什麼是行銷歸因？模型、使用案例與最佳實務
行銷歸因是指將轉換的功勞歸給引導至該轉換的各個接觸點。Google 將其定義為「將功勞歸給重要使用者動作的行為」。該功勞會分配給「使用者路徑上的不同廣告、點擊和因素」。本指南將介紹目前使用的各種模型、其適用場景，以及可能產生誤導的地方。
什麼是行銷歸因
顧客很少在第一次接觸時就進行轉換。他們可能會先看到廣告、閱讀評論，一週後搜尋您的品牌名稱，然後才購買。歸因就是決定在該筆銷售中，每個步驟各自佔了多少功勞。
在大多數報表中，預設的做法是將所有功勞歸給最後一次點擊。這是一種選擇，而非客觀事實，而且它在系統上會偏向最接近購買階段的管道。
Google 精確地定義了這個機制。歸因模型「可以是一個規則、一組規則或一個資料驅動演算法」。它所決定的是「如何將功勞分配給使用者路徑上的接觸點」。
模型之間的差異
依據規則的模型
依據規則的模型會套用固定的原則。例如將所有功勞歸給最後一次點擊、第一次點擊，或是平均分配給每一次接觸。
其優勢在於任何人都能輕易理解。代價則是單一規則必須套用到所有情況。品牌搜尋和開發型多媒體廣告曝光被一視同仁地對待，儘管它們發揮的作用截然不同。
資料驅動模型
資料驅動模型會從您自己的資料中學習權重，而不是套用固定的規則。Google 表示其版本「使用您帳戶的資料來計算每次點擊互動的實際貢獻」。並補充說明「每個資料驅動模型都是針對特定廣告主和特定關鍵事件量身打造的」。
已公布的考量因素清單非常值得了解。該模型「納入了與關鍵事件發生的時間間隔、裝置類型、廣告互動次數等因素」。它還會權衡「廣告曝光的順序以及廣告素材資源的類型」。
它還使用比較法，而非簡單的計數。Google 將其描述為「反事實方法」。在這種方法中，「模型會將實際發生的情況與可能發生的情況進行對比」。透過這種比較來決定哪些接觸點最有可能促成該結果。
Google Analytics 目前實際提供的模型
這正是大多數已發布的建議過時的地方，因此非常值得直接引用官方來源。
Google 的 說明網頁 指出「Google Analytics 資源的歸因報表中提供 3 種歸因模型」。它們分別是資料驅動歸因、付費和隨機最後一次點擊，以及 Google 付費管道最後一次點擊。
該網頁也同樣直接地說明了哪些模型已被移除。自 2023 年 11 月起，第一次點擊、線性、時間衰減和根據排名歸因模型「已不再提供」。
如果您的報表範本中仍有線性歸因欄位，它所描述的就是該平台已停止提供的模型。這在團隊稽核承接過來的資訊主頁時非常常見。
| 模型 | 官方文件說明的運作方式 |
|---|---|
| 資料驅動歸因 | 根據您自己的帳戶資料分配功勞，針對特定廣告主和特定關鍵事件量身打造 |
| 付費和隨機最後一次點擊 | 「忽略直接流量，並將 100% 的關鍵事件價值歸給顧客點擊通過的最後一個管道」 |
| Google 付費管道最後一次點擊 | 「將 100% 的關鍵事件價值歸給顧客在轉換前點擊通過的最後一個 Google Ads 管道」 |
| 第一次點擊、線性、時間衰減、根據排名 | 「自 2023 年 11 月起已不再提供」 |
另外兩個細節會改變數據的解讀方式。
首先，預設會排除直接流量。該網頁指出「所有歸因模型都會排除直接造訪以使其無法獲得歸因功勞，除非前往關鍵事件的路徑完全由直接造訪組成」。
其次，數據在事後會發生變動。Google 指出「在轉換發生後的 7 天內，轉換都可以重新歸因」。這就是為什麼同一週在週一匯出的資料和在週五匯出的資料可能會不一致。
報表本身位於「廣告」下方。Google 的操作說明是「點擊左側的廣告」，然後「在歸因下方，點擊歸因模型或歸因路徑」。
行銷歸因的用途
- 預算分配。 決定下一個增加支出的管道。
- 管道評估。 評估一個從未直接促成銷售的管道是否仍有其存在的價值。
- 廣告素材與活動決策。 了解哪些素材資源出現在轉換路徑上。
- 向領導層報告。 用非行銷人員也能聽懂的語言解釋營收變動的原因。
- 稽核承接的設定。 檢查報表中的模型是否確實是團隊認為正在使用的模型。
