当下，SKAdNetwork (SKAN) 4 的采用率正在缓慢但稳健地爬升，移动营销人员也如往常一样努力掌握并完善 iOS 推广活动监测和优化策略。毋庸置疑的是，整个行业的 App TrackingTransparency (ATT)许可率正在持续提升，但要全方位掌握营销表现，营销人员还必须充分利用 Apple 的隐私优先型归因框架。我们深知，这是一项充满挑战的工作，会让许多人感到无从下手，对于那些刚刚掌握 SKAN 3 或第一次制定转化值策略的营销人员来说更是如此。除此以外，Google 的安卓端隐私沙盒也即将落地，移动行业对用户和数据隐私的关注度正在持续提升。面对这些变化，精明的增长营销人员已经开始向基于聚合数据和新一代技术的数据分析方法过渡，这意味着借助机器学习解决方案开展预测生命周期价值 (pLTV) 等高度精准的预测型数据分析，以及采用营销组合模型和增量测试等监测框架。通过理解和使用 SKAN 4 的新功能及其带来的宝贵洞见，应用营销人员可以调整旧有思维方式，在 iOS 端探索后 ID 时代的归因潜力，从容应对不断变化的移动监测领域图景
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