广告归因的三大问题以及个性化如何发挥作用

在评估您的营销渠道时，理所当然的是，您拥有的数据越多，您就越成功。

曾经是这种情况，现在情况正好相反。 可以帮助您理解数据的数据类型、信息点和工具数量不计其数。

营销人员并不缺少数据。 他们淹没在其中。 但是，有一种方法可以帮助他们保持头脑清醒：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。 如果您知道用户如何找到您、他们在哪里放弃了您、哪些渠道让他们进行了转化等等，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：

管理每个访问者在各种媒体、设备、平台上带来的无数数据点——这似乎是不可能做到的。 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。 而且，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高的投资回报率），您就无法知道如何制定预算。

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了归因。

有些人说他们已经设置好但不分析结果。 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，他们要么在某些活动中使用它，要么不使用它但愿意使用。 这两个类别都表明在采用归因方面存在障碍。 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时候带来回报。 然而，在实践中，很难确定如何归因于有利可图的广告活动的引荐来源。

广告归因问题 #1：谁获得信用？

第一个主要问题是确定如何对有助于特定目标的推荐人进行信用。 对于漫长而复杂的买家旅程，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，但随后阅读了一篇博客文章，然后访问了您的定价页面，几周后，在点击重定向广告后在点击后登陆页面上购买，那么对转化的最大贡献是什么？

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的原因。

不同的广告归因模型

没有一种放之四海而皆准的归因方法。 一些模型强调导致转化的第一次点击，其他模型则强调最后一次点击。 以下是不同模型决定归功于谁：

第一次接触

首次接触模型将功劳归于第一个接触点，而且仅归功于第一个。 因此，如果您的用户从搜索移动到点击后登陆页面，然后在 Facebook 上重新定位，然后在不同的点击后登陆页面上点击并转化，则转化功劳将归功于搜索。

最后接触

与第一次接触模型一样，最后一次接触只对一个接触点给予信任。 不过，这一次是在交互结束时。 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所有转化功劳。

最后非直接

与第一次点击和最后一次点击一样，最后一次非直接点击仅将转化归功于一个来源。 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互动，因此最后一次非直接点击假定直接不是转化的影响因素，因此不会给予它信任。 最后一个非直接来源获得 100% 的功劳。

线性的

线性模型使用多点触摸归因，因此，与前两个模型不同，这个模型将功劳归于不止一个来源。 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出信用。 在我们的示例中（再次：搜索 → 点击后页面 → Facebook → 点击后页面），这会将大部分功劳归功于最后一个点击后页面，其次是 Facebook，第三是原始点击后页面，以及至少搜索。

基于位置

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

哪种型号最好？

哪个来源值得信任取决于你问的是谁。 它还取决于许多其他变量。 每个模型都强调作为目标行动的最大影响因素的购买者旅程的不同部分。 哪种型号最好？ 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您的访问者并将他们转变为潜在客户。

这种模式的优点是它很容易设置。 然而，缺点是它只占营销渠道中的一个接触点。

最后触摸

当您试图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漏斗活动特别有价值。

这种模式的优点和缺点就像第一次接触模式的优点和缺点：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

最后一种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，他们在现场看到了大部分转化。

线性的

与单一归因模型相比，线性归因对于讲述更全面的故事很有价值。 如果您有更长的转化路径，这是评估导致目标操作的每个渠道的好方法。

该模型的最大优点是它比其他模型更全面。 最大的缺点是，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，它会给予同等的评价。

时间衰减

时间衰减模型在转化过程的后期给予接触点更多的功劳。 这种归因方法对销售周期较长的企业或针对漏斗底部目标的企业很有帮助。

此模型的好处是它可以让您了解对转化贡献最大的来源。 但是，它假定转换之前出现的来源是最有影响力的。 情况并非总是如此。

基于位置（或 U 形）

与其他多归因模型一样，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。 不过，就像时间衰减归因一样，您可以获得客户旅程中关键时刻的附加价值。 主要是，这是第一次也是最后一次接触。 从本质上讲，这是一种结合了首次、触摸、最后触摸和线性模型的多归因方法。

不过，缺点是该模型假设第一次和最后一次触摸确实应获得 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您值得雇用，那么如果客户在搜索中找到您并通过直接转化，他们将获得很少的转化功劳。

广告归因问题 #3：您如何归因于特定的引荐来源网址？

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，每个活动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多个跨多个关键字的广告，您的点击后着陆页可能会存在于其他变体中。

归因模型可以帮助广泛地确定购买路径。 要更好地了解该路径，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：标识向您的财产发送流量的广告商、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、电子邮件通讯。
• utm_campaign：产品的个人活动名称、口号、促销代码等。
• utm_term：识别付费搜索关键词。 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 代码可以帮助您识别最详细的点击来源。 它们还可以帮助您避免误算。 在 Confluent Forms 的博客文章中，David Kutcher 提供了一个示例：

例如，假设您是一位狂热的 Twitter 用户，遵循经常共享相同链接的建议。 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，来自这些推文的所有流量都将以相同的方式进入您的分析，就像来自 Twitter 的推荐一样。 当然，您会从 Twitter 中获得一些指标，但您无法将推文与转化相关联。

这对于评估不仅仅是渠道非常有用。 例如，主题标签可能是推文性能提升的原因。 也许是一天中的时间，或者是文字。 使用 UTM 参数，几乎没有什么是您无法跟踪的。

UTM 参数解决的另一个问题是可能来自分析平台的信息不一致。 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，则功劳归功于 Facebook。 这不会描绘重新定位广告的全貌，用户只有在他们首先与广告商互动时才会看到。

Instapage Personalization 如何归因于推荐人

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

在您这边，分析工具将准确显示他们的体验。 每个 UTM 参数都将帮助您根据预定义的标签更轻松地对该堆数据进行排序。

从更好的广告归因开始

没有一种千篇一律的广告归因模型。 每个在其自身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 企业可能不需要复杂性。

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

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