第五點常被低估。公司內部大多數關於歸因的爭論，到頭來往往只是兩個人在看兩種不同的模型。
優勢
它將隱性的決定顯性化。 每份報表都已經包含了一個歸因選擇。明確指出它，能將假設轉化為團隊可以討論的議題。
It 為漏斗上層的工作提供了依據。 負責引進顧客的管道很少能直接促成交易，而分配功勞的模型是讓這些管道得以呈現的唯一方式。
它建立了共同的語言。 一旦大家都同意每週數據使用的是哪種模型，討論的焦點就會從方法論轉向策略。
值得了解的限制
模型並非因果關係的衡量。 它只是在已觀察到的接觸點之間分配功勞。它無法告訴您如果砍掉某個管道會發生什麼事。
未被觀察到的接觸是隱形的。 一次對話、播客中的提及或同事的推薦，都不會留下任何可歸因的點擊。
設定會改變結果。 Google 將報表歸因模型、可獲得功勞的管道以及關鍵事件回溯期列為不同的設定。只要更改其中任何一項，相同的底層資料就會呈現出不同的報表結果。
時間視窗會不斷變動。 由於重新歸因的時間最長可達七天，當天引用的數據僅是暫時性的。
最佳實踐
將模型寫入報表中。 將模型名稱和回溯期放在報表標頭中，而不是放在沒人會看的註腳裡。
比較兩種模型，而不是盲信單一模型。 同時查看資料驅動和最後一次點擊模型，可以顯示哪些管道高度依賴模型的選擇。這些才是值得深入探討的管道。
在簡報前先凍結匯出的資料。 由於功勞重新分配的時間最長可達一週，直接使用即時畫面進行簡報，可能會遇到數據在會議中途發生變化的尷尬情況。
將平台視角與業務視角分開。 平台報表計算的是平台能看到的數據，而財務部門計算的是實際入帳的金額。調和這兩者是一項必要的工作，而不是一種錯誤。
保留路徑資料，而不僅僅是總數。 一旦您只匯出管道總數，就無法再針對同一時期測試不同的模型。
將匯出的資料轉化為團隊易讀的內容
在概念性問題之下，歸因報表還面臨著一個實際問題。數據存在於一個平台，支出存在於另一個平台，而營收則存在於第三個平台。
在進行分析工作之前，這是一項檔案合併的工作。Powerdrill Bloom 支援將這些匯出的檔案作為上傳內容。用它自己的話來說，您可以跨每個資料集進行提問，並「獲得包含圖表、表格和匯出檔案的有根據回答」。
在這裡，資料來源比在大多數報表中更為重要。其首頁承諾「每個數據都會附帶其背後的頁面、資料列和具體數值」。當有人質疑某個管道的功勞時，這正是您所需要的。
關於其實際操作版本，我們關於建立行銷歸因報表的逐步指南涵蓋了每週的運作節奏。相關的文章還涵蓋了管道 ROAS 報表和廣告素材成效報表，而我們對廣告支出分析工具的綜述則涵蓋了更廣泛的類別。
結論
行銷歸因是一種功勞分配原則，而您能做的最實用的事就是明確指出您正在使用哪種原則。該平台已縮減至三種模型，預設會排除直接流量，且數據在事後一週內仍可重新分配。
掌握這四個事實，大多數關於歸因的爭議就會迎刃而解。然後比較同一時期內的兩種模型，並將討論重點放在兩者產生分歧的管道上。
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常見問題
簡單來說，什麼是行銷歸因？
它是您用來決定哪些行銷接觸點可以獲得銷售功勞的方法。Google 將其描述為將重要使用者動作的功勞，歸給通往該動作路徑上的廣告、點擊和因素。
Google Analytics 目前提供哪些歸因模型？
三種：資料驅動歸因、付費和隨機最後一次點擊，以及 Google 付費管道最後一次點擊。官方網頁指出，自 2023 年 11 月起，第一次點擊、線性、時間衰減和根據排名歸因模型已不再提供。
為什麼直接流量無法獲得功勞？
Google 的官方文件指出，所有歸因模型都會排除直接造訪以使其無法獲得功勞，除非前往關鍵事件的整個路徑完全由直接造訪組成。
為什麼我的歸因數據在事後會發生變化？
因為隨著更多資料的加入，功勞可以被重新分配。Google 的網頁指出，在轉換發生後的七天內，轉換都可以重新歸因。
資料驅動歸因是基於什麼？
您自己的帳戶資料。已公布的考量因素包括與關鍵事件發生的時間間隔、裝置類型以及廣告互動次數。廣告曝光的順序和廣告素材資源的類型也包含在內，並透過反事實比較進行評估。