搜推广告归因策略：类型与应用场景解析

归因策略就是广告中的侦探，能找出来到底哪个广告让人想买东西。咱们今儿就来说说这事儿，看看都有些啥归因策略和它们在哪用得上。

规则类归因策略

谈到规则类归因策略，你可能会想到像玩游戏那样遵循规矩。这种策略主要是看设定好的规则如何作用于广告效果，和用户行为或者渠道效果关系不大。然而，这也意味着我们可能忽略了广告投放过程中的一些小细节，比如其他广告对消费者的影响。

比如说，要是你看到了个广告，在各个地方都有出现过，但是最后买东西却是在其中一个地方搞定的，那这个归因策略就可能会忽略掉其他地方的贡献，只把成功算到最后那个地方去。这样做虽然简单明了，但可能不太公平。

算法类归因策略

比起规则类，算法类归因策略更聪明些，因为它能自己分析用户行为数据。比方说，看看他们在哪种广告里点过、看过啥，然后再根据这个给各个渠道分广告效果。这样就能看出哪个渠道真正帮你把人变成客户了。

比如说，马尔科夫链模型这玩意儿就是个算法，可以根据咱们在各种地方活动的先后顺序，判断出哪个地方对最后成交的影响最大。这个挺适用于那些渠道又多又有大量数据的公司，像Facebook和Google这样的大佬就能用这个模型，更好地控制广告效果了。

First-Click归因

所谓"第一次点击归因"，其实就是计算用户首次看到哪个广告后买单了。对于那些名气还不够响亮的公司来说，这个方法挺实用的，因为他们更看重最开始的那一环。这样一来，公司就能知道到底是哪个渠道拉来了最多的新客户。

比方说，有个人在某渠道1上看了广告后，又在另一个渠道5买了东西，那这个First-Click归因就会认为是渠道1的功劳。这方法虽然简单，但是对想靠广告拉新人的品牌来说挺实用的。

Last-Click归因

跟“一次点击”相反的就是“最后一次点击”了，它就是把营销成功的‘首功’算到用户最后一次点的那广告上。像抖音、微信里的线索、表单广告这些，就适合用这个方法来衡量。

举个例子，比如有个人看了好几个广告，从1看到5，最后在第5个渠道下单买了东西，那这个“最后点击”模型就会算第5个渠道拿到了这份功劳。这样看的话，最后一个接触点就是最重要的，对那种想靠广告直接卖货的商家来说，挺实用的。

时间衰减归因

时间衰减归因就是按时间算影响力的办法，就是说广告离最后的购买越近，影响就越大。这个方法适用于转化过程比较简单的广告，像电商广告之类的就常用这个模型。

比如说，有个人看了广告后好几天才通过另一个渠道买东西，那时间衰减归因就会觉得是第二个渠道的功劳大。这样就能看出广告在不同时段对他的真实影响力。

马尔科夫链模型归因

玛尔可夫链模型归因其实就是看用户跑到各种地方，哪个地方最能卖货给他。这个方法超级适合那种渠道特别多、量又大、还能做模型分析的大公司，比如说Facebook或者Google这样的。

比如，你看这个例子：有个用户在前五个环节都看到了广告，最后他就是在第五步买了东西。马尔科夫链模型，它就是根据这个用户在每个环节的表现，看看哪个环节最能影响他买东西。这样就能更准确地看出每个环节到底起到了什么作用。

归因策略的选择

归因策略不能固定使用，得看广告啥场景和种类！现在，这些大公司为了让各种渠道发挥真正的作用，常常利用机器学习来分析每个用户在每个频道的行为特征，然后按情况设定归因权重。

比如说，网友在渠道1看到广告后，又跑到渠道5买了东西。用机器学习就能把每个渠道对最后成交的影响看得更清楚。这样就能更准确地看出哪个广告渠道最有价值，帮品牌更好地控制广告效果。

说白了，归因策略就是找一找哪个广告渠道最给力。这个过程就像解谜一样，得用各种招数去分析那个转化背后的具体原因。不管是规矩套用还是逻辑计算，每个策略都各有利弊，咱广告人得看现场情况选最适合的，这样才能让广告效果最大化。

那你觉得选归因策略时啥才是最关键的？赶紧来评论说说你的想法。别忘了帮我点个赞、转发一下这篇文章！

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