归因模型不会用 因为你还没掌握这6大技巧英语「归因问题」

今天给大家普及一下归因模型不会用 因为你还没掌握这6大技巧英语「归因问题」相关知识，最近很多在问归因模型不会用 因为你还没掌握这6大技巧英语「归因问题」，希望能帮助到您。

先来看一个场景：

小A在网上搜索“怎么选购瑜伽垫？”，然后看到了你发布的文章《选购瑜伽垫看这几点就够了》，阅读完后离开。接下来的几天，通过再营销广告策略，小A看到了瑜伽垫的促销广告，点击查看价格后退出页面。一周后，她再次搜索瑜伽垫相关购买信息，看到你的付费搜索广告，点击进入店铺完成购买。

我们先用三种归因模型来简单分析下：

1、最终点击归因

这是Google使用的默认归因模型，它会显示用户在完成转化前进行的最后一次互动。在上述例子里，就是付费搜索广告。

2、首次互动归因

使用这个模型，那在上述的例子中就会显示为自然搜索。

3、线性归因

从小A第一次看到文章到最终完成购买的所有渠道都包含在内，功劳平均分配给每个渠道。

这意味着什么？

基于上述的例子可以看到，如果仅查看默认的最终互动，则可能会漏掉推广内容的重要性。如果仅关注首次互动，就可能会忽视付费搜索广告的重要性。这两者都可能导致做出错误的决策。

理想情况下，我们都希望能够有一个适合自己业务的最佳模型。但在这之前，先需要具备两样东西：

数据收集、客户洞察力

因此，下面这些是需要不断评估的：

热门转化路径最有助于转化的渠道客户的搜索和购买行为

1：深入分析数据

如果想增加销售量，则需要电商营销的效果不错，因此所使用的归因模型必须正确。

如果你对营销的数据并不了解，那就相当于在盲目的进行归因建模，基本上就是在浪费钱。

拥有的数据越多，你就越了解用户的转化路径，可以进行建立或者优化路径，而并不是仅专注在总的销售上。

一点提示：不要小看LTV！每个购物者的生命周期价值和回报率在优化转化路径中起很大的作用。我们都知道，转化现有客户比寻找新顾客成本要低。知道他们为什么二次进店将有助于制定推广策略，优化退货率并提升客户忠诚度。

2、追踪广告活动

在每个渠道上跟踪营销活动，对于尽可能全面的获取数据至关重要。以下是一些收集广告系列数据的必做事项，以确保拥有所需的信息点：

使用UTM参数：可以使用Google的Campaign URL Builder之类的工具自动执行此操作，以确保可以密切跟踪电子邮件，社交，新闻资讯，Banner等。（相关推荐：实操指南：如何正确标记网站的营销活动？）为Google Ads启用自动标记：这可以确保所有的Google Ads数据都自动导入到GA中。设置Bing网站管理员工具：如果你希望洞悉其他搜索网站中的数据，这可能有助于收集数据以进行模型选择以及优化营销策略。

3、基本转化路径分析

在调整或选择归因模型之前，需要对转化路径进行分析。

也就是需要查看多渠道路径报告（转化>多渠道路径>热门转化路径）。

Google Analytics（分析）的默认设置是两次或多次互动，因此请确保“路径长度”选择“全部”，这样就会显示所有相关数据。

一点提示：在报告中添加次级维度进行如下操作：通过单击“ 次要维度 ”并添加列出的部分或全部维度。

报告将如下所示：

最终，此报告将提供当前转化路径尽可能多的信息，以便针对业务选择合适的归因模型。

4、选择归因模型

GA每个基本的归因模型都有其优缺点，因此掌握以及了解信息很重要。

戳蓝字速读：亲测7个营销模型，我总结了这些经验……

里面提到了“数据驱动的归因模型”，需要注意的是它并不适合所有人。以下为一个使用案例：因为这个归因模型，广告转化率提升7%

5、使用Google的归因模型比较工具

在调整或者更改所使用的归因建模策略之前，最好先比较一下所选的模型对渠道评估的影响。

点击“转化>归因>模型比较工具”，就可以找到Google的多渠道路径模型比较工具。

此外，Google的MCF比较工具还可以让你创建基于规则的自定义归因模型。这意味着可以对其进行，以便根据设定的电商业务目标评估转化路径数据。

如何完成这个操作？

（1）点击模型下拉选择器，然后选择创建新的自定义模型。

（2）为模型命名。

（3）使用基准模型下拉菜单选择一个默认模型，以这个模型为基础创建自定义模型。基准模型用于定义在应用自定义的功劳分配规则之前，如何将功劳分配给路径中的接触点。可以选择“线性”、“首次互动”、“最终互动”、“时间衰减”和“根据位置”作为基准模型。

（4）（可选）将回溯期设置为启用，以指定 1-90 天的回溯期。

（5）（可选）将调整展示的功劳分配设置为启用，以自定义展示的评估方式。

（6）（可选）将根据用户互动度调整功劳设置为启用，以根据互动指标按比例分配功劳。

（7）（可选）将应用自定义的功劳分配规则设置为启用，以按照位置（首次、最终、中间、辅助）以及广告系列或流量来源类型（广告系列、关键字和其他维度）等特性来定义条件，从而识别转化路径中的接触点。在定义完你希望识别的接触点之后，可以指定相对于其他接触点，如何对这些接触点分配转化功劳。

（8）点击保存并应用按钮，开始使用自定义归因模型。

下面举个例子：

例如，“线性”模型会在各个接触点之间平均分配转化功劳。因此，如果转化路径中包含四次互动，则每个接触点将获得25%的功劳。

但是，如果你为“付费搜索”渠道应用的功劳为2，而路径中的第三个接触点为“付费搜索”，系统将按照如下规则应用功劳：

需要注意，如果你创建多个规则并应用到同一接触点，则规则重叠部分的功劳加权将会相乘。

在上面的示例中，如果第二条规则规定“品牌搜索”获得的功劳为其他接触点的0.1 倍，那么对于同时满足为“付费搜索”定义的规则的“品牌搜索”接触点来说，它们获得的功劳为其他接触点的2x0.1=0.2倍。

6、实施电子商务归因建模

下一个问题是，如何实施新的归因模型，以及如何调整报告？

当你从最终点击模型更改为多接触点策略时，需要查看结果并最终定制模型以适合你所设定的目标。

但是很重要的一点是，能够读取报告将显示的新数据，以便基于数据做出决策。

在实施电商归因建模策略方面，还有两点需要确保：

比较：使用归因模型比较来查看替代模型和百分比变化。

保持一致：选择符合你目标的多接触点模型并坚持下去。

归因模型在广告流量评估中占有比较重要的地位，很多营销人、广告相关从业者在实际应用中都处于这样的状况：道理我都懂，但应用在业务上就一头雾水。

针对此，触脉将于6月22日晚上20:30免费在线“教学”——《广告流量评估的4大“陷阱”》，其中便包括归因模型的应用。本次直播从广告流量评估的角度切入为大家讲解618复盘时的数据分析思路！