文章分类: Convbox

Convbox中用到的几种归因模型

在Convbox中,提供了以下6种归因模型,每种模型的工作方式和适用场景不同,因此深入了解每个模型对于业务数据分析非常重要。

1.First Click --首次点击归因模型




工作方式:首次点击归因模型就是将订单的转化次数和金额全部计算到用户完成交易前的第一次广告点击。

示例:如果客户点击了Facebook广告,然后点击了TikTok广告,然后点击了Google广告,最后进行了购买,那么将获得信用的广告将是第一次点击的Facebook广告。

何时使用:如果您想要了解哪些渠道或广告正在推动对您的产品/品牌的初步兴趣以及了解哪些渠道正在创建兴趣或协助兴趣(线性全部)时,应使用首次点击模型。


2.Last Click --最后一次点击归因模型




工作方式:最后一次点击归因模型将订单的转化次数和金额全部计算/分配到用户完成交易前的最后一次广告点击。


示例:如果客户点击了Facebook广告,然后点击了TikTok广告,然后点击了Google广告,最后进行了购买,那么将获得信用的广告将是最后一次点击的Google广告。

何时使用:如果您想要了解购买者在下订单之前最后点击的哪些渠道或广告,即哪些渠道/广告促成了最终的转化,那么应该使用最后一次点击模型。


3.Linear --线性归因模型




工作方式:将订单的转化次数和金额平均计算到用户完成交易前的所有广告点击,每个触点都获得相等的信用,无论它在旅程中的位置如何。这意味着每个广告点击、浏览或其他互动都对转化贡献相同的价值。


示例:如果客户点击了Facebook广告,然后点击了Google搜索广告,最后购买了产品。在线性模型中,Facebook广告和Google搜索广告将各获得50%的信用。

何时使用:线性归因模型适用于均匀分配转化价值信用给客户旅程中的所有广告点击。如果您希望在分析中保持公平,这个模型是一个不错的选择。


4.Position-based --位置归因模型





工作方式:位置归因模型将40%的贡献分别分配给第一个和最后一个点击,然后将剩余的20%平均分配给中间的所有触点。 
如果用户完成转化前只有一次广告点击,该广告点击获得完整转化次数和金额
如果用户完成转化前只有两次广告点击,两次广告点击各获得50%转化次数和金额


示例:如果客户点击了Facebook广告,TikTok广告,YouTube视频,然后点击了Google搜索广告,最后购买了产品。在位置归因模型中,Facebook广告和Google搜索广告将各获得40%的信用,TikTok和YouTube将各获得10%。

何时使用:适用于平均分配信用给多个触点,以更全面地了解不同触点在转化路径中的作用。

5.Last Click + View --最后一次点击+浏览归因模型


工作方式:在Last Click最后一次点击归因模型基础上,将媒体渠道转化的展示归因部分加总到该渠道Last Click归因模型汇总上(比如Facebook渠道的 1day view,此种归因模型需要授权Facebook账号)

示例:假设一个潜在客户在社交媒体上首次看到了您的广告(广告视图),该次转化会计算到媒体展示归因中,此次在媒体的展示归因会被计算到Last Click + View当中;

何时使用:该模型将Convbox最后点击归因模型和媒体展示归因结果进行汇总,如果您信任媒体的展示型归因,Last Click + View可以帮助您更好的分析媒体综合贡献。





6.Convbox归因模型:


工作方式: 用户在完成交易之前所点击过的媒体渠道各获得一次转化次数和转化金额。当一个媒体存在多次广告点击时,只取该媒体的最后一次点击。

示例: 如果订单经过了Facebook Click1、Google Click1、Facebook Click2,那么Facebook和Google渠道都将计算一次转化,而Facebook广告的转化将计算到最后一次点击的Facebook Click2上。

此外,Convbox归因模型还增加了Survey(问卷)数据:如果用户在完成交易之后提交了Survey选项的结果,那么这一结果将参与到Convbox归因模型的计算中。原始广告点击和Survey渠道各自计算一次转化,如果它们相匹配,那么该渠道只会计算一次转化。如果Survey渠道计算了转化,它在Campaign/Adset层级报告中的名称将体现为"ConvBox Survey"。

何时使用:Convbox的这一归因模型非常适合跟踪不同触点的转化,无论您是想了解媒体点击的效果还是通过Survey问卷的影响,都可以在Convbox中获得详细的数据分析和报告。根据您的业务需求,您可以选择使用这一模型以更好地优化您的广告策略。



写在最后:每个归因模型都有其独特的优势和适用场景,根据您的业务目标和数据分析需求,选择合适的归因模型来更好地理解您的营销活动效果是非常重要的。

更新于: 20/10/2023

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