数据驱动。该方法使用算法和机器学习，根据不同渠道对整个客户旅程中转化的贡献来将信用归因于不同渠道。 当网络分析首次使用时，最终点击归因是金星指标，可能是因为它最容易跟踪。假设是点击导致了转化。但我们后来认识到，大多数转变都是旅程的高潮，还有许多其他重要步骤导致采取决定性的行动时刻。任何一次点击都无法讲述整个故事。 第一个和最后一个归因在很大程度上分割了发现事件和转化事件之间的转化，直到我们合并各种加权模型（最近是清晰如泥的数据驱动归因）之前，它也曾发挥过重要作用。
被广泛接受——这是有充分理由的。它可以跟踪多个接触点和印象，并将它们包含在源 阿尔及利亚 Whatsapp 数据 权重中，让您更清晰地了解客户旅程。 不幸的是，选择权重的算法隐藏在各种平台和提供商的黑匣子中。在最好的情况下，这种缺乏清晰度可能会导致对数据的误解，在最坏的情况下会导致数据的误述和操纵。 为什么付费搜索归因缺乏清晰度很重要 当您引入和扩展付费搜索广告系列时，您可能会在 Google Ads 中看到出色的广告支出回报率 (ROAS) 指标，尤其是在使用广泛匹配字词时。
让我们看一个示例，其中客户设置了一个简短的、低预算的试点活动，以测试付费搜索作为创收渠道的可行性。该活动已启动并运行，客户很高兴看到 4 倍的回报，在 4 天的测试中总 ROAS 达到 317%。听起来不错，毫无疑问，SEM 专业人士能够将其扩展为令人难以置信的创收渠道，对吗？当然，只要他们没有人监控搜索引擎优化或渠道归因分析，向他们展示仅凭表面价值进行简单归因的危险。 付费搜索归因和有机蚕食 扩大关键字和黑盒数据驱动归因的结合创造了一个归因的骗局，您需要不断地寻找真正推动结果的因素。
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發表於 18:30:59
