使用者在網站上購物或完成其他有價值的動作前，可能會點擊您的多則廣告或與這些廣告互動。通常，轉換的功勞都歸於客戶最後互動的廣告；但這則廣告真的是讓商家雀屏中選的原因嗎？
以數據為準歸因功能會根據使用者與各則廣告互動並決定成為您客戶的過程，來分配轉換功勞。這項功能會運用您帳戶中的資料，判斷哪些關鍵字、廣告和廣告活動對您達成業務目標最有幫助。以數據為準歸因功能適用於搜尋 (包括購物)、YouTube、多媒體廣告和需求開發廣告帶來的網站、親臨門市以及 Google Analytics 轉換。
本文將說明以數據為準歸因功能。若想查閱更多有關歸因模式的概要說明，或是瞭解如何為轉換動作選用合適的歸因模式，請參閱「歸因模式簡介」一文。
優點
- 瞭解哪些關鍵字、廣告、廣告群組和廣告活動，對於達成業務目標最有幫助。
- 根據特定的帳戶成效資料設定最佳出價。
- 選用符合您業務需求的歸因模式，再也不需憑空猜測。
運作方式
「以數據為準歸因」與其他歸因模式不同；前者使用轉換資料來計算轉換路徑中每一次廣告互動的實際貢獻，而且每一位廣告客戶的以數據為準模式都不太一樣。
以數據為準歸因功能會將 Google Ads 中搜尋 (包括購物)、YouTube、多媒體廣告和需求開發廣告獲得的所有互動列入考量，包括點擊和影片參與。然後比較轉換客戶和非轉換客戶兩者的路徑，藉此找出促成轉換的廣告互動呈現模式。如果發現其中的某些步驟更有可能促成客戶完成轉換，這個模式就會將更大的功勞歸給客戶路徑上這些特別有價值的廣告互動。
這樣當您在評估轉換資料時，就可以知道哪些廣告最能有效幫助您達成業務目標。此外，如果您使用自動出價策略來提高轉換率，系統也會根據這項重要資訊進行出價，爭取更多轉換。
範例
假設您在新北市經營一家旅行社。您使用轉換追蹤功能來追蹤客戶何時在您網站上購票，並特別設定了一項轉換動作，用來追蹤客戶購買淡水單車觀光票券的情形。客戶在決定購票前，通常會點閱您其中幾則廣告。
「以數據為準」歸因模式的資料顯示，比起只點按「淡水河畔單車之旅」廣告的人，依序點閱了「新北市單車之旅」和「淡水河畔單車之旅」廣告的使用者購票機率更高。因此，這個模式會改將部分功勞歸給「新北市單車之旅」廣告，以及該廣告的相關關鍵字、廣告群組和廣告活動。
這樣一來，您今後就可以在報表中看到更全面的資料，瞭解哪些廣告對自家業務而言最有價值。
視資料可用性而定，在某些情況下，「最終點擊歸因模式」和「以數據為準歸因模式」可能會呈現相同的結果。
若想更深入地瞭解以數據為準歸因模式的運作原理，請下載《Data-driven attribution methodology》這份 PDF 格式文件 (僅提供英文版)。
數據相關規定
無論轉換量或互動量有多少，所有轉換動作都適用以數據為準歸因功能。如果您為轉換動作選取以數據為準歸因，該轉換動作就會使用以數據為準歸因功能。
隨著資料量增加，以數據為準歸因的效能也會提升。為確保模型能準確分析資料並提供最有效的歸因，建議您於 30 天內在支援的聯播網上累積至少 200 次轉換和 2,000 次廣告互動。
雖然以數據為準歸因功能在資料量較少的情況下仍可運作，但資料量充足時，模型就能更準確地識別模式，並精準地分配功勞。如果轉換量一直偏低，建議您將廣告活動最佳化，以便提高流量和轉換次數。
如果您遇到以數據為準歸因的相關問題，或想使用其他歸因方法，隨時可以選取其他可用的歸因模式。
如何將轉換設為使用數據為準歸因模式
「以數據為準歸因」是多數轉換動作的預設歸因模式。如想將現有轉換動作的歸因模式改為「以數據為準」，請按照下方說明操作：
- 在 Google Ads 帳戶中，按一下「目標」圖示
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- 按一下版面選單中的「轉換」下拉式選單，然後點選「摘要」。
- 在表格中點選要修改的轉換動作，然後按一下「編輯設定」。
- 在「歸因模式」下拉式選單中，選取「以數據為準」。
- 按一下「儲存」，接著點選「完成」。
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