网站追踪中经常提到的归因模型到底是什么？

在上篇文章《为什么Google Analytics和Shopify有数据差异》中，我提到了“归因模型”的不同，也会导致数据差异的产生。那么什么是归因模型？又有哪些归因模型呢？

虽然在谷歌官方的帮助文档中，你可以看到完整的介绍，但是长篇大论和绕口的翻译让人看的有些头疼，所以在这篇文章中，我会尽量用代码麻瓜们听得懂的语言给大家介绍下Google Analytics里的归因模型。

在GA的设置-归因设置中，你会看到谷歌分析师提供了如下的归因模型让我们选择：

在跨渠道上有：

以数据为依据

最终点击

首次点击

线性

根据位置

时间衰减

另外还有一个首选Google Ads （应该不会有人选这个吧）

在理解归因模型之前，必须先知道用户的购买历程。

很多客户在点击你广告并产生购物之前，很有可能从其他地方看到过你的品牌宣传，可能是YouTube，也可能是Facebook，也可能是tiktok。在社交媒体上或其他地方看到你的品牌之后，用户才产生了搜索的意愿，最后，他来到谷歌搜索了品牌词或关键词，最后才来到你的网站完成购买。

谷歌自己都说过，想要让客户记住，至少要在他的面前曝光7次。结合上述所说的情况，你能完全否认Facebook帖子、网红的视频给你本次成交带来的助力吗？

如果你把这一次的成交认为是谷歌广告带来的，那么在归因上，我们把这种算法称为最后一次点击模型。

如果你觉得，社交媒体平台，博客推荐也应该有功能，那么就是多次媒体接触衡量，在GA4里，就被称作“以数据为依据的归因模型”

以数据为依据的归因模型

在这种归因模型下，就意味着需要给各个渠道分配功劳。那么如何追踪，如何分配就成为了一个大问题。

那谷歌怎么知道用户看了Facebook后，又看了YouTube，完事后才去搜索引擎上搜索呢？这完全是不同平台，甚至是跨端的追踪。

答案是，它也做不到，谷歌也只能分析可用路径数据，并为每个转化事件生成转化率模型，然后将转化率模型预测结果作为输入数据，利用算法将转化功劳归因于各个广告互动。注意。这里是说的是广告互动，也就是UGC、或社交媒体的自然内容，谷歌是追踪不到的。

从目前可以获取到的资料来看，这种基于“可用路径数据”依旧是一个黑盒，怎么计算都是谷歌说了算

从谷歌列举的示例来看，似乎只有在路径中出现了谷歌付费广告，才能计算各自的功劳。

不过关于具体怎么计算，独立站运营人员真的不需要深究，也没有研究的必要。因为这种涉及到算法层面的东西，你对此无能为力。

最终点击模型

这个就很好理解了！

姆巴佩接了梅西一个妙传破门！然后大巴黎的球迷就一个劲吹嘘说神龟多厉害，那个射门多厉害，完全忽视梅西的传球。

嗯， 这就是最后一次点击模型， 我只关注最后带来销售的那个渠道，其他渠道的贡献完全忽视。

首次点击归因模型

将转化功劳全部归于客户在转化之前点击的首个渠道。

这种模型，基本没有人在用吧。

跨渠道线性归因模型

英文为linear，也就是平均分配。客户在最后走购买之前访问了5个渠道，那么五个渠道各有20%的功劳。那么这一次的转化就会被拆分0.2，0.2，0.2，0.2，0.2，分配到这5个渠道上。

根据位置的跨渠道归因模型

为首次互动和最终互动各分配 40% 的功劳，将其余 20% 的功劳平均分配给中间的各次互动。

同样，假设客分别经历了YouTube、Instagram、Facebook、搜索、邮件这5个渠道。那么YouTube和邮件将各自分配到0.4个转化，而中间的Instagram、Facebook和谷歌搜索各获得0.06个转化。

跨渠道时间衰减模型

接触点越接近转化发生时间，分配的功劳就越多。每隔 7 天，为广告互动分配的功劳就会相差一半。换言之，转化发生 8 天前的点击所获功劳是转化发生 1 天前的点击所获功劳的一半。

这个时候，问题又来了。既然转化次数会被拆分，会出现小数点，那么我们在GA4的后台，在区分渠道看到转化数量的时候，是否也会看到非整数的转化次数呢？