现在，对于非搜索支出较多的广告客户或 Performance Max 广告系列的重度 国家邮箱列表 用户来说，这些波动可能会更大。然而，即使对于具有这些功能的账户，也没有显著的差异来显著改变其管理方式。
对于该品牌来说，这是一个非常个人化的决定。由于每种型号对之前报告的转换总数的影响很小， 创造体验和收集必要信息来吸引和 因此我们的大多数客户都已转向 DDA。
在任何转变之前，Google Ads 报告的总转化次数也保持不变。因此只有您帐户内的转化会发生变化。其他策略的比较（例如 Facebook 之前/之后的比较）不会受到影响。
现在，对于非搜索支出较多的广告客户或 Performance Max 广告系列的重度用户来说，这些波动可能会更大。然而，即使对于具有这些功能的账户，也没有显著的差异来显著改变其管理方式。
对于该品牌来说，这是一个非常个人化的决定。由于每种型号对之前报告的转换总数的影响很小，因此我们的大多数客户都已转向 DDA。
在任何转变之前，Google Ads 报告的总转化次数也保持不变。因此只有您帐户内的转化会发生变化。其他策略的比较（例如 Facebook 之前/之后的比较）不会受到影响。
最终，谷歌拥有的有关不同转化路径的数据量超越了任何单个广告商。它还可以帮助了解哪些 首席执行官电子邮件列表 cookie 或其他数据对广告商来说是不透明的（参见模型转化）。
为了做出这一决定，谷歌还创建了比
较不同类型模型的功能。转到 Google Ads，然后转到“工具和设置”>“归因”>“模型比较”。
该工具将使广告商能够看到每种模型之间的差异。通过这些比较，您可以帮助您的内部团队沟通并让他们了解潜在的影响。
总体而言，数据驱动归因并不是万能的，但它确实可以更好地洞察不同类型的广告和关键词及其对客户旅程的影响。
这将使您的品牌更好地分配预算和资源 – 最终优化您的业务以实现最大效果。
最终，谷歌拥有的有关不同转化路径的数据量超越了任何单个广告商。它还可以帮助了解哪些 cookie 或其他数据对广告商来说是不透明的（参见模型转化）。
为了做出这一决定，谷歌还创建了比较不
同类型模型的功能。转到 Google Ads，然后转到“工具和设置”>“归因”>“模型比较”。
该工具将使广告商能够看到每种模型之间的差异。通过这些比较，您可以帮助您的内部团队沟通并让他们了解潜在的影响。
总体而言，数据驱动归因并不是万能的，但它确实可以更好地洞察不同类型的广告和关键词及其对客户旅程的影响。
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