Google Analytics 中的归因模

了解执行的每个动作或每个渠道的回报是优化广告投资的最重要的事情。归因模型帮助我们了解每个操作和每个渠道在销售或转化过程中的权重。 转化的归因并不是一件容易的事,因为在许多情况下,很难辨别导致用户执行操作的真正原因。换句话说,众所周知,在发生转化的大多数情况下,用户需要与品牌反复接触,即使是通过不同的渠道和长时间的接触。因此,很少有单一渠道负责该转换或销售。 什么是归因模型? 它们是一个系统,用于为客户旅程或客户体验 中涉及的每个渠道的销售或转化目标分配贡献值

。 归因模型的类型 但这并不容易:有标准的归因模型,很可能没有一个模型能给我们 100% 准确的信息。重要的是选择最适合每个业务目标的模型,我们还可以为我们的业务创建具有特定信息的个性化模型。 最后一次点击。 在这种情况下,将优点分配给在转换之前对用户产生直接影响的最后一个通道,并忽略其余通道。该模型的缺点是它忽略了其余通道,因此我们无法量化它们的影响,因此无法量化它们在转换中的重要性。 最后点击 Adwords。 即使最后一次点击是在另一个渠道上,这种模式也会给 Adwords

带来最大的权重。

这是谷歌推广的一种模式,因为它有利于它,但它既不现实  尼泊尔电话号码表  ,也不能让我们知道其他渠道在这个过程中的权重。 最后一次间接点击:此模型丢弃直接流量,并将所有转化价值归因于用户在进行购买或转化之前点击的最后一个渠道。此模型是 Google Analytics 在将转化价值归因于非多渠道漏斗报告时使用的模型。缺点是它忽略了其余的渠道,包括直接点击渠道。 首先点击。 发生相反的情况。在这个模型中,假设负责转换的人是第一个交互渠道,假设是这个第一个接触触发了动作。推断第一个影响是转换的触

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发因素似乎也不是很准确,因为它假设它不是另一个渠道,并且在任何情况下都不能明确说明。 线性归因。它为影响转换过程的所有渠道分配相同的权重,无论最后一次点击来自何处。通过平等地考虑所有渠道,它可以大致了解哪些渠道负责转换,但相反,它不允许我们知道哪些渠道为该过程贡献了更多价值。 天气恶化。 这是一个基于指数恶化概念的模型,它 为最接近转换时刻的那些影响提供了更多价值。该模型将转化前 7 天发生的联系点的价值授予转化当天发生的联系点的一半,并且它每

周都会损失价值最多在

转化前 30 天转换。购买。 视岗位而定。它是最终点击和首次点击模型的混合体,将 80% 的功劳分配在它们之间,并将 20% 分配给中间交互。更多的所罗门,但也不准确。 如何创建自定义归因模型 除了上述归因模型类型外,Google 还允许通过其模型比较工具 创建最多 10 个自定义模型,这些模型使用每种情况下指定的规则。此功能非常有用,可以根据我们的业务需求尽可能地调整个性化归因模型。Analytics 帮助页面详细介绍了如何创建自定义归因模型。 正如我们在开始时所看到的,有许多归因模型

,没有一个能够确定地将功劳分配给一个或另一个接触点。这里列出的那些是谷歌认为默认的,但绩效营销的巨大挑战是高级归因模型,因为只有这样我们才能优化所有可能的内容并了解每个渠道在转换过程中的真实权重。非常有价值的信息,以优化我们的活动。 如果您正在寻找绩效营销机构来帮助您制定绩效营销策略,请联系 Kanlli,我们的专业团队将为您提供最适合您目标的解决方案 帮助我们从可用性的角度优化设计,这要归功于它向我们展示了我们网站用户在哪些部分停止

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