Google轉化數據中為什么有小數點,google怎么顯示坐標

Google轉化數據中為什么有小數點

今年很多客戶應該都有發現轉化次數中有小數點，這是為什么呢？現在，小易統一回答大家，這是因為歸因模型。

“轉化次數”中的數字包含兩個小數位。這是因為一些歸因模型會將一次轉化分成多個部分，分別歸因于多次點擊。這些部分將以小數形式表示，比如0.42或0.80，下面小易將為大家詳細介紹一下歸因模型。

什么是歸因模型

在完成轉化的路徑中，客戶可能會進行多次搜索，與同一廣告客戶的多個廣告互動。通過指定歸因模型，可以選擇為每次點擊分配多少轉化功勞。具體來說，可以將轉化功勞歸于客戶的首次點擊、最終點擊或者一組點擊。

借助于歸因模型，可以更好地了解廣告的效果，從而可針對用戶轉化路徑中的各個階段有的放矢地采取優化措施。

歸因模型的類別

Google Ads提供了多種歸因模型：

最終點擊：將轉化功勞全部歸于客戶最后點擊的那個廣告和相應的關鍵字。使用“最終點擊”模型時，您可能會注意到，近期時間段的“轉化次數（當前模型）”列與“轉化次數”列中報告的數據之間略有時滯。這種時滯最終會自動糾正。

首次點擊：將轉化功勞全部歸于客戶首次點擊的那個廣告和相應的關鍵字。

線性：將促成轉化的功勞平均分配給轉化路徑上的所有點擊。

時間衰減：成轉化的功勞平均分配給轉化路徑上的所有點擊。點擊越接近轉化發生時間，分配的功勞就越多。點擊每相隔七天，所分配的功勞就會相差一半。換言之，轉化發生8天前的點擊所獲功勞是轉化發生1天前的點擊所獲功勞的一半。

根據位置：為客戶首次點擊的廣告和相應關鍵字以及最后點擊的廣告和相應關鍵字分別分配40%的功勞，將其余20%的功勞平均分配給轉化路徑上的其他點擊。

以數據為依據：根據轉化操作的歷史數據來分配轉化功勞。（僅供數據充足的帳號使用）

示例

為了大家更加直觀的了解歸因模型的類別，小易帶大家來看一個實例。比如，您在中國上海經營一家名為“寶戀”的酒店。一位客戶在搜索了“虹口區酒店”、“上海市酒店”、“上海市3星級酒店”以及“上海市3星級寶戀酒店”這些內容后點擊了您的廣告，進入了您的網站。她在點擊顯示“上海市3星級寶戀酒店”的廣告之后預訂了房間。

●若采用“最終點擊”歸因模型：最后一個關鍵字“上海市3星級寶戀酒店”將獲得100%的轉化功勞。

●若采用“首次點擊”歸因模型：第一個關鍵字“虹口區酒店”將獲得100%的轉化功勞。

●若采用“線性”歸因模型：每個關鍵字將平分轉化功勞（每個關鍵字均獲得25%）。

●若采用“時間衰減”歸因模型：關鍵字“上海市3星級寶戀酒店”將獲得最多的功勞，因為該關鍵字最接近轉化發生時間。“虹口酒店”將獲得最少的功勞，因為其搜索時間最早。

●若采用“根據位置”歸因模型：“虹口區酒店”和“上海市3星級寶戀酒店”將分別獲得40%的功勞，而“上海市酒店”和“上海市3星級酒店”將分別獲得10%的功勞。

●若采用“以數據為依據”的歸因模型：每個關鍵字都將獲得部分功勞，具體比例取決于關鍵字對促成轉化的貢獻程度。

歸因模型的優勢

大多數廣告客戶采用“最終點擊”模型來衡量其在線廣告是否成功。也就是說，他們將轉化功勞全部歸于客戶最后點擊的那個廣告和相應的關鍵字。但是，這種方法沒有考慮到客戶在轉化路徑上可能執行的其他點擊操作。歸因模型可以幫助您更好地控制為每個廣告和關鍵字分配的轉化功勞。這樣您就可以：

在購買周期的較早階段吸引客戶：找到機會在客戶轉化路徑中的較早階段對客戶施加影響。

采用適合自己業務的模型：根據用戶搜索您產品或服務的方式采用最合適的模型。

更合理地進行出價：由于能更深入地了解廣告效果，因此可據以優化出價。

一個例子

上面是一家B2B企業的歸因報告，可以看出，點擊廣告2次以上的轉化和轉化超過2天以上的占有一定比例，因此B2B企業在選擇歸因模型時可以嘗試“線性”和“時間衰減”，數據足夠充足的話可以使用“以數據為依據”。

現在，大家不但明白了為什么Google轉化數據中有小數點，更是全面了解了其背后的歸因模型，為了更好地統計數據，為下一步優化提供更可靠的指導，大家可以嘗試使用不同的歸因模型哈。

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