联盟 Cookie 应该保留多久？30、60 还是 90 天

对大多数 SaaS 产品，60 天是一个稳妥的联盟 Cookie 时长：在我们的示例模型里，它能为一款决策快的自助产品记到约 94% 由伙伴带来的注册，为一款决策慢的 B2B 产品记到约 78%；换成 30 天窗口，这两个数字是 87% 和 60%。从 60 天延长到 90 天，快产品只多 4 个百分点，慢产品却多 12 个，所以答案取决于你的买家要多久才做决定。你承诺的窗口也不等于每个浏览器都会保留的窗口：Safari 会在用户 7 天没有与网站交互后删除 JavaScript 写的 Cookie，这就是为什么专属优惠码和天数一样重要。本文一步步搭出这个模型，你可以换上自己的数据重算。

联盟 Cookie 时长到底管的是什么

Cookie 窗口也叫推荐窗口，是访客点击伙伴链接到注册或付款之间允许的最长时间，在这个时间内的注册才记给伙伴。第 0 天点击、60 天窗口，第 59 天的注册算，第 61 天的不算。这是一条关于归属的规则，而不是一种追踪技术：Cookie 只是记住这次点击最常用的方式。

有两个细节会影响规则的实际效果。第一，多数计划在同一伙伴的每次新点击时重新计时，访客第 40 天再点一次，就重新获得 60 天。第二，在末次触点归因下，另一位伙伴的点击会替换掉前一位。这两点都不改变本文要回答的基本问题：在给定天数下，伙伴真正促成的注册里，有多大比例会被记到他名下？

作为参照，Google Ads 默认使用 30 天的点击转化窗口，并允许广告主根据转化来源把它设到最多 30、60 或 90 天 [1]。联盟计划通常比广告平台更宽松，因为伙伴的内容往往开启的是比一次广告点击更长的评估过程。

为"从点击到注册的时间"建模

被记到的注册占比，完全取决于一个分布：在伙伴点击后最终注册的访客中，点击和注册之间隔了多少天？等你有了几百个已归因注册，就能从自己的数据里量出来。在那之前，一个合理的示例分布足以推演取舍。我们用两个分布，一个代表决策快的自助产品，一个代表决策慢的团队或 B2B 产品。这些不是行业统计，而是为了展示决策形状而选的假设。

这样读这张表：快产品里，一半的最终注册发生在点击当天或第二天，只有 2% 超过三个月。B2B 产品里，只有五分之一这么快，十分之一要超过 90 天。需要试用、团队讨论或预算审批才会付款的产品，通常就是这个样子。

30、60、90 天 Cookie 窗口各能记到多少

N 天窗口下被记到的占比，就是 N 天内发生的注册的累计占比。把窗口以内的各行加起来即可。

• 快产品，30 天：50% + 20% + 17% = 87%。60 天：87% + 7% = 94%。90 天：94% + 4% = 98%。
• B2B 产品，30 天：20% + 15% + 25% = 60%。60 天：60% + 18% = 78%。90 天：78% + 12% = 90%。

窗口越长，边际收益越小，但缩小的速度因产品而异。快产品从 30 天到 60 天多 7 个点，从 60 到 90 天多 4 个点。B2B 产品同样的两步多 18 和 12 个点。用 30 天窗口的 B2B 伙伴，有 40% 自己促成的客户拿不到归属。当伙伴说你的窗口太短时，要看的就是这个数字。

这也解释了为什么同样的窗口，对一个品牌算慷慨，对另一个品牌却算小气。在大多数人一天内就做决定的消费类应用上，30 天的联盟 Cookie 时长几乎就是完整覆盖。同样的 30 天放在卖给团队的工具上，会让伙伴相当一部分工作得不到报酬，有经验的 B2B 伙伴心里清楚。

浏览器会对一个 60 天的 Cookie 做什么

到目前为止，模型假设 Cookie 能活满整个窗口，但并非总是如此。Safari 的追踪防护把通过 document.cookie 创建的持久 Cookie 有效期限制在 7 天 [2]，WebKit 的说法是：用户 7 天没有与网站交互，脚本写入的 Cookie 和其他脚本可写存储就会被删除。它还可以更严：当一个被判定具有跨站追踪能力的网站把用户导航到你的页面、且网址带查询参数或片段时，落地页上由 JavaScript 创建的 Cookie 会被限制在 24 小时 [3]。Chrome 也有上限，但长得多：自 2022 年 8 月的 Chrome 104 起，任何 Cookie 的过期时间都不能设在 400 天之后 [4]。

所以，一个在你网站上用 JavaScript 写推荐 Cookie 的追踪脚本，在 Safari 里会受 7 天上限约束。为了看清它对模型的影响，我们纯粹为了示例假设：来自伙伴链接的访客中 30% 用 Safari，对他们来说，只有 7 天内的注册能被 Cookie 记到。你的真实比例会不同，请在自己的分析工具里查。

有两点很明显。上限对 B2B 产品伤害大得多，因为它的注册来得晚。上限还削弱了延长窗口的好处：B2B 情形下，从 60 天到 90 天只多 8.4 个点而不是 12 个点，因为多出的天数对 Safari 那部分访客是看不见的。承诺更长的窗口，修不好一个一周后就被浏览器删掉的 Cookie。

