廣告歸因的 3 個最大問題以及個性化如何發揮作用

在評估您的營銷渠道時，您擁有的數據越多，您就越成功是理所當然的。

曾經是這樣的情況，現在正相反。 數據類型、信息點以及可以幫助您理解它的工具數量不計其數。

營銷人員並不缺乏數據。 他們沉溺其中。 但是，有一種方法可以幫助他們保持清醒：廣告歸因。

什麼是廣告歸因？

在廣告中，歸因是指跟踪特定用戶目標的推薦來源的過程。 該目標可以是註冊、下載、購買等。

當買家的旅程漫長而復雜時，跟踪實現這些目標的路徑對每個企業都至關重要。 歸因將使您了解最有利可圖的渠道。 如果您知道用戶是如何找到您的、他們在何處放棄了您、哪些渠道讓他們進行了轉化等，您就可以在支出和優化方面做出更好的決策。

歸因的重要性

各地的營銷人員都有一個大問題：他們的大數據太大了：

管理每個訪問者在每個媒體、設備、平台上帶來的無數數據點——這似乎是不可能的。 但在整理這些數據時，廣告商別無選擇。

歸因是評估廣告效果的方法。 如果您無法確定廣告活動的有效性——哪些渠道比其他渠道帶來更多的投資回報率——您就無法知道如何進行預算。

因此，您可能會驚訝地發現，超過四分之一的營銷專業人士在他們的所有營銷活動中都使用歸因。

有些人說他們已經設置了它，但不分析結果。 其他人表示他們根本不打算使用歸因：

但是，很大一部分營銷人員表示，他們要么將其用於某些活動，要么不使用它但願意使用。 這兩個類別都表明採用歸因存在障礙。 這並不奇怪。 最常見的模型存在一些主要問題。

廣告歸因的問題

從理論上講，歸因是一種策略，可以在需要投資新活動和優化表現不佳的人時帶來回報。 然而，在實踐中，很難確定如何歸因可盈利廣告活動的引薦來源。

廣告歸因問題#1：誰獲得信任？

第一個主要問題是確定如何歸功於對特定目標有貢獻的推薦人。 在漫長而復雜的買家旅程中，您如何為每個接觸點分配價值？

例如，如果用戶通過 Facebook 廣告進入，然後閱讀博客文章，然後訪問您的定價頁面，幾週後，在點擊重定向廣告後在點擊後登錄頁面上購買，那麼最大的轉化貢獻者是什麼?

是 Facebook 贏得了第一次點擊嗎？ 重定向廣告？ 點擊後登陸頁面？

很難說。

這就是為什麼有許多模型可以幫助您。

不同的廣告歸因模型

沒有一刀切的歸因方法。 有些模型強調導致轉化的第一次點擊，有些則強調最後一次點擊。 以下是不同模型決定歸功於的人：

第一次接觸

第一次接觸模型將功勞歸功於第一個接觸點，並且只歸功於第一個。 因此，如果您的用戶從搜索移動到點擊後登錄頁面，然後在 Facebook 上重新定位，然後在不同的點擊後登錄頁面上點擊並轉化，則轉化功勞將用於搜索。

最後一擊

與第一次接觸模型一樣，最後一次接觸僅歸功於一個接觸點。 不過，這一次是在互動結束時。 如果我們使用與上面相同的示例（搜索→點擊後頁面→Facebook→點擊後頁面），那麼最後一個點擊後頁面將獲得轉化的所有功勞。

最後非直接

與首次點擊和最終點擊一樣，最後一次非直接點擊僅將轉化功勞歸於一個來源。 然而，與它們不同的是，它不包括直接流量。 由於直接導航到您網站的任何人都可能之前與您的品牌有過接觸，因此最後一次非直接點擊假定直接不是轉化的影響因素，因此不給予任何信任。 最後一個非直接來源獲得 100% 的功勞。

線性

線性模型使用多點觸控歸因，因此，與前兩種模型不同的是，該模型可歸因於多個來源。 在線性模型中，每個接觸點都獲得相同的轉化功勞。

時間衰減

另一個多歸因模型，時間衰減根據訪問接觸點的順序給予信用。 在我們的示例中（同樣：搜索→點擊後頁面→Facebook→點擊後頁面），這將最大程度地歸功於最後一個點擊後頁面，其次是Facebook，第三位是原始點擊後頁面，以及最少要搜索。

基於位置

另一種多點觸控廣告歸因模型，該模型將最大功勞歸於第一個和最後一個接觸點（各 40%），並將剩餘的 20% 分配給它們之間的接觸點。

哪個型號最好？

哪個來源值得稱讚取決於你問的是誰。 它還取決於許多其他變量。 每個模型都強調購買者旅程的不同部分作為目標行動的最大影響因素。 哪個型號最好？ 那要看…

廣告歸因問題#2：您應該使用哪種模型？

問題二與第一個問題有關。 如果您有多種確定歸因的模型，因為有不止一種方法可以給予信用，那麼您如何知道使用哪一種？

答案很複雜，而且因企業而異。 這取決於很多因素——比如銷售週期、行業、產品等——但有一些方法可以確定使用哪個。 以下是一些優點、缺點和最佳使用時間。

第一次接觸

首次接觸歸因應用於需求生成。 如果您正在嘗試推動漏斗頂部指標，這將使您了解是什麼吸引了訪問者並將其轉化為潛在客戶。

這個模型的優點是它很容易設置。 然而，缺點是它只佔營銷漏斗中的一個接觸點。

最後一次觸摸

當您嘗試確定哪些來源帶來了高價值轉化（如銷售）時，首次接觸歸因對於底部渠道營銷活動尤其重要。

該模型的優缺點與第一次接觸模型的優缺點相似：它們易於設置，但它們只顯示圖片的很小一部分。

最後非直接

最後一個非直接模型對於看到大量直接轉化的企業很有用。 這種歸因方法的優勢在於它顯示了導致這些轉化的最後一個渠道。 它類似於最後一次點擊，因為它只顯示旅程的一小部分，但它為企業提供了更好的信息，例如 B2B 領域的企業，他們在現場看到大部分轉化。

