谷歌广告最佳实践，为什么你要停止使用最后点击归因？

归因模型，可以选择为每次广告互动分配多少转化功劳。

借助于归因模型，可以更好地了解广告的效果，从而可针对转化历程中的各个阶段有的放矢地采取优化措施。

把自己假想成你的客户， 现在他通过搜索，点击了你的广告，到了你的网站， 看到了产品， 现在的你，会不会直接购买这个产品？

答案可能是不会， 因为你肯定还要去做下对比，看下质量， 计算下运费等等一些调查行为。这对于我们做线上广告的启示是什么？不能使用最后点击归因作为转化信号，否则你的转化衡量很难精准以及后期对症下药。 

谷歌是越来越推崇自动竞价策略，比如像最大转化量， 最大转化价值， 目标投入产出比等等， 这个时候，我们使用非最后转化归因（NLC）,就显得十分重要。 

自动竞价策略依靠的是产生价值的信号来不断优化， 比如提交表单，购买转化等等，但是如果归因信号只是在最后点击， 那可能很不精准，一些其他有价值的流量就会白白损失。 

当你使用不同的模型，GA 谷歌分析工具就是依靠历史数据来预测你会获得多少转化，这就不得不提及一下非最终点击归因的几个模型， U型，线型，时间衰减型等主要模型。 

线性：将转化功劳平均分配给转化路径上的所有广告互动。

 （图片来自谷歌）

时间衰减：广告互动越接近转化发生时间，分配的功劳就越多。广告互动每相隔七天，所分配的功劳就会相差一半。换言之，转化发生 8 天前的广告互动所获功劳是转化发生 1 天前的广告互动所获功劳的一半。

 （图片来自谷歌）

根据位置：为客户首次广告互动及相应关键字以及最终广告互动及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广告互动。

  （图片来自谷歌）

那了解了这么多，怎么去设置呢？ 

 （图片来自谷歌）

1，登录谷歌账户

2， 移到转化栏， 点击你想修改的转化跟踪。 

3， 点击 设置， 就可以修改归因模型里 

注意， 如果你使用智能竞价， 修改NLC会导致前期你的广告系列数据波动，所以还是要耐心哦。 

（来源：跨境营销培训学院六哥）

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