许多企业主都难以确定哪些营销方法应该优先考虑、哪些方法应该优化以及哪些方法应该放弃。互联网上充斥着各种不同的策略和所谓的专家，他们不断推行最新趋势，因此许多企业陷入困境也就不足为奇了。
本文将帮助企业了解归因模型的基础知识，以便他们能够为未来的营销活动和分析做出最佳决策。
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什么是归因模型？
归因模型是一 cashapp 数据库 套规则或一组规则，用于确定如何将销售和转化的功劳分配给转化路径中的接触点。例如，Google Analytics ™ 中的最后点击归因模型将 100% 的功劳分配给紧接在销售或转化之前的最后接触点（即点击）。
问题是：在转化过程中，客户可能会与同一广告商的多个广告互动。归因模型让营销人员可以选择每次广告互动在转化中所占的比重。如果没有归因模型，增强企业的营销能力几乎是不可能的。
选择最适合您业务需求的模型非常重要。由于有各种各样的归因模型，营销人员可能会问自己这样的问题：“哪些营销活动值得称赞？”和“什么是需要衡量的重要指标？”请继续阅读以找出答案。
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归因模型比较
Google Ads ™ 提供多种归因模型：
– 最终点击：将转化的所有功劳归于最后点击的广告和相应的关键字。
– 首次点击：将转化的所有功劳归于首次点击的广告和相应的关键字。
– 线性：将转化功劳平均分配给路径上的所有广告互动。
– 时间衰减：将更多功劳分配给距离转化时间更近的广告互动。功劳分配采用七天的半衰期。换句话说，转化前八天的广告互动获得的功劳是转化前一天的广告互动获得的功劳的一半。
– 基于位置：将 40% 的功劳分配给首次和最后一次广告互动以及相应的关键字，其余 20% 分散分配给路径上的其他广告互动。
– 数据驱动：根据您过去针对此转化操作的数据分配转化功劳。它与其他模型不同，因为它使用您帐户的数据来计算转化路径上每次互动的实际贡献。
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线性和基于位置的归因模型的好处
随着越来越多的人被广告和营销策略所淹没，转化不再来自单一的广告活动。
对于营销人员来说，融入能够全面计算促成转化的所有价值的归因模型至关重要。
就我个人而言，我更喜欢在营销活动中使用线性模型。线性模型充当多点触控归因模型，这意味着它们将转化功劳平均分配给客户旅程中的交互接触点。换句话说，线性模型会为企业在特定营销活动中使用的每个营销渠道颁发参与奖励。与单点触控归因模型（即首次或最后一次点击模型）不同，线性归因利用多点触控归因，让用户全面了解整个营销策略，而不是单一事件。
另一种有效的归因模型是基于位置的归因模型，该模型假设客户与企业之间最重要的两次互动是他们在转化之前的第一次和最后一次互动。根据这一假设，基于位置的归因模型将固定的转化功劳分配给客户在转化之前与品牌的第一次和最后一次接触点。基于位置的归因模型可以捕捉漏斗顶部和底部客户活动的影响。这种模型非常适合那些希望潜在客户在购买之前与品牌进行多次互动的企业。
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那么，我该如何利用归因模型来发展我的业务呢？
作为商务人士，了解您的营销目标非常重要。确保为您执行的每项营销策略选择正确的分析归因模型。正确的归因模型将为您提供有价值的信息，以提高您的策略的投资回报率。
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