Web2App 虽好，但需配合自建回传才能事半功倍

在竞争激烈的海外信息流广告市场，增长团队为了突破平台限制、提升归因精度和优化投放效果，常常会探索并采用一些非常规的投放方法。

其中，Web to App（W2A），是一种应用广告投放的非常规策略。这种方法是利用网页端的广告形式和归因逻辑来推广移动应用，即投放有链接广告，而非无链接的 AC 广告。然而，当前 W2A 类型广告，接入过程中往往会依赖 MMP 省略部分开发步骤，如 Appsflyer 与 Adjust 提供的解决方案。

这种方案相比广告主自建开发，会节省大量的工程成本，但也会损失一部分数据细节，令 W2A 广告类型无法完全发挥出优势，本文旨在分享 W2A + AF + 自建回传系统的混合策略，给到大家在最大化榨干 W2A 这种广告类型的经验，帮助广告主享受 W2A 广告形式的优势，如快捷的审核，更准确的 iOS 归因，以及应用内容前置到页面中。

一、W2A 广告的核心优势与固有挑战

W2A 在海外增长中已经流行了一段时间了，他被大众所知是 iOS14.5 上线后，广告的一些限制导致政策投放无法进行的影响而普及的，然后在正常使用中，此类广告亦有如下优势：

• 针对广告资产：Web 广告账户的开户流程通常比应用广告更短，审核环节相对宽松。对于 Facebook 渠道，可以省去绑定商业应用开发者账户授权的步骤，降低了启动门槛。
• 针对应用分发：对于 Android 平台，W2A 允许投放非应用商店渠道的 APK 安装包，提供了更大的灵活性。对于 iOS 平台，在 ATT 政策限制下，W2A 可以通过中间落地页进行用户路径的串联，结合 MMP 和广告主服务端能力，实现对 iOS 用户的有效归因。
• 针对素材与品类：Web 类广告的素材审核和应用类别风控相对没有那么严格。对于社交、金融等在应用广告中需要特殊资质或加白名单的品类，W2A 提供了一个相对宽松的投放环境，并且将风控前置投放侧展开。
• 针对转化体验：W2A 的落地页可以不仅仅是下载按钮，还可以承载应用内的部分核心内容或功能预览，让用户在下载前就能对产品有更直观的感受，提前满足需求。

然而，单纯依赖 MMP 进行 W2A 的数据回传，往往会遇到以下问题：

• 平台接入限制：以 Meta 为例，通过 MMP 预制的方案对接的方式，通常只支持将数据回传到单一的数据集（Pixel ID）。这对于需要区分不同业务目标、使用多个 Pixel 进行精细化运营的广告主来说，是一个巨大的限制。
• 数据维度缺失：MMP 回传给媒体的数据，往往只包含 MMP 预置的用户参数，例如设备信息和基于客户端的埋点。广告主自身积累的历史用户数据、与准确的回收数据等无法被有效利用和回传，限制了模型优化的准确度。
• 数据质量低下：MMP 出于隐私和标准化的考虑，回传给媒体的数据往往仅包含必要的点击 ID（如 fbclid/gclid）和少量标准事件信息，缺乏丰富的用户画像、设备信息、行为上下文等。这直接导致在注重数据集质量评分的媒体平台（如 Meta）上，数据集评分通常不高（可能只有 3-4 分），无法发挥机器学习优化的全部优势。

同时，在实际的产研协同中，也暴露出一些痛点：

• 回传过程黑盒化：整个数据流经 MMP 再到媒体的过程不够透明，难以实时监控关键参数（如 Click ID、设备 ID、用户标识）的附着情况和完整性。一旦数据出现丢失或异常，排查问题的难度极大。
• 复杂需求对接困难：如果 W2A 的落地页本身承载了较多功能（如注册、付费、互动等），如何清晰地定义需求、设计埋点方案、确保数据准确上报，对产研团队都是不小的挑战。

