什么是營銷歸因?
為成功的營銷歸因奠定基礎(chǔ)
6種營銷歸因模式
跨平臺和媒體資源的營銷歸因的差異
結(jié)論
營銷歸因的目的是為了更清楚地了解消費者在轉(zhuǎn)化路徑中與品牌所發(fā)生的所有互動和接觸點。 營銷歸因可以幫助商家找到有助于促成轉(zhuǎn)化的渠道和特定廣告系列，從而讓商家了解到該如何以及在何處進行投資和投入精力。 盡管理論講聽起來很簡單，但實踐卻可能相當復(fù)雜。
花點時間想想你作為消費者時的行為。 如果你已經(jīng)有了一定年齡的閱歷，你就會記得在 iphone 手機、平板電腦，甚至社交媒體出現(xiàn)之前時光，大多數(shù)人都只有一臺設(shè)備可以上網(wǎng)（也就是臺式電腦）。這時候的營銷歸因相對簡單。 不過，到了今天，你就需要考慮以下因素，以確保你的營銷報告和歸因在以下方面沒有疏漏：
考慮到在線和離線的互動，隨著時間的發(fā)展，跨多個設(shè)備、平臺和廣告系列的營銷歸因只會變得越來越復(fù)雜。
但你也不必覺得前景黯淡，你可以采取某些特定的方式來填補當今營銷歸因環(huán)境中的某些漏洞。
在我們討論營銷歸因的工作機制或不同的營銷歸因模式之前，我們需要明確一點：
不存在100%的“真實”營銷歸因。你永遠無法完全掌握每個單獨營銷接觸點是如何影響每個消費者旅程的。所有的營銷歸因模型僅僅是對現(xiàn)實世界的一種近似值。 你唯一能爭取的準確性是：
我們建議使用谷歌的 Campaign URL Builder，因為它能夠?qū)赡軙茐?URL 的特殊字符進行自動編碼，例如空格或問號。
UTM 參數(shù)有五種標準類型，可用于描述分析工具的傳入流量，以便可以對分析工具進行批量分組、管理和分析。
你可以選擇何時以及如何使用 UTM 的五種參數(shù)類型，但是請確保它們在 UTM 標簽和跟蹤中保持一致：商家還可以創(chuàng)建自己的自定義 UTM 參數(shù)，以更詳細地了解流量管理方式。商家可以使用“ utm_season = fall”來跟蹤特定的季節(jié)性活動。
此外，商家還可以使用任何 valuetrack 參數(shù)來動態(tài)標記不同的營銷活動設(shè)置或用戶屬性。例如，＆utm_device = {device} 會自動更改 {device}，以標識用戶是通過什么瀏覽你的網(wǎng)站的。
舉個例子來說明。如果商家想通過針對非品牌關(guān)鍵字“冬季夾克”的谷歌廣告搜索活動來跟蹤冬季夾克的流量和銷售額，那么商家的的 UTM 跟蹤 URL 可能如下所示：
將以上鏈接進行分解，每個參數(shù)都向商家傳達了有關(guān)流量的信息：
正確設(shè)置后，商家就可以在谷歌分析和其他報告工具中對來自不同來源的流量進行分組和分析了。
正確的 UTM 跟蹤是朝著正確方向前進的一步，但默認情況下，如果同一用戶在多個設(shè)備上訪問你的站點，那么每個“訪問”都將被歸為一個單獨的用戶和單獨的“旅程”。
例如，如果用戶瀏覽到有關(guān)某個產(chǎn)品的 Instagram 故事，他們雖然可能會查看該產(chǎn)品，但不會立即購買。相反，他們可能會在回家的路上用手機搜索產(chǎn)品，最后在睡前用筆記本電腦再次搜索該產(chǎn)品，并實現(xiàn)谷歌購物廣告的流量轉(zhuǎn)化。
要解決這個問題并將來自同一用戶的所有行為分組，商家需要在谷歌分析中啟用用戶 ID 并將谷歌分析與自己的客戶關(guān)系管理（CRM）數(shù)據(jù)相結(jié)合。
谷歌分析中的用戶 ID 會為每個用戶創(chuàng)建唯一的非 PII（無法識別個人身份的） ID，這些 ID 包含在發(fā)送數(shù)據(jù)的任何位置。然后，商家可以使用 ID 為每個客戶統(tǒng)一設(shè)備之間的交互以及在線和離線的接觸點。
為了能夠更清晰地描繪消費者如何在不同設(shè)備和活動中與品牌進行互動，商家需要將看起來像許多獨立用戶在不同設(shè)備之間的消費者旅程轉(zhuǎn)變?yōu)橥粋€用戶與品牌之間的一系列互動。擁有這項能力至關(guān)重要。
