使用 AI 编程工具分析归因数据
adapty-attribution 技能让 AI 编程工具能够根据你的 Adapty 归因数据回答关于广告投放的问题。用自然语言提问——“上个月哪个渠道的回报最好？”、“这个广告系列该不该砍掉？“——它会执行 adapty attribution 命令，读取结果，并用数据支撑给出答案。
技能是你的 AI 工具按需加载的一套指令。本技能涵盖归因报告中容易误读的部分：ROAS 基于哪种营收口径计算、哪些数值尚无法计算，以及 Apple Search Ads 的消耗数据来源。
该技能仅作读取操作，不会修改任何广告系列、追踪链接或集成配置，预算调整建议由你自行决策。
它能解答哪些问题
该技能基于操作手册运行——包含一组指令、读取方式以及答案的形式——专门用于解答团队最常遇到的问题：
- 回报与预算：按 ROAS 对渠道和广告系列排名，并指出额外预算应投向何处及分配步骤。
- 新兴广告系列：根据同期群已积累的天数来评估新广告系列，而非依赖仅有一周收入数据的 D30 指标。
- 试用质量：按付费试用成本（而非安装成本）对广告系列排名，从而识别试用未转化的广告系列。
- 每周摘要：将上一周与此前数周对比，标记出发生变化的指标。
- 国家与商店：显示应扩展投放的地区，以及应限制支出的地区。
- 广告系列内的优胜者：对单个广告系列内的广告组和广告进行排名。
- 低质量流量：标记退款和拒付率超过应用平均水平的广告系列。
- 预测回收期：读取更长时间段的预测 ROAS，并将其转化为盈亏平衡 CPI。
- 数据不一致：解释为何 Meta、TikTok 或 Google 上报的 ROAS 与 Adapty 中的数据存在差异。
- 安装量下降：通过分析下降规律，区分原因来自应用端还是单一广告网络。
Setup questions — connecting Meta, TikTok, or Google Ads, tracking links, the web pixel, Stripe, or Paddle — go to the docs pages that own them.
Apple Search Ads
归因数据不包含 Apple Search Ads 的广告支出，因此该渠道的 ROAS 为空。技能会从 Ads Manager 获取 Apple Search Ads 的支出和 ROAS，并以独立行的形式呈现，以广告系列组的货币计价，而不是将其合并到归因数据中。如果你自己提供了支出金额，技能会给出一个阈值——“Apple Search Ads 的支出低于 $X 时优于 Google”——而不是根据你的估算值计算 ROAS。
安装技能
技能随 adapty-skills 代码库一起提供，与 adapty-integration、ads-manager、flow-generator 等技能并列。以下每条命令均会安装代码库中的所有技能。
该技能需要 Adapty CLI、已登录状态，以及贵公司的 Attribution 访问权限。准备好后，直接调用即可——在支持斜杠命令映射技能的工具中输入 /adapty-attribution，在不支持的工具中输入”Use the adapty-attribution skill”。
示例提示词
说明应用名称、时间范围以及你要做的决策，技能会自动推算所需命令。
Our app is app_finance. Which paid channels paid back best in August, and where
should next month's extra $20k of budget go? Judge on revenue after the store's
cut.Our TikTok "Fall Promo" campaign started on Sep 15. Leadership's rule is to kill
anything under 80% D30 ROAS. How is it doing against "Spring Sleep", and should
we kill it?Meta Ads Manager says our "Broad US" campaign had a 2.4 purchase ROAS in August.
Adapty shows something much lower. Which number is right, and what do I tell my
boss?下一步
- 通过 CLI 查询归因数据 — 无需 AI 工具，手动生成相同报表。
- 归因分析 — 在看板中查看相同数据。