善用歸因模型，使Google廣告投放更有效

在這個(gè)數(shù)字營銷時(shí)代，越來越多的消費(fèi)者會(huì)通過線上渠道來完成所需產(chǎn)品的搜索、咨詢及購買。隨著營銷渠道的多樣化，使得用戶在決定下決策之前會(huì)有多次的產(chǎn)品搜索。

據(jù)研究表明，一個(gè)用戶在下決定之前平均搜索次數(shù)為12次。而且設(shè)備也會(huì)有相應(yīng)的變化，上一次可能是在電腦上，下一次可能使用的就是手機(jī)或者平板。因此，用戶的消費(fèi)行為路徑也變得越來越復(fù)雜，對于我們分析線上營銷效果來說也增加了難度。

您可能要問了，我們?yōu)槭裁匆治鲞@些過程呢？對于我做營銷有什么幫助呢？

舉個(gè)例子：一個(gè)客戶今天搜索了我們的產(chǎn)品關(guān)鍵字，看到廣告并進(jìn)到官網(wǎng)進(jìn)行咨詢，我們就判定這次產(chǎn)生的轉(zhuǎn)化就是因?yàn)檫@次搜索嗎？

顯然不太準(zhǔn)確，我們并不知道客戶在這次咨詢之前都做了哪些查詢工作，如果沒有這些過程，其實(shí)也無法產(chǎn)生最后的一次轉(zhuǎn)化。那究竟客戶的每次搜索所帶來的轉(zhuǎn)化價(jià)值是一樣的，還是要怎么分配呢？探究這些又有什么用途呢？這其實(shí)就是關(guān)于歸因問題的探討。

歸因模型可以幫助我們?yōu)槊看螐V告互動(dòng)分配不同程度的轉(zhuǎn)化功勞。這樣我們就可以在客戶轉(zhuǎn)化路徑的較早階段施加影響，吸引客戶；通過結(jié)合自己的業(yè)務(wù)類型來根據(jù)歸因模型的適用情況進(jìn)行選擇，更有效地完成轉(zhuǎn)化。

今天這篇文章我們以Google廣告為例，來幫大家解答上述問題。通過這篇文章，可以了解到：什么是歸因模型，都有哪幾種分類?每類歸因模型的利弊有哪些，適用場景又是哪些？

一、認(rèn)識(shí)歸因模型

1.什么是歸因模型？

歸因模型是用來分析哪些觸點(diǎn)或渠道可以獲得轉(zhuǎn)化。不同的歸因模型將轉(zhuǎn)化功勞按照特定的比例分配給不同的觸點(diǎn)或渠道。通過分析歸因模型，我們就能夠了解各個(gè)營銷渠道的投資回報(bào)率情況了。

2.歸因模型的分類有哪些？

Google Ads的歸因模型有：

1）最終點(diǎn)擊：將轉(zhuǎn)化功勞全部歸于用戶最后一次廣告互動(dòng)。

2）首次點(diǎn)擊：將轉(zhuǎn)化功勞全部歸于用戶首次廣告互動(dòng)。

3）線性：將獲得的轉(zhuǎn)化功勞平均分配給渠道上的所有廣告互動(dòng)。

4）時(shí)間衰減：廣告互動(dòng)時(shí)間越接近發(fā)生轉(zhuǎn)化的時(shí)間，就會(huì)分配越多的功勞。互動(dòng)時(shí)間每相隔七天，所分配的轉(zhuǎn)化功勞就會(huì)比前一個(gè)互動(dòng)少一半。

5）根據(jù)位置：為用戶首次廣告互動(dòng)及最終廣告互動(dòng)分別分配 40％ 的功勞，其余 20％ 的功勞會(huì)平均分配給轉(zhuǎn)化路徑上的其它廣告互動(dòng)。

6）以數(shù)據(jù)為依據(jù)：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來分配各個(gè)渠道的轉(zhuǎn)化功勞。該歸因模型與其他歸因模型的區(qū)別在于，它使用帳號數(shù)據(jù)計(jì)算每次互動(dòng)在轉(zhuǎn)化路徑中的實(shí)際功勞。

二、各類歸因模型的利弊

1.最終點(diǎn)擊

Google Ads默認(rèn)的轉(zhuǎn)化歸因模型。這類歸因模型認(rèn)為，最后一次互動(dòng)導(dǎo)致了最終的轉(zhuǎn)化，因此這個(gè)渠道將獲得100％的功勞。

1）優(yōu)點(diǎn)：簡單直接，易于評估。它只把轉(zhuǎn)化功勞給到最后一次客戶點(diǎn)擊。

2）缺點(diǎn)：沒有考慮到之前客戶的瀏覽行為，分析數(shù)據(jù)片面。比如客戶通過搜索關(guān)鍵字廣告進(jìn)行了最終點(diǎn)擊，產(chǎn)生轉(zhuǎn)化，但是之前是通過購物廣告的圖片吸引了客戶，繼而去搜索關(guān)鍵字進(jìn)行了查找，那么我們就會(huì)忽略掉購物廣告的作用。

