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数据驱动归因:如何看待 Google 的默认归因模型

虽然不是归因的灵丹妙药,但数据驱动的模型为广告商提供了更好的洞察力。在这里了解更多。从一开始,归因一直是广告商的圣杯,特别是对于通常远离转化并在品牌推广中发挥作用的媒体平台(即广告牌、横幅广告和视频)。2021 年 9 月,Google Ads宣布计划从最终点击归因转向数据驱动归因 (DDA) 模型。此更改旨在更好地分配搜索关键字在消费者购买决策中的作用。 上个月,谷歌开始让广告商知道它会自动将转化跟踪切换到数据驱动的归因模型。使用机器学习,谷歌认为数据驱动的归因提供了正确评估每个独特交互的最佳机会。 以下是默认归因模型的这种变化对广告商和企业的意义。

归因问题
长期以来,媒体平台一直在影响消费者购买品牌和产品方面的贡献。 最近的归因转变将如何影响这些平台? 想想 Hulu 的发展路径,以及 Disney+ 和 Netflix 将向希望将转化率与其媒体展示位置联系起来的广告商销售的广告产品。 想想 Pinterest 和 Snap 在削减广告预算时面临的挑战。 第一个去的是什么?渠道末端的转化驱动因素,如搜索,还是基于意识的策略,如赞助故事? 正是这种讨论使归因成为如此永恒的讨论。 谷歌与所有这些公司都有同样的问题,但在它们自己的财产中。 尽管谷歌已经展示了其在几乎任何经济条件下都能持续发展其搜索业务的能力,但其真正的增长机会来自非搜索策略(YouTube、Gmail 和谷歌展示网络)。 与搜索不同,这些领域的库存基本上是无限的。这就是为什么这一变化对谷歌和广告商如此重要的原因。

常见的归因模型
让我们首先分解归因和指示如何应用“功劳”转化的不同模型。六种常见的归因模型是:
最终点击:这是历史默认设置,将所有功劳归于转化前的最终点击。
时间衰减:根据交互之间的时间给予信用。
线性:在转化路径的每个步骤中给予相等的功劳。
基于位置:将功劳归功于转化路径中的特定步骤(通常是第一步和最后一步)。
首次点击:全部归功于第一次互动(通常用于信用意识策略)
数据驱动:使用历史数据来确定归因功劳。模型将根据唯一路径发生变化。

归因对我的业务意味着什么?
部分转化,迁移到 DDA 模型将为<1的关键字创建转化。 例如,如果转化中涉及两个关键字,则 DDA 模型可以将该转化的功劳分配为 0.25 和 0.75 或 0.5 和 0.5。而不是将客户关键字作为一个整数给予全部功劳。 仅限谷歌
许多广告商的数字营销工作不仅仅局限于谷歌广告购买平台。但是,Google Ads 中的 DDA 仅在归因建模中考虑 Google 属性。 假设客户点击一封电子邮件,然后搜索您的品牌,然后观看 YouTube 视频,然后点击 Facebook 访问您的网站进行购买。在这种情况下,Google 只会将功劳分配给 Google 的财产。这可能会给转化带来更多功劳,或导致跨分析平台或您可能正在使用的转化标签重复计算。

数据说明了什么?
我从我们绝大多数的账户中提取了数据,并查看了各种模型之间的差异。 当根据转化总数编制索引时,我注意到略有不同。如此轻微,以至于我不得不将图表的y轴更改为千位。 最显着的区别在于最终点击和首次点击归因之间(这是有道理的,因为它是战略方法的最大区别)。 第二个最接近的是最终点击数据驱动的归因。即便如此,波动幅度小于 0.3%。 现在,对于非搜索支出金额较大的广告商或Performance Max 广告系列的重度用户而言,这些波动可能更大。 但是,即使是具有这些功能的帐户,也没有发现改变我们对它们进行实质性管理的方式有很大的不同。

应该采取什么行动?
对于品牌来说,这是一个非常个人化的选择。我们已经看到我们的大多数客户转向 DDA,因为每个模型对先前报告的转换总数的变化较小。 此外,在任何班次之前从 Google Ads 报告的总转化次数不会发生变化。因此,转化只是在您的帐户中发生变化。比较 Facebook 前/后等另一种策略不会受到影响。 最终,谷歌在各种转化路径上拥有的数据量超出了任何单个广告商。它还可以帮助深入了解 cookie 或其他数据对于广告商来说是不透明的(请参阅建模转换)。此外,为了告知这一决定,谷歌创建了比较各种模型类型的能力。转到 Google Ads 并导航至工具和设置>归因>模型比较。 该工具将允许广告商查看模型之间的差异。使用这些比较,您可以帮助沟通和教育您的内部团队了解潜在影响。
总体而言,数据驱动的归因虽然不是完全的灵丹妙药,但可以更好地洞察各种广告类型和关键字以及它们如何影响客户旅程。 这将使您的品牌能够更好地分配预算和资源——最终优化您的业务以最大化结果。