Google Ads归因模型

Google Ads归因模型

　　Google Ads 归因模型是了解转化功劳并将其分配给位于转化路径上的营销接触点的过程。这些营销接触点通常是数字营销渠道，如Facebook、付费搜索、展示广告等。

　　本文简要介绍了各种 Google Ads 归因模型以及如何将它们用于您的特定用例。您还将深入了解如何为转化出价和跟踪建立归因模型，以及如何使用“模型比较”归因报告来比较模型。

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什么是归因模型？

　　客户可能会在转化过程中与来自同一广告商的各种广告进行交互。借助归因模型，您可以选择每次广告互动获得多少转化功劳。归因模型可让您全面掌握广告效果并优化各种转化路径。

　　对于 Google Ads，归因建模的定义是了解各种广告组、关键字和广告系列的作用以帮助您：开始转化操作、支持转化操作、完成转化操作。

　　归因建模不同于营销组合建模，因为执行归因建模是为了衡量多个在线营销活动对投资回报(ROI)和销售的影响。另一方面，营销组合建模预测和衡量各种线下营销活动对投资回报率和销售额的影响。

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归因模型有什么好处？

　　通常，广告商习惯于在“最后点击”的基础上衡量其在线广告的成功。这意味着他们将所有转化功劳归于最后点击的广告和相应的关键字。但这种方法会排除客户可能在此过程中进行的其他广告互动。

• 借助归因模型，您可以更好地控制每次广告互动因转化而获得的功劳。以下是为您的用例利用归因模型的一些好处：
• 调整您的业务：您可以利用最适合人们如何寻找您提供的产品的模型。
• 在购买周期的早期接触客户：您可以找到机会在客户转化的道路上更早地影响他们。
• 提高您的出价：您可以在更好地了解您的出价表现的基础上改进您的出价。

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Google Ads不同类型的归因模型？

　　Google提供多种归因模型供您选择：

1、Google Ads首次点击归因模型

　　该模型提供了转化为第一个点击广告以及相应关键字的所有功劳。例如，假设您针对您所在行业的关键字投放了标准搜索网络广告系列。您产生了一次点击，但用户今天决定不向您购买。因此，您再次通过搜索向他们投放再营销广告，并获得另一次点击。然而，这一次他们在短时间内得到了转变。

　　在您的分析和数据中，您会看到他们参与的第一个关键字被赋予了功劳。如您所见，这里的问题是第一次点击引起了他们的注意，但从根本上说，它没有用。因此，如果他们需要多个关键字来获得转化，您就知道推动点击的第一个关键字不应被视为高意向。因此，查看告诉您关键字正在推动大量转化率的数据并不十分准确。

　　因此，建议将首次点击建模用于渠道参与度和意识的顶部，因为这是首次点击建模所传达的内容：

• 你有一个令人信服的号召性用语。
• 你瞄准了一个很好的观众。
• 你创造了意识。
• 您的关键字针对正确的目标。

2、Google Ads最终点击归因模型

　　这是 Google Ads 上设置广告系列时默认运行的模型。在最终点击模型中，将销售/转化/目标完成归功于最后点击的广告或关键字等。

　　例如，如果您为同一个人投放了5个单独的广告，如果他们最终在您的展示再营销广告系列中转化，则该展示广告将获得销售功劳。但这并不能描绘出全貌。如果您查看您的Google Analytics（分析），如果您正在利用最终点击建模，您可能会看到很多“直接”转化。这是因为数字营销的典型转化过程如下所示：

• 第1步：用户A通过无品牌搜索发现您。
• 第2步：用户A阅读您在社交媒体上分享的博文。
• 第3步：用户A通过无品牌搜索再次找到您。
• 第4步：用户A在浏览器中输入您的直接URL并进行转换。

　　当人们准备好转换时，通常是在建立了一些稳固的品牌知名度时。允许人们直接输入您的链接并进行转换。但是，当您返回分析通道数据时，它几乎没有帮助。最后一次点击表明您的广告和社交渠道表现不佳。但事实是，他们在建立导致最终皈依的意识的过程中发挥了巨大作用。

　　这是因为需要将更多的转化功劳分配给转化路径中的中间和首次互动。如果您希望让您的广告系列保持简单和一次性，您还可以选择最终点击归因模型。另一方面，广告商最好选择一种更高级的归因模型，以提供更详细和复杂的视图——这些模型考虑了整个客户旅程中的多个接触点。

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3、Google Ads基于位置归因模型

　　在基于位置的归因模型中，将40%的功劳分配给第一次和最后一次广告互动以及相应的关键字，其余20%分配给其他广告互动。

　　与单独的首次点击或最后一次点击相比，此模型提取的数据被认为更可靠，因为它可以让您深入了解：

• 哪个交互负责完成交易。
• 哪个第一个广告或互动引起了用户的注意。
• 中间的哪些关键字/点击有助于他们获取信息。

　　基于位置的归因模型是一种保守的中间模型，最适合找到关闭和认知的正确组合。基于位置的归因模型可帮助您了解哪些认知关键字组合促成了首次参与以及哪些关键字完成了销售。与线性建模相反，它更多地关注最后一个和第一个关键字来进行打磨。

