Google Analytics 中的归因模型

[moniya12]

Google Analytics 中的一些归因模型与 Yandex Metrica 中的相同，但也有独特的解决方案。

让我们更详细地考虑已经研究过的模型的类似物。
通过最后一次点击 - 与“最后一次重要转变”相同
第一次单击时 - 相应地，“第一次转换”。
数据驱动归因与自动归因相同：算法会考虑许多其他因素来了解哪次点击对用户决策影响最大。

现在让我们列出 Yandex Metrica 中缺少的 Google Analytics 归因模型。

线性模型 - 转化价值分布在所有点击中。例如，如果一个人通过不 中国whatsapp 资源 同渠道对网站进行了四次访问，则每次访问都会带来 0.25 次转化。

考虑到交互的持续时间，最大值分配给转化前不久进行的点击。但与“通过最后点击”模型不同，这里与用户交互的所有源都会收到某些“点”。

与位置相关 - 最大值 (40%) 分配给第一个和最后一个转换，其余部分均匀分布在其他源中。例如，如果有 4 次转化，则为第一次和最后一次分配 0.4 次转化，其余为 0.1 次。

这些模型不会挑选出单个转换源并忽略其他转换源，而是为每个转换分配一定的值。因此，您可以看到在成为您的客户的用户的路径上最常遇到哪些来源。这给出了更完整的画面，并有助于避免低估某些中间阶段的错误。