因此，您正在考虑更改 Google Ads 帐号中的归因模型。
也许你的销售代表正在向你施压，要求你转换。也许你的客户正在质疑你目前的模型。
但是，当您扣动扳机时，您不确定会发生什么，并且您不想进行无法撤消的更改。
以下是您需要了解的有关修改 Google Ads 归因模型的信息，以便您做好充分准备，设定期望值、消除误解并充分利用可用的选项。
更改模型不会影响 Google Ads 中记录的转化次数
与普遍的误解相反，没有一种 Google Ads 归因模型会比其他模型更多地或更少的总转化次数归功于 Google Ads。
这意味着您不必担心切换模型会将 Google Ads 转化流向自然或 Facebook 等其他来源，或者与“更真实”的模型相比夸大计数。
您正在处理相同数量的 Google Ads 转化，并且只是更改了关键字或广告系列等维度的功劳分配方式。
换句话说，你不是在改变馅饼的大小，你只是以不同的方式切片。
更改 Google Ads 归因模型也不会改变 Google Analytics（分析）针对相同数据生成报表的方式。即使您导入的是 Google Analytics（分析）转化数据。
谷歌对此非常清楚：
“Google Ads 对这些数据执行的计算方式与 Google Analytics（分析）不同，因此，即使基础数据相同，您也会看到两种产品之间的计算值存在一些差异。”
将 Google Ads 视为一个独立的生态系统。
归因与生态系统内的功劳分配方式有关，而不是归因于平台的转化次数。
每个转化操作都有自己的归因模型
归因模型是在转化操作一级设置的。它不受广告系列或帐号级别的控制。
也就是说，如果您要跟踪多个转化操作，则可以为每个转化操作设置不同的归因模型。
要切换型号，请单击“工具和设置”>“测量”|”转换。然后点击转化操作的名称。
如果转化操作的来源不是您的网站或 Google Analytics（分析），您将无法修改归因模型。您会看到“不可编辑”通知：
如果您的转化操作是可修改的，请点击修改设置，您将看到归因模型的所有可用选项。
您所要做的就是选择您的模型并点击完成。
就这么简单。您无需创建新的跟踪像素、重新导入任何数据或进行任何其他更改，即可使新的归因模型生效。
归因和模型比较报告可以为您的决策提供信息
想知道您的广告系列在不同归因模型中的效果如何？
您无需创建重复的转化操作，也不必在广告系列实验中对其进行 A/B 测试。
相反，您可以轻松地使用 Google Ads 的归因报告来做出以数据为依据的决策，而无需对广告系列进行任何更改。
让我们看一下“工具与设置”>“中的路径分析 |归因>概述。
在上面的示例中，您会看到所有转化都来自一次广告互动。您使用的模型将无关紧要，因为只需单击一次即可申请任何信用额度。
但是，假设您发现超过一半的转化发生在多次广告点击之后：
在这种情况下，了解那些推动点击并在以后带来转化的漏斗顶部关键字将非常有价值。
不过，您不必更改归因模型即可获取该数据。
从“工具与设置”>“测量 |归因>模型比较，您可以选择不同的归因模型，看看它们如何为您的帐号分配功劳：
模型对比报告：首次点击转化与以数据为依据的转化
到目前为止一切顺利，但如果您有多个转化操作怎么办？
如何隔离模型比较工具，使其对特定操作有用？
在页面顶部，您可以从下拉列表中选择要包含在分析中的转化操作。
您还可以选择要分析的维度，包括关键字、广告组和设备。
您不仅限于广告系列数据！
获取跨网络数据的唯一方法是选择加入 Beta 版
您需要了解客户旅程中每个接触点的完整详细信息。
很遗憾，更改归因模型只会影响 Google.com 上的搜索和购物转化：
无论您选择哪种模型，您都不会在“归因模型比较”报告或“辅助转化”页面中看到展示广告系列或视频广告系列。
好消息是，终于有了解决这个严重限制的方法。
您可以通过“工具与设置”>“衡量”|”归 因：
在测试版邀请上点击“确定”，即可立即访问更丰富的路径数据。
跨广告联盟归因报告考虑了 2019 年 5 月起的 YouTube 广告互动量和 2020 年 11 月起的展示广告网络互动量。
在归因模型比较报告中，您需要将跨广告网络模型按钮切换为“开启”。
如果您没有看到该选项，请尝试将报告开始日期更改为 2020 年 11 月 19 日之后。从那里，您应该能够激活模型。
虽然这绝不是全渠道或完整的多触点归因解决方案，但它将为您提供我们以前从未在 Google Ads 界面中获得过的见解。
