市面上有很多寫marketing的文章內(nèi)容都在講獨(dú)立站站外引流的技巧，告訴大家如何做好Facebook，Google廣告投放，網(wǎng)紅營銷怎么樣找網(wǎng)紅帶貨，如何提高SEO的關(guān)鍵字排名獲取免費(fèi)流量，EDM對于品牌是如何重要來提高用戶的復(fù)購。如果把這些推廣渠道的動作比作是在做一個蛋糕，前面的渠道所有動作是做如何做大一個蛋糕，但是蛋糕做好之后接下來就是要考慮如何切分蛋糕的事情，那如何分蛋糕呢，那就涉及到功勞分配。

大家都知道廣告界有一句名言 ：“知道我的廣告費(fèi)有一半浪費(fèi)了，但遺憾的是，我不知道是哪一半被浪費(fèi)了”，對于做Marketing來說，需要知道每個營銷渠道的特性，合理分配預(yù)算，通過營銷的組合拳來實(shí)現(xiàn)ROI效果最大化。這也涉及到營銷歸因的問題，其中Attribution營銷歸因是Marketing的核心問題，也是效果計算的底層邏輯，所以說歸因也就是上面說的如何分蛋糕的問題。

營銷歸因指的是在市場營銷推廣過程中，在特定的周期里面對于在用戶旅程（customer journey）中所經(jīng)歷的不同營銷渠道（marketing channel）的不同接觸點(diǎn)（touch point）后對于達(dá)成轉(zhuǎn)化目標(biāo)（convertion）的貢獻(xiàn)價值評估。

大家知道，電商用戶的購物轉(zhuǎn)化不是一蹴而就的，雖然有些用戶可能看了一個廣告就下單了，但是大部分都會經(jīng)歷AIDA階段，也是是第一次看到廣告會有意識，然后產(chǎn)生興趣，如果有強(qiáng)烈的欲望就會產(chǎn)生購買的行為，營銷渠道能做的360度不斷地去重復(fù)加深與用戶的印象，刺激用戶最后完整行動轉(zhuǎn)化的過程。但是由于互聯(lián)網(wǎng)的碎片化，用戶會使用不同的互聯(lián)網(wǎng)媒介，與之而來就是如果想盡快留著用戶，就是需要通過不同的媒介去觸達(dá)用戶。其中不同的媒介對應(yīng)不同的營銷渠道包括Google Ads，F(xiàn)acebook Ads，KOL，SNS，SEO，EDM，Push，AFF等等，最后需要衡量不同營銷渠道對于轉(zhuǎn)化的貢獻(xiàn)價值。

按照觸點(diǎn)來分可以主要分為兩種：點(diǎn)擊歸因和展示歸因

點(diǎn)擊歸因（click through attribution）顧名思義，就是按照轉(zhuǎn)化用戶在特定時間內(nèi)點(diǎn)擊過廣告的軌跡行為來歸因評估各個參與渠道的貢獻(xiàn)價值。

展示歸因（view through attribution）按照轉(zhuǎn)化用戶在特定時間內(nèi)瀏覽過廣告的軌跡行為來歸因評估各個參與渠道的貢獻(xiàn)價值。

常見的歸因模型

1.首次點(diǎn)擊歸因

把貢獻(xiàn)100%歸給將第一個把用戶首次帶到網(wǎng)站的渠道，即使后期用戶直接流失但是最后又通過其他渠道的廣告找回。這種特點(diǎn)在于適合純做用戶拉新

2.最后點(diǎn)擊歸因

把貢獻(xiàn)100%歸給將第后一個把用戶完成購買轉(zhuǎn)化的渠道，即使前期經(jīng)過很多廣告渠道的觸達(dá)由于電商基本上都是考慮最后購物轉(zhuǎn)化為目標(biāo)，所以這個是比較普遍的歸因模型

3.線性歸因

就是將功勞平分給用戶觸點(diǎn)中各個廣告渠道

4.時間衰減歸因

按照轉(zhuǎn)化的難易度，把越靠近轉(zhuǎn)化的渠道給予更多的

5.基于位置歸因

把首次將用戶帶到網(wǎng)站和最后一個將用戶完成轉(zhuǎn)化的渠道分配更高的貢獻(xiàn)比重

6.自定義歸因

根據(jù)廣告主自身的特性以及策略，自定義各個參與渠道的貢獻(xiàn)比重進(jìn)行歸因

歸因是數(shù)字營銷中最關(guān)鍵也是最復(fù)雜的一環(huán)，因?yàn)椴煌哪Ｐ蛶淼臓I銷結(jié)果是不一樣的，也不存在100%的真實(shí)營銷歸因，因?yàn)槟銦o法完全掌握每個單獨(dú)的營銷渠道是如何影響消費(fèi)者購物的，并且影響是有多深。

