易贸极客湾:Google转化数据中为什么有小数点呢?

作者: 小易  时间: 2020-01-07 09:26:42
小易说
今年很多客户应该都有发现转化次数中有小数点,这是为什么呢?现在,小易统一回答大家,这是因为归因模型。
谷歌归因模型
“转化次数”中的数字包含两个小数位。这是因为一些归因模型会将一次转化分成多个部分,分别归因于多次点击。这些部分将以小数形式表示,比如 0.42 或 0.80,下面小易将为大家详细介绍一下归因模型。
 
什么是归因模型
在完成转化的路径中,客户可能会进行多次搜索,与同一广告客户的多个广告互动。通过指定归因模型,可以选择为每次点击分配多少转化功劳。具体来说,可以将转化功劳归于客户的首次点击、最终点击或者一组点击。
归因模型
借助于归因模型,可以更好地了解广告的效果,从而可针对用户转化路径中的各个阶段有的放矢地采取优化措施。
 
归因模型的类别
Google Ads 提供了多种归因模型:
归因模型
最终点击:将转化功劳全部归于客户最后点击的那个广告和相应的关键字。使用“最终点击”模型时,您可能会注意到,近期时间段的“转化次数(当前模型)”列与“转化次数”列中报告的数据之间略有时滞。这种时滞最终会自动纠正。
首次点击:将转化功劳全部归于客户首次点击的那个广告和相应的关键字。
线性:将促成转化的功劳平均分配给转化路径上的所有点击。
时间衰减:成转化的功劳平均分配给转化路径上的所有点击。
时间衰减:点击越接近转化发生时间,分配的功劳就越多。点击每相隔七天,所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。
根据位置:为客户首次点击的广告和相应关键字以及最后点击的广告和相应关键字分别分配 40% 的功劳,将其余 20% 的功劳平均分配给转化路径上的其他点击。
以数据为依据:根据转化操作的历史数据来分配转化功劳。(仅供数据充足的帐号使用)
 
示 例
为了大家更加直观的了解归因模型的类别,小易带大家来看一个实例。比如,您在中国上海经营一家名为“宝恋”的酒店。一位客户在搜索了“虹口区酒店”、“上海市酒店”、“上海市 3 星级酒店”以及“上海市 3 星级宝恋酒店”这些内容后点击了您的广告,进入了您的网站。她在点击显示“上海市 3 星级宝恋酒店”的广告之后预订了房间。
●若采用“最终点击”归因模型:最后一个关键字“上海市 3 星级宝恋酒店”将获得 100% 的转化功劳。
●若采用“首次点击”归因模型:第一个关键字“虹口区酒店”将获得 100% 的转化功劳。
●若采用“线性”归因模型:每个关键字将平分转化功劳(每个关键字均获得 25%)。
●若采用“时间衰减”归因模型:关键字“上海市 3 星级宝恋酒店”将获得最多的功劳,因为该关键字最接近转化发生时间。“虹口酒店”将获得最少的功劳,因为其搜索时间最早。
●若采用“根据位置”归因模型:“虹口区酒店”和“上海市 3 星级宝恋酒店”将分别获得 40% 的功劳,而“上海市酒店”和“上海市 3 星级酒店”将分别获得 10% 的功劳。
●若采用“以数据为依据”的归因模型:每个关键字都将获得部分功劳,具体比例取决于关键字对促成转化的贡献程度。
 
归因模型的优势
大多数广告客户采用“最终点击”模型来衡量其在线广告是否成功。也就是说,他们将转化功劳全部归于客户最后点击的那个广告和相应的关键字。但是,这种方法没有考虑到客户在转化路径上可能执行的其他点击操作。归因模型可以帮助您更好地控制为每个广告和关键字分配的转化功劳。这样您就可以:
在购买周期的较早阶段吸引客户:找到机会在客户转化路径中的较早阶段对客户施加影响。
采用适合自己业务的模型:根据用户搜索您产品或服务的方式采用最合适的模型。
更合理地进行出价:由于能更深入地了解广告效果,因此可据以优化出价。
 
一个例子
归因模型
上面是一家B2B企业的归因报告,可以看出,点击广告2次以上的转化和转化超过2天以上的占有一定比例,因此B2B企业在选择归因模型时可以尝试“线性”和“时间衰减”,数据足够充足的话可以使用“以数据为依据”。
现在,大家不但明白了为什么Google转化数据中有小数点,更是全面了解了其背后的归因模型,为了更好地统计数据,为下一步优化提供更可靠的指导,大家可以尝试使用不同的归因模型哈。