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2022-04-03 16:00
歸因模型，可以選擇為每次廣告互動(dòng)分配多少轉(zhuǎn)化功勞。
借助于歸因模型，可以更好地了解廣告的效果，從而可針對(duì)轉(zhuǎn)化歷程中的各個(gè)階段有的放矢地采取優(yōu)化措施。
把自己假想成你的客戶， 現(xiàn)在他通過搜索，點(diǎn)擊了你的廣告，到了你的網(wǎng)站， 看到了產(chǎn)品， 現(xiàn)在的你，會(huì)不會(huì)直接購(gòu)買這個(gè)產(chǎn)品？
答案可能是不會(huì)， 因?yàn)槟憧隙ㄟ€要去做下對(duì)比，看下質(zhì)量， 計(jì)算下運(yùn)費(fèi)等等一些調(diào)查行為。這對(duì)于我們做線上廣告的啟示是什么？不能使用最后點(diǎn)擊歸因作為轉(zhuǎn)化信號(hào)，否則你的轉(zhuǎn)化衡量很難精準(zhǔn)以及后期對(duì)癥下藥。
谷歌是越來越推崇自動(dòng)競(jìng)價(jià)策略，比如像最大轉(zhuǎn)化量， 最大轉(zhuǎn)化價(jià)值， 目標(biāo)投入產(chǎn)出比等等， 這個(gè)時(shí)候，我們使用非最后轉(zhuǎn)化歸因（NLC）,就顯得十分重要。
自動(dòng)競(jìng)價(jià)策略依靠的是產(chǎn)生價(jià)值的信號(hào)來不斷優(yōu)化， 比如提交表單，購(gòu)買轉(zhuǎn)化等等，但是如果歸因信號(hào)只是在最后點(diǎn)擊， 那可能很不精準(zhǔn)，一些其他有價(jià)值的流量就會(huì)白白損失。
當(dāng)你使用不同的模型，GA 谷歌分析工具就是依靠歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)你會(huì)獲得多少轉(zhuǎn)化，這就不得不提及一下非最終點(diǎn)擊歸因的幾個(gè)模型， U型，線型，時(shí)間衰減型等主要模型。
線性：將轉(zhuǎn)化功勞平均分配給轉(zhuǎn)化路徑上的所有廣告互動(dòng)。
（圖片來自谷歌）
時(shí)間衰減：廣告互動(dòng)越接近轉(zhuǎn)化發(fā)生時(shí)間，分配的功勞就越多。廣告互動(dòng)每相隔七天，所分配的功勞就會(huì)相差一半。換言之，轉(zhuǎn)化發(fā)生 8 天前的廣告互動(dòng)所獲功勞是轉(zhuǎn)化發(fā)生 1 天前的廣告互動(dòng)所獲功勞的一半。
（圖片來自谷歌）
根據(jù)位置：為客戶首次廣告互動(dòng)及相應(yīng)關(guān)鍵字以及最終廣告互動(dòng)及相應(yīng)關(guān)鍵字分別分配 40% 的功勞，將其余 20% 的功勞平均分配給轉(zhuǎn)化路徑上的其他廣告互動(dòng)。
（圖片來自谷歌）
那了解了這么多，怎么去設(shè)置呢？
（圖片來自谷歌）
1，登錄谷歌賬戶
2， 移到轉(zhuǎn)化欄， 點(diǎn)擊你想修改的轉(zhuǎn)化跟蹤。
3， 點(diǎn)擊 設(shè)置， 就可以修改歸因模型里
注意， 如果你使用智能競(jìng)價(jià)， 修改NLC會(huì)導(dǎo)致前期你的廣告系列數(shù)據(jù)波動(dòng)，所以還是要耐心哦。
（來源：跨境營(yíng)銷培訓(xùn)學(xué)院六哥）
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