针对以上痛点，自建回传系统成为破局的关键。

其核心思路是，广告主不再完全依赖MMP作为数据中转站，而是：

• 自建追踪链接：广告主生成自己的投放追踪链接，用于从媒体平台捕获点击 ID（如 fbclid）、创意信息等宏参数，并将这些参数传递给 MMP（如 AppsFlyer）的追踪链接（onelink）。
• 获取 MMP 归因结果：用户通过 MMP 链接完成 App 安装和激活后，MMP 进行归因，并通过 API（如 AppsFlyer 的 Push API）将详细的、带有原始点击 ID 的归因结果返回给广告主的服务端。
• 用户身份绑定：广告主服务端将获取到的归因结果（包含点击 ID、媒体来源、广告信息等）与自身用户数据库中的用户信息（用户 ID、注册信息、设备信息等）进行精准绑定。
• 构建丰富事件并回传：基于绑定后的完整用户信息，广告主服务端构建包含丰富用户画像、设备信息、价值信息的高质量转化事件（如 Purchase、Register），直接通过媒体提供的服务器到服务器 API（如 Meta Conversion API）回传到指定的数据集（Pixel）。

二、结合 AppsFlyer 与自建回传系统的最佳实践

要将 AppsFlyer 与自建回传系统有效结合，我们需要精细化地处理数据流转的每一个环节。如果我们完全依赖 AppsFlyer 进行归因，并希望通过自建系统优化回传，需要关注以下关键步骤：

• 获取用户点击数据：了解用户点击了哪个广告，携带了哪些媒体参数。
• 获取用户安装后的归因数据：包含设备参数和广告参数。
• 数据绑定：将设备信息、广告信息与广告主的用户业务数据库关联。
• 上报富化数据：将绑定后的、包含完整用户画像的信息上报给媒体平台。

具体到每个流程的关键实现：

2.1 用户点击数据获取流程

解决方案是：在广告主自建的中间落地页（或通过技术手段在跳转前）主动收集 _fbp 等浏览器参数，然后将其传入到 AppsFlyer OneLink 的自定义参数（如 af_sub1~af_sub5）中。

同时，媒体返回的 fbclid 等点击 ID 也一并传入 OneLink。这样，当用户通过 OneLink 跳转时，点击 ID 和 P 参数都能被 AppsFlyer 记录。

当用户点击广告时，媒体平台会将宏参数附加到落地页 URL 中。其中最关键的是点击 ID（如 Meta 的 fbclid，Google 的 gclid）和与浏览器/设备相关的 P 参数（如 Meta 的 _fbp）。

fbclid 等点击 ID 是在广告被点击时由媒体动态生成的。_fbp 等 P 参数通常需要通过在落地页中嵌入媒体的 Pixel JS 代码来生成和捕获。

挑战：AppsFlyer 的 MetaWeb 或 Onelink 无法直接在链接配置中嵌入第三方 Pixel JS 来实现无感跳转时捕获 _fbp。

对策：利用自定义参数，AppsFlyer OneLink 提供的 af_sub1 到 af_sub5 这五个自定义参数是关键。除了传递 _fbp，我们还可以利用它们传递其他重要信息，例如需要将转化事件回传到的目标 Pixel，以及作为后续服务端回传的「终点」凭证和路由依据。

2.2 广告主获取用户归因信息流程

归因信息完整：相比其他方式，Push API 通常能提供最完整、最原始的归因信息，较少出现数据被标记为 restricted（受限）或错误归因为自然量的情况。

原始参数可见：可以直接获取到归因所依据的原始点击 ID（如 clickid 字段中可能包含 fbclid）以及传递进来的自定义参数（包含 _fbp 和目标 Pixel ID 等），使得整个归因过程对广告主来说是「白盒」的，便于验证和调试。

当用户通过携带了丰富参数的 OneLink 完成 App 安装并首次打开时，AppsFlyer 会进行归因。广告主应配置并接收 AppsFlyer 的 Push API 实时归因数据。

Push API 的优势：

1. 提取归因信息，进行用户绑定

获取到 Push API 推送的归因数据后，广告主的服务端需要在合适的时机（通常是用户注册或登录流程中，获取到明确的用户身份标识时）将这些归因信息（媒体来源、广告系列、点击 ID、设备 ID、自定义参数等）与自身用户库中的用户记录进行关联和存储。

