了解各种“多渠道漏斗”模型如何分配转化功劳。
Analytics（分析）在“多渠道漏斗”模型对比工具中提供以下默认归因模型。您也可以在该工具中创建您自己的自定义模型。
默认归因模型
最终互动模型将 100% 的转化价值归功于客户在进行购买或转化之前与之互动的最后一个渠道。-
适用场合：如果您的广告和广告系列的目的是在购买时吸引用户，或者您的业务主要参与的销售周期不涉及考虑阶段，那么“最终互动”模型可能适合您。
最终非直接点击模型会忽略直接流量，并将 100% 的转化价值归功于客户在进行购买或转化之前点击访问的最后一个渠道。默认情况下，Analytics（分析）在“非多渠道漏斗”报告中分配转化价值时使用此模型。
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适用场合：
由于“最终非直接点击”模型是用于“非多渠道漏斗”报告的默认模型，因此它提供了一个有效的基准，可以与其他模型的结果进行比较。
另外，如果您认为直接流量来自被其他渠道吸引的客户，则可能希望滤除直接流量，仅关注转化之前的最终营销活动。
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适用场合：如果您想确定带来最多转化次数的 Google Ads 广告并为其分配功劳，请使用“最终 Google Ads 点击”模型。
首次互动模型将 100% 的转化价值归功于客户与之互动的第一个渠道。-
适用场合：如果您的广告或广告系列旨在建立最初的认知度，则此模型适合您。例如，如果您的品牌并不为人熟知，您可能需要将重点放在首次把您的品牌展示给客户的关键字和渠道上。
线性模型将功劳平均分配给转化路径中的每次渠道互动。-
适用场合：如果您的广告系列的目的是在整个销售周期内保持与客户的联系并维持品牌的认知度，则适合使用此模型。在这种情况下，每个接触点在客户考虑的过程中都同等重要。
如果销售周期中涉及到的考虑阶段较短，那么时间衰减模型可能适合您。此模型基于“指数式衰减”概念，倾向于将功劳分配给最接近转化时间的接触点。时间衰减模型默认设有 7 天“半衰期”，也就是说，转化 7 天前产生的接触点所获得的功劳只有转化当天所产生接触点的一半。同理可得，转化 14 前天产生的接触点所获得的功能将只有转化当天所产生接触点的四分之一。指数式衰减会以这种方式在回溯期（默认为 30 天）内持续。-
适用场合：如果您投放一天或两天的促销广告系列，可能希望将更多的功劳分配给促销期间的互动。在这种情况下，与接近转化的接触点相比，一周之前发生的互动只有很少的价值。
根据位置模型允许您混合使用“最终互动”模型和“首次互动”模型。您可以不用将功劳全部分配给首次互动或最终互动，而是在它们之间进行分配。常见的分配方案是为首次互动和最终互动各分配 40% 的功劳，将剩下的 20% 功劳分配给中间的互动。
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适用场合：如果您最看重将自己的品牌推荐给客户的接触点，以及促成销售的最终接触点，则可以使用“根据位置”模型。
最终互动模型将 100% 的转化价值归功于客户在进行购买或转化之前与之互动的最后一个渠道。
首次互动模型将 100% 的转化价值归功于客户与之互动的第一个渠道。
线性模型将功劳平均分配给转化路径中的每次渠道互动。
如果销售周期中涉及到的考虑阶段较短，那么时间衰减模型可能适合您。此模型基于“指数式衰减”概念，倾向于将功劳分配给最接近转化时间的接触点。时间衰减模型默认设有 7 天“半衰期”，也就是说，转化 7 天前产生的接触点所获得的功劳只有转化当天所产生接触点的一半。同理可得，转化 14 前天产生的接触点所获得的功能将只有转化当天所产生接触点的四分之一。指数式衰减会以这种方式在回溯期（默认为 30 天）内持续。
根据位置模型允许您混合使用“最终互动”模型和“首次互动”模型。您可以不用将功劳全部分配给首次互动或最终互动，而是在它们之间进行分配。常见的分配方案是为首次互动和最终互动各分配 40% 的功劳，将剩下的 20% 功劳分配给中间的互动。