跨境电商资讯：谷歌广告最佳实践，为什么你

归因模型，可以选择为每次广告互动分配多少转化功劳。

借助于归因模型，可以更好地了解广告的效果，从而可针对转化历程中的各个阶段有的放矢地采取优化措施。

把自己假想成你的客户， 现在他通过搜索，点击了你的广告，到了你的网站， 看到了产品， 现在的你，会不会直接购买这个产品？

答案可能是不会， 因为你肯定还要去做下对比，看下质量， 计算下运费等等一些调查行为。这对于我们做线上广告的启示是什么？不能使用最后点击归因作为转化信号，否则你的转化衡量很难精准以及后期对症下药。 

谷歌是越来越推崇自 动竞价策略，比如像最大转化量， 最大转化价值， 目标投入产出比等等， 这个时候，我们使用非最后转化归因（NLC）,就显得十分重要。 

自动竞价策略依靠的是产生价值的信号来不断优化， 比如提交表单，购买转化等等，但是如果归因信号只是在最后点击， 那可能很不精准，一些其他有价值的流量就会白白损失。 

当你使用不同的模型，GA 谷歌分析工具就是依靠历史数据来预测你会获得多少转化，这就不得不提及一下非最终点击归因的几个模型， U型，线型，时间衰减型等主要模型。 

线性：将转化功劳平均分配给转化路径上的所有广告互动。

 （图片来自谷 歌）

时间衰减：广告互动越接近转化发生时间，分配的功劳就越多。广告互动每相隔七天，所分配的功劳就会相差一半。换言之，转化发生 8 天前的广告互动所获功劳是转化发生 1 天前的广告互动所获功劳的一半。

 （图片来自谷歌）

根据位置：为客户首次广告互动及相应关键字以及最.........

归因模型，可以选择为每次广告互动分配多少转化功劳。借助于归因模型，可以更好地了解广告的效果，从而可针对转化历程中的各个阶段有的放矢地采取优化措施。把自己假想成你的客户， 现在他通过搜索，点击了你的广告

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