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榮耀標識商業化產品經理 | 在線廣告（5）：渠道歸因的模型理解及使用
編輯導讀：在介紹了關于在線廣告的發展簡史、交易模式以及常見的廣告樣式、在線廣告交易系統的核心功能模塊及系統架構和廣告系統的定向維度和簡單策略之后，本文作者對在線廣告中渠道歸因的模型理解及使用展開了分析，與大家分享。
01 歸因是什么？
在互聯網用戶量巨大，用戶數據井噴的現狀下，能夠相對準確的了解企業那些動作能夠引起正向的用戶行為就顯得非常重要。
尤其是在廣告行業，歸因模型能夠清晰展示：
- 哪些營銷渠道促成了轉化？
- 各渠道的貢獻率分別是多少？
- 通過哪些用戶行為路徑產生的轉化？
- 如何組合不同渠道獲取更高的價值？
02 歸因常見的模型及講解
1. 首次互動模型
這種模型強調第一次互動為用戶帶來的影響，無論后面經過多少次行為互動，全部記錄在第一次的互動渠道中，但可能存在用戶行為周期過長，判斷周期過長，導致預測不準確等問題。這種模型適用于幫助企業發現容易拓新的渠道。
2. 最終互動模型
這種模型強調最后一次互動為用戶帶來的影響，無論前面經歷過多少次互動，部記錄在最后一次的互動渠道中，但可能存在誤刷、盜刷的問題，將其他渠道的流量統一刷成自己的轉化，比較容易產生作弊行為。這種模型適用于轉化步驟少、周期短的業務。
3. 最終非直接點擊
這種模型強調認為產品的大部分流量都是來自與其他渠道，單一渠道的作用有限，也可以屏蔽掉諸如收藏夾、購物車等這樣的最后點擊行為。需要排除掉直接流量，這種模型會很適合。
4. 平均分配模型
這種模型強調用戶的每一個路徑都應該被記錄并進行分析，但是噪音也很明顯，比如一般用戶再找不到某一個網址或產品的時候，會比較傾向于先進行百度或者淘寶，但這樣平均分配后，其他渠道的效果就會被拉低，展現不準。這種模型適用于想了解用戶全部用戶路徑的時候。
5. 時間衰減模型
這種模型認為用戶行為是多渠道共同作用的結果，每一次觸達用戶都對用戶產生了影響，但是強調最近一次的影響最大化，但是可能存在時段過長重復計算的問題。適合客戶決策周期短、銷售周期短的情況。
6. U型互動模型
這種模型混合了首次互動模型和最終互動模型，比較適合在意觸達和最后成交的用戶行為統計情況。
02 歸因模型在廣告中的使用
1. 歸因邏輯
在計算廣告中，歸因是重要的一環，也是相比于傳統廣告最有優勢的地方，在工業場景中，一般會在渠道、活動、位置、素材四個大方面來進行統計歸因，歸因邏輯如下圖所示：
2. 歸因回溯窗口
歸因窗口（或轉化窗口）是指廣告發行商可用來宣稱點擊或展示所帶來之安裝的時間段。例如：如果廣告主與廣告發行商之間協定了為期七天的歸因窗口，如果可以證明與發行商投放之廣告交互的用戶，在此七天窗口內安裝了應用，則可以將此安裝歸因于此廣告發行商，并由其收取費用。
歸因窗口是幫助廣告主和廣告發行商了解轉化發生時間發生的重要工具。觀看廣告與安裝應用之間存在時間差：例如，早晨上班途中在 Facebook 上看到了一個游戲，然后等到傍晚下班回家，才想起來安裝這款游戲。
如果不考慮瀏覽廣告與安裝應用之間可能存在的時間差，安裝可能會被誤認為是自然安裝，而不是付費安裝，這可能表示廣告發行商沒有賺取該收的費用。
設置歸因窗口后，可借助技術力量將看過（而不僅是正在觀看）廣告的用戶納入計算范圍。
歸因窗口的正確長度應根據推廣活動的目標確定。例如：廣告主在開展橫幅廣告等“即現即消”形式的安裝推廣活動時，可能想要短一些的歸因窗口。盡管成千上萬的受眾可能會在短時間內看到廣告，但是基于展示的廣告形式不太可能會在五天后還能促成安裝。另一方面，廣告主在開展希望促進交互的推廣活動時，可能想要更長一些的歸因窗口。如果廣告主已在應用內占據有利位置，并且希望看到長期價值，則為期 21 天或 30 天的窗口有助于他們確定推廣活動是否達到預期效果。
寫在最后
對于產品來說，用戶通過什么渠道進入產品，是每一位產品都必須搞清楚的問題，而渠道歸因成為了數據分析的重要方法。
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作者：幻想伏特伽，商業化 、計算廣告產品經理；微信：koogllz；個人主頁?http://www.koogllz.com
本文由 @幻想伏特伽 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
這篇文章內容和這篇文章重復率真高！還沒人家的詳細http://www.aharts.cn/marketing/2929428.html
這就是這篇文章所提到的能否正確歸因了，這篇文章作者確實寫得很好，但是能否這樣簡單歸因就不清楚了，商業化的東西本來就少，我這個系列是想發布關于計算廣告整體體系的，歸因又是其中一個重要項目，而歸因方式又只有幾種常見的手段，這篇文章確實有參考國內歸因大佬“熱云平臺”的部分資料，但是是否像您做指“還沒人家的詳細”，這我就不知道了，您應該也是對計算廣告感興趣，能夠同時看到兩個以上的博主，那么好好理解“歸因”和不靠表面思考還是很重要的
感謝分享，受用學習