2022 年 1 月 12 日
全球各地的廣告客戶都想瞭解如何評估各個行銷管道的媒體支出，並據此妥善調整。不過，客戶在您網站或應用程式中購物或完成其他有價值的動作前，可能已經與多個接觸點互動，因此使得評估和調整作業變得困難。此時歸因功能就可派上用場。
「歸因分析」是指將轉換功勞歸給使用者轉換完成路徑中不同的廣告、點擊和其他因素。歸因模式可以是單一規則、一組規則或以數據為準的演算法，用來判定轉換路徑中的各個接觸點對促成轉換有多少功勞。
截至目前，Google Analytics (分析) 4 提供了一套使用固定規則的模式，可以將促成轉換的功勞重新分配給多個廣告接觸點。今天，我們很高興能全面推出跨管道以數據為準歸因功能，這個模式採用端對端機器學習技術，能以量身打造的方式 (根據您帳戶的歷來資料) 將功勞分配給每一次轉換。我們會持續改善這套模式，因此這個解決方案也會因應不同接觸點類別的成效變化自動做出調整。
廣告工作區的所有 Google Analytics (分析) 4 資源以及歸因分析設定中的資源層級，皆提供跨管道以數據為準歸因功能。廣告客戶可以透過「轉換路徑」和「模式比較」報表，瞭解以數據為準歸因模式如何將功勞分配給各個管道或廣告活動。在資源層級選取以數據為準歸因功能後，轉換詳細資料報表和自訂探索都會啟用這項功能。
如要進一步瞭解以數據為準歸因功能，請前往說明中心。
作者：歸因分析產品經理 Chris Gorgolewski 和 Google Analytics (分析) 產品經理 Anjali Raghavan