切换时不会丢失（或更改）历史数据
您会很高兴地知道，更改 Google Ads 归因模型不会清除或重置过去的数据。
此更改只会影响您今后的转化次数统计方式。
此图表显示了一段时间内的转化情况，其中包含两种不同归因模型的报告数据：
按月转换
您可以看到，2017 年 11 月设置了新的归因模型。
请注意，之前的“最终点击”模型以整数表示转化，而新模型则采用小数。
这就引出了下一个考虑因素，即改变归因模型。
您可能会在报告中看到部分功劳
如果您使用的是“首次点击”或“最终点击”模式，则 100% 的转化功劳将用于单次广告互动。
对于所有其他模式，单次转化的功劳可以在多个广告互动中共享，这意味着我们不再处理整数。
由于不同日期发生的互动之间存在时间滞后，因此单次转化可能会将“功劳”分配给不同的日期、周、月甚至年份（例如：点击 1：12 月 30 日，点击 2：1 月 3 日）。
在共享转化功劳归因的帐号中，所有时间的总转化次数仍会以小数点后表示，这有悖常理。
（在整个表演历史中，被划分为多个部分的“整体”仍然应该全部加起来。
Google Ads 没有记录出现这种情况的原因。我的销售代表能够确认的最好的情况是，这是一个四舍五入或轻微的信用转移问题。
现在，我们已经介绍了切换归因模型后 Google Ads 帐号中会发生什么情况，接下来让我们来看看它对广告系列的影响。
归因模型会影响您针对转化进行优化的方式
是时候快速回顾一下了：
- 无论您使用哪种归因模型，Google Ads 都会使用相同的基础转化数据。
- 无论您选择哪种模型，您都可以查看不同模型如何分配转化功劳。
那么，更改归因模型实际上对您的帐号效果有何影响呢？
模型为您提供了一个系统来解释哪些是有效的
归因模型就是这样——一个模型。它为您提供了一个一致的框架，用于指导如何分配转化功劳并在整个帐号中进行优化。
优化就是多做有效的事情，少做无效的事情。
当您更改归因模型时，您就改变了哪些有效（哪些无效）的框架。
这反过来又会影响您的指标（例如单次转化费用和广告支出回报率），从而影响您对出价和预算做出的决策。
智能出价策略会根据您的新归因模型自动调整
智能出价策略包括自动出价类型，例如：
- 目标每次转化费用和目标广告支出回报率。
- 最大限度地提高转化率和转化价值。
- 增强的每次点击费用。
这些出价策略会根据您的归因模型优化搜索出价。
请注意，更改归因模型可能会使您的智能出价策略重新进入一周（或更长时间）的“学习期”，在此期间，您可能会看到效果更差，每次点击费用过高。这是不频繁或鲁莽地更改模型的原因。
手动出价策略不会自动优化任何内容
如果您使用的是人工出价，则需要像往常一样，根据更新后的效果数据进行人工出价调整。
使用“当前模型”指标更新您的目标和预算（即使使用智能出价）
当分配的转化功劳发生变化时，效果数据也会发生变化。您需要调整目标条件，以反映归因模型中的新价值。
但是你怎么知道要使用哪些目标呢？
在 Google Ads 中更改归因模型后，您可以向数据表格添加其他列，以查看应用当前模型后过去的效果：
修改列 > 归因 > 当前模型
“当前模型”列下的新值可帮助您设置更好的目标，以免出价过高或过低。
您可以在此 Google 支持页面上找到有关如何更新目标的详细说明。
非最后点击模型会推动更好的优化吗？
最大的归因问题之一是是否继续使用最终点击模型，所以让我们更深入地了解一下。
最后单击语义
现在，这可能是一个语义问题，但值得澄清，因为它对营销人员来说是多么令人困惑。
Google Analytics（分析）实际上有一个多渠道漏斗 （MCF） 归因模型，称为“最后一次 Google Ads 点击”，该模型还会将功劳分配给 Google 广告的最后一次点击。
这种归因模型和 Google Ads 的“最终点击”归因模型都对 Google Ads 点击进行了功劳，即使该功劳包含在 Google Analytics（分析）建模的名称中，并且仅隐含在 Google Ads 中。
当有人提到 Google Ads 归因模型的“非最终点击”（NLC） 时，他们只是指不是“最终点击”的模型。没有实际的 NLC 模型选项。
最终点击有什么问题
Google Ads 中的默认归因模型（目前）是“最终点击”。事实上，在 2016 年之前，没有将模型更改为其他任何选项的选项。
使用最终点击模型的风险在于，它会降低早期搜索和广告互动的价值。
