谷歌广告（Google Ads）不断在其平台上推动更多的自动化和更少的广告商自主权。很多时候，推动采用更新、更“简化”的功能意味着每个人都习惯的旧功能的终止。像首次点击、线性、时间衰减和基于位置的归因模型的取消。
传统的归因模型：
谷歌广告（Google Ads）今年早些时候宣布逐步淘汰，现在您将无法再使用这些归因模型。如果您之前有使用其中任何一个的现有转化，它们将切换到数据驱动的归因模型。
那么这对广告商的未来意味着什么呢？在本文中，我将介绍这些更改以及它们如何影响您在 Google Ads 中的策略。
传统归因模型
在我们深入研究未来的影响之前，让我们首先看一下传统归因模型如何跟踪转化，以及这些模型与仍然可用的数据驱动模型和最终点击模型之间的区别：
- 最终点击（仍然可用）：此模型将所有功劳归因于用户在转化之前与广告的最终交互。
- 首次点击：首次点击归因将所有功劳归于客户旅程中的第一次互动，无论后续互动如何。
- 线性：线性模型在整个客户旅程中的所有接触点上均匀分配信用。
- 时间衰减：时间衰减归因将更多功劳分配给接近转化的交互，而较少分配给较早的交互。
- 基于位置：此模型为第一次和最后一次交互提供更多的信用，而中间的交互获得较少的信用。
什么是数据驱动归因？
为了理解为什么谷歌广告（Google Ads）会停止传统的归因模型，让我们更深入地研究一下数据驱动的归因模型。
Google Ads 中的数据驱动型转化跟踪是一种先进方法，可根据历史数据和机器学习算法跟踪转化并将其归因于特定关键字、广告和广告系列。该跟踪系统旨在为广告商提供更准确的广告效果洞察。
数据驱动的归因如何运作
以下是数据驱动归因的工作原理：
- 数据收集： Google Ads 收集与用户与您的广告和网站互动相关的大量数据。这包括点击数据、网站上的用户行为以及转化数据（例如购买、表单提交、电话）。
- 机器学习算法：谷歌使用机器学习算法来分析这些数据并识别模式和趋势。它会考虑各种因素，例如一天中的时间、设备类型、位置等，以了解推动转化的因素。
- 归因建模：数据驱动的转化跟踪采用先进的归因建模技术，为客户旅程中的不同接触点分配价值。它会考虑整个转化路径，包括转化发生之前与广告的多次互动。
- 转化预测：根据历史数据和机器学习见解，Google Ads 可以预测每次广告点击发生转化的概率。此预测有助于确定哪些广告点击更有可能带来转化。
- 优化： Google Ads 使用这些预测数据来优化您的出价策略。它可以实时调整出价，为更有可能带来转化的关键字和广告分配更多预算。这可以帮助您最大限度地提高广告支出的投资回报 (ROI)。
- 效果报告：您可以在 Google Ads 中查看详细的效果报告，其中显示不同的关键字、广告和广告系列如何促进转化。这些信息可帮助您就广告策略做出明智的决策。
总的来说，至少在纸面上，数据驱动的归因是转化跟踪的未来。虽然我不赞成减少转化跟踪的选项，但我赞成使用数据驱动的归因作为跟踪结果的方式。
什么是最终点击归因模型？
对于传统归因广告商来说，最终点击归因模型还没有被砍掉。对于不太熟悉的人来说，Google Ads 中的最终点击转化跟踪是一种简化的归因模型，它将转化的所有功劳分配给用户在转化之前进行的最后一次广告点击。这意味着，如果用户在客户旅程中点击来自不同广告系列或关键字的多个广告，则只有最终点击才被视为对转化负责。
最终点击归因的工作原理
以下是最终点击归因的工作原理以及尽管删除了传统归因模型但仍然使用它的原因：
- 用户互动：用户与与您的广告相关的多个接触点进行互动。例如，他们可能点击搜索结果中的广告，然后看到展示广告，最后通过书签直接返回您的网站。
- 转化事件：用户最终进行转化，例如进行购买、注册新闻通讯或在您的网站上填写表格。
- 功劳分配：在最终点击归因中，转化的所有功劳都分配给将用户带到您网站的最后一次点击。在上面的示例中，直接访问将获得 100% 的转化功劳。
最终点击归因的优点和缺点
以下是使用最终点击归因来跟踪转化的一些优点和缺点。
优点
- 简单：最终点击归因简单易懂。它提供了一个清晰简单的视图，显示哪些广告或关键字正在推动即时转化。
- 历史使用：长期以来，最终点击归因一直是默认且最常用的归因模型。许多广告商都熟悉它，并且它是许多报告平台的默认设置。
- 数据可用性：在某些情况下，特别是对于规模较小的广告商或跟踪能力有限的广告商，由于数据限制，最终点击归因可能是唯一实用的选择。
- 与直接响应目标保持一致：对于专注于直接响应广告和即时转化的企业，最终点击归因可能与其目标非常一致。
缺点
- 不足以应对复杂的旅程：在现代数字环境中，客户旅程通常很复杂，涉及跨各种渠道和设备的多个接触点。最终点击归因忽略了除最后一次点击以外的所有点击的影响，从而提供了不完整的用户行为情况。
- 信用分配不公平：它可能会不公平地奖励最后点击的广告，即使早期的点击在用户的决策过程中发挥了至关重要的作用。
- 预算分配不当：仅依赖最终点击归因可能会导致广告支出分配不当，因为您可能会过度投资于由于位于点击路径最后而表现良好的关键字或广告系列。
尽管存在这些限制，最终点击归因仍然被使用，因为它很熟悉且易于实施。
Google Ads 归因模型的未来是什么？
目前，您可以选择使用 Google 的数据驱动或最终点击归因模型。这可能取决于个人喜好，或者您希望如何查看性能信息。
我个人的观点可能与该领域的其他专家发生冲突，那就是我喜欢并且通常更喜欢最后点击。我喜欢它的原因是它对于潜在客户开发的简单性和直接性。我们可以准确地将哪个关键字和广告驱动了哪个潜在客户。对我来说，分散的归因和转化归因的分数通常让许多客户感到困惑。点击、引导、机会、销售。
然而，我使用数据驱动归因已经有一段时间了。我觉得它在某种程度上将成为永久的选择，但我也考虑到数据驱动模型可能会推动机器学习方面更加智能的出价。在某些方面，你必须接受人工智能和数字广告领域的这些进步，无论它们看起来多么强迫和不必要。
最终，您需要选择最适合帮助您衡量和跟踪绩效的可用归因模型，以便实现您的营销目标。