多客户都是根据他们

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但中的归因到底是什么尽管这个概念相对容易定义但不熟悉通过进行数据分析的细节的人一开始可能很难理解这个想法。我们在线商店的许看到的广告进行购买的。然而在过去转化归因于最后向客户展示的广告该广告导致客户采取特定操作或完成购买。但这是否意味着之前的营销活动没有效果呢不必要。因此在中我们可以访问高级归因模型这些模型使我们能够建立某些规则和算法并在此基础上获得有关特定广告在客户活动生命周期的哪个阶段出现以及它们对转化的贡献的详细数据。目前我们可以在中区分三种不同的归因模型。

数据驱动的归因模型首先是数据驱动的归因模型这是中推荐的一个选项。这是一个积极使用现代机器学习技 危地马拉手机号码列表 术的模块它使用概率计算算法来评估广告对整体转化的贡献。数据驱动的归因模型考虑哪些因素其中包括用户与广告互动的次数、用户使用的设备、时间、各个广告的曝光顺序和创意资源。基于机器学习的模型根据相反的假设比较多个相关场景并据此进行分析。为了使数据驱动模型完美运行需要持续提供足够的数据。根据源材料只有在天内记录了至少次转化后才可以访问数据驱动模型的分析。



基于有利于与互动的规则的归因模型有利于与互动的归因模型依赖于一种机制即的转化始终归因于和触发转化操作的最后一个渠道。因此如果我们基于更喜欢与互动的归因模型创建分析即使客户在我们执行另一项操作例如接收电子邮件后采取了适当的操作也将通过该工具实现转化。如果我们按照这个模式来运营没有热门广告的参与就发生转化了怎么办在这种情况下模型默认更改为称为最终点击跨渠道的归因模型。基于多渠道规则的归因模型基于多渠道规则的归因建模为我们提供了非常详细的转化分析精确考虑了用户在与我们的品牌互动时经历的所有因素和广告。