2021 年，Apple 推出应用追踪透明度（ATT）框架后，移动广告行业走到了一个岔路口：要么为 iOS 生态重新设计投放逻辑，要么把预算转向规则更简单的平台。

不少厂商最终选择了后者。

当时，安卓端的再营销仍可依赖稳定的设备标识正常运作；而在 iOS 上要重建同等级别的用户识别能力，几乎等于从零开始——需要基于非个人身份信息（非 PII）训练定制化的概率模型，搭建与现有体系完全不兼容的用户分群逻辑，还要适配一套原本就不支持再营销监测的 SKAdNetwork。

这一行业选择带来的连锁反应，反而催生了当前移动广告程序化竞价中竞争极低的一条赛道，而它所面向的，恰恰是全网价值最高的那一批 iOS 用户。

• 单用户安装收益：iOS 为 2.28 美元，安卓仅为 0.89 美元
• 单用户应用内消费：iOS 用户付费金额接近安卓用户的 2.1 倍
• 复购意愿：iOS 用户再次消费的概率比安卓用户高出 35%

本文将拆解：为什么大多数企业至今仍在用高价的新增用户（UA）投放，去触达已经流失的 iOS 老用户；以及 iOS 概率再营销如何以一条成本更低的专属路径，精准覆盖同一批目标人群。

藏在新增投放数据里的

“重装回流”问题

在讲机遇之前，需要先厘清一个核心事实：iOS 新增投放广告所呈现的实际效果，远比多数增长团队意识到的更有水分。

根据 Apple 发布的 2024 年应用商店透明度报告，App Store 每周平均新增下载量为 8.39 亿次，而重装下载量高达 19 亿次，后者是前者的两倍多。

这组数据意义重大：iOS 新增投放报表中统计的“安装量”，相当一部分其实是老用户重新下载后的回流。换句话说，你的新增投放预算早已在默默为老用户召回买单，却还要承受新增投放的高昂千次展示成本——远高于专门的再营销投放单价。

还有一个行业固有的短板需要说清楚：常规的新增归因流程，无法清晰区分首次安装与重装回流。于是老用户自然回流，预算持续消耗，后台的整体安装数据看似平稳，真正的问题却被完全掩盖。

为什么 65% 的 iOS 存量用户，

大多数广告平台都触达不到？

更深层的痛点在于，ATT 政策大幅压缩了流失 iOS 用户的可触达范围。

Adjust 发布的 2025 年第二季度行业基准数据显示，全球 iOS 用户的 ATT 授权同意率仅为 35%。虽然通过优化授权弹窗设计、调整新手引导流程，这一比例在缓慢上升，但天花板已经固定：超过六成的 iOS 用户会永久关闭追踪授权。

落实到实际的投放场景，影响非常直观：

• 依赖广告标识符（IDFA）的确定性再营销，只能触达少数授权用户
• SKAdNetwork 本身不支持再营销，设计初衷只是为了服务首次安装归因
• 绝大多数广告平台只能争抢那 35% 的授权用户，陷入同质化的竞价内卷

需要特别指出：65% 关闭追踪的用户并非无法触达，只是无法通过行业主流的传统投放方式实现。而概率再营销，正是借助 IP 网段、设备型号、用户代理标识（UA）、场景行为等非隐私信号，对这些用户进行定向触达。

难点在于，搭建一套成熟的概率再营销技术架构门槛高、研发投入大，这也是入局玩家寥寥无几的根本原因。

流失用户池仍在持续扩大

iOS 再营销的另一个利好是，App 的用户流失规模本就十分庞大。

行业基准数据普遍显示：71% 的用户在安装 App 后 90 天内会流失，部分细分赛道的流失率更高。绝大多数应用在一周内就会流失大半日活用户。

这意味着，每一轮拉新获取的用户，都在源源不断地变成流失用户群体。而这类用户具有明显优势：

• 已经认识并使用过你的产品
• 本身就具备产品使用意愿
• 不需要从零教育、灌输产品核心价值
• 召回成本远低于全新拉新

流失用户池在不断补充增量，而在 iOS 生态中，这片流量池的竞价参与者极少，竞争压力非常低。

概率再营销的底层运作逻辑

下面简单拆解它的运作原理，避免大家把“概率”当作黑盒工具，或者误以为存在合规风险——实际上这两者都不存在。

概率再营销基于三类合规信号构建用户分群体系：

• 非个人身份信息：不采集、不存储任何可识别个人隐私的敏感数据
• 非永久追踪：不建立跨全网追踪的设备级用户档案
• 符合 Apple 生态要求：完全适配 ATT 政策框架

所使用的信号包括：分段 IP 地址、设备型号与系统版本、用户代理字符串（UA）、场景行为模式等。

广告平台整合这些维度的信号后，无需依赖 IDFA，也能以较高的置信度判断：某次广告曝光是否触达了曾经安装过该 App 的流失用户。

最终的效果是：触达其他渠道完全覆盖不到的存量用户，同时千次展示成本由低竞争的市场定价决定，远低于新增投放的高溢价水平。

CPA实测效果就是最好的证明

以欧洲加密数字资产平台 Deblock 为例。它的用户群体普遍技术认知高、重视隐私保护，对广告追踪非常敏感。

整个加密赛道的 iOS 用户 ATT 拒绝率远高于行业均值，传统的确定性再营销几乎无法触达流失用户。

接入 iOS 概率再营销后，Deblock 的单次转化成本直接下降了 5 到 8 倍。

成本大幅下降的核心逻辑很简单：不需要再用拉新的高价，去触达已经熟悉产品的老用户；同一批受众，通过专属的再营销直达路径，召回成本仅为常规拉新的零头。

RZR 如何适配 iOS 信号变革、

搭建专属技术体系

Apple ATT 政策颠覆了 iOS 的用户信号逻辑之后，RZR 从零开始重构了深度神经网络模型，彻底摆脱了对 IDFA 的依赖。

目前自研的 iOS 再营销技术栈包括：

• 加密信号处理（SHA-1 + SHA-256 加密），提升授权用户的匹配成功率
• 家庭网段 IP 定向，突破单设备信号的局限，扩大可触达人群
• 多维度用户分层：按行为习惯、用户生命周期价值划分付费与非付费用户，设置 3 天到 180 天以上的流失周期，并结合运营活动、节点热点进行事件定向
• 自研增量效果评估体系：无需依赖第三方工具，精准区分自然回流与广告投放带来的真实增量
• 双路径定向架构：在单条投放计划中，同时覆盖授权用户（确定性定向）和拒授权的多数用户（概率定向）

增量效果评估的价值远超表面所见——再营销一直面临“用户本来就会自然回流”的质疑，自研体系可以精准回答这个问题，不用依赖第三方框架或间接指标，就能真实衡量广告投放的实际价值。

窗口期难得，

机遇不会长期存在

当前 iOS 概率再营销赛道竞争稀少，本质上是因为技术架构门槛太高，多数厂商无力进入，形成了天然的结构性优势。但在程序化广告行业，一旦有足够的资本和研发资源涌入，这类蓝海赛道的红利很快就会变薄。

提前布局的企业，将进入一个具备以下特质的流量市场：

• 千次展示成本由低竞争决定，而非用户价值偏低
• 受众是对品牌已有认知的老用户，转化难度远低于冷启动拉新
• 用户重装回流池的补充速度，远超常规新增投放后台所呈现的数据

如果你一直想盘活 iOS 流失用户，或者目前仍在靠新增投放默默地承担老用户召回成本，不妨深入了解专门面向 iOS 的概率再营销的完整落地路径。

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