關於以數據為本的歸因

用戶在您網站上購物或完成其他有價值的動作前,可能會點擊或與您的多個廣告互動。一般情況下,轉換功勞會全歸於客戶最後與其互動的廣告。不過,真的是該廣告令他們決定選擇您的商家嗎?

「以數據為本的歸因」分配轉換功勞時,會考慮用戶如何與您的多個廣告互動,以及如何決定光顧您的商家。系統會參考帳戶資料,分析哪些關鍵字、廣告和廣告系列對業務目標最具影響力。以數據為本的歸因會將搜尋廣告 (包括購物廣告)、YouTube 和 多媒體廣告的網站、親臨門市和 Google Analytics (分析) 轉換納入考慮範圍。

本文會說明以數據為本的歸因,包括使用規定。如想瞭解歸因模型的一般詳情,或為轉換動作揀選歸因模型的方式,請參閱「關於歸因模型」。

優點

  • 瞭解哪些關鍵字、廣告、廣告群組及廣告系列最能助您達成業務目標。
  • 您可根據特定帳戶的成效資料優化競價。
  • 為您的商家選擇合適的歸因模型,無需猜測。

運作方式

有別於其他歸因模型,以數據為本的歸因會使用您的轉換資料,計算出每次廣告互動在轉換路徑上的實際貢獻。每個廣告客戶都有其特定的以數據為本模型。

以數據為本的歸因會考慮 Google Ads 搜尋廣告 (包括購物廣告)、YouTube 和多媒體廣告的所有互動 (包括點擊和影片互動資料)。此模型會比較有完成和沒有完成轉換的客戶的路徑,從而找出促成轉換的廣告互動模式,當中某些特定步驟可能較有機會促使客戶完成轉換。這樣的話,此模型會將較多功勞歸因於客戶路徑上這類有價值的廣告互動。

換言之,評估轉換資料時,您會看到哪些廣告對業務目標的影響力最大。若您使用自動競價策略爭取更多轉換,系統就會根據這項重要資料設定競價,助您提升轉換次數。

範例

您在香港經營一家旅行社,並使用轉換追蹤功能追蹤客戶何時在您的網站上訂票。您有一個轉換動作專門用於追蹤新界單車遊的訂票。客戶往往在點擊您的幾個廣告後才決定購票。

「以數據為本」的歸因模型發現,點擊您的「香港單車遊」廣告後再點擊「新界河畔單車遊」的客戶,相比只點擊「新界河畔單車遊」的客戶有較大機會購票。因此,歸因模型會重新分配功勞,主要歸功於「香港單車遊」廣告及其相關的關鍵字、廣告群組和廣告系列。

現在查看報告時,您會獲得更全面的資料,從中瞭解哪些廣告對您的商家最有價值。

如想瞭解以數據為本的歸因的運作詳情,請下載 Data-driven attribution methodologyPDF 文件 (只提供英文版)。

數據要求

以數據為本的歸因需要特定數量的數據,才可就轉換歸因方式建立精確的模型。因此,並非所有廣告客戶都會看到「以數據為本」的歸因模型。一般而言,如要使用此模型,您必須在 30 天內於支援的廣告聯盟上錄得至少 3,000 次廣告互動,而轉換動作亦必須錄得最少 300 次轉換。當您獲得所需的基本歸因資料,系統便可開始準備建立以數據為本的歸因模型。連續 30 天收集到足夠數據供模型使用後,Google Ads 就會顯示有關數據。如果數據不足,使用以數據為本的歸因這個選項便不會出現。

由於以數據為本的歸因使用資格取決於每項轉換動作的數據,因此您可能會發現只有某些轉換動作可以使用此模型。

使用以數據為本的歸因後,如果 30 天內支援的廣告聯盟的廣告互動次數跌至 2,000 次以下,或轉換動作錄得的轉換次數為 200 次以下,您便無法繼續使用此模型。若數據降至低於此水平,您將會收到警示。若持續 30 天以上低於此水平,轉換動作就會改用「線性」歸因模型。如果數據下跌屬意料之外,建議您查看轉換追蹤標籤、「轉換動作」網頁上的狀態、轉換動作設定和其他帳戶設定,確保一切運作正常。

如果以數據為本的歸因不適用,Google Ads 會為您提供沒有數據要求的其他歸因模型。進一步瞭解「關於歸因模型」

嘗試使用以數據為本的歸因或任何新的非最後點擊歸因模型時,建議您先測試該模型,並瞭解其對投資回報率的影響。

如何為轉換設定以數據為本的歸因

以數據為本的歸因需要特定數量的數據,才可就轉換歸因方式建立精確的模型。詳情請參閱上文的「數據要求」部分。

請按照以下指示,將現有轉換動作歸因模型改為「以數據為本」:

  1. 登入 Google Ads 帳戶。
  2. 按一下工具圖示 Google Ads | 工具 [圖示],然後選取 [轉換次數]。
  3. 在表格中,選取您要修改的轉換動作,然後按一下 [編輯設定]。
  4. 按一下 [歸因模型],然後從下拉式選單中選取 [以數據為本的歸因]。
  5. 按一下 [完成],然後按一下 [儲存]。
提示

如果您的帳戶符合資格使用以數據為本的歸因,您也可以前往「工具」>「歸因」,在「概覽」歸因報告中更新歸因模型。

請按一下頁頂的 [升級至以數據為本的歸因] 橫額,並按照指示操作。

進一步瞭解「改用以數據為本的歸因時的最佳策略」

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