我觉得很难找到一个公式来计算。我不会的…但我会简单粗暴地尝试，先买亏本线，然后降价，降低预算，找到这个平衡点。假如你知道如何列出公式，最好告诉我多少钱。
除了知道要吝啬买量，还要考虑如何操作买量来最大化自然量。
1.尽可能覆盖更广泛的人群。具体操作是投放材料时的材料 人们应该考虑覆盖更多可能需要你产品的人，而不是太垂直的人。2.尽量调整预算分配，给不太自然的渠道，比如谷歌
ads可以带动商店的数量，但当你花更少的钱时，你也可以吃最多的自然量。因此，你应该根据你产品的实际情况来决定是否给FB、TT等预算，但这不是绝对的。你必须分析你的谷歌
只能决定ads曝光位置。当你有更多的钱时，你不必批评你是否是谷歌
ads占据自然量，整体调回后问题不大，加快前期积累过程。3.尽可能多地跑高质量的人。谷歌的原则是给用户最有价值的内容 App，因此，在推荐类似人群时，商店通过购买量带来的人群质量更高，推荐的类似人群质量更高。它还能让谷歌觉得你的产品对用户有用。优质人群体现在保留率高、停留时间长、频率高等方面。
另一方面，从用户的角度来看，如果用户不是目标群体，商店估计会降低产品的权利，认为这是垃圾产品。因此，在购买量时，必须避免渠道过差 人群。
此外，其余的应该是优化ASO，比如商店页面本身的优化，从购买量和自然量的角度优化转化率和关键词的广度深度。
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