该方法的本质是为每个广告渠道创建一个具有唯一

[akbhasan185]

该方法简单易用，参数与使用促销代码类似，因此优点和缺点大致相同。

我们再补充一点，同一个页面可以在同一类型的广告活动中多次使用，但必须记住“尾部”（广告活动的残留效应），并随着时间的推移将它们分开，以便一个活动的结果不会落入下一个活动的结果中。

细分级归因


尖峰分析
顾名思义，这种方法基于测量广告渠道运营期间有机流量和品牌流量的“峰值”（爆发）。这部分流量随后归因于广告渠道。

该过程包括简单的步骤：

我们定义基线——在发布广告之前，我们会衡量您需要的指标（安装、注册、销售）。
我们正在推出一个广告频道。
我们衡量广告活动期间有机流量和品牌流量的变化。
我们计算基线和广告期间的数据之间的差异。
别忘了尾巴。


在启动测试时，您应该考虑商品和服务的季节性以及假期和节前时期。在分析过程中，您不应推出新的广告渠道或对已经推出的广告渠道进行更改。

剥夺测试
通过测量流量峰值或转化的规模来启用/禁用/重新启用某个渠道上的广告。该方法作为辅助方法，用于澄清细节并确定广告的最佳参数。

区域或地理测试
选择两个主要参数尽可能相似的区域；在其中一个区域推出广告渠道，而不在另一个区域推出。然后测量关键指标（安装、购买、注册）的差异。

本质上，这是相同的尖峰分析，仅以未投放广告的地区的结果作为基线。

它可以在无法确保进行经典尖峰分析 海外印度数据 的条件“无菌”的情况下使用。例如，当需要衡量节假日广告投放的有效性，或者与具有非常长的“尾巴”的广告渠道合作时。

该方法的缺点：
选择具有相同关键特征的区域非常困难。
并非所有广告渠道都提供选择地区的能力。
由于某个地区的广告被禁用而导致利润损失。
正如我们已经说过的，在某些情况下只有这些方法允许您归因流量。但 Mobio团队 不仅将其实施方案应用于没有明确用户与广告互动的广告活动，也将其作为传统归因方法的补充。通过这种方式，可以发现以前未知的广告来源和用户行为动机（实施调查时），激励用户并刺激口碑的发展（使用促销代码和登陆页面时），并获得有关广告活动的更完整的数据和意想不到的见解。