广告归因的 3 个最大问题以及个性化如何发挥作用

在评估您的营销渠道时，您拥有的数据越多，您就越成功是理所当然的。

曾经是这样的情况，现在正相反。 数据类型、信息点以及可以帮助您理解它的工具数量不计其数。

营销人员并不缺乏数据。 他们沉溺其中。 但是，有一种方法可以帮助他们保持清醒：广告归因。

什么是广告归因？

在广告中，归因是指跟踪特定用户目标的推荐来源的过程。 该目标可以是注册、下载、购买等。

当买家的旅程漫长而复杂时，跟踪实现这些目标的路径对每个企业都至关重要。 归因将使您了解最有利可图的渠道。 如果您知道用户是如何找到您的、他们在何处放弃了您、哪些渠道让他们进行了转化等，您就可以在支出和优化方面做出更好的决策。

归因的重要性

各地的营销人员都有一个大问题：他们的大数据太大了：

管理每个访问者在每个媒体、设备、平台上带来的无数数据点——这似乎是不可能的。 但在整理这些数据时，广告商别无选择。

归因是评估广告效果的方法。 如果您无法确定广告活动的有效性——哪些渠道比其他渠道带来更多的投资回报率——您就无法知道如何进行预算。

因此，您可能会惊讶地发现，超过四分之一的营销专业人士在他们的所有营销活动中都使用归因。

有些人说他们已经设置了它，但不分析结果。 其他人表示他们根本不打算使用归因：

但很大一部分营销人员表示，他们要么将其用于某些活动，要么不使用它但愿意使用。 这两个类别都表明采用归因存在障碍。 这并不奇怪。 最常见的模型存在一些主要问题。

广告归因的问题

从理论上讲，归因是一种策略，可以在需要投资新活动和优化表现不佳的人时带来回报。 然而，在实践中，很难确定如何归因可盈利广告活动的引荐来源。

广告归因问题#1：谁获得信任？

第一个主要问题是确定如何归功于对特定目标有贡献的推荐人。 在漫长而复杂的买家旅程中，您如何为每个接触点分配价值？

例如，如果用户通过 Facebook 广告进入，然后阅读博客文章，然后访问您的定价页面，几周后，在点击重定向广告后在点击后登录页面上购买，那么最大的转化贡献者是什么?

是 Facebook 赢得了第一次点击吗？ 重定向广告？ 点击后登陆页面？

很难说。

这就是为什么有许多模型可以帮助您。

不同的广告归因模型

没有一刀切的归因方法。 有些模型强调导致转化的第一次点击，有些则强调最后一次点击。 以下是不同模型决定归功于的人：

第一次接触

第一次接触模型将功劳归功于第一个接触点，并且只归功于第一个。 因此，如果您的用户从搜索移动到点击后登录页面，然后在 Facebook 上重新定位，然后在不同的点击后登录页面上点击并转化，则转化功劳将用于搜索。

最后一击

与第一次接触模型一样，最后一次接触仅将功劳归功于一个接触点。 不过，这一次是在互动结束时。 如果我们使用与上面相同的示例（搜索→点击后页面→Facebook→点击后页面），那么最后一个点击后页面将获得转化的所有功劳。

最后非直接

与首次点击和最终点击一样，最后一次非直接点击仅将转化功劳归于一个来源。 然而，与它们不同的是，它不包括直接流量。 由于直接导航到您网站的任何人都可能之前与您的品牌有过接触，因此最后一次非直接点击假定直接不是转化的影响因素，因此不给予任何信任。 最后一个非直接来源获得 100% 的功劳。

线性

线性模型使用多点触控归因，因此，与前两种模型不同的是，该模型可归因于多个来源。 在线性模型中，每个接触点都获得相同的转化功劳。

时间衰减

另一个多归因模型，时间衰减根据访问接触点的顺序给予信用。 在我们的示例中（同样：搜索→点击后页面→Facebook→点击后页面），这将最大程度地归功于最后一个点击后页面，其次是Facebook，第三位是原始点击后页面，以及最少要搜索。

基于位置

另一种多点触控广告归因模型，该模型将最大功劳归于第一个和最后一个接触点（各 40%），并将剩余的 20% 分配给它们之间的接触点。

哪个型号最好？

哪个来源值得称赞取决于你问谁。 它还取决于许多其他变量。 每个模型都强调购买者旅程的不同部分作为目标行动的最大影响因素。 哪个型号最好？ 那要看…

广告归因问题#2：您应该使用哪种模型？

问题二与第一个问题有关。 如果您有多种确定归因的模型，因为有不止一种方法可以给予信用，那么您如何知道使用哪一种？

答案很复杂，而且因企业而异。 这取决于很多因素——比如销售周期、行业、产品等——但有一些方法可以确定使用哪个。 以下是一些优点、缺点和最佳使用时间。

第一次接触

首次接触归因应用于需求生成。 如果您正在尝试推动漏斗顶部指标，这将使您了解是什么吸引了访问者并将其转化为潜在客户。

这个模型的优点是它很容易设置。 然而，缺点是它只占营销漏斗中的一个接触点。

最后一次触摸

当您尝试确定哪些来源带来了高价值转化（如销售）时，首次接触归因对于底部渠道营销活动尤其重要。

该模型的优缺点与第一次接触模型的优缺点相似：它们易于设置，但它们只显示图片的很小一部分。

最后非直接

最后一个非直接模型对于看到大量直接转化的企业很有用。 这种归因方法的优势在于它显示了导致这些转化的最后一个渠道。 它类似于最后一次点击，因为它只显示旅程的一小部分，但它为企业提供了更好的信息，例如 B2B 领域的企业，他们在现场看到大部分转化。