2.首次點(diǎn)擊

這類歸因模型認(rèn)為，沒有第一次互動(dòng)，剩下的渠道都不會(huì)有互動(dòng)。

1）優(yōu)點(diǎn)：將轉(zhuǎn)化功勞都給到第一個(gè)接觸點(diǎn)，和最終點(diǎn)擊模型一樣，是一種容易實(shí)施模型。

2）缺點(diǎn)：這個(gè)歸因模型受限于數(shù)據(jù)跟蹤周期。如果第一次互動(dòng)的時(shí)間距離最后產(chǎn)生的轉(zhuǎn)化時(shí)間很長的情況下，記錄的就不是首次點(diǎn)擊了。

3.線性

轉(zhuǎn)化路徑中的每個(gè)接觸點(diǎn)將共享相同的購買功勞（每個(gè)20％）。這類模型可以讓我們更全面地了解整個(gè)營銷策略。

1）優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算方式簡單，它可以將功勞劃分給轉(zhuǎn)化路徑上的各個(gè)營銷渠道。

2）缺點(diǎn)：因?yàn)槊總€(gè)轉(zhuǎn)化路徑的接觸點(diǎn)功勞分配相同，所以沒有辦法幫助我們分析出哪個(gè)是最成功的渠道。

4.時(shí)間衰減

與購買時(shí)間最接近的渠道獲得大部分轉(zhuǎn)化功勞。

1）優(yōu)點(diǎn)：不同的渠道都得到了功勞分配，離轉(zhuǎn)化越近的行為，對轉(zhuǎn)化的影響力越大，因此這類模型相對比較合理。

2）缺點(diǎn)：越早形成轉(zhuǎn)化的渠道，永遠(yuǎn)不會(huì)分配高轉(zhuǎn)化功勞，有一定的片面性。

5.根據(jù)位置

第一次和最后一次互動(dòng)可以分配到40％的轉(zhuǎn)化功勞，中間的互動(dòng)可以均勻分配剩下20％的轉(zhuǎn)化功勞。

1）優(yōu)點(diǎn)：所有營銷渠道都有分配轉(zhuǎn)化功勞，其中第一次和最后一次促使轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵互動(dòng)分配了更多功勞。

2）缺點(diǎn)：這類歸因模型不會(huì)考慮線索轉(zhuǎn)化之后的互動(dòng)渠道的營銷效果。

6.以數(shù)據(jù)為依據(jù)

這個(gè)歸因模型是根據(jù)轉(zhuǎn)化操作的賬戶歷史數(shù)據(jù)來分配功勞的。該歸因模型與其他歸因模型的區(qū)別在于，它使用帳號數(shù)據(jù)計(jì)算每次互動(dòng)在轉(zhuǎn)化路徑中的實(shí)際功勞。

缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)充足的帳號才可以使用。

三、各類歸因模型的適用場景

了解完各類歸因模型的利弊，那它們又分別適用于那些場景呢？我們需要根據(jù)自身產(chǎn)品的性質(zhì)、客戶體驗(yàn)旅程，渠道數(shù)量和銷售周期長度等不同因素將決定我們應(yīng)該采用哪種歸因模型。

1.最終點(diǎn)擊歸因模型

因?yàn)檫@類歸因模型將轉(zhuǎn)化功勞全部歸于客戶最后點(diǎn)擊的那個(gè)廣告和相應(yīng)的關(guān)鍵字，即最后一次點(diǎn)擊的渠道獲得100％的功勞，沒有給到路徑過程中其他觸點(diǎn)功勞，因此適用于轉(zhuǎn)化路徑少、周期短的業(yè)務(wù)。

2.首次點(diǎn)擊歸因模型

將轉(zhuǎn)化功勞全部歸于用戶的首次互動(dòng)。它更注重的是驅(qū)動(dòng)用戶認(rèn)知、位于轉(zhuǎn)化漏斗最頂端的互動(dòng)渠道。因此此類歸因模型適用于購買周期很短的行業(yè)。

3.線性歸因模型

它將轉(zhuǎn)化功勞平均分配給用戶路徑中的每一次互動(dòng)。適用于維持品牌認(rèn)知度的公司，期望可以在整個(gè)銷售周期內(nèi)保持與客戶的聯(lián)系。

4.時(shí)間衰減歸因模型

該歸因模型認(rèn)為：渠道距離最終轉(zhuǎn)化的時(shí)間越短，對轉(zhuǎn)化影響越大，就可以分配越多轉(zhuǎn)化功勞。雖然對前邊的轉(zhuǎn)化渠道不友好，但是也有它使用的場景，比如昂貴的B2B購買。

5.根據(jù)位置歸因模型

這類模型其實(shí)混合使用了首次點(diǎn)擊和最終點(diǎn)擊這兩類歸因模型。它適用于注重線索來源和促成銷售渠道的企業(yè)。

根據(jù)以上的分析，相信大家都對歸因模型有了一定的了解，在選擇歸因模型的時(shí)候，我們可以優(yōu)先考慮公司的業(yè)務(wù)模式。

比如你是新品牌、新產(chǎn)品的推廣，那給我們帶來新用戶的渠道就應(yīng)該分配更多的轉(zhuǎn)化功勞，這個(gè)時(shí)候就可以選擇首次點(diǎn)擊歸因模型；

如果我們只有一種競價(jià)渠道，那就建議選擇最終點(diǎn)擊歸因模型；

如果我們想要一直和客戶保持聯(lián)系，維護(hù)我們的品牌認(rèn)知度，則可以選擇線性歸因模型。

所以，不同的歸因模型是根據(jù)不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)來的，并不是一概而論，適合自己的才是最好的。