廣告歸因，用于確定一個(gè)廣告在多個(gè)媒體曝光/點(diǎn)擊并發(fā)生轉(zhuǎn)化后效果的歸屬的一套邏輯或者規(guī)則。營(yíng)銷(xiāo)人員必須清楚了解自身常用渠道平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)差異問(wèn)題，確保能夠從多個(gè)角度看待數(shù)據(jù)，綜合分析歸因制定營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃，才能推動(dòng)轉(zhuǎn)化率。

【歸因】

對(duì)轉(zhuǎn)化路徑上的觸點(diǎn)分配功勞的過(guò)程。

對(duì)于某些數(shù)據(jù)追蹤統(tǒng)計(jì)平臺(tái)，根據(jù)觸點(diǎn)的接觸形式不同，還分為點(diǎn)擊歸因及瀏覽歸因。

【歸因模型】

歸因的依據(jù)和邏輯。

當(dāng)我們的數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)選擇的歸因模型不同時(shí)，即便是同樣一條轉(zhuǎn)化路徑，也會(huì)產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)分配情況。

以Google Ads為例：

【歸因時(shí)間窗】

從初始操作（點(diǎn)擊或?yàn)g覽）到轉(zhuǎn)化事件之間的時(shí)間長(zhǎng)度。

假設(shè)當(dāng)我們統(tǒng)一了數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)的歸因模型時(shí)，也會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不同的情況，那么這個(gè)時(shí)候就要考慮時(shí)間窗是否一致的情況。

假設(shè)用戶(hù)A的轉(zhuǎn)化時(shí)間是這樣的：

A在第一天點(diǎn)擊廣告，但是再第6天才完成購(gòu)買(mǎi)，那么當(dāng)我們的歸因時(shí)間窗選擇點(diǎn)擊后1天內(nèi)時(shí)，就無(wú)法記錄到這個(gè)購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化，而當(dāng)選擇點(diǎn)擊后7天或更久的時(shí)間窗時(shí)，就可以記錄到這一轉(zhuǎn)化。

再結(jié)合第一條提到的點(diǎn)擊歸因及瀏覽歸因，在平臺(tái)做了歸因區(qū)分的情況下，用戶(hù)A的購(gòu)買(mǎi)行為也不會(huì)記錄在瀏覽歸因的時(shí)間窗內(nèi)。

【跨平臺(tái)轉(zhuǎn)化】

數(shù)據(jù)追蹤平臺(tái)是否會(huì)考慮廣告的多渠道平臺(tái)展示等情況。

隨著渠道的多樣化，及對(duì)目標(biāo)受眾的觸達(dá)率最大化，營(yíng)銷(xiāo)推廣的渠道平臺(tái)相對(duì)更分散了，消費(fèi)者完成一次購(gòu)買(mǎi)轉(zhuǎn)化的路徑逐漸拉長(zhǎng)且復(fù)雜化。

以一個(gè)相對(duì)較簡(jiǎn)單的購(gòu)買(mǎi)流程為例：

Facebook的廣告行為和歸因并不會(huì)考慮到其他渠道的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，即使用戶(hù)在Google渠道產(chǎn)生過(guò)營(yíng)銷(xiāo)觸點(diǎn)，F(xiàn)acebook默認(rèn)的最終觸點(diǎn)模型，也會(huì)將這個(gè)購(gòu)買(mǎi)歸因于Facebook的廣告活動(dòng)。

而相對(duì)地，由于用戶(hù)是在接觸過(guò)其他營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)之后，再點(diǎn)擊了Google Ads的廣告，因此Google Analysis也無(wú)法針對(duì)接觸之前的用戶(hù)行為做分析，也會(huì)直接將這個(gè)購(gòu)買(mǎi)記錄在Google的廣告活動(dòng)中。

用戶(hù)實(shí)際的購(gòu)買(mǎi)流程會(huì)更為復(fù)雜，會(huì)在多個(gè)渠道平臺(tái)間反復(fù)跳轉(zhuǎn)，并與營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)相接觸，這就導(dǎo)致了不僅最終的轉(zhuǎn)化總數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生差異，對(duì)于個(gè)渠道平臺(tái)間的功勞分配也會(huì)產(chǎn)生差異。

【數(shù)據(jù)追蹤方式】

各渠道平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)的收集方式不同，根據(jù)不同的手段方式，也會(huì)產(chǎn)生各自的優(yōu)勢(shì)和局限性。

同樣還是以Facebook和Google Analysis為例：

Facebook的追蹤需要依賴(lài)設(shè)備的IDFA和用戶(hù)數(shù)據(jù)，因此當(dāng)ios 14的協(xié)議政策更新后，只要用戶(hù)是通過(guò)ios系統(tǒng)的設(shè)備進(jìn)行操作時(shí)，都將直接影響到營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)可收集的數(shù)據(jù)量以及后續(xù)針對(duì)數(shù)據(jù)的一系列學(xué)習(xí)分析等

Google Analysis則是基于頁(yè)面cookie的報(bào)告，數(shù)據(jù)收集會(huì)受到網(wǎng)頁(yè)緩存信息的影響，同時(shí)也無(wú)法對(duì)于Facebook基于瀏覽的轉(zhuǎn)化進(jìn)行識(shí)別或追蹤。

（來(lái)源：出海記事本）

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