广告商需要了解什么

谷歌不断在其平台上推动更多的自动化和更少的广告商自主权。 很多时候，推动采用更新、更“简化”的功能意味着每个人都习惯的旧功能的终止。 最近的受害者之一是首次点击、线性、时间衰减和基于位置的归因模型的终止。 传统的谷歌广告归因模型 谷歌今年早些时候宣布逐步淘汰，我们已经到了你无法再使用这些归因模型的地步。 如果您之前有使用其中任何一个的现有转化，它们将切换到数据驱动的归因模型。 那么这对广告商的未来意味着什么呢？ 在本文中，我将介绍这些更改以及它们如何影响您的 Google Ads 策略。 目录 传统归因模型 什么是数据驱动归因？ 什么是最终点击归因？ Google Ads 归因模型的未来是什么？ 传统归因模型 在我们深入研究未来的影响之前，让我们首先看一下传统归因模型如何跟踪转化，以及这些模型与仍然可用的数据驱动模型和最终点击模型之间的区别： 最终点击（仍然可用）：此模型将所有功劳归因于用户在转化之前与广告的最终交互。 首次点击：首次点击归因将所有功劳归于客户旅程中的第一次互动，无论后续互动如何。 线性：线性模型在整个客户旅程中的所有接触点上均匀分配信用。




时间衰减：时间衰减归因将更多功劳分配给接近转化的交互，而较少分配给较早的交互。 基于位置：此模型为第一次和最后一次交互提供更多的信用，而中间的交互获得较少的信用。 担心您在 Google Ads 上浪费了开支 Whatsapp 手机号码列表  通过免费的即时审核来找出答案 >> Google Ads Performance Grader 什么是数据驱动归因？ 为了理解为什么谷歌会停止传统的归因模型，让我们更深入地研究一下数据驱动的归因模型。 Google Ads 中的数据驱动型转化跟踪是一种先进方法，可根据历史数据和机器学习算法跟踪转化并将其归因于特定关键字、广告和广告系列。 该跟踪系统旨在为广告商提供更准确的广告效果洞察。 谷歌广告中数据驱动的归因模型 数据驱动的归因如何运作 以下是数据驱动归因的工作原理： 数据收集：Google Ads 收集与用户与您的广告和网站互动相关的大量数据。 这包括点击数据、网站上的用户行为和转化数据（例如购买、表单提交、电话）。 机器学习算法：谷歌使用机器学习算法来分析这些数据并识别模式和趋势。 它会考虑各种因素，例如一天中的时间、设备类型、位置等，以了解推动转化的因素。 归因建模：数据驱动的转化跟踪采用先进的归因建模技术，为客户旅程中的不同接触点分配价值。 它会考虑整个转化路径，包括转化发生之前与广告的多次互动。



转化预测：根据历史数据和机器学习见解，Google Ads 可以预测每次广告点击发生转化的概率。 此预测有助于确定哪些广告点击更有可能带来转化。 优化：Google Ads 使用这些预测数据来优化您的出价策略。 它可以实时调整出价，为更有可能带来转化的关键字和广告分配更多预算。 这可以帮助您最大限度地提高广告支出的投资回报 (ROI)。 效果报告：您可以在 Google Ads 中查看详细的效果报告，其中显示不同的关键字、广告和广告系列如何促进转化。 这些信息可帮助您就广告策略做出明智的决策。 总的来说，至少在纸面上，数据驱动的归因是转化跟踪的未来。 虽然我不赞成减少转化跟踪的选项，但我赞成使用数据驱动的归因作为跟踪结果的方式。  您的 Google Ads 帐户设置成功了吗？ 了解 >> 您需要的最新 Google Ads 帐户结构指南 什么是最终点击归因？ 对于传统归因广告商来说，一线希望是最后点击还没有被砍掉。 对于不太熟悉的人来说，Google Ads 中的最终点击转化跟踪是一种简化的归因模型，它将转化的所有功劳分配给用户在转化之前进行的最后一次广告点击。