末次点击和其他归因模型的使用

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为了解决末次点击模型无法提供对整个客户旅程的足够洞察，广告主可以使用其他几种归因模型。正如谷歌在其关于归因模型的文章中强调的那样，每种衡量技术的常见示例如下：

末次点击：正如刚才讨论的，该模型将转化归功于末次点击的广告和关键词。

首次点击：这基本上与末次点击相反。该模型将转化归功于第一次点击的广告和关键词。

线性模型：该模型将功劳均匀分配到整个转化过程中的每一次广告互动上。但存在的挑战是，营销人员完全看不到用户旅程中的一些步骤。

时间衰减：该模型将更多的功劳赋予接近转化时发生互动的广告或触点。

基于位置：该模型将 40% 的功劳分配给首次和末次点击，剩下的 20% 则分配给用户旅程中的其他广告互动。（营销人员也可以调整这些比率。）

数据驱动：该模型根据账户中先前的转化数据，每种特定类型的转化分配功劳。

正如您所看到的，每种模型都有其特定的应用场景，但需要注意的是，末次点击归因通常是广告主衡量广告表现时最常用的模型。

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