数据驱动的归因建模:谷歌推广PPC广告中数据驱动的归因模型的5个优势
付费广告中的任何人都知道做出正确决定的重要性。每次点击付费 (PPC) 活动的成功或失败取决于几个关键选择。如果你做错了,它会迅速耗尽你的预算并使你的活动处于失败的边缘。幸运的是,数据驱动的归因模型可以让您保持在正轨上,从而将错误的 PPC 决策降到最低。 让我们解释一下如何利用数据的力量来更好地了解您的 PPC 活动。 什么是归因? 对于数据分析师而言,“归因”一词可能有多种含义。它可以指网站流量来源,也可以是转化中的各种促成因素。 2014 年,谷歌收购了多渠道归因解决方案 Adometry。该程序中有一个名为Attribution 360的企业级套件。自合并以来,发布了一个简化版本,称为Google Attribution。这有几个集成,包括: 谷歌广告 谷歌分析 DoubleClick 搜索 尼尔森的研究表明,普通客户在转换之前会访问网站六次。如果您没有使用某种形式的归因模型,您对 PPC 活动所做的许多决定将基于不完整的信息。 什么是数据驱动归因模型? 过去,PPC 经理认为客户最后点击的广告是确保转化的关键因素。然而,随着数据的兴起,我们有更大的力量去深入挖掘,寻找真相。