随着欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、美国《加州消费者隐私法案》（CCPA）以及巴西《通用个人数据保护法》（LGPD）等地的隐私保护法案纷纷出台，移动营销人员正面临着监测方法和归因机制的巨大变革。此外，移动设备、联网电视、网页、PC和游戏主机等跨渠道营销方式的出现，更加剧了营销人员移动监测的难度。
Adjust 首席技术官 Egor Lukomsky 在 2025 年移动应用行业预测时曾表示，“为了适应各国隐私法规的出台，越来越多的营销人员将通过多元化的监测框架为营销决策提供信息。在营销环境日益复杂的2025年，营销人员在探索预测与增量解决方案的步伐已刻不容缓。”
增量分析、营销组合模型 (MMM) 和预估生命周期价值 (pLTV) 是推动移动监测未来发展的关键解决方案。作为新一代数据监测的基石，它们能够通过人工智能和机器学习技术从聚合数据和匿名数据中收集实用洞见，为营销效果分析扫除障碍，让推广活动优化成为可能。
为了帮助营销人员更好地理解、接纳和实施新一代技术解决方案，领先的监测和数据分析公司 Adjust 发布 《移动监测未来展望》电子书，希望通过多个实际应用，助力营销人员快速抢占市场并实现增长。
增量解决方案
新一代增量解决方案 InSight 由 AI 和 ML 技术驱动，致力于满足当代增长营销人员的需求。其关键优势在于能够打消营销人员对推广过程中自然量蚕食的疑虑。(自然量是指在没有营销活动的情况下仍会自然发生的事件和安装。)通过识别这些流量，InSight 可以揭示营销活动的真正效果。
InSight 能够帮助营销人员找到最有效的推广活动或渠道，从而高效优化支出，向表现优异的推广活动投入更多资源，避免在低效推广活动上浪费预算。
当下，越来越多的企业正在收紧预算，强化营销支出审查，而增量测试能够提供详实数据，为营销支出提供有力支撑。
营销组合模型 (MMM)
在未来的移动监测领域，最具变革性的发展之一就是营销组合模型 (MMM)。这是一种分析和预测营销效果的方法， 在某些方面与增量类似。它能够呈现更广阔的营销前景，同时具有引入多个变量的能力。
MMM 是一种统计分析技术，可以监测多种营销活动，判断其对应用 ROI 的影响。例如，它可以分析电视广告、社交媒体推广和电子邮件营销对应用安装量和收入的总体贡献。 该过程还会考虑促销活动、季节性趋势甚至媒体报道等外 部因素的影响，综合展示是哪些因素推动了应用的成功。
通过增量分析，营销人员能够使用合成对照组来探索和测 试推广活动的影响，从而了解哪些营销活动带来了付费流量 提升。MMM 则更进一步，它能够预测每个被测试的因素将 如何影响长期营销策略。基于这些重要信息，营销人员能够合理规划预算，发挥出最大的营销价值。
实时智能预测
进入隐私优先时代后，精细数据显著减少，行业对聚合数据的依赖程度越来越高。在这样的环境中，基础的数据分析已无法满足需求，营销人员需要使用预测型数据分析洞察未来营销表现。他们必须高效利用新一代自动化技术，尽可能充分理解推广活动表现，持续优化并拓展营销成果。
借助 AI 和 ML 技术，预测程序可以智能化处理原始推广活动数据，从中找到规律和趋势，预测未来表现。在现代移动营销中，我们需要处理以隐私保护为核心的各种复杂框架， 如安卓隐私沙盒、SKAN 和 AdAttributionKit 等。因此，预测型解决方案会起到关键作用。
行业内不断增加的需求为开发更复杂、更强大的模型提供了动力，其最终目标是通过用户生命早期阶段的数据来优化推广活动。在此基础上，营销人员可以快速准确地理解用户，将广告支出集中在最有价值的渠道、推广活动和同期群上。
2025 移动监测新篇章
Adjust首席技术官Egor Lukomsky表示：“移动营销领域日益复杂，这促使我们不断创新。 Adjust 不仅时刻关注移动监测的发展趋势，还积极地参与到变革之中，塑造行业的未来，确保我们的客户能够不断获得成功。”
相信，通过将新一代监测技术与市场领先的移动监测专业知识相结合，营销能够在更加嘈杂的数据环境中清除噪音，快速获取海量洞见。Adjust 的解决方案将能帮助营销人员在日趋复杂的行业格局中化繁为简，确保在持续不断的变革中实现可扩展的增长。
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关于Adjust
Adjust 是 AppLovin （纳斯达克代码：APP） 旗下公司，旨在帮助海量应用实现从移动端到联网电视等多平台的监测和业务增长，深受全球营销者的信赖。无论是快速增长的数字品牌还是试水应用领域的实体公司，Adjust 都能为其应用营销旅程保驾护航。Adjust 强大的监测和数据分析套件能深入洞察营销表现、汲取关键洞见并提供多种必备工具，进而帮助营销者获得卓越的营销效果。
