解決歸因問題：調整您的設置和期望以獲得更全面的營銷策略

在我的 PPC 生活中，我很少向客戶、同事或行業朋友提出歸因的主題，而不會看到一張剛才可能非常合適的臉上的痛苦表情。 當歸因這個困難的話題進入討論時，就會出現很多咬牙切齒和啜飲的現象。

我們都擔心我們沒有正確地將我們的轉化歸因於每個平台，無論是付費平台還是自然平台。 也就是說，這種挫敗感源於三個主要因素：

1. 客戶旅程比以往任何時候都更加複雜。 客戶旅程不是線性的，在多個設備之間，銷售週期長，以及可能會或可能不會鼓勵用戶轉換的僅僅是印象（瀏覽量）。 Facebook 和 YouTube 現在有品牌提升研究來彌補一些差距，但這些證明品牌正在改進的測試的成本通常超出了小品牌的財務範圍。
2. 數字營銷領域提供了更多的免費和付費歸因平台。 我們不知道哪一個擁有真實數據。 我們處於完全飽和狀態，每個人都有一個解決方案，包括新的 Amazon Attribution Beta 和 Facebook Attribution，它們在測試了一年的 Beta 版後於 2018 年 10 月面向所有廣告商推出。 第三方歸因供應商也擠滿了市場，營銷人員有決策疲勞。
3. 在圍牆花園的世界中，讓任何歸因來源發揮良好作用並與另一個來源對齊似乎是一項不可能完成的任務。 在 /r/PPC subreddit 中，每週都會看到關於兩個報告來源不一致的求助呼聲——最常見的是 Google Ads 和 Google Analytics 未能一致。

那麼我們可以做些什麼來做出更有根據的歸因選擇呢？ 每個營銷人員都必須考慮一些主要事項。

1：明智地選擇你的窗戶

從您在每個廣告平台中選擇的窗口開始，使您的歸因與真相保持一致。 轉化窗口是一個定義的時間段，在此期間，發布商可以聲稱點擊或展示帶來了轉化（無論是潛在客戶、應用安裝、購買還是其他）。您可以在每個廣告平台中設置轉化窗口除了谷歌分析，它有專門為比較窗口而構建的報告。

如果您想了解用戶從考慮到轉化需要多長時間，Google Analytics Time Lag 報告是一個很好的起點：

您可以使用 Google Analytics 中的路徑長度報告並按特定目標進行細分：

你選擇哪個窗口？ 30 天展示，7 天點擊？ 7 天展示，1 天點擊？ 有幾種方法可以找到！ 您的窗口將取決於：

1) 您的業務性質

• 當您的產品價格更高、關注度更高的產品（例如軟件即服務、房屋改造等）時，您會希望為轉換設置選擇更長的窗口。比較購物者會花時間。 這就是跟踪用戶從試用到付費訂閱、電子郵件註冊到報價請求的不同移動至關重要的地方，因此您可以跟踪用戶的整個旅程。 每一個動作——從潛在客戶了解你的品牌到把錢放在你的口袋裡，都必須在所有平台上進行跟踪，從 Facebook 分析事件源組到培訓銷售人員在 CRM 軟件中正確標記潛在客戶。

• 如果您的大多數客戶都憑直覺購買，您將希望將窗口設置為較短的時間。 對於您從 Instagram 購買的那些隨機產品而言，情況確實如此。 Pony-Os Instagram 廣告，我在看著你！ （我發誓，我花了 7 分鐘的時間來考慮它，把它扔進我的購物車，然後購買！）如果你的窗戶很短，你會想要將它們與您使用的每個平台，以及您的報告軟件。

2) 廣告渠道

• 您需要考慮廣告渠道的目的。 您是為轉化結果做廣告，還是為了提升品牌知名度？ 例如：

• 搜索往往是一個低漏斗渠道，並且由於搜索意圖導致更直接的轉化。

• 由於營銷人員沒有意識到這些渠道通常是第一次接觸或基於意識，因此社交渠道往往會遭受錯誤的預算削減。 例如，我們有一個 B2B 客戶，他運行 LinkedIn 活動以在高度具體的專業受眾中提高品牌知名度。 僅僅讓這些高質量的觀眾訪問他們的網站就可以提高他們重新定位的觀眾的質量，從長遠來看是值得的。 但我們絕不會將這些活動視為產生轉化的直接渠道。

