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為什麼必須透過歸因分析廣告成效？
在資訊爆炸的時代，消費者可以從網路上接收到許多資訊，能從不同管道獲得商品訊息，像是Google搜尋、社群廣告、網紅分享…等，購物渠道的選擇也非常多元，因此消費的路徑也更加複雜，根據《Google 2021智慧消費關鍵報告》中指出，消費者的購物新常態，已經從過往的線性歷程，隨著資訊科技高速成長，轉變成為反覆來回的混沌歷程，而這也就是為什麼投放廣告必須認識歸因的原因！
消費者在購買流程中有許多觸點，從剛開始接觸資訊，到最後完成購買的歷程中，哪些觸點是促成此筆交易的重要因素？造成轉換的原因錯綜複雜，因此必須透過歸因模式分配不同接觸點的功勞，而不是只將成效歸功給最後一個接觸點而已。總之，歸因最主要的目的，就是讓行銷人了解不同數位管道的貢獻度，衡量廣告實際帶來的效益。
舉例來說，大美今天想購買好閨蜜小仙女的生日禮物，但毫無頭緒，於是她先透過Google搜尋「生日禮物」關鍵字，透過購物廣告進入某化妝品牌的網站，但還沒辦法決定款式，因此她先將網站儲存到書籤列，並到各大論壇看看網友的評論。隨後又在滑Facebook時看見商品廣告（再行銷），更加深大美對商品的好感度，同時將幾款網友推薦的產品加入購物車，但她還是不知道小仙女喜歡哪一款，因此她決定隔天再向小仙女套話了解她的喜好，最後終於選定了款式，點擊儲存在書籤列的頁面進入網站，直接在官網下單！
認識Google Analytics 七大歸因模式
從上方的購物歷程中可以得知，每個觸點都為此次交易帶來了一定的效益，即使大美最後是透過書籤列進入官網完成購買，但若沒有最初購物廣告的導流，大美很可能不會購買化妝品作為小仙女的生日禮物，因此無法否定其他廣告帶來的幫助。而Google Analytics 提供以下幾種歸因模式，讓我們更能釐清轉換路徑中不同接觸點的功勞，以下將透過大美的購物歷程解說：
最終互動
不管大美經歷過幾種不同管道，都會將轉換歸功給最終的觸點，也就是直接流量。
最終非直接點擊
Google會忽略所有直接流量，並將功勞完全歸給大美在「轉換前」接觸的最後一個管道，也就是Facebook廣告。
最終Google廣告點擊
將轉換100%歸功給「最後一個」Google Ads帶來的付費點擊，在這邊指的是大美一開始搜尋生日禮物帶出的Google購物廣告。
最初互動
與最終互動相反，不管大美經歷過幾種不同管道，都會將轉換歸功給最初的觸點，也就是Google購物廣告。
線性
將轉換功勞平均分配給每一個互動，包含Google廣告、論壇推薦流量、Facebook廣告，以及直接流量都有25%的功勞。
時間衰減
越接近轉換完成時間發生的互動，分配到的功勞越多，因此促成大美購物觸點的功勞，由大至小分別是：直接流量 > Facebook廣告 > 論壇推薦流量 > Google廣告。
根據排名
最初及最終互動會各分到 40% 的功勞，剩下 20% 的功勞則會平均分給中段互動，因此Google廣告和直接流量各有40%的功勞，而論壇推薦流量、Facebook廣告則各有10%的功勞。
如果沒有不同的歸因模式，我們可能會很直覺地將直接流量，視為大美此次購買產品的絕對路徑，而誤判Google廣告和Facebook廣告，甚至是論壇操作的花費，沒有為我們帶來效益。
單看最終或最初的流量來源，並沒有辦法看見轉換事件的全貌，且不同的歸因模式計算路徑貢獻值的結果也大不相同，因此必須深入了解自身消費者與媒體互動的特性，才能選擇合適的歸因模式，避免衡量行銷工具價值、分析廣告成效時造成偏差，透過歸因讓每一次的優化都有依據，進而提升轉換率！
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