解读

面试官想确认两点：

1. 你是否知道国内“UTM 链接”在广告投放中的真实用法（把设备/用户标识直接拼在 URL 里，通过服务器日志或 MMP SDK 回传）。
2. 你是否理解 Android 原生 Attribution Reporting（包括 Privacy Sandbox 的 Attribution Reporting API 和 Google Ads 的 Privacy-Safe Measurement）到底把哪些敏感数据“留在了端上”，从而满足《个人信息保护法》《工信部 164 号文》对“不可关联、不可回溯、最小必要”的要求。
   回答时要围绕“标识符可用性”“数据可见范围”“可关联性”三个维度展开，用国内监管语言落地，而不是单纯背国外博客。

知识点

1. UTM 链接本质：把设备号（OAID/IMEI/AndroidID）、用户号、渠道号明文拼在 URL，服务器收到后可 1:1 归因，也能长期做用户画像。
2. Attribution Reporting 核心机制：
   a) 源触发事件（点击或 view）在端内登记，仅记录“加密后的 source key”，不上传原始设备标识；
   b) 转化事件由应用通过 API 登记，同样不上传设备号；
   c) 系统按“差分隐私+随机延迟+聚合报告”策略，把转化数据拆成可配置噪声的聚合结果，再下发给广告平台；
   d) 单设备单日事件量、报告优先级、有效期全部可配，防止侧信道拼回单用户。
3. 国内合规映射：
   • 无设备标识出境→符合《数据出境安全评估办法》第 3 条“敏感个人信息”限制；
   • 不可回溯到个人→满足《个人信息保护法》第 6 条“最小必要”与“去标识化”；
   • 聚合报告加噪声→对应《GB/T 37918-2019 个人信息去标识化效果分级》四级要求。

答案

传统 UTM 链接把 OAID/IMEI、用户 ID、渠道参数一次性明文带到服务器，平台拿到后可做长期精准画像，属于直接收集个人信息，需单独征得“明示同意”且面临 164 号文“违规采集设备信息”处罚风险。
Attribution Reporting 在端侧完成事件登记与匹配，全程不暴露设备标识，输出的是加噪后的聚合报告，单用户行为不可见、不可关联、不可回溯；平台只能看到“某 campaign 在 3 天内带来 1200 次转化，±5% 噪声”，无法拿到原始日志。由此带来三点隐私优势：

1. 无设备级标识流通，天然规避 OAID/IMEI 采集合规风险；
2. 数据最小化——平台只收到聚合结果，不满足“可识别”标准，无需再走个人信息出境评估；
3. 差分隐私+随机延迟+事件上限，三重机制阻断侧信道拼接，降低“重标识”概率，满足监管对去标识化四级要求。
   因此，在国内隐私合规趋严、OAID 即将可关闭的背景下，Attribution Reporting 是替代明文 UTM 的最安全路径。

拓展思考

1. 国内主流 MMP 已提供“OAID 哈希+概率归因”过渡方案，但哈希仍属于个人信息，需与用户协议对齐；Attribution Reporting 则完全摆脱设备号，可作为“零个人信息”方案写入隐私政策，减少弹窗。
2. 折叠屏与多应用账号体系下，同一设备可能产生多账号转化，传统 UTM 会因“设备号唯一”而错配；Attribution Reporting 的 source key 与注册应用签名绑定，可天然隔离不同 App 的转化，降低归因冲突。
3. 未来 OAID 关闭率提升后，广告平台会依赖 Privacy Sandbox 的 Topics API 做人群定向，Attribution Reporting 的聚合报告正好与 Topics 的“cohort 级”粒度匹配，形成“无 ID 定向 + 无 ID 归因”闭环，建议提前在 App 内接入 Attribution Reporting SDK 并做 AB 实验，评估与传统 UTM 的 ROI 差异，为预算迁移提供数据支撑。