2：了解不同平台如何對轉化進行不同的歸因

對於 Google Ads，歸因手冊是一個很好的起點。 谷歌還提供了一個非常有用的歸因工具，允許您在嘗試和調整轉化歸因設置之前比較不同的搜索歸因模型：

如果您有一段時間沒有使用 Google 歸因建模工具，那麼您就錯過了。 您可以對跨設備活動、路徑和時滯（類似於您在 Google Analytics 中找到的內容）以及首次和最終點擊分析以及其他用於切片和切塊數據的便捷工具進行建模。

大多數營銷人員都同意“最後一次點擊”或“最終點擊”歸因甚至沒有開始說實話，不再推薦。 行業領導者同意這一點，Invoca 這篇關於 Google 最終點擊歸因如何導致營銷人員誤入歧途的博客清楚地列出了原因。

查找每個平台如何使用歸因建模很容易。 快速搜索可以找到這些資源：

• Facebook 如何確定哪些操作歸因於您的廣告
• 關於領英廣告歸因模型
• 如何配置 Microsoft 轉化歸因

3：在測試新頻道或活動時欣賞滯後和 LTV

營銷人員所犯的最大錯誤之一是確定策略不會很快奏效。 在測試時，確保你有一個特定的統計顯著性，或者你願意堅持並測試的時間段。 如果您需要復習一下，這篇關於我們自己的 Carrie Albright 計算統計顯著性的文章是一個很好的起點！ 一旦你有了具體的目標，它會讓你的分析變得更容易，儘管在測試任何新渠道或計劃時總是需要耐心。

4：真相之源不在於平台：它在您的銷售數據中

這應該不言而喻。 但我還是要說！ 您的銷售人員肯定比您的營銷團隊更了解潛在客戶質量。 培訓您的團隊以衡量其 CRM 中的潛在客戶質量。 如果您是一家電子商務公司，請使用內部資源來了解收入和生命週期價值。 在您公司花費的每一筆營銷資金與成功趨勢線之間完全清楚是至關重要的。

作為一家機構，Hanapin 一直在努力獲得更多內部信息和報告透明度，因為如果潛在客戶無法帶來收入，我們希望盡快了解這些失敗。 成功也一樣——在所有團隊之間定期召開會議，以確保你的營銷資金在第一次接觸和底部漏斗、品牌和非品牌之間取得平衡。 真相的最終來源將是你口袋裡的錢。 對於新客戶，澄清歸因的過程通常會努力確保所有跟踪流程從活動順利進入用於衡量成功的任何系統，無論是 Bizible、HubSpot、Marketo、Salesforce、Pardot、Shopify、BigCommerce 還是任何數字的專有系統。

修正歸因的最佳時間是昨天。 次佳時間是今天

我們每天都在與客戶進行更多關於歸因的對話。 這是自然的。 平台內自動化系統的興起（谷歌的自動出價設置，Facebook 使用其算法尋找潛在客戶的神秘方式）將取決於您的歸因設置是否正確。 因此，如果它們不正確，請在今天修復它們。 查看您的歸因窗口。 檢查您的設置。 與您的代理商交談，並讓您的銷售報告保持一致。

今天的營銷堆棧比昨天更複雜。 但是現在沒有時間像現在這樣評估您在數字營銷平台內外的歸因。 經常複習，徹底複習。 並使用完全免費的工具，例如 Facebook Attribution，它使用類似垂直行業的廣告商和相同價位的產品來告知您的歸因選擇，以及 Amazon Attribution——它們是免費且全面的，為什麼不使用它們呢？

我希望這篇博客為您提供了一些開始審核您自己的歸因設置和系統的地方，以了解真相並為更明智的營銷策略鋪平道路。