商家可以在谷歌分析或特定平臺（例如谷歌廣告）中的不同歸因模型之間進行切換。
商家可以根據(jù)業(yè)務(wù)目標以及希望將最大價值放在營銷漏斗的位置，在以下六種不同類型的營銷歸因模型中進行選擇：
沒有通用的營銷歸因模型，也沒有正確或錯誤的營銷歸因模型。
相反，重要的是要了解每個歸因模型的世界觀，以及了解哪些交互作用被賦予了最大的權(quán)重和最小的權(quán)重。你甚至可以在不同的歸因模型之間切換，以了解不同的歸因模型是如何改變你對不同的活動對流量轉(zhuǎn)化的影響的看法。 我們將在下文簡要介紹每個歸因模型，以幫助你更好地理解它們。請注意，根據(jù)我們使用的模型的不同，即使是完全相同的消費者旅程也可以有不同的解釋。
1. 最終點擊歸因
最終點擊歸因是最常用的模型，也是大多數(shù)營銷平臺的默認模型。當商家積極嘗試將流量轉(zhuǎn)化為消費者時，這種單點觸控模式非常有用。
最終點擊歸因?qū)⒘髁哭D(zhuǎn)化完完全全地歸因給最終點擊的廣告和相應(yīng)的關(guān)鍵字。這樣，營銷漏斗位置較低的廣告系列（例如品牌搜索廣告系列或重新定位廣告系列）將獲得更多價值，而品牌知名度和營銷漏斗位置較高的廣告系列則可能不會獲得任何價值。
2.首次點擊歸因
這種單次觸摸歸因模型將第一個接觸點視為最重要的接觸點，因為正是第一個接觸點在第一時間將消費者帶進了商家的營銷漏斗。當商家優(yōu)先考慮對可增加流量和可找到新受眾的廣告系列進行投資時，此模型很有用。
首次點擊歸因?qū)⒘髁哭D(zhuǎn)化完完全全歸因給獲得首次點擊的廣告或相應(yīng)的關(guān)鍵字。因此，此模型忽略了營銷漏斗的高價值底部（例如再營銷），有可能導(dǎo)致商家減少對這些工作的投資，從而實際上降低了整體轉(zhuǎn)化次數(shù)和收入。
3.線性歸因
線性歸因模型將流量轉(zhuǎn)化平均分配給消費者購買路徑上的所有點擊。這是多次觸摸歸因的最簡單形式。使用此模型，商家可以不錯過任何有益的互動。但是，這種歸因模型并不能完全告訴商家究竟是哪個渠道的影響力最大。
4. 時間衰減歸因
時間衰減歸因模型類似于最終點擊歸因模型。但是，時間衰減歸因模型會將部分流量轉(zhuǎn)化歸因給促成轉(zhuǎn)化的互動，并且可以將更多的權(quán)重分配給時間更近的點擊。
5. 基于排名的歸因
基于排名（或U形）的歸因模型會為首次點擊和最終點擊賦予相同的權(quán)重——這兩個互動的流量轉(zhuǎn)化分別占 40％。剩余的 20％會分配給介于兩者之間的其他點擊。
但是，這里的假設(shè)是，首次點擊和最終點擊是最有價值的互動，而其實這兩次點擊之間可能會有一些活動或接觸點也起了重要作用。
6. 算法歸因
這一模型通常稱為自定義歸因。當有足夠的可用數(shù)據(jù)時，商家可以允許機器學(xué)習來確定哪些接觸點在消費者旅程中帶來的流量轉(zhuǎn)化最高。
從理論上講，這是最好的模型，但是它依賴于有足夠的歷史數(shù)據(jù)來進行機器學(xué)習，以在不同的接觸點之間分配權(quán)重。
如果你的營銷活動已經(jīng)進行了足夠長的時間，你就會注意到，對于任何給定的日期范圍，根據(jù)你查看的報告不同，不同的平臺可能會為流量轉(zhuǎn)化提供不同的價值和權(quán)重。 因此，當你直接查看谷歌廣告、Facebook 廣告、谷歌分析甚至 Shopify 報告時，你可能看到不同的數(shù)據(jù)。
那么，到底什么才是你的真理來源呢？
從技術(shù)上講，所有這些報告都是“正確的”。它們從不同的角度解讀了你的營銷活動。以下是每一份報告的原理入門。
谷歌廣告
谷歌廣告僅跟蹤來自谷歌廣告流量。它不會刪除來自不同平臺上其他廣告系列的轉(zhuǎn)化流量，因為它“看不到”這些接觸點。取而代之的是，谷歌廣告會將流量轉(zhuǎn)化歸因給在任意時間與谷歌廣告系列進行過互動的任意用戶，即使這個用戶后來也與 Facebook / Instagram，電子郵件進行過互動或直接訪問商家的網(wǎng)站實現(xiàn)了流量轉(zhuǎn)化。
