最近設(shè)置過轉(zhuǎn)化的小伙伴有沒有發(fā)現(xiàn)谷歌廣告后臺(tái)多了一個(gè)Data Driven歸因模型。

找谷歌的客戶經(jīng)理了解了一下，目前AC廣告還是Last Click比較多，如果是網(wǎng)站或者電商這類的客戶，網(wǎng)頁轉(zhuǎn)化事件會(huì)用到Data Driven Attribution，也就是DDA歸因的比較多。

（來自谷歌廣告后臺(tái)）

在了解DDA模型之前，咱們先回顧一下最后點(diǎn)擊歸因模型，也就是咱們AC廣告最常用的Last Click歸因。最后點(diǎn)擊歸因模型的是指在歸因周期內(nèi)，如果一個(gè)用戶先后看了A，B，C三個(gè)地方的廣告下載了產(chǎn)品，那平臺(tái)將會(huì)把功勞分配給C平臺(tái)，因?yàn)镃平臺(tái)是用戶下載之前的最后點(diǎn)擊行為發(fā)生的地方，這個(gè)歸因邏輯就是最后點(diǎn)擊歸因。

與之類似的還有一個(gè)First Click Attribution，即首次點(diǎn)擊歸因，將轉(zhuǎn)化的全部功勞歸于首次點(diǎn)擊的廣告內(nèi)容。

比如說作為資深手機(jī)用戶，我前天打開微博，看了微博的開屏某游戲廣告，視而不見；昨天看了抖音，刷到了同款游戲廣告，我還點(diǎn)開看了下游戲細(xì)節(jié)，但是我也沒下；然后我今天去B站，在B站也看到了，好吧我想看看這個(gè)游戲究竟有多好玩，我下載了。

如果是最后點(diǎn)擊歸因的平臺(tái)，會(huì)認(rèn)為我是B站帶來的用戶，這個(gè)功勞是B站的；但如果是首次點(diǎn)擊歸因的平臺(tái)，這個(gè)功勞就是抖音的，為什么不是微博呢，因?yàn)槲⒉┥衔覜]點(diǎn)擊，我的第一次點(diǎn)擊發(fā)生在抖音平臺(tái)。

這個(gè)例子就很形象的解釋首次點(diǎn)擊歸因和最后點(diǎn)擊歸因的不同之處了，然后咱們看一下什么是DDA模型。

谷歌廣告解釋DDA模型是以數(shù)據(jù)為依據(jù)的歸因模型，該模型會(huì)運(yùn)用廣告帳號(hào)中的數(shù)據(jù)，確定哪些關(guān)鍵字、廣告和廣告系列對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)影響最大。

目前谷歌采用這個(gè)數(shù)據(jù)歸因模型是有數(shù)據(jù)量級(jí)要求的：需要在30天內(nèi)從受DDA歸因支持的廣告版位中至少有300次轉(zhuǎn)化和3000次的廣告互動(dòng)。如果數(shù)據(jù)無法滿足這個(gè)量級(jí)要求，那么DDA轉(zhuǎn)化模型無法使用，需要調(diào)整為其他歸因模型。

還是之前那個(gè)逛了微博，抖音和B站的例子，在DDA模型中，3個(gè)平臺(tái)皆有功勞，只是對(duì)最終轉(zhuǎn)化的促進(jìn)程度不同，所以根據(jù)算法分配功勞的占比有所不同。

而且由于DDA是使用賬戶中的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)來計(jì)算每次廣告互動(dòng)在轉(zhuǎn)化路徑中的實(shí)際功勞，所以不同產(chǎn)品不同轉(zhuǎn)化設(shè)置下的DDA模型都不是完全相同的。

DDA作為基于算法機(jī)器學(xué)習(xí)的歸因模型，將會(huì)使用所有可用的路徑數(shù)據(jù) ，包括路徑長(zhǎng)度，曝光順序和 廣告素材。

算法歸因?qū)W習(xí)中，一般比較常用的分類算法有馬爾科夫鏈、沙普利值、生存分析和Harsanyi Dividend，而DDA模型中普遍使用的是沙普利值。沙普利值會(huì)通過考慮各個(gè)廣告做出的貢獻(xiàn)，公平的分配合作收益。（這塊想要看沙普利值解釋的可以自行百度谷歌）

除了以上的歸因模型之外，還有線性歸因模型，根據(jù)位置歸因，時(shí)間衰減歸因模型等，感興趣的也可以去谷歌一下。