线性

线性归因对于讲述比单一归因模型更全面的故事很有价值。 如果您有更长的转化路径，这是评估导致目标行动的每个渠道的好方法。

这个模型的最大优点是它比其他模型更全面。 最大的缺点是它平等地给予信用，当阅读博客文章或点击广告等某些行为是两个截然不同的兴趣指标时。

时间衰减

时间衰减模型将更多功劳归功于转化过程中后期的接触点。 这种归因方法对销售周期较长的企业或旨在实现漏斗底部目标的企业很有帮助。

此模型的好处在于，它可以让您了解对转化贡献最大的来源。 但是，它假定在转换之前出现的来源最具影响力。 情况并非总是如此。

基于位置（或 U 形）

与其他多归因模型的情况一样，当您的客户旅程漫长而复杂时，最好使用基于位置的归因。

用户从中获得的主要好处类似于线性归因：您可以更全面地了解客户旅程。 但是，就像时间衰减归因一样，您可以获得对客户旅程中关键时刻的附加估值。 主要是，这是第一次也是最后一次接触。 本质上，这是一种结合了首次、接触、最后接触和线性模型的多归因方法。

但是，缺点是模型假设第一次和最后一次接触确实应该获得 40% 的转化功劳。 例如，如果您是一家营销机构，并且您的高质量博客文章证明了您值得雇用，那么如果客户在搜索中找到您并通过直接转换，他们将获得很少的转换功劳。

广告归因问题#3：您如何归因特定的引荐来源？

第三个问题是评估它们需要的不仅仅是跟踪渠道。

正如任何营销人员都可以证明的那样，每个广告系列都带有推荐人中的推荐人。 例如，您的网页可能包含多个号召性用语。 您的广告系列将包含跨越多个关键字的多个广告，您的点击后着陆页可能会存在其他变体。

归因模型可以帮助广泛地确定购买路径。 为了更好地了解该路径，您可以使用 UTM 参数。 这些是添加到 URL 末尾的文本片段，用于指定归因的关键详细信息。 有五种类型：

• utm_source：确定向您的媒体资源发送流量的广告商、网站、出版物等，例如：google、newsletter4、billboard。
• utm_medium：广告或营销媒介，例如：每次点击费用、横幅、电子邮件简报。
• utm_campaign：产品的单个活动名称、口号、促销代码等。
• utm_term：识别付费搜索关键字。 如果您手动标记付费关键字广告系列，您还应该使用 utm_term 来指定关键字。
• utm_content：用于区分相似的内容或同一广告中的链接。 例如，如果您在同一封电子邮件中有两个号召性用语链接，您可以使用 utm_content 并为每个链接设置不同的值，这样您就可以判断哪个版本更有效

当一起使用时，这些 UTM 代码甚至可以帮助您识别点击的最详细来源。 它们还可以帮助您避免计算错误。 在 Confluent Forms 的博客文章中，David Kutcher 提供了一个示例：

例如，假设您是一个狂热的 Twitter 用户，经常遵循建议共享相同的链接。 为避免被标记为重复内容，您可以更改链接附带的内容，通常使用不同的文本和主题标签。

如果您不使用 UTM 代码，那么来自这些推文的所有流量都会以相同的方式进入您的分析，就像来自 Twitter 的推荐一样。 当然，您将拥有 Twitter 中的一些指标，但您无法将推文与转化联系起来。

这对于评估不仅仅是渠道而言非常有用。 例如，也许话题标签是提高推文性能的原因。 也许这是一天中的时间，或者是文本。 使用 UTM 参数，您几乎可以在点击时进行跟踪。

UTM 参数解决的另一个问题是可能来自分析平台的不一致信息。 并非所有平台都会使用相同的归因模型。 例如，Facebook 使用最后接触归因。 如果点击 Facebook 广告并产生转化，Facebook 就会获得功劳。 这不会描绘重定向广告的全貌，用户只有在他们首先与广告商互动后才能看到。

Instapage 个性化如何属性引用

使用 UTM 参数，描述性标签约定有助于在您的分析仪表板中讲述更完整的故事。 例如，在 Instapage 中，您可以为想要为点击您链接的人提供的每个个性化体验设置 UTM 参数：

最后，分析工具将准确显示他们的体验。 每个 UTM 参数将帮助您根据预定义的标签更轻松地对数据堆进行分类。

开始使用更好的广告归因

没有一刀切的广告归因模型。 每个人在自己的情况下都是有价值的。 B2B 营销人员可能更喜欢多点触控，而购买旅程较短的 B2C 企业可能不需要这种复杂性。

无论您选择哪种方式，UTM 参数都是一个有价值的补充，可以最大程度地减少使用不同模型的平台之间的混淆，帮助您更好地整理数据，并根据更多细节做出更好的决策。

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