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自动化和机器算法学习提供了已校准及基于数据的跟踪转化。 它为您提供了一种䦕发用户见解的方法。并根据受众群体的行为来制定网络媒体，搜索，分析和创意的策略。在这里，我们探讨了以数据为依据的归因的好处，以及为什么要在Campaign Manager（CM）报表中应用以在数据为依据的归因模型。

什么是以数据为依据的归因（DDA）？

以数据为依据的归因是一种归因方法，它使用Floodlight配置中沿转化路径（转化和未转化的用户）的所有数据来深入了解营销接触点在顾客旅程的影响。它通过根据此转化路径数据开发转化概率模型来实现此目的，然后通过算法将转化功劳分配给每个营销接触点。

通常，Campaign Manager（CM）中的数据驱动模型需要学习1至2天。收集数据后，Campaign Manager（CM）技术中的数据驱动归因，然后将博弈论概念应用于算法（也称为 Shapley Value），以确定每个接触点的贡献。

在本文中，我们将探讨 Campaign Manager（CM）中可用的数据驱动归因，但是，重要的是要认识到 Google Marketing Platform（GMP）中的其他平台，包括 Search Ads 360（SA360）和 Google Analytics 360 （GA360）也将数据驱动归因作为其功能的一部分。相比下，Google Analytics（免费版）就无法访问以数据为依据的归因。

为什么要在 Campaign Manager 中使用以数据为依据的归因？

根据 Econsultancy 的研究，有34％的受访者表示拥有正确的数据收集和分析技术对其了解客户的能力影响最大。 因此，使用 Google Marketing Platform（GMP），特别是Campaign Manager（CM）进行数据驱动的归因，具有不可忽视的优势，包括：

  • 数据驱动型的企业在决策上有重大改进的可能性提高3倍
  • 在转化路径中获得更准确的归因 – 根据此信息图，只有26％的受访者选择了数据为依据的归因模型，因为它可以将转化功劳准确地分配给营销接触点，这种额外的准确性将有助于降低转换成本并改善决策制定。
  • 利用来自第一方数据的见解 – 所有其他归因模型（基于最终点击或基于非最终点击），都没有考虑到其他基于数据的见解分析您客户如何转换。波士顿咨询集团的研究突出了第一方数据的重要性，数据驱动归因算法利用您的可用数据来获得更准确的见解和报告
  • 通过 Campaign Manager（CM），您可以跨媒体的流量，包括付费搜索，分析和广告素材生成交叉的归因，
  • 来自自然（有机）搜索的流量也可以归因于转化功劳 – 数据驱动归因可更全面地了解客户的转化路径
  • 通过这种跨渠道归因，您可以更有效地推动与客户的跨时营销以及组织的数字营销成熟度。
Data-Driven Attribution

如何在 Campaign Manager 中设置以数据为依据的归因

要设置以数据为依据的归因，您需要使用Campaign Manager（CM）中的归因建模工具：

  1. 在 Campaign Manager 中，转到报表和归因 > 归因。
  2. 选择一个 Floodlight 配置
  3. 点击左侧菜单中的归因建模工具
  4. 除非您之前设置了数据驱动的归因，否则将显示默认模型。点击默认模型旁边的下拉菜单，在列表底部，选择创建新的数据驱动模型
  5. 命名您的模型。注意：包括当天的日期
  6. 选择所有基于转化的 Floodlight 活动，即不包括仅针对受众群体列表（例如动态再营销）创建的 Floodlight 活动
  7. 选择基本渠道分组或自定义渠道分组
  8. 设置自定义回溯窗口
  9. 点击保存
您应该在Google Marketing Platform（GMP）中使用数据驱动归因模型的6个原因 1

结论

尽管许多机构以及行业对归因使用有不同的方法和理念，但利用数据驱动的方法使企业能够提升的决策制定能力，并使用复杂的算法从相同的媒体或搜索预算中产生更多的转化。

要在您的企业的归因策略或 Campaign Manager（CM）或 Google Marketing Platform（GMP） 中其他平台内的数据驱动归因方面进行咨询或支持，请立即与 FiveStones 团队联系