默認情況下，谷歌廣告歸因窗口設(shè)置會顯示使用最終點擊歸因點擊廣告后 30 天內(nèi)采取的操作。
Facebook 廣告
Facebook 廣告平臺只跟蹤 Facebook 的廣告流量和互動（其中還包括 Facebook 旗下的資產(chǎn)，如Instagram）。
Facebook 廣告也不會對來自不同平臺上其他廣告活動的數(shù)據(jù)進行重復(fù)數(shù)據(jù)消除，對于在一定時間范圍內(nèi)看到或單擊 Facebook 廣告的任何用戶，即使他們后來與谷歌廣告系列、電子郵件有過互動，或者訪問商家的網(wǎng)站實現(xiàn)了流量轉(zhuǎn)化，F(xiàn)acebook 廣告也會將流量轉(zhuǎn)化歸因給該用戶。
Facebook廣告默認為最后一次點擊歸因，歸因窗口為查看廣告后 24 小時內(nèi)和點擊廣告后 28 天內(nèi)。
Facebook 廣告是唯一一個信息較詳細的廣告平臺，它會將流量轉(zhuǎn)化歸因給那些可能“看到”廣告（即使沒有點擊）但卻以另一種方式實現(xiàn)流量轉(zhuǎn)化的用戶。如果商家希望更好地在多平臺之間比較結(jié)果，建議商家將設(shè)置更改為“基于點擊”。
谷歌分析
谷歌分析和其他分析平臺將跟蹤不同的付費和未付費渠道的點擊行為。通常，可以將分析平臺配置為連接外部/脫機數(shù)據(jù)源、用戶ID和/或其他不直接屬于在線商店的 web 屬性。
谷歌分析提供了“數(shù)據(jù)導(dǎo)入”功能，允許商家從其他來源上傳數(shù)據(jù)，以方便商家可以在谷歌分析中分析所有數(shù)據(jù)。在同一個地方包含跨平臺的大多數(shù)消費者交互的最佳方法就是添加其他數(shù)據(jù)源和合并用戶 ID。
谷歌分析還將對所有渠道的流量轉(zhuǎn)化進行重復(fù)數(shù)據(jù)消除，并將流量轉(zhuǎn)化歸因給流量轉(zhuǎn)化過程中的最后一個接觸點。但這種情況不適用于當最后一個接觸點是對網(wǎng)站的直接訪問時。在這種情況下，谷歌分析會將流量轉(zhuǎn)化歸因給帶來流量轉(zhuǎn)化的最后一個非直接接觸點。
關(guān)于廣告服務(wù)器和基于展示的歸因
雖然大多數(shù)歸因是基于點擊的，但也存在基于展示的歸因和報告。
想一想你自身的經(jīng)驗。你是否會逐條點擊你感興趣的廣告？即使你沒有點擊，這些廣告仍然會影響你將來購買產(chǎn)品的決定。
廣告服務(wù)器讓商家可以在一個平臺上整合和刪除所有營銷數(shù)據(jù)，同時還可以訪問展示次數(shù)數(shù)據(jù)。通過這些數(shù)據(jù)，商家可以更清楚地了解消費者的購買途徑以及接下來應(yīng)該投資的渠道。
例如，你可以從點擊次數(shù)的角度在搜索廣告中看到很好的廣告成果。但是，當查看展示次數(shù)數(shù)據(jù)時，你會發(fā)現(xiàn)，通過搜索轉(zhuǎn)化來的流量實際上是由 YouTube 視頻開頭的視頻廣告帶來的。消費者看到了這些視頻廣告，然后又在谷歌上搜索了你的產(chǎn)品。
谷歌營銷平臺（Google Marketing Platform）就是這種技術(shù)的一個示例，您可以在這個平臺訪問搜索、視頻、展示廣告、Gmail 贊助廣告以及某些社交媒體平臺等渠道的展示級別的數(shù)據(jù)。
Shopify
Shopify 將跟蹤不同的付費和未付費渠道上的點擊操作。Shopify 分析將刪除所有渠道中的重復(fù)轉(zhuǎn)化，并且即使用戶直接訪問你的商店，也可以將流量轉(zhuǎn)化歸因給轉(zhuǎn)化過程中的最后一個接觸點。這是谷歌分析和 Shopify 之間默認歸因工作方式之間的最大區(qū)別。
了解歸因的現(xiàn)狀、存在的漏洞以及可以應(yīng)用的不同模型，是朝著更好的跟蹤、更清晰的消費者數(shù)據(jù)庫和更明智的決策邁出的第一步。
雖然營銷歸因遠非完美，并且只會越來越復(fù)雜，但營銷歸因可以為商家提供寶貴的見解，讓商家了解消費者在購買過程中與品牌進行互動的方式和互動地點。
