选择最能满足您的需求的归因模型

不局限于最终点击归因

归因模型有很多种。您需要选择最能满足您的需求的模型。

一家新开张且预算充裕的酒店可能会重视品牌推介，而一家旅行规划软件公司则更关心用户旅程中的每次广告点互动。一切都取决于您想要利用 Google Ads 达成何种目标。因此，您需要选择最能满足您的需求的模型。

着手选择新归因模型时，一定不要忘记通过测试来检验该模型与您使用 Google Ads 的总体思路是否一致。您需要了解该模型是否能带来更多价值或转化次数，然后才能确定您的选择是否正确。

如果您的转化次数足够多，则可以考虑使用以数据为依据的归因 (DDA)

选择合适的归因模型是一项重大决策，而有时数据最有说服力。在这种情况下，以数据为依据的归因模型就有了用武之地。以数据为依据的方法让模型的选择不受任何臆测因素的影响。

如果您拥有的信息量足够多，能够使用以数据为依据的归因，则该模型可以为您的帐号绘制一条最为清晰的成功路线。以数据为依据的归因在 Analytics 360、归因工具 360 和 Google Marketing Platform 中都已经可以使用。

注意事项

归因模型适用于来自您网站的所有转化结果，包括那些从 Google Analytics（分析）中导入的转化结果。

以数据为依据的归因方法

高级算法会对您帐号中的所有不同路径（包括带来转化的路径和未带来转化的路径）进行评估，以确定哪些接触点最具影响力。算法会将互动次数、用户看到广告的顺序以及每条转化路径中使用的广告素材资源等因素都纳入到考量结果中。该算法使用逆向分析方法，将已发生的情况与有可能发生的情况进行对比，从而确定哪些广告点击对于促成转化最为重要。

改用以数据为依据的归因模型有多种好处：

· 可以评估转化路径上的所有步骤

· 可以和自动出价结合使用（其他归因模型选项也同样适用）

· 即使转化路径很短也可以使用

· 易于实施

选择哪种模型最终还取决于您。在有些情况下您可能会发现更适合您帐号的模型。但如果您的数据量足够多，建议您使用以数据为依据的归因模型。

如果您无法使用以数据为依据的归因模型，可以考虑基于规则的归因模型

以数据为依据的归因模型需要帐号中历史数据的支持，如果您没有足够的流量可能就没有条件使用该模型。即使这样，也并非意味着您需要继续使用最终点击归因模型。

提示

如果您使用的是经理帐号，请使用跨帐号转化跟踪来合并报告的转化次数。更多的数据可以带来更准确的分析结果。

与以数据为依据的归因模型类似，直线式模型、时间衰减模型以及“根据位置”模型都可以将一次转化分解到每个接触点。将一次转化分解为转化路径上的所有步骤可以让您更清楚地了解相关关键字的价值。此外，所有模型都可以让您充分利用自动出价功能。

您应该选择符合 Google Ads 帐号目标的模型。有些策略重视增长，另一些则更重视效率。

您选择的方法将会决定您和您的 Google Ads 帐号以及客户的购买路径之间的关系。归因是为了正确地认识不同关键字的效果。当您使用新模型评估关键字时，可能会发现效果与在原有的最终点击模型下得到的典型效果相比大不相同。

点击路径早期阶段的关键字（一般为通用字词）所起的作用通常与点击路径后期阶段的关键字（例如品牌字词）不同。

较为进取的模型，例如首次点击模型，其效果统计会倾向于奖励点击路径早期的关键字，而较为保守的模型，例如最终点击模型，则会奖励出现在点击路径后期的关键字。在您更新所用模型时，有必要重新评估您为帐号制定的效果目标。许多广告客户刚改用进取型模型（例如首次点击模型）就发现，点击路径早期的关键字以较低的每次操作费用取得了更佳的效果。如果您属于这种情况，可以考虑提高出价，从而以以前的每次操作费用获得更多转化量。

有些情况需要注意，当您刚从最终点击模型转到其他模型时，尤其是在开始的那几天或几周内，虽然费用可能会保持不变，但转化次数可能会暂时出现小幅下降。这是因为非最终点击模型的转化延迟通常高于最终点击模型。这可能会在短期内让您觉得效果似乎变差了。尽管在帐号适应新的转化计数方式后情况会很快得到稳定，还希望您心中有数，了解更改模型后会出现轻微的效果下降属于预期现象。

提示

在查看效果数据时，请注意选择合适的历史纪录回溯期。如果您更新历史纪录回溯期，可能会看到更多转化次数，这些转化是由当前日期范围以外的点击促成的。当您扩大历史纪录回溯期时，虽然费用数据保持不变（因为此数据与您选择的日期范围相对应），但您可能会看到更多转化次数。

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