我们为什么要使用它们 归因模型有几种常见类型。虽然所有归因模型都会考虑客户转化决策所涉及的渠道和接触点，但每种模型对这些渠道和接触点的权重不同。今天我们将了解归因模型是什么、不同类型的模型以及使用它们的原因。
归因模型的目的
归因模型的目的是将功劳归于您 的营 印度电报数据 销渠道和接触点。这样，您可以增加更多转化的机会，确定客户旅程中可以改进的领域，更准确地确定每个渠道的投资回报率 (ROI)，等等。
为什么归因模型在数字营销中很重要？
使用归因模型可以帮助我们这样的数字营销人员更好地了解我们的营销工作的哪些部分为我们的业务带来了最多的潜在客户或销售。
归因模型可让您分析客户旅
程特定步骤中发生的接触点 我们为什么要使 传达正确的信息同样至关重要 用它们，并将功劳归于这些接触点。这样您就可以查看客户的旅程，看看是否可以进行任何改进以最终促成销售。
作为在多个平台上开展多项活动的数字营销人员，可能很难找出哪些 PPC 关键字、展示广告、SEO 工作、社交帖子和登录页面的组合能够产生通过销售漏斗进入转化路径的潜在客户。
这就是我们使用归因模型的
原因：通过归因模型，您可以从起点到最终购买鸟瞰视图查看每个客户旅程，并在此基础上进行调整以改善他们的旅程。
有哪些类型的归因模型？
您可以在不同的平台上尝试多种归 阿尔及利亚领先 因模型。今天我们将重点介绍 Google Ads 目前提供的归因模型，这些模型是最常见的归因模型类型，但我们应该提到，Google 将在今年晚些时候淘汰其中一些模型，因此请谨慎选择！
上次点击
这将转化的所有功劳都归于最后点击的广告和相应的关键字。
第一次点击
这将转化的所有功劳都归于首次点击的广告和相应的关键字
时间衰减
与客户旅程中更早发生的互动相比，这会更多地归功于距离转化时间更近的广告互动。
线性 (Linear)
这会将转化功劳平均分配给路径上的所有广告互动。
基于位置
这样，第一次和最后一次广告互动及相应的 我们为什么要使用它们 关键字将获得 40% 的功劳 (80%)，其余 20% 则分散在其他广告互动上（总计 100%）
数据驱动
这是 Google 自己的模型，于 2021 年 9 月推出。它根据您之前的转化操作数据来分配转化功劳。这会使用您帐户的数据来计算转化路径中每次互动的实际贡献。数据驱动模型是大多数转化的默认归因模型。
归因模型
哪些归因模型正在消失？
今年晚些时候，Google 广告和 Google Analytics 将不再提供 4 种模式。这 4 种模式分别是：
首次点击
线性 (Linear)
时间衰减
基于位置
他们为什么要去？
这些归因模型将因“采用率越来越低而淘汰，使用这些模型的 Google Ads 转化率不到 3% ”而淘汰。随着以下 4 个模型的淘汰，您能够将所有点击归因的唯一方式将是通过 Google 的新数据驱动归因模型。Google 表示，这一变化旨在更好地在影响消费者购买决策的搜索关键字之间分配信用。但这将因广告客户自身而异，因为他们会查看帐户中的先前转化数据来确定哪些接触影响最大。
结论
在选择正确的归因模型时
没有一种万 我们为什么要使用它们 能的模型。这是因为理想的归因模型取决于平均消费者旅程的复杂程度。例如，您的广告可能在社交媒体、搜索引擎、展示广告、视频、原生广告等多种渠道上投放。选择归因模型时，您需要监督您的广告系列如何相互配合，以及如何将客户推向购买渠道。如果您有资源，您需要深入研究您的广告系列，找出有效的接触点以及如何改善客户旅程以产生潜在客户并实现销售。