2. 整合数据并上报事件至媒体平台

当用户在 App 内触发了关键转化事件（如 Purchase、CompleteRegistration 等），广告主的服务端根据业务逻辑，整合该用户的归因信息、设备信息、用户画像信息（如用户分层、LTV 预测等）、以及事件本身的价值信息，构建成符合媒体服务器到服务器 API（如 Meta Conversion API, Google Ads API）要求的报文。

将构建好的高质量报文，通过正确的API接口，准确地回传到先前在 OneLink 自定义参数中指定的目标 Pixel ID 或转化动作 ID。

效果：这种富化的、精准的回传方式，能够显著提升媒体平台的数据集质量评分，帮助广告模型以极快的速度学习和优化，从而提升广告效果。

2.3 流程中的常见难点及应对

• 落地页加载速度：W2A 引入了额外的跳转环节，落地页速度至关重要。主要依赖的运维基础设施，通过在全球范围内部署 CDN 节点来加速内容分发。
• 归因数据收集不全或丢失：数据链路变长，任何环节都可能出问题。需要建立细粒度的日志监控系统，能够追踪数据从点击、跳转、安装、归因到回传的全过程，快速定位问题环节。
• 服务端回传埋点的开发复杂度：处理来自 App 客户端的事件触发、关联归因数据、调用媒体 API 等，需要可靠的分布式系统设计、健壮的数据采集管道和异步处理机制，确保数据回传的实时性、准确性和稳定性。

三、AppsFlyer + 自建 W2A 系统的高阶玩法分享

基于这套强大的数据回传基础设施，可以衍生出许多高阶的投放玩法：

3.1 共享数据源的「马甲包」矩阵

如果公司运营多个功能类似或用户群重叠的马甲包，它们可以使用同一套后端用户系统和自建回传系统。这意味着所有 App 通过 W2A 投放积累的用户数据和转化信号都可以汇聚到共享的数据池中。

效果：新上线的 App 可以通过 W2A 方式，快速利用已有 App 积累的数据进行冷启动和模型优化，大幅缩短学习期。例如，一家拥有 7 款 iOS 工具类 App 的公司，利用此系统，可以让每个新 App 的 W2A 广告投放迅速完成优化。

3.2 多数据集（Pixel）精细化运营

设置 Pixel A 用于拉新：当用户触发 Purchase 事件时，系统判断该用户是否为 24 小时内新安装用户，如果是，则将带有详细用户信息的 Purchase 事件回传给 Pixel A。

设置 Pixel B 用于促活：当用户触发 Purchase 事件时，系统判断该用户安装时间是否大于 30 天，如果是，则将 Purchase 事件回传给 Pixel B。

在媒体平台，Pixel A 用于投放原生 AEO（应用事件优化）广告优化新购，Pixel B 用于投放 VO（价值优化）或再营销广告触达老用户。

利用 OneLink 自定义参数传递目标 Pixel ID 的能力，可以为不同的业务目标设置并使用多个数据集。

精细化事件映射：针对不同的数据集，可以回传不同的事件定义，或者对同一事件类型（如 Purchase）根据用户属性进行筛选回传。

示例：公司 B 的核心目标是拉新（优化新用户付费），但也希望兼顾老用户促活。

协同效应：将这种精细化的回传策略与媒体平台的人群包（如基于 Pixel 创建的 Lookalike 相似人群、自定义受众）功能相结合，可以实现「Lookalike + 特定人群优化」的叠加效果，往往能带来意想不到的增长。

四、实践成果分享

笔者所在公司（AttriTouch.com）的增长团队（陌生人社交出海领域），通过全面实施上述基于 AppsFlyer 与自建回传系统的 W2A 投放最佳实践，取得了显著的成果：

• 成本优化与量级突破：在核心的 iOS 应用 W2A 获客项目上，用户获取成本（CPI）从最初高于 10 美元，稳定降低并维持在 3.8 美元附近。同时，广告消耗量级也突破了历史峰值。
• 盈利能力提升：广告投放的回收能力（ROI）从之前的基本跑平状态提升至显著盈利，整体 ROI 效果提升了 30%~40%。更重要的是，基于优化后的效果，消耗量级仍有进一步增长的空间。