长链：
https://item.m.jd.com/ware/view.action?wareId=10024823072650&cu=true&utm_source=kong&utm_medium=tuiguang&utm_campaign=t_1000948476_<&utm_term=3c5f2688942c496ca55c226c3ec00cfd
其实前面就是商品链接了，打开就到商品详情页了 。后面这些参数其实都是为了标记 。
比如utm_medium，应该标记这是联盟链接，为了后面清洗行为日志使用 。
utm_campaign联盟ID和utm_term的加密信息应该是标记联盟推广账号，为了方便后续能够跟单 。
4）订单归因
跟单有几种方式：优惠券跟单、订单日志跟单、行为日志跟单 。
5）优惠券跟单
上面提到生成推广链接，其实是商品链接后面加了一些参数，这些参数就是跟单因子，便于理解称为因子A，里边包含了推广者和推广商品相关信息 。
首先要确保配置优惠券时的商品已经参加了推广活动 。
购买者打开推广优惠券链接，进行页面领取优惠券时，需要将因子A、券号、领取人等信息给联盟平台，这样联盟平台就有这券号的推广信息了 。
只要用户购买商品时候使用到了优惠券，产生订单信息 。
订单信息推送到kafka给联盟平台消费，判断这个订单有没有用券，然后通过券号去找刚刚前端领取页提交给联盟的信息，就能识别是哪个推广者，再根据商品ID去寻找对应的推广活动信息 。
6）订单跟单
推广者分享的是一个商品链接，购买者从商品详情页进入到提交订单页，需要将因子A带到提交订单页 。
在订单提交的时候，需要将因子A提交到订单接口里，订单数据需要增加相应的字段 。
当联盟平台消费订单信息时，通过这个字段去识别推广者信息 。
但这样会有一个问题，但页面闪退了，或者PC/APP端切换购买操作，比如PC端加入购入车，在APP端购买 。因子A就会被中断，用户下单没法跟单 。
后面提到的行为日志跟单就解决上述问题 。
7）行为日志跟单
还是上述的推广流程 。购买者打开商品链接，在页面进行日志买点，用户的每个行为操作都需要上报到大数据平台，上报字段里就包含了因子A 。
无论页面怎么跳转，都需要带上因子A，上报到行为日志里 。
大数据平台通过数据清洗，因为每个用户都会上报日志，并不是所有链接都是联盟的，所以需要大数据平台清洗筛选出联盟渠道的日志 。
比如上面京东链接的
utm_source=kong&utm_medium=tuiguang 。提供行为日志数据给联盟平台消费 。
联盟平台消费了订单信息后，通过商品ID去寻找清洗后的行为日志，进而寻找到最近的因子A，找到推广者信息，完成跟单 。
上述就是CPS的逻辑介绍，只是便于产品功能的大体理解 。实际上流程和功能要负责得多，需要考虑的事项很多 。
但业务产品设计还是那个套路，最关键还是流程，流程梳理清楚了，场景梳理就应该没啥大问题，最重要的还是不能丢单，推广了但是系统没有跟单就为丢单 。
跟单链路只是联盟平台产品的一些功能 。联盟平台想要做得好，还得需要增加更多玩法和吸引推广者 。
推广者选择哪个联盟平台推广还跟主站的规模有关系 。电商平台规模越大，用户覆盖群体越多，推广者就越容易推广，推广成本低且佣金收入高就越有动力推广，又会促进主站的销量，形成正向循环 。
这些联盟平台每年分佣大几百亿，吸引了很多从业人员 。比如上述提到推广联盟商品的B端用户，就是一个导购返利平台，通过API获取了相关商品信息，再上架到自己网站或者APP上推广，做成一些导购产品吸引用户购买 。
因为这些做推广的企业资源和起步时间不同，衍生了很多玩法 。比如导购类型的返利网、社交电商的花生日记/好省、内容导购的知乎好物推荐、个人玩家的返利机器人等等 。
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