衡量广告营销价值，常见的5种归因模型及2种原理｜增长热话
一个小测试
1
闭上眼睛，回忆下你最近喝过的一款饮料。
2
在脑海里回忆你分别在哪看到过这款饮料，电视？APP开屏？KOL种草？
3
睁开眼反问自己：看到的那些广告展示为促成下单分别贡献了多少力量？
是不是很难回答，毕竟很多人可能连最近买的饮料是什么都不记得了。
营销归因的复杂度与重要性由此可见一斑。
广告归因，通常指用于确定一个广告在多个媒体曝光、点击并发生转化后效果的归属逻辑或者规则。对企业而言，归因的价值在于：较为准确地知悉消费者是查看、点击、付费的原因、时机、场景，从而在复杂环境下抽丝剥茧、抓大放小发掘新的增长可能。那么在营销环境复杂多样、变量多的情况下，广告归因“难”在哪里？
多变量归因的难点
多变量归因的主要难点在于如何拆解数据，将广告各环节不同变量的影响权重进行量化评估，因为每个环节都可能为转化、增长贡献了一定力量。想要正确衡量各环节的价值，就必须借助多种归因模型，形成一套科学、完整的衡量机制。
常见的5种归因模型
最终点击模型
将转化功劳全部归于客户最后点击的那个广告和相应的关键字，即最后一个渠道可以获得100%的转化。最终互动归因模型适用于转化时间间隔短、转化路径短的业务，不需要考虑用户之前是通过何种渠道进来的，也就是进来就购买，如电商环境下。
首次点击模型
将转化功劳全部归于客户首次点击的那个广告和相应的关键字，即第一个被点击渠道获得100%的转化，这个模型侧重于用户如何发现你的站点，强调用户的获客，适合新品牌在品牌建设或产品推广初期，打造知名度。
线性归因模型
将转化功劳平均分配给转化路径上的所有广告互动。线性归因使每个渠道平均分配转化，每个渠道都有相同的功劳。
其优点为它是一个多触点归因模型，以将功劳划分给转化漏斗中每个阶段的营销渠道；另外就是计算方法比较简单，只要将“功劳”平均在转化漏斗中即可。
弊端也很明显，这一模型不适用于某条渠道价值特别突出的业务。例如，一个用户在某个场景看到了你的广告，回家后自行进行搜索，连续五天都通过搜索进入了官网，并在第六天成交。那么按照线性归因模型，搜索总计分配到的权重远远大于线下场景的广告权重，那在这种情况下某个场景的广告重要性极易被忽视。
因此根据线性归因模型的特点，其更适用企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司。
时间衰减模型
通常情况下用户不可能看一次广告就形成转化，需要多次广告“催熟”的转化如何进行归因，就需要用到时间衰减模型，即广告互动越接近转化发生时间，分配的功劳就越多。按常理，点击每相隔七天，所分配的功劳就会相差一半。换言之，转化发生8天前的广告互动所获功劳是转化发生1天前的广告互动所获功劳的一半。
位置归因模型
为客户首次广告互动及相应关键字，以及最终广告互动及相应关键字分别分配40%的功劳，将其余20%的功劳平均分配给转化路径上的其他广告互动。这种模型非常重视最开始的线索和最终促成转化的渠道，首末归因模型同时兼顾了拉新和转化的业务需求，非常适合那些十分重视线索来源和促成销售渠道的公司。该模型的缺点是它不会考虑线索转化之后的触点的营销效果。
但就目前而言，业内普遍采用「最终点击/展示」来进行归因，即：转化带来的收益都认为是最后一次点击/展示广告带来的。那么在last click归因的前提下，我们如何将点击信息与用户信息进行匹配呢？
常见的2种归因原理
设备ID归因
使用设备ID归因是目前最常见、最可靠的归因方式了。只需要判断最后一次点击/展示中上报的设备ID信息，与安装信息的来源设备是不是一致就可以。广告平台通常可以读取用户的设备信息，并在用户点击广告链接或浏览广告时将设备ID上报给第三方工具。这样就能将发生广告互动的设备ID与第三方工具SDK获取的设备ID进行匹配。目前可用于匹配的ID有以下几种:
·iOS设备：IDFA、IDFV
·支持Google Play服务的安卓设备：GAID
·不支持Google Play服务的安卓设备：OAID、Android ID、IMEI、Fire ID
概率归因
是一种利用机器学习来预估广告活动效果的统计技术，能够对两种数据进行匹配，即用户点击或浏览广告时收集到的数据和用户打开应用时收集到的数据，其中值得注意的是，从iOS 14.5+开始，概率匹配在iOS系统仅限于自有媒体、交叉推广和网页端的授权匹配。
相较于设备ID归因方法，概率匹配模型不是通过唯一ID进行匹配，概率匹配作为一种备选方案，在追踪码或广告标识不可用时可以帮助开发者进行归因。由于确定性归因法可以把点击行为匹配到追踪码或ID，因此具有更高的优先级。也就是说，在归因窗口期内，如果条件允许，会先使用确定性归因法。而目前第三方工具会根据用户广告平台来动态地调整归因窗口期。也就是说这个窗口期是会自动变化的，但比其他方法的窗口期要短。
市场不断变化，广告资源冗杂多样、用户心智日趋成熟。企业主借助归因模型实现科学计算各项营销活动的投资回报，正确衡量不同渠道价值，从而确保每一项投入都对消费者决策产生积极的影响，更好地帮助品牌完成测量、实现预测。
免费体验热力引擎
//关于热力引擎
热力引擎是一站式智能营销解决方案，致力于“让增长变简单”，面向企业在数字化时代寻求增长的完整旅程。作为由 AI 与云原生驱动的全域营销云产品矩阵，热力引擎为企业提供数据分析云、数据管理云、智能投放云三组工具集，并打通链接，实现三个模块的循环迭代与进化，赋能企业业务数据化、数据资产化、资产效果化能力，形成赋能企业增长的飞轮。