在網路碎片化的時代,在網路上購買商品前,是否曾在上網瀏覽新聞時看到 Google 的 banner 聯播廣告或在滑 Facebook 時看見與自己加入購物車的商品內的貼文廣告呢?或在發布 IG Stories 後,又看到曾經瀏覽過相關網站商品的 Stories 廣告呢?

在消費者進行購買決策前會歷經很多的「廣告接觸點」,包含上述的廣告均有可能都會是觸發最後購買的可能性,但往往行銷人會有疑慮這些接觸點是否有助於提升轉換成效,而藉由「歸因模式」是可使利於分析「轉換功勞」的好工具,讓行銷策略可做因地制宜的適時調整,並找到有效及最能評估的關鍵轉換點。

☞ 什麼是「歸因模式」?

歸因模式是將「轉換」的功勞分配給不同「進站的管道」的方法。所定義的「轉換」則是我們希望使用者在網站上所完成的動作,例如購買、會員註冊、提交表單等;而進站管道則是使用者進入網站的方法,例如 Google 搜尋、facebook、Instagram 或自然搜尋等。在消費者完成轉換前,將會透過不同的管道造訪網站;歸因模式則是將轉換歸因分配給這些進站管道,透過不同的模式即是計算不同的歸因方法。

☞ 為什麼Google Ads與GA轉換數據不一樣?

在檢視成效上常常會有疑慮,為什麼 Google Ads 廣告數據與 Google Analytics 數據的不同感到困惑,而兩者的差異是,在紀錄完成轉換時的方式不同,Google Analytics 會將轉換紀錄在最後一個廣告接觸點(ex. 消費者是看到 Facebook 貼文廣告點擊進站完成轉換),而 Google Ads 則會根據不同的歸因模式及回溯期間有所影響,所以兩者之間的數據將會有所差異。

☞ 理解歸因模式一點都不難,常用的歸因與應用一次搞定!

最終點擊 Last Interaction|眼中容不下他人的歸因模式

▻將轉換的功勞歸屬給「最終接觸點」

此歸因模式會過於強調單一的管道,而忽略了其他管道的功勞,雖大部分的分析工具都會以此做為預設模式,建議可運用 Google Analytics 的多管道程序來做更客觀的歸因分析。

最初點擊 First Interaction

▻將轉換功勞歸屬給「第一次接觸點」,

此歸因模型也是過於強調單一的管道,而忽略了其他管道的功勞,但可透過最初點擊來判定哪些是高度興趣及具有價值的客群。

小提醒:若使用者超出設定的回溯期天數,最初點擊得判斷上則會有所誤差喲!

線性 LINEAR

▻將轉換功能平均分配給轉換路徑上的每個管道

此歸因模型屬於平均分散式,最終點擊跟最初點擊較不平等的缺點,

但此方式會辨別不出哪個管道的重要性。

時間衰減 TIME DECAY

▻越接近轉換完成時間發生的廣告互動,分配到的管道功勞越多

此方式則可避免高估了某個管道,此分配的邏輯較符合使用者的歷程及實際狀況。

根據排名 POSITION BASED

▻將 80% 的轉換功勞平均分配給第一個和最後管道(各自配得40%),剩下的 20% 轉換功勞則分配給路徑上中間的管道。

此方式則的分配是重視第一和最後管道的功勞,將會忽略中間管道也可能是成為重要的接觸點

以數據為準 DDA

▻此功勞歸屬的門檻得需足夠的數據資料讓系統進行有效的評估後才可運作。

需要累積至少 15,000 次點擊,而且每個轉換動作必須在最近 30 天內獲得最少 600 次轉換才能在歸因模型開啟。

為了更清楚地看見每個廣告的轉換價值,因此將歸因更改成 DDA(以資料為憑)的方式,是為了讓每個路經都擁有該有的價值。

在歸因模式的設置上沒有絕對僅能選擇一種方式,會需要依照品牌或商品的轉換歷程、購買週期來做全面的評估,建議加以運用 Google Analytics 來檢視,了解消費者的轉換路徑並優化或調整行銷策略,想了解歸因模型該如何選擇,立即與我們聯繫!

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