归因模式：如何评估广告成效？

在消费者进行购买决策前会历经很多的「广告接触点」，包含上述的广告均有可能都会是触发最后购买的可能性，但往往营销人会有疑虑这些接触点是否有助于提升转换成效，而藉由「归因模式」是可使利于分析「转换功劳」的好工具，让营销策略可做因地制宜的适时调整，并找到有效及最能评估的关键转换点。

本文节选自SKUKING跨境电商数字化赋能沙龙撷英分享，根据SKUKING跨境电商研究中心编辑整理。

归因模式是将「转换」的功劳分配给不同「进站的渠道」的方法。所定义的「转换」则是我们希望用户在网站上所完成的动作，例如购买、会员注册、提交表单等; 而进站渠道则是用户进入网站的方法，例如Google搜索、Facebook、Instagram或自然搜索等。在消费者完成转换前，将会通过不同的渠道访问网站; 归因模式则是将转换归因分配给这些进站渠道，通过不同的模式即是计算不同的归因方法。

在检查成效上常常会有疑虑，为什么Google Ads广告数据与 Google Analytics 数据的不同感到困惑，而两者的差异是，在纪录完成转换时的方式不同，Google Analytics 会将转换纪录在最后一个广告接触点（ex.消费者是看到 Facebook 文章广告点击进站完成转换），而 Google Ads 则会根据不同的归因模式及回溯期间有所影响，所以两者之间的数据将会有所差异。

最终点击 Last Interaction|眼中容不下他人的归因模式

▻ 将转换的功劳归属给「最终接触点」

此归因模式会过于强调单一的渠道，而忽略了其他渠道的功劳，虽大部分的分析工具都会以此作为预设模式，建议可运用 Google Analytics 的多渠道程序来做更客观的归因分析。

最初点击 First Interaction

▻将转换功劳归属给「第一次接触点」

此归因模型也是过于强调单一的渠道，而忽略了其他渠道的功劳，但可通过最初点击来判定哪些是高度兴趣及具有价值的客群。

SKUKING小提醒：若用户超出设定的回溯期天数，最初点击的判断上则会有所误差哟！

线性LINEAR

▻将转换功能平均分配给转换路径上的每个渠道

此归因模型属于平均分布式，最终点击和最初点击较不平等的缺点，

但此方式会辨别不出哪个渠道的重要性。

时间衰减TIME DECAY

▻越接近转换完成时间发生的广告互动，分配到的渠道功劳越多

此方式则可避免高估了某个渠道，此分配的逻辑较符合用户的历程及实际状况。

根据排名 POSITION BASED

▻将80%的转换功劳平均分配给第一个和最后渠道（各自配得40%），剩下的20%转换功劳则分配给路径上中间的渠道。

此方式则的分配是重视第一和最后渠道的功劳，将会忽略中间渠道也可能是成为重要的接触点。

以数据为准DDA

▻此功劳归属的门槛得需足够的数据资料让系统进行有效的评估后才可运作。

需要累积至少15，000次点击，而且每个转换动作必须在最近30天内获得最少600次转换才能在归因模型开启。

为了更清楚地看见每个广告的转换价值，因此将归因更改成DDA（以资料为凭）的方式，是为了让每个路经都拥有该有的价值。

在归因模式的设置上没有绝对仅能选择一种方式，会需要依照品牌或商品的转换历程、购买周期来做全面的评估，建议加以运用 Google Analytics 来检查，了解消费者的转换路径并优化或调整营销策略。

-本文完-