歸因模式的類型繁多，建議您選用最符合需求的模式。
預算充足的全新飯店想要的是打響品牌名號，而行程規劃軟體公司在乎的則是消費者在歷程中與廣告的每次互動。換言之，這一切都取決於您想運用 Google Ads 達成什麼目標，建議您選用最符合需求的模式。
每次開始選取新的歸因模式時，請記得測試該模式與 Google Ads 整體策略的相配程度。建議您觀察所選模式是否能帶來更多收益或轉換，再判斷選擇是否正確。
預設為以數據為準歸因功能
選用適合的歸因模式是個重大決定，而有時候數據可以反映一切；而 Google Ads 中大多數轉換的歸因模式會預設為以數據為準歸因功能，這也是主要原因。有了以數據為準的策略，您就不必再靠臆測選擇應該採用的模式，也能協助您為帳戶進行規劃，奠定成功基礎。「以數據為準歸因功能」可讓您瞭解客戶如何與廣告互動並完成後續轉換，以找出哪些廣告對自家業務最有價值。此外，隨著帳戶變更，以數據為準的策略會不斷進行調整，持續將功勞歸給對於促成積極業務成果最有影響力的接觸點。
使用以數據為準歸因功能有下列優點：
- 注重轉換路徑中的所有廣告互動
- 可與自動出價搭配使用 (其他歸因模式選項也可)
- 可在極短的轉換路徑中運作
- 導入方式輕鬆快速
在多數情況下，以數據為準歸因功能是將功勞準確歸給帳戶中最有影響力的廣告活動接觸點，也是系統推薦的最佳方式，讓您能有效進行 Google 廣告活動最佳化。不過，廣告客戶還是可以選擇使用不同的歸因模式。
如果您正在尋找以數據為準歸因模式以外的其他模式，不妨考慮使用以規則為準模式
以數據為準歸因功能、線性、時間衰減和根據排名模式等做法，都會將單一轉換歸功給各個廣告互動。細分轉換路徑中所有廣告互動的單一轉換，即可清楚瞭解廣告的價值。此外，所有模式都能採用自動出價功能。
| 模式 | 說明 | 成長策略 | |
|---|---|---|---|
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以數據為準 (預設) |
依據轉換過程中廣告互動的重要程度分配功勞 | 依據帳戶成效 |
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最終點擊 | 將所有轉換功勞分配給最終廣告互動 | 高度保守型 |
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最初點擊 | 將所有轉換功勞分配給最初廣告互動 | 高度成長型 |
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線性 | 將轉換功勞平均分配給路徑上的所有廣告互動 | 平均型 |
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時間衰減 | 將更多功勞分配給時間較接近轉換的廣告互動 | 保守型 |
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根據排名 | 將八成的功勞平均分給最初和最終廣告互動，再將剩下的兩成分給路徑上的其他廣告互動 | 成長型 |
所選策略將會決定您、Google Ads 帳戶以及客戶購買路徑之間的關係。歸因功能旨在確實比較出不同關鍵字和廣告的成效；在原有最終點擊模式中看起來相當普通的成效，使用新模式評估時結果可能會截然不同。
關鍵字與廣告在轉換路徑初期 (籠統搜尋字詞及廣告素材) 和後期 (品牌字詞及廣告素材) 的運作方式有所不同。下表說明初期和後期影響關鍵字可能的行為差異。
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初期影響關鍵字 |
後期影響關鍵字 |
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正常單次點擊出價 |
高 |
低 |
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正常點閱率 |
低 |
高 |
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關鍵字類型 |
籠統 |
品牌 |
較積極的模式 (例如最初點擊) 會在初期轉換路徑中，轉換成效統計資料以獎勵廣告互動，而較保守的模式 (例如最終點擊) 則會在後期轉換路徑中給出獎勵。決定要採用哪種模式時，您也可以藉機重新評估帳戶的成效目標。許多廣告客戶改用較積極的模式 (例如最初點擊) 後會發現成效有所提升，且初期點擊路徑中廣告互動的單次操作出價也會降低。如果是這種情況，可以考慮提高出價，用先前的單次操作出價爭取更多流量。
請注意下列情況，尤其是在停用最終點擊模式後的那段期間：您的費用可能會保持不變，但轉換次數可能暫時會稍微下滑，這是因為非最終點擊模式的轉換時間差較最終點擊模式來得長，造成短時間內的成效看起來不佳。帳戶調整為新的轉換次數計算方式後，情況就會很快穩定。請注意，變更模式後，成效些微下降是正常情況。
訣竅
查看成效資料時，請記得選擇適當的轉換回溯期。如果更新轉換回溯期，可能會看到來自目前日期範圍外廣告互動的其他轉換。雖然費用資料會保持一致 (會與選取的日期範圍相符)，但您可能會因為延長轉換回溯期而看到較多轉換。