为什么优惠码比多给几天更管用

专属优惠码不需要任何 Cookie 就能完成归因。伙伴的受众在结账时输入伙伴的码，不论注册发生在什么时候、用的什么浏览器、中间换过几台设备，都会记到伙伴名下。在 Stripe 里，促销码是包在优惠券外面、面向客户的字符串，多个码可以指向同一张优惠券 [5]，所以给每位伙伴一个专属码，在折扣设计上没有额外成本。

为了给出一个数字，我们同样为示例假设：Cookie 没能记到的伙伴带来注册中，有 40% 改用了伙伴的码。这既包括窗口过后的注册，也包括 Cookie 被 Safari 删掉的注册。B2B 产品、30% Safari、60 天窗口时，没记到的占比是 100% − 65.1% = 34.9%，其中 40% 约 14.0 个点，于是记到占比升到约 79.1%。30 天时：52.5% + 0.4 × 47.5% = 71.5%。90 天时：73.5% + 0.4 × 26.5% = 84.1%。

对比这两个杠杆。在这个例子里，30 天加优惠码（71.5%）胜过不带码的 60 天（65.1%），60 天加优惠码（79.1%）胜过不带码的 90 天（73.5%）。真实使用码的买家比例很大程度上取决于伙伴类型：在受众能"听到"码的播客和视频里往往更高，在读者习惯点击的对比文章里更低。但方向是一致的：优惠码能找回再多天数也找不回的注册。

更长的 Cookie 窗口要花多少钱

窗口越长，你要付佣金的客户就越多。这是成本还是公平的报酬，取决于这些晚来的客户是不是真的由伙伴带来。先算账。取 B2B 产品的 100 个最终由伙伴带来的注册，不考虑浏览器上限，每位被记到的客户按约 $90 预期佣金计，即 $49 月付套餐、20%、12 个月、月流失 5%：(1 − 0.95¹²) ÷ 0.05 ≈ 9.2 张发票 × $9.80。

每多记到一位客户，同样的 12 个月里也给你带来约 9.2 × $49 ≈ $450 收入，所以佣金始终是这些客户收入的 20%。更长的窗口不改变你每位客户的利润率，改变的是你要和伙伴分享的客户数量。真正要问的是重叠：点击和注册隔得越久，就越可能有别的渠道——搜索广告、销售电话、展会——也碰过这位客户。在伙伴之间的末次触点归因下，第 1 天的伙伴点击依然会赢下第 80 天经你自己付费搜索广告进来的注册，除非你的设置允许后来的非伙伴触点覆盖它。

所以更长窗口的成本不是佣金本身，而是为那些本来就会来的客户付的佣金。这无法精确测量，但可以估一个范围：看 30 天之后的晚到注册，查查其中有多少在注册前也经过了其他付费渠道。如果这个比例很小，更长的窗口基本上是在为伙伴的真实工作付钱。

B2B 与 B2C：怎样选你的联盟 Cookie 时长

把模型收拢成一条决策规则。目标是选一个窗口，既能记到伙伴促成的大部分注册，又不为他们没有影响的客户付钱。

1. 如果大多数客户在首次访问后一周内注册，比如低价消费类应用，模型里 30 天已经能记到接近 90%。60 天是一个友好的默认值，额外成本很小。
2. 如果你卖给团队、试用期超过一周，或者需要首位访客以外的人批准，至少用 60 天。在 B2B 模型里，30 天会让 40% 由伙伴促成的注册拿不到归属。
3. 如果你的销售周期经常超过两个月，90 天是合理的，但要配上优惠码，因为浏览器上限会吃掉多出天数的大部分好处。
4. 不论选哪个，都给每位伙伴一个专属码，并在条款页写明"用码购买无需点击也会记到你名下"。
5. 三到六个月后，用已归因客户测出你真实的点击到注册分布，按上面的方法重算。如果数据这么说，就调整窗口，并提前通知伙伴。

RelayWonder 的计划默认 60 天推荐窗口、末次触点归因，品牌可以按计划修改。伙伴专属码就是 Stripe 促销码，所以即使没有 Cookie，用码购买也会被归因。追踪脚本在你自己的域名下写推荐 Cookie，并把推荐 ID 作为 client_reference_id 传给 Stripe Checkout；Stripe 文档把这个字段描述为用于和你内部系统对账的引用，最长 200 个字符 [6]。这样一来，客户一旦结账，归因信息就和付款本身存在一起。

怎样测量你自己的"点击到注册"时间

每位已归因客户你需要两个时间戳：点击和注册。大多数追踪工具两者都存。导出来，算出相差的天数，按上表同样的区间分桶。几百位客户就足以得到稳定的形状。

• 如果你的窗口会在新点击时重新计时，用赢得归因的那次点击，而不是有史以来的第一次点击。
• 把通过优惠码归因（没有点击）的注册和通过链接归因的分开。前者的占比就是优惠码的效果。
• 能的话按伙伴类型拆分。视频和播客受众的行为常常和搜索来的读者不同。
• 记住：当前窗口之后的注册在数据里是看不见的。如果你的窗口是 30 天，就无法从已归因数据里看到 31–60 天那一桶；可以用引导流程里"从哪里知道我们"问题中填了伙伴的客户来估算。