如果您使用具有最终点击归因的人工出价策略，则与填充管道的未转化关键字相比，您为完成转化的关键字赋予的价值可能会更高。
随着时间的推移，降低出价或暂停这些“漏斗顶部”关键字可能会导致转化量降低。
即使您容忍早期漏斗关键字的 CPL 更高，您也无法通过搜索词数据来了解哪些字词有助于转化，哪些没有。
如果您使用的是智能出价策略，情况会更糟。
正如 Frederick Vallaeys 所解释的，
…当自动化“遇到漏斗上层关键词，而这些关键词由于衡量系统使用最终点击归因而没有分配转化时，自动化系统会认为这些重要的关键词毫无价值，并可能将其排除在外。
如果没有人工做出决定，就无法控制漏斗关键字顶部在幕后所做的工作。
智能出价策略需要一种能够自动为这些早期接触点分配功劳的模型。
最后一块拼图是，谷歌希望通过大量、更广泛的条款获得更高的每次点击费用。
基于竞价的竞价战可能有利可图，而最终点击关键字的库存往往有限。
非最终点击模型有助于 Google 证明早期付费点击的价值，这也是您的 Google 代表可能鼓励您转换的另一个原因。
哪种 Google Ads 归因模型最好？
我们是否一直在考虑哪种归因模型最适合使用？
没有。
本文重点介绍预期的更改，而不是如何决定要实现的六个可用模型中的哪一个。
但你也需要一些指导，对吧？
由于上述原因，我们已经排除了最终点击。它可能有有效的用例，但如果没有这些用例，它就不是一个主动选择（或默认被动离开）的用例。
首次点击是另一种全积分模式，具有许多相同的限制，因为它忽略了辅助点击。
接下来是共享信用模型，其中每次广告点击都会促进转化。
对于在 30 天内在支持的广告网络上获得 300+ 次转化和 3000+ 次点击的广告主来说，数据驱动是一种可行的机器学习选项。
如果您不符合以数据为依据的要求（换言之，如果您平均每天的转化次数少于 10 次），那么剩下的三种共享信贷模式可供选择。
基于规则的线性、时间衰减和基于位置的模型都将确保每次交互都获得一些荣誉。
一个关键词在单次转化中获得 33% 还是 20% 的功劳，不如它获得任何功劳的事实重要。
这些模型都没有“对”或“错”之分，只是厨师选择你喜欢哪一种。比较归因报告中的模型，并使用能够为您的业务目标提供最佳洞察的模型。
如果每天的转化次数少于 10 次，因此选择其中一种模型而不是另一种模型不太可能对您的报告和优化产生重大影响。
关于模型的最后说明
希望从这篇文章中已经很清楚了，但我不能夸大理解“模型”不是取证测量工具的重要性。
客户旅程不是线性的，它们不会发生在单个渠道上。
即使在对 Google.com 进行的有限搜索范围内，归因模型也只能提供完整故事的一小部分。
假设有人在接近做出购买决定时进行了多次 Google 搜索：
- 手提箱。
- 旅行行李。
- 硬壳旅行行李箱。
- 猴子。
广告主的目标是否应该是为其着陆页或网站的四次唯一点击出价并支付费用，以捕获每个认知阶段和查询？这似乎过分且昂贵。
实际上，由于只有少数页首广告，大多数竞争企业不会针对每个相关查询展示广告。
并非所有有展示次数的广告都会获得点击并显示在路径分析中。
我们的访客在一次会话中点击竞争对手的网站、无赞助的自然列表和多个竞争付费广告。Google Ads 归因模型不会显示任何此类活动。
Google Ads 中根本没有一种归因模型可以提供营销人员（和我们的客户）所渴望的完全确定性、精确度和准确性。
我们拥有的数据越少，情况就越真实。
这并不意味着归因模型是没有目的的。
但是，你越是对仍然有悬而未决的问题这一事实感到满意，你就越能更好地回应不可避免的模棱两可。
结论
将 Google Ads 归因模型从全功劳模型（最终点击或首次点击）中改为全功劳模型是一种低风险的方式，可以为客户在购买过程中与之互动的所有广告提供转化功劳。
智能出价策略将立即开始根据更新后的归因模型进行优化，但您仍需要参与其中，以确保您的目标和预算支持新模型。
使用 Google Ads 归因报告、模型比较和“当前模型”列，获取有关转移信用额度的数据分析。
请务必选择加入跨网络归因测试版，了解视频和展示广告对转化路径的贡献情况！
归根结底，无论您选择哪种共享信贷模式，都不太可能显著改变优化机会。
归因模型不是一种精确的衡量工具。
这是一个框架，可帮助您更好地了解多次 Google Ads 点击对转化的影响。
将其视为指导，并利用这些见解来优化您的帐户以获得更好的效果。
图片来源
作者截图，2021年1月