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什麼是歸因模型?

歸因模型是一個規則或一組規則,用於確定在銷售或轉換路徑中為每個接觸點(展示和點擊)分配多少功勞。

隨著數據驅動行銷對於數位行銷人員和相關從業人員在執行和分析活動上的影響愈來愈大,”歸因”是影響組織策略和數位行銷成熟度不可或缺的一部分。

不同類型的歸因模型

  • 最後一次單擊(Floodlight
  • 最後一次互動
  • 第一次互動
  • 線性
  • 時間衰減
  • 基於位置
  • 社交
  • 數據驅動
  • 自定義
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為什麼要使用歸因模型?歸因的8個好處

    1.  歸因效率可提昇15-30%(來源:37個行銷歸因統計數據
    2. 衡量行銷活動的真正價值
    3. 對客戶及其行為有更全面的了解
    4. 透過客戶終身價值(LTV)報表,更準確地聚焦您的活動
    5. 獲得全面的行銷表現數據
    6. 了解轉換與您不同行銷渠道之間的關係
    7. 擴展您的成效評估能力
    8. 為您的企業實現數位行銷成熟度

歸因模型1  –  Floodlight(最終點擊)歸因(預設)

級別:初學者

適用情形:要將歸因與Floodlight報表匹配時,Floodlight歸因模型會將轉換價值的100%歸因於用戶購買或轉換之前的那個點擊。而在沒有點擊的情況下,該模型會將所有轉換價值歸因於最後一次曝光。

Attribution

歸因模型2 – 最終互動歸因

級別:初學者

適用情形:適用於著重產品交易的廣告活動,在使用者購買或轉換的當下吸引他們。例如動態再行銷,以吸引離開購物車的訪客。 在此歸因模型中,最後一個接觸點會獲得100%的銷售或轉換功勞。

Attribution

歸因模型3 – 最初互動歸因

級別:初學者

適用情形:打響知名度的活動,即可使用這種模式。假使您要行銷的品牌知名度還不高,就可以針對讓客戶初次接觸該品牌的關鍵字或管道加重投放。在此歸因模型中,第一個接觸點獲得100%的銷售或轉換功勞。

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歸因模型4 – 線性

級別:初學者

適用情形:在不考慮直接流量的情況下解釋渠道的有效性。

在此模型中,轉換路徑中的每個接觸點均享有同等的銷售或轉換功勞。例如,如果轉換前有5個接觸點,則每個接觸點將獲得20%的功勞。

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歸因模型5 – 時間衰減歸因

級別:中級

適用情形:短時間(2-3天)促銷活動

時間衰減歸因對與銷售或轉換時間最接近的接觸點賦予較高的功勞。

什麼是歸因模型?您可以在Campaign Manager(CM)中使用的 9 種歸因模型 3

“84%的人表示將轉換事件與行銷相關聯對增長非常重要”

Source: 37 Mind blowing Marketing Attribution Stats

歸因模型6 – 根據排名的歸因

級別:中級

適用情形:對於通常在30-90天內進行轉換或通常使用相同渠道進行品牌知名度和轉換的廣告系列。 根據排名的歸因,會分配給最初和最終互動各 40% 的功勞,然後將剩餘的20%功勞平均分配給中間其他的互動。

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歸因模型#7 – 社交

級別:中級

適用情形:如果您要評估在社交網路 (例如 Twitter) 上執行的廣告活動,即可使用這種模式。「社交」模式是以「線性」模式為基礎,但會將社交互動所獲得的曝光加權計算。預設的加權計算方式如下:

  • 沒有社交參與的曝光次數= x 0.5
  • 具有任何低價值社交活動的曝光數(擴展或配置 – 不增加覆蓋面)= x 0.75
  • 具有任何高價值社交活動的曝光數 (包括分享和轉發 – 增加覆蓋面)= x 1.5
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“77%的人說他們認為自己沒有使用正確的歸因模型”

Source: 37 Mind blowing Marketing Attribution Stats

歸因模型#8 – 數據驅動歸因

級別:高級

適用情形:如果您在30天內記錄了至少15,000次點擊和600次轉換,則建議使用數據驅動歸因

數據驅動歸因使用Floodlight配置數據以及轉換路徑(轉化用戶和未轉化用戶),以深入了解每個行銷接觸點在客戶應用過程中所產生的影響。重要的是,通過獲得最低的點擊次數和轉化次數,您可以為 GMP 技術中的演算法提供足夠的資訊,從而開始學習並應用博弈論概念來確定歸因。 在最近的文章中,我們將更深入地探討數據驅動歸因

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歸因模型#9 – 自定義歸因

級別:高級

適用情形:一旦您掌握了數據驅動歸因的導入和分析

Google Marketing Platform 的進階功能就可以在此使用, Campaign Manager (CM))為您提供了設置並通過創建自定義歸因模型來準確調整您希望歸功於轉換路徑中每個渠道的功勞。 請務必注意,您最多可以組合使用10個自定義歸因模型和數據數據驅動歸因

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“96%的人說他們的演算法歸因至少有些效果,而89%的人說他們的自定義歸因有用。但是,只有23%的人使用這些方法”

Source: 37 Mind blowing Marketing Attribution Stats

如何在Campaign Manager(CM)中利用不同的歸因模型

比較來自多個歸因模型的數據,令你更全面了解轉換和銷售情況。 在 Campaign Manager (CM))中,您可以使用歸因模式工具執行以下操作:

  1. Campaign Manager (CM))中,到 報表和歸因 > 歸因
  2. 選擇一個Floodlight設定
  3. 點擊左側選單中的歸因模式工具
  4. 在帶有預設模型(Floodlight(最後點擊)歸因)的下拉選單旁邊,可以選擇歸因模型1-7,創建新的數據驅動歸因或創建新的自定義模型,在列表的底部單

Floodlight 設定中的歸因模型

您還可以在Floodlight設定中設置歸因模型,這將使您可以在以後的所有報告中使用特定的歸因模型。 您可以在Floodlight設定中利用的另一個功能是增強歸因,啟用後,它可以改善GMP中顯示和視音廣告資源的歸因訊號。

“ 34%的人說擁有正確的數據收集和分析技術對了解客戶的能力有最大的影響”

Source: 37 Mind blowing Marketing Attribution Stats

結論

Campaign Manager(CM)在平台內提供了一系列初學者,中級和高級歸因模型,使您可以將常見的預設模型與數據驅動的歸因或自定義歸因進行比較和對照。 由於歸因是針對現有轉換渠道做最大化地提高廣告活動有效性的關鍵策略,因此領先的企業正在使用Google Marketing Platform在其內部提供可行的觀察。 有關上面探討的Campaign Manager(CM)中的任何歸因模型或您企業的歸因策略的諮詢與支援,歡迎與FiveStones團隊聯繫