1.加載廣告平臺的代碼

所有的線上廣告都依賴廣告代碼的追蹤，比如大家在做FB和Google廣告投放前都要求加他們的pixel代碼，像RTBhouse這種在營銷廣告渠道合作的前提也是要求在全站埋代碼，另外按照效果付費(fèi)的Affiliate渠道也是要求在付款成功頁面加聯(lián)盟平臺的pixel才是實(shí)現(xiàn)效果的追蹤。其中Tracking主要有兩種，一個是Pixel Tracking，主要是一段js代碼，依賴于網(wǎng)站客戶端的cookie，另外一種是Postback URL Tracking，依賴于服務(wù)器對服務(wù)器端的回傳

2.推廣鏈接進(jìn)行有效的打標(biāo)

為了方便后期的數(shù)據(jù)收集和清洗，需要對于投放的廣告LP進(jìn)行廣告參數(shù)標(biāo)識，也就是我們在點(diǎn)擊廣告鏈接經(jīng)常看到utm的后綴小尾巴，一般會包括這幾種

utm_source 用來標(biāo)記流量來源，比如facebooks ads Google ads，shareasale

utm_medium用來標(biāo)記來源媒介，比如廣告可以標(biāo)記為 ppc，聯(lián)盟可以標(biāo)記為affiliate

utm_campaign用來標(biāo)記具體的廣告系列營銷活動，廣告素材內(nèi)容，比如雙11，關(guān)鍵字，素材等等

如果你不會設(shè)置，可以通過Google這個工具去做標(biāo)識?https://ga-dev-tools.web.app/campaign-url-builder/

1.如果一個品牌只是做單一渠道對于營銷歸因的的迫切性不是特別大，但是品牌擴(kuò)量在后期涉及到多渠道推廣，如果有效科學(xué)地評估各個渠道的價值，制定有效的營銷組合方案，合理分配預(yù)算，才是實(shí)現(xiàn)營銷最大化。

2.最后點(diǎn)擊歸因?qū)τ贐2C獨(dú)立站電商來說還是主流，雖然first click win和last click win都是單點(diǎn)歸因方式，但是電商以最后購買轉(zhuǎn)化為目標(biāo)，所以誰最后可以帶來轉(zhuǎn)化，誰就贏了。其次還是歸因問題對于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集能力有很高的要求，需要能夠記錄整個用戶從看到廣告到進(jìn)入網(wǎng)站的所有行為，按照last clicks統(tǒng)計會比較簡單，但是大家對于各種歸因方式來看，都各有自己的優(yōu)劣勢。last clicks win明顯的劣勢會忽視前面渠道的功勞，特別是首次拉新渠道的價值。

3.最科學(xué)的歸因要求是將所有的營銷渠道按照統(tǒng)一的口徑進(jìn)行數(shù)據(jù)收集整理輸出歸因報表，但是在實(shí)際的營銷推廣過程會發(fā)現(xiàn)每個推廣渠道都有自己的一套歸因標(biāo)準(zhǔn)，比如Facebook 廣告系統(tǒng)只會跟蹤被Facebook廣告流量觸達(dá)的用戶，在設(shè)置廣告的時候可以按照 x天點(diǎn)擊歸因和瀏覽x天歸因，但是實(shí)際上它也無法消除其他平臺的重復(fù)數(shù)據(jù)，換做Google 廣告也是一樣的，他們無法看到這些觸點(diǎn)，并把所有被廣告觸達(dá)的轉(zhuǎn)化都記錄為廣告的歸因，對于這種類似自歸因的平臺，在廣告主看數(shù)據(jù)效果會發(fā)現(xiàn)被重復(fù)記錄。

聯(lián)盟營銷渠道本身就是按照last click來統(tǒng)計歸因，如果用戶先后點(diǎn)擊兩個不同聯(lián)盟平臺的聯(lián)盟鏈接最后轉(zhuǎn)化了會被記錄兩次，這時候需要做有效的排重以防傭金重復(fù)結(jié)算。

4.Last click歸因模型下，有點(diǎn)擊無轉(zhuǎn)化的渠道未必是無效渠道，高轉(zhuǎn)化的渠道也未必是好渠道，如果有強(qiáng)大的系統(tǒng)可以區(qū)分流量明細(xì)比如對于某個已經(jīng)轉(zhuǎn)化的訂單，通過流量軌跡發(fā)現(xiàn)有些流量是首次拉新，有些流量是影響助攻，有些流量是最后完成轉(zhuǎn)化，這樣可以很好的評估渠道的真正價值進(jìn)行差異化預(yù)算組合，對于流量的優(yōu)化和評估就有很大的意義。

圖片來源：Imapct

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