在此模型中,所有功劳(以及销售价值)都将分配给搜索广告,尽管其他渠道也影响了购买决策。 与职位挂钩。在此模型中,贡献根据交互链中的位置进行分配。想象一下,客户首先在 Facebook 上看到鞋子广告(30% 功劳),然后点击 Instagram 广告(30%),并通过搜索广告进行购买(40%)。
最近的互动受到更多重视,因为它们更接 新加坡 电话 近购买时间。 考虑到交互的持续时间。 Facebook 归因根据每次交互发生的时间长度来评估每次交互的贡献。例如,如果客户一个月前看到了运动鞋的广告,然后两周前点击了另一个广告,并在昨天进行了购买,那么最近的互动将具有更大的权重。
交互距离转化时刻越远,其重要性就越小。这可以帮助您了解哪些广告可以促进快速销售,哪些广告可以产生长期影响。 线性模型。它将转化价值平均分配给所有交互。假设客户首先在 Facebook feed 中看到广告,然后点击 Instagram 上的横幅,然后点击时事通讯中的链接,最终以 1000 格里夫纳购买了产品,那么每个渠道将从销售中分配 333 格里夫纳。
基于数据。这是最准确的模型,但它需要大量信息和复杂的 Facebook 归因设置。它使用机器学习来分析有关用户行为的大量数据,不仅考虑交互顺序,还考虑许多其他因素。例如,系统可能会确定 Instagram 上的广告在初始阶段对年轻人更有效,
您选择的归因模型取决于您的业务。如果您的销售周期较短(例如低价产品),则最终点击模型适合。对于决策周期较长的产品(例如汽车或家用电器),最好使用考虑所有交互的模型:线性或数据驱动。 设置 Facebook 归因 首先,请使用您的登录凭据访问business.facebook.com。