数字营销中不断变化的归因方式

多年来，我们一直依赖于最后点击归因等模型来告诉我们客户来自哪里，但情况正在发生变化。随着隐私法规的不断完善，以及谷歌数据驱动归因（DDA）等更智能的机器学习模型的兴起，营销人员正在重新思考如何分配转化信用。让我们深入探讨一下这些变化是如何影响我们理解客户旅程的方式的--以及这对我们这样的营销人员意味着什么。

隐私保护范式的转变

我们都听说过 GDPR 和 CCPA 等法规，以及更广泛的保护用户隐私运动。这些法律框架只是数据收集变革中的一块拼图。在技术方面，第三方 cookie--长期以来数字跟踪的基石--正在迅速丧失其有效性。Safari 和火狐等浏览器已经屏蔽了它们。此外，用户行为也发生了变化，越来越多的人开始使用广告拦截器来控制自己的上网体验。虽然与监管和技术变革相比，这些由用户驱动的行为可能影响较小，但它们仍然是重塑数字营销和分析的大趋势的一部分，这表明越来越多的用户不希望被跟踪，也不信任掌握其数据的公司。这意味着，为用户提供拒绝被跟踪的途径，向他们表明他们的数据将得到安全、负责任的处理，以及他们将从我们的营销团队收集他们的数据中获益，这对用户的在线体验非常重要。

那么，这对归因意味着什么呢？简单地说，就是让事情变得更加混乱。营销人员不能再仅仅依靠 cookie 在网络上跟踪用户，这迫使我们重新思考如何跟踪和归因转化。现在，第一方数据才是王道。

五十五岁的我们在与欧洲电子商务品牌合作应对 GDPR 后的挑战时，已经对这些变化有了前瞻性的认识。很明显，固守历史上的归因方法可能会给您的营销战略留下盲点。营销人员现在需要采取更加深思熟虑的方法，让法律团队尽早参与到新举措中，并整合隐私优先的解决方案，如同意模式和 CMP（同意管理平台）。

我们还看到了归因应用方式的转变。第三方 cookie 曾经支持各种营销活动的大范围归因，而如今的团队正在将其方法多样化。归因现在更注重实时、日常的营销活动分析，而营销组合建模（MMM）和机器学习等工具则越来越多地推动长期洞察。洞察最佳策略（从受众定位到创意优化）变得更加复杂。营销人员越来越多地使用地理测试等不依赖第三方 cookie 的实验。为了保持竞争力，营销人员必须适应新的流程和工具。

Google 的数据驱动归因与最后点击归因：有什么区别？

如果您正在使用 Google Analytics 4 (GA4)，您可能已经听说过 Google 的新数据驱动归因 (DDA) 模型。这标志着最后点击归因的重大转变，提供了一种更细致的方法来了解不同接触点是如何促成转化的。DDA 考虑了整个用户旅程，而不仅仅是最终的互动，让营销人员更清晰地了解他们的营销活动在多个渠道中的真实表现。

让我为您描绘一幅画面：想象一下，用户看到了您的品牌展示广告，然后通过有机方式搜索该品牌，最后在点击付费搜索广告后实现转化。如果采用最后点击归因法，只有最后的互动--付费搜索广告--才会获得转化的收益。但我们都知道，之前的接触点也发挥了作用，对吗？这就是 DDA 的优势所在。

DDA（数据驱动的归因）使用机器学习来评估客户旅程中每个接触点的影响，不仅归功于最后一次接触，而且根据每个渠道的贡献进行分配。这种全面的方法可以更好地了解您的营销工作是如何共同推动转化的。然而，GA4 中真正填补空白的是 "同意模式"。当用户选择退出跟踪时，同意模式会介入以估计或模拟缺失的数据，从而创建一个更完整的数据集。然后，即使用户数据因隐私选择而受到限制，DDA 也会使用该同意模式建模数据来准确归因转换信用。

根据我的经验，DDA 模型大大改变了我们衡量多渠道营销活动成功与否的方式。通过采用 DDA，我们的客户可以更清晰地了解他们的认知驱动型营销活动（如电子邮件和付费营销活动）如何真正促进转化。最后点击模型通常会对这些营销活动给予较低的评价，而 DDA 则填补了这一空白，揭示了原本不会被注意到的洞察力。

然而，承认 GA4 中 DDA 的局限性也很重要。目前，DDA 只能用于选定的几个维度和指标，这可能会限制分析的粒度。此外，DDA 的复杂性意味着 Google 必须处理更多的数据点，并通过机器学习模型运行这些数据。这种增加的复杂性有时会导致数据处理时间变慢，GA4 数据需要几天时间才能完全可用。虽然 DDA 提供了更丰富的用户交互视图，但在决定如何在分析中利用归因时，速度和灵活性方面的这些权衡是需要考虑的因素。

GA4 之外：您应该了解的其他归因模型

虽然 GA4 的 DDA 模型提供了宝贵的见解，但它并不是营销人员可用的唯一归因工具。根据您的业务需求，其他几个平台也提供了强大的模型，帮助您更好地了解营销影响：

• Adobe Analytics： Adobe Analytics拥有多种归因模型，包括基于规则的选项（如首次点击、线性和时间衰减）以及算法模型。这种灵活性使营销人员能够根据自己独特的业务需求调整归因方法。
• Salesforce 营销云： Salesforce Marketing Cloud提供多接触归因模型，帮助营销人员跟踪和了解客户旅程中每次互动的影响。该平台强调可定制的归因模型，如首次接触、最后一次接触和基于位置的归因模型，允许营销人员根据独特的销售和营销流程定制方法。对于像 B2B 公司这样拥有复杂客户旅程的企业来说，它尤其有价值，因为这些企业需要更加量身定制的归因方法。
• 亚马逊广告归因： Amazon Ads Attribution使营销人员能够衡量他们在亚马逊和非亚马逊渠道投放的广告如何影响亚马逊上的购物活动和转化率。它使广告商能够深入了解客户在不同接触点上的互动情况，从而为广告支出决策提供依据。亚马逊的归因提供多种基于规则的模型，如最后接触归因，但主要侧重于提供从认知到转化的整个客户旅程的可见性。
• Meta（前身为 Facebook）： Meta 的归因工具可帮助广告商衡量其广告在 Facebook、Instagram 和 Meta 生态系统内其他实体的影响。该平台提供多种归因模型，包括最后接触模型、首次接触模型和自定义模型，允许营销人员根据具体业务目标定制归因策略。Meta 的归因侧重于跨设备和跨平台测量，帮助企业了解其广告如何在整个客户旅程中推动转化。

这些工具各有所长，关键是要选择最符合您的营销目标和现有数据的工具。了解这些模型将帮助您做出更明智的决策，决定将营销预算投向何处，以达到最大效果。

结论

归因一直以来都是至关重要的，但现在需要更周到的方法来选择正确的归因模型。随着隐私法规的不断发展和新工具的出现，营销人员需要在游戏中保持领先。从最后点击归因向谷歌 DDA 等更先进模式的转变是朝着正确方向迈出的一步，但这并不是一个放之四海而皆准的解决方案。了解您的客户旅程并根据您的需求选择正确的归因模型将帮助您做出更明智的决策，优化您的支出，并最终取得更好的效果。

是时候认真审视一下您当前的归因策略了。您准备好迎接数字营销的未来了吗？