4、Google Ads时间衰减归因模型

　　Time-decay归因模型将更多功劳归功于发生在更接近转化时间的广告互动。在这里，信用使用7天的半衰期进行分配。通俗地说，转化前8天的广告互动获得的功劳是转化前一天的广告互动的一半。

　　如果您正在运行对时间敏感的促销活动，则可以利用时间衰减模型。如果您希望在促销活动期间更深入地了解客户的购买行为，那么您自然希望将更多功劳分配给最接近转化时间的广告点击，因为这些功劳比广告点击更相关放在更远的过去。

　　因此，在线销售电子商务产品并通过Google购物定位关键字并不会从时间衰减建模中获得很多好处，因为销售过得很快。时间衰减归因模型也是一个很好的模型，可以帮助您深入了解销售过程的长度。但是，对于更简单的Google Ads广告系列，利用时间衰减归因模型有点过分。

5、Google Ads线性归因模型

　　线性归因模型将在路径上的所有广告互动中平均分配功劳。例如，如果您投放了一个多层次的广告系列，旨在通过搜索带来漏斗顶部的点击、通过 RLSA 进行再营销或通过展示广告进行再营销，那么您的转化报告将为这三者分配相同的功劳。

　　线性归因建模让您更好地了解哪些关键字或渠道有效，哪些无效。因此，如果有人不点击您的关键字或广告，就不会获得功劳。如果您计划开展复杂的营销活动，将人们直接从广泛的自然搜索字词转化为转化，强烈建议使用线性模型。但是，这些需要生成更长的广告系列，以便从一开始就追踪漏斗底部的流量。

6、Google Ads以数据为依据归因模型

　　以数据为依据的归因模型会根据您过去针对此转化类型的数据分配转化功劳。它与其他模型的不同之处在于，它利用您帐户的数据来找出转化路径中每次互动的实际贡献。根据谷歌的说法，选择数据驱动的方法可以消除选择模型时的猜测。

　　如果您的 Google Ads 帐户持续收到以下信息，则可以使用以数据为依据的归因模型：

• 每月600次或更多转化操作。
• 每月在Google搜索上获得15,000次或更多广告点击。

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如何确定选择哪种模型

　　如果您仍然无法确定应该为您的用例选择哪种模型，您可以比较不同的归因模型，然后观察它如何影响您的转化和成本/转化。要比较 Google Ads 中的各种归因模型，您可以使用归因建模报告，如下所示：

　　第1步：在您的Google Ads帐户中，您可以点击“工具”标签，然后点击“衡量”部分下提到的搜索归因链接。

　　第2步：接下来，单击左侧导航中的“归因建模”链接。

　　第3步：相互比较不同的归因模型，然后确定它如何影响您的每次转化成本和转化次数。

　　您可以查看“百分比变化”列，了解特定广告组/广告系列/关键字在您选择的模型下是否被低估或高估。

如何更改现有转化操作归因模型

　　如果您想更改现有转化操作的归因模型，可以执行以下步骤：

　　第1步：登录您的Google Ads帐户。

　　第2步：接下来，在您帐户的右上角，点击工具图标，然后在“衡量”下，选择“转化”。

　　第3步：在表格中，通过单击转换名称来选择要编辑的转换。

　　第4步：接下来，点击Edit Settings，然后点击Attribution Model。从下拉菜单中选择一个归因模型，然后单击保存。

　　第5步：单击完成以完成更改归因模型。

Google Ads归因模型的最佳做法

　　以下是管理 Google Ads 归因模型更改时需要牢记的一些做法，更多信息可参考文件：

　　更新您的目标和出价——如果您修改归因模型，您还应该为“转化次数”列中包含的每次转化更新目标和出价。如果您不更新它们，修改后的转化归因可能会导致出价不足或出价过高。

　　如果您只利用人工出价，则在您开始根据新数据进行优化之前，性能不会受到影响（正面或负面）。如果您使用的是目标广告支出回报率或目标每次转化费用出价策略，则需要优先更改目标。

　　“广告系列”中预期变化——修改归因模型后，您可能会注意到“广告系列”标签中的报告发生了变化。

　　时间滞后——由于非最终点击归因模型会在各种互动之间共享转化功劳，而每次互动都发生在不同的时间点，因此与“广告系列”报告相关的时间延迟可能会增加。

　　分数功劳——给定转化的功劳会根据您选择的归因模型在贡献的广告互动中分配。

　　功劳转移——通过对归因模型进行任何修改，您可以看到利用该转化操作的不同网络、广告系列、关键字和广告组之间的转化功劳转移。

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍的 Google Ads 归因模型的全部内容，本文重点介绍了可以在PPC营销管道中利用的不同类型的归因Google Ads，然后记住最佳实践，以充分利用它们。在深入研究Google Ads归因模型类型之前，还需了解归因建模的概念及其优势。

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