了解用户转换的位置和为什么重要。每位用户在做出最终决定之前通过不同的渠道旅行并与您的品牌与您的品牌进行交互。在这篇文章中，您将了解Google的归因模型以及如何影响您的营销策略。
什么是归因模型？
在默认的Google归因模型（最后一个非直接点击），无论频道在转换之前，用户触摸其最后一个非直接交互都会分配100％归属。
这没关系 - 但这并不伟大。至少，这个归属模型对此有所了解为什么用户转换了。虽然它是Google的默认选择模型，但实际上有7种其他型号的归属模型，用户可以在其中堆叠它模型比较工具。
高级归因和模型比较工具
在Google Analytics中，导航到转换>归因>模型比较工具。在这里，您可以直接比较这些数字营销归属模型。
将这些不同模型中的任何一个应用于数据只能在工具中完成。It cannot be be applied to any of the other reports in Google Analytics (so if you think you’ve figured out the perfect model for your business, you will not be able to use that anywhere else in Google Analytics – which makes deriving holistic insights nearly impossible.
谷歌的归因模型是什么？
最后的互动归因
此属性模型在转换之前将所有转换值分配给最终的接触点。该模型由大多数分析平台使用 - Google Analytics是一个例外。
这个模式很难提供信息。使用上面的示例方案，Direct将获得完整的信用。这忽略了这位用户拥有的4个接触点中的3个！您如何将数字营销价值归因于他们的全程内容？
最后一个AdWords点击归属
在此属性模型中，将所有信用额分配给最终的AdWords在转换之前单击。
如果您的用户点击广告，则多次通过有机搜索后，提交了引导生成表格，然后通过电子邮件转换，没有有机或电子邮件交互将收到任何信用。该模型通常仅适用于AdWords本身的ROI，并忽略所有其他频道的值。
第一互动归因
这种归因建模方法将所有转换值分配给用户的最终转换之旅中的第一次点击。
这对于少数广告渠道的公司通常有用，并且通过识别哪些广告系列或渠道推动品牌知名度的公司来说。如果您的公司使用复杂的营销策略，通过各种渠道到达客户（可能在漫长的销售周期中），此模型将无法帮助识别频道的真实价值。
线性归因
这种归因建模的方法为每个沿着客户的转换之旅，每个接触点接收等级的接触点。
是的，此模型可让您了解哪些型号重复推进转换，但在此模型未命中标记的情况下，并非所有通道都是相等的。整个归属点是理解最能做的事情，以及你应该投资更多钱的地方。使用线性模型，这很难做到这一点。
时间衰减归因
在这个归因模型中，越远的接触点来自转换，它收到的信用越少。因此，第一次点击用户的转换之旅接收最少的信用，最后一次点击收到最多。另外，可以选择此衰减的半衰期。此半生命中出现的接触点收到最终接触点收到的信用的50％。
此模型可以适用于具有较长销售周期和频繁重复客户的业务。例如，有机搜索可能最初将用户带到您的网站，但它是电子邮件促销活动，以便驾驶该用户回到销售。
基于位置的归属
此模型根据用户旅程中的位置为触点分配转换信用。第一个接触点和最终的接触点都分配了个别信用分配。这两个接触点之间的所有交互都分配了一个组合的信用，然后在交互的数量之间同样地分布。默认比率为40-20-40，这意味着第一个和最后一次交互每个接收到40％的转换信用。如果这两个互动之间有两个接触点，则每个接触点都会获得10％的信用（20/2 = 10）。
该模型对首次吸引用户和巩固销售的频道的渠道提供了重要信誉，并且不会忽视中间的所有这些相互作用。但是，百分比分配是主观的，而不是您的个人业务的独特性。在一天结束时，第一个或最后一个频道可能不值得增加所有其他举措的价值。
自定义归因建模
一旦测试了上述归属模型，您可以自定义自己的属性模型。使用上面的方法作为模型的基线，您可以在唯一的Lookback窗口，用户参与信用规则和其他自定义信用规则上做出决策。
例如，可以选择0到90天的Leadback窗口;此窗口应类似于典型的用户旅程。用户订婚有助于根据页面深度或站点上的时间来分配信用。页面深度是通过用户实际点击转换之旅的多少页进行测量。自定义信用规则为特定交互类型分配信用卡。
在这些可用选项中，自定义归属是最佳的。但是，此模型仍然为每个客户旅程分配相同的预定百分比。即使这个设置对您的业务是独一无二的，也没有客户旅程是相似的，因此，没有两个旅程应该以同样的方式加权。
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