多包策略下的打点回传优化方案
在使用多个马甲包进行广告投放时，若不同App共享同一用户系统，则会遇到数据回传冲突的问题。例如，用户在马甲包A注册并付费后，又在马甲包B中登录相同账户并完成付费行为，这种情况下应将转化回传至哪个包，成为关键决策。
常见的回传策略有以下几种：
- 所有包统一回传：无论在哪一包产生的转化行为，全部回传至所有包，这种方式能提升每个包的转化率，但容易造成曝光重叠。
- 按注册来源回传：只将转化行为回传至注册所在包，可能导致其他包的学习效果不佳，尤其是在用户已卸载原注册包的情况下。
- 按实际行为发生回传（推荐）：根据用户具体在哪个App完成的注册或付费等转化行为，就将该行为回传给对应App，最接近“最后一次活跃”逻辑，有助于更精准地训练模型，降低曝光重复率。
如果希望通过多包策略真正实现扩量目标，建议采取用户分层+差异化运营的方式：
- 产品策略分层：即便为马甲包，也可在宣传和运营策略上做出区分，如推出“高端版”、“终端版”、“低端版”，从首充礼包、赠送道具等方面进行设计，从而吸引不同层次用户。
- 服务内容差异化：以金融类产品为例，可分别设置不同的利息、额度及周期政策，进一步扩大各包之间用户画像差异，提高整体覆盖能力。
综上，最佳实践是采用第三种回传方式，即基于实际转化App回传数据，并配合产品层面的差异化运营，最终实现减少曝光重叠、提高转化效率的目标。
