分析小贴士：数字营销必备技能归因模型 101

与末次互动相似，首次互动归因模型把转化功劳全归因于首次触点——在Grillmaster先生的例子中，即为自然搜索。

线性归因模型在各个渠道之间平均分配成功转化分数。在Grillmaster先生成功购买之后，自然搜索，邮件营销，社交媒体以及直接来源将各收到25%的分数。

在时间衰减归因模型中，越接近成交时间的渠道将得到越多的评分，而越远离成交时间的渠道将得到越少的分数。在Grillmaster先生的例子中，直接来源将得到最多的转化分数，而自然搜索将得到最少的转化分数。

最后，在基于位置的归因模型中，首次和末次互动渠道将各自得到40%的转化分数，而剩下20%的转化分数将平均分配给处于中间过程的互动渠道。在Grillmaster先生的例子中，自然搜索和直接来源将各自得到40%的成功交易转化分数，而邮件营销和社交媒体渠道将各自得到10%的分数。

更多选项：在转化的下拉框，选择所需的数据。现在我们同时观察交易（电子商务）和注册（目标）。在类别选项下，可以在全部数据和仅选择AdWords数据之间进行切换。设置回环窗口的范围为1到90天之间，并将回环窗口长度作为每项转化需要向前追踪的时间长度。

模型对比工具一次最多能对比3种模型。添加二次维度，例如来源/媒介，可以更加深入挖掘转化的路径。例如，添加二次维度来源，把自然搜索细分为Google, Bing 和Yahoo. 这个信息有助于我们在不同搜索引擎上分配广告预算。