自古以来，归因一直是广告商的追求目标，尤其是对于那些对转化做出更间接贡献并在品牌建设中发挥更大作用的媒体平台（即广告牌、横幅广告和视频）。
2021 年 9 月， Google Ads宣布计划从最后点击归因模型过渡到数据驱动 化转变正在影响这些类型的 归因 (DDA) 模型。这一改变的目的是更好地将功劳归于在消费者的搜索购买决策中发挥最大作用的渠道。
上个月，谷歌开始让广告商知道它将自动过渡到数据驱动的归因模型。 Google 认为，利用机器学习的数据驱动归因提供了正确评估每次独特互动的最大机会。
以下是默认归因模型的改变对广告商和企业的意义。
归因问题
媒体平台长期以来一直发挥着影响消费者购买品牌和产品的作用。
最近的归因变化将如何影响这些平台？
什么会先发生？营销漏斗末端的转化因素（如搜索）还是基于认知的策略（如赞助故事）？尽管 首席执行官电子邮件列表谷歌已经证明有能力在几乎任何经济条件下持续增长其搜索业务，但其真正的增长机会来自于非搜索策略（YouTube、Gmail 和谷歌展示广告网络）。与勘探不同，这些地区的供应基本上是无限的。这就是为什么这一变化对谷歌和广告商如此重要。
常见归因模型
首先让我们分解归因和表明如何应用转化“功劳”的不同模型。六种常见的归因模型如下：
- 最后一次点击：这是历史默认模型，将所有功劳归于转化之前的最后一次点击。
- 基于时间：此类型根据互动之间的时间分配信用。
- 线性：在转化路径的每一步给予相同的信用。
- 基于位置：对转化路径中的特定步骤（通常是第一个和最后一个）给予赞扬。
- 第一次点击：（通常用于计算意识策略）。
- 数据驱动：使用历史数据来确定归因信用。模型根据唯一路径而改变。
转向数据驱动归因对您的业务意味着什么？
例如，如果两个关键字促成了一次转化，则 DDA 模型可能会将此次转化的功劳分配为 0.25 和 0.75，或者 0.5 和 0.5。与将客户关键字作为整数给予全部信用相反。
大多数广告主在数字营销领域的活动并不只局限于Google PPC广告购买平台。不过，Google Ads 中的 DDA 在建模归因时仅考虑 Google 属性。
假设一个客户点击了一封电子邮件，然后搜索您的品牌，然后在 YouTube 上观看了一段视频，最后才点击进入您在 Facebook 上的网站进行购买。
在这种情况下，谷歌只会给予谷歌资产信用。这可能会导致您使用的分析平台或转化标签之间的过度转化或重复计算。
数据显示了什么？
我提取了我们绝大多数账户的数据，并查看了每个模型之间的差异。我注意到索引和总转换之间存在细微的差别。由于太小，我不得不将图表的 y 轴改为千分之一位。
最显著的差异在于最后点击归因和首次点击归因之间（这是有道理的，因为这是战略方法上最大的差异）。第二个最接近的差异是最后点击归因与数据驱动归因。即便如此，波动也不超过0.3%。