線性

線性歸因對於講述比單一歸因模型更全面的故事很有價值。 如果您有更長的轉化路徑，這是評估導致目標行動的每個渠道的好方法。

這個模型的最大優點是它比其他模型更全面。 最大的缺點是它平等地給予信用，當閱讀博客文章或點擊廣告等某些行為是兩個截然不同的興趣指標時。

時間衰減

時間衰減模型將更多功勞歸功於轉化過程中後期的接觸點。 這種歸因方法對銷售週期較長的企業或旨在實現漏斗底部目標的企業很有幫助。

此模型的好處在於，它可以讓您了解對轉化貢獻最大的來源。 但是，它假定在轉換之前出現的來源最具影響力。 情況並非總是如此。

基於位置（或 U 形）

與其他多歸因模型的情況一樣，當您的客戶旅程漫長而復雜時，最好使用基於位置的歸因。

用戶從中獲得的主要好處類似於線性歸因：您可以更全面地了解客戶旅程。 但是，就像時間衰減歸因一樣，您可以獲得對客戶旅程中關鍵時刻的附加估值。 主要是，這是第一次也是最後一次接觸。 本質上，這是一種結合了首次、接觸、最後接觸和線性模型的多歸因方法。

但是，缺點是模型假設第一次和最後一次接觸確實應該獲得 40% 的轉化功勞。 例如，如果您是一家營銷機構，並且您的高質量博客文章證明了您值得僱用，那麼如果客戶在搜索中找到您並通過直接轉換，他們將獲得很少的轉換功勞。

廣告歸因問題#3：您如何歸因特定的引薦來源？

第三個問題是評估它們需要的不僅僅是跟踪渠道。

正如任何營銷人員都可以證明的那樣，每個廣告系列都帶有推薦人中的推薦人。 例如，您的網頁可能包含多個號召性用語。 您的廣告系列將包含跨越多個關鍵字的多個廣告，您的點擊後著陸頁可能會存在其他變體。

歸因模型可以幫助廣泛地確定購買路徑。 為了更好地了解該路徑，您可以使用 UTM 參數。 這些是添加到 URL 末尾的文本片段，用於指定歸因的關鍵詳細信息。 有五種類型：

• utm_source：確定向您的媒體資源發送流量的廣告商、網站、出版物等，例如：google、newsletter4、billboard。
• utm_medium：廣告或營銷媒介，例如：每次點擊費用、橫幅、電子郵件簡報。
• utm_campaign：產品的單個活動名稱、口號、促銷代碼等。
• utm_term：識別付費搜索關鍵字。 如果您手動標記付費關鍵字廣告系列，您還應該使用 utm_term 來指定關鍵字。
• utm_content：用於區分相似的內容或同一廣告中的鏈接。 例如，如果您在同一封電子郵件中有兩個號召性用語鏈接，您可以使用 utm_content 並為每個鏈接設置不同的值，這樣您就可以判斷哪個版本更有效

當一起使用時，這些 UTM 代碼甚至可以幫助您識別點擊的最詳細來源。 它們還可以幫助您避免計算錯誤。 在 Confluent Forms 的博客文章中，David Kutcher 提供了一個示例：

例如，假設您是一個狂熱的 Twitter 用戶，經常遵循建議共享相同的鏈接。 為避免被標記為重複內容，您可以更改鏈接附帶的內容，通常使用不同的文本和主題標籤。

如果您不使用 UTM 代碼，那麼來自這些推文的所有流量都會以相同的方式進入您的分析，就像來自 Twitter 的推荐一樣。 當然，您將擁有 Twitter 中的一些指標，但您無法將推文與轉化聯繫起來。

這對於評估不僅僅是渠道而言非常有用。 例如，也許話題標籤是提高推文性能的原因。 也許這是一天中的時間，或者是文本。 使用 UTM 參數，您幾乎可以在點擊時進行跟踪。

UTM 參數解決的另一個問題是可能來自分析平台的不一致信息。 並非所有平台都會使用相同的歸因模型。 例如，Facebook 使用最後接觸歸因。 如果點擊 Facebook 廣告並產生轉化，Facebook 就會獲得功勞。 這不會描繪重定向廣告的全貌，用戶只有在他們首先與廣告商互動後才能看到。

Instapage 個性化如何屬性引用

使用 UTM 參數，描述性標籤約定有助於在您的分析儀表板中講述更完整的故事。 例如，在 Instapage 中，您可以為想要為點擊您鏈接的人提供的每個個性化體驗設置 UTM 參數：

最後，分析工具將準確顯示他們的體驗。 每個 UTM 參數將幫助您根據預定義的標籤更輕鬆地對數據堆進行分類。

開始使用更好的廣告歸因

沒有一刀切的廣告歸因模型。 每個人在自己的情況下都是有價值的。 B2B 營銷人員可能更喜歡多點觸控，而購買旅程較短的 B2C 企業可能不需要這種複雜性。

無論您選擇哪種方式，UTM 參數都是一個有價值的補充，可以最大程度地減少使用不同模型的平台之間的混淆，幫助您更好地整理數據，並根據更多細節做出更好的決策。

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