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谷歌将取消广告和分析中的四种归因模型

通过确定最有效的营销渠道和策略,企业可以专注于那些能够带来最佳投资回报 (ROI) 的渠道和策略,从而最大限度地提高营销支出。
明智的决策:归因模型提供了有关营销绩效的宝贵见解,支持数据驱动的决策并改善整体营销成果。
谷歌宣布四种归因模型将在谷歌广告和谷歌分析中消失。受影响的归因模型包括:

首次点击:归因模型将 100% 的功劳分配给客户旅程中的第一个接触点,忽略所有其他接触点。
线性:归因模型在客户旅程中的所有接触点之间均匀分配信用,对每次交互给予同等重视。

时间衰减:归因模型将更多的功劳分配给更接近转化的接触点,而较早的交互则获得较少的功劳。

归因模型日落时间线

6月份,谷歌将不允许广告商选择首次点击、线性、时间衰减和基于位置的归因模型。九月之后,这些归因模型将被淘汰。日落后,任何使用已弃用模型的转化操作都将自动转换为数据驱动的归因模型。广告商可以选择替代的“最终点击”。

5 月要做的事情– 使用任何受影响模型的帐户应该开始讨论此更改可能如何影响营销活动绩效。
六月要做的事情——使用“归因”选项卡中的模型比较工具来确定测量或跟踪方面的根本变化,这可能有助于推动策略转变。

9 月份要做的事情– Google 将正式取消 Google Ads 和 Google Analytics 中的四种归因模型。受影 柬埔寨电话号码数据 响的四个模型将从模型比较报告和 Google Ads 概览页面中删除。如果营销活动策略需要,请手动将帐户从数据驱动模型更改为最终点击模型。

数据驱动归因的优点和缺点

消除人为错误:使用 Google AI 来了解每个消费者接触点的独特影响,从等式中完全消除人为偏见,以识别导致转化的模式。
更高的支出效率:将 DDA 与自动出价策略相结合,可以更好地将支出分配给从统计数据上更有可能推动转化和商业价值的广告。
部分和部分转化:通过 DDA,转化“功劳”在每个消费者接触点之间分配,允许跨多个营销活动或部分网络归因进行部分功劳。
缺点
隐形归因模型: DDA 不提供有关使用哪些百分比或公式来将转化归功于接触点的见解或数据,而是一种基于帐户历史记录的隐形算法。
有限的用户旅程统计: DDA 无法避免跨浏览器和跨设备旅程的跟踪困难。而且,虽然更加以隐私为中心,但受到 cookie 政策的限制。
数据驱动归因分析有关导致转化的消费 BX 线索 者旅程的所有相关数据和消费者互动。DDA 考虑了多种信号,包括广告格式以及广告互动和转化之间的时间。

然后,该模型对消费者路径上最有价值的交互给予相应的信用。

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