attribution-setup

attribution-setup 概觀

attribution-setup skill 協助你設計、驗證與除錯 app install attribution，特別適合需要在現代 iOS 隱私限制下仍能維持量測架構的情境。對於做 Project Management、mobile growth 或 analytics 的團隊來說，它特別有用，因為你需要知道的是哪些 campaign 帶來了安裝與營收，而不只是哪些廣告拿到了點擊。

這個 attribution-setup skill 很適合處理 SKAdNetwork、AdAttributionKit、Google Play Install Referrer、deferred deep links、conversion values、postback timing、ATT，或是在 AppsFlyer、Adjust、Singular、Branch、Kochava 之類 MMP 裡的設定。它關注的不是泛泛的媒體規劃，而是如何建立一套真正能回答「到底哪個有效？」的量測堆疊，而且能同時涵蓋 iOS 和 Android。

這個 skill 是做什麼的

在你需要以下工作時，使用 attribution-setup：

• 建立首次安裝歸因
• 排查缺失或不一致的 conversion data
• 規劃受 ATT 與 SKAN 限制的 iOS 量測方式
• 對齊 MMP、deep link 與 analytics event 的邏輯
• 在無法做完整 user-level tracking 時，決定該量測哪些項目

它和其他做法有什麼不同

不同於大而化之的 growth prompt，attribution-setup 會聚焦在會卡住落地的操作細節：平台差異、postback 限制、隱私門檻，以及 schema 設計。換句話說，當你其實已經知道商業問題是什麼，只是需要把它翻成實作方案或除錯路徑時，它最有價值。

最適合誰用、哪些情況不適合

最適合 app marketer、product manager、tracking analyst 與 engineer，尤其是需要一份務實、懂平台限制的 attribution-setup 指南的人。若你只想要廣告策略、關鍵字出價，或沒有 install attribution 複雜度的泛用 analytics dashboard，這個 skill 就不是最合適的選擇。

如何使用 attribution-setup skill

安裝並啟用這個 skill

先用你的 skill runner 提供的 attribution-setup 安裝路徑完成安裝，接著在要求輸出前先打開 skill 檔案。如果你的環境支援，可以用以下方式安裝：

npx skills add Eronred/aso-skills --skill attribution-setup

主要入口是 skills/attribution-setup/SKILL.md。這個 repo 目前看起來是單一檔案結構，所以請先從這裡開始，並把它當作唯一的事實來源。

給 skill 正確的輸入

attribution-setup 最好一開始就提供四個資訊：

• platform：iOS、Android，或兩者皆有
• stack：MMP、MMP 名稱，或「none」
• goal：新建置、差異排查、遷移，或 schema 設計
• constraints：ATT 狀態、SKAN 版本、是否需要 deep link、隱私限制、channel mix

強而有力的 prompt 範例：
“Use attribution-setup to plan an iOS install attribution stack for a subscription app. We use AppsFlyer, run Meta and Apple Search Ads, and need a SKAN 4 conversion value schema that can still support trial-start optimization. We currently lose some deferred deep link data. Give me the setup steps, key risks, and what to verify in the MMP dashboard.”

建議的工作流程

1. 先閱讀 SKILL.md，了解 attribution model 與判斷順序。
2. 在請它給建議前，先整理 platform、channel 與 MMP 資訊。
3. 不要只問解釋，改成請它直接給方案：setup、validation 與 failure points。
4. 如果第一次回覆太泛，就用實際症狀再跑一次。

先讀這些區塊

對這個 skill 來說，最有決策價值的部分是 assessment flow、iOS attribution reality、SKAdNetwork guidance，以及 conversion value schema design。如果你只快速翻一個檔案，就先翻 SKILL.md，再把標題結構當成你的 prompt 大綱。

attribution-setup skill 常見問題

attribution-setup 只適用 iOS 嗎？

不是。attribution-setup 同時涵蓋 iOS 和 Android，但它在 iOS 上特別有用，因為 ATT、SKAN 和 AdAttributionKit 讓 attribution setup 更脆弱。在 Android 上，它最能幫上忙的是 Install Referrer、deep link，以及 MMP 協調。

使用這個 skill 一定要有 MMP 嗎？

不用，但如果有，建議方式會不同。若你使用 AppsFlyer、Adjust、Singular、Branch 或 Kochava，請把品牌名稱放進 prompt，因為 setup 與 debugging 都會受到該廠商的 event model 和 dashboard 行為影響。

這跟一般 prompt 有什麼不同？

一般 prompt 可能只會解釋 attribution 概念；attribution-setup 更適合做實作決策：要設定什麼、要驗證什麼、哪裡會壞掉，以及在隱私限制下哪些 measurement tradeoff 才重要。

這個 skill 適合初學者嗎？

可以，只要你能回答基本的 setup 問題。這個 skill 在你能說出 app、platform、channels 和目前 tracking stack 時效果最好。若缺少這些資訊，輸出就會比較泛，實用性也會下降。

如何改進 attribution-setup skill

提供最少但足夠的除錯脈絡

要讓 attribution-setup 的輸出更快變得有用，最有效的方法是直接寫清楚症狀，以及它出現在哪裡。例如：「SKAN postbacks 有送回來，但 BI 裡少了 revenue」，或「deferred deep links 只有第一次開啟時失敗」。這遠比只說「attribution 壞了」更有幫助。

明確說出量測目標

請直接說你最在意的是 install 數、trial starts、purchase revenue、re-engagement，還是 campaign-level optimization。最佳的 attribution-setup 建議會因為目標是報表準確度，還是廣告網路最佳化，而有明顯不同。

交代 schema 與 channel 限制

如果你已經有 conversion value schema，請一併提供。如果還沒有，就說明你能在 SKAN 時窗內可靠送出的 event、你投放了哪些 channels，以及你預期 ATT opt-in 是高還是低。這些細節會實質影響建議的設定方式。

用真實輸出與錯誤持續迭代

第一次得到回覆後，把 dashboard 不一致、postback 缺口，或 event timing 問題回饋進去。這個 skill 在你要求它一層一層修正時會更有價值：先調 setup，再做 validation，最後再談 optimization。