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透過歸因和實驗評估影響 - Coggle Diagram

- - - - 最終點擊
        
        轉換功勞全部歸給最終的接觸點。
      - 最初點擊
        
        轉換功勞全部歸給最初的接觸點。
      - 線性
        
        功勞平均分配給購買流程中的各個接觸點。
      - 根據排序
        
        最初和最終互動會各分到 40% 的功勞，剩下 20% 的功勞則平均分給中段互動。
      - 時間衰減
        
        這個模式會考量多個接觸點，並將較多的功勞分配給最接近轉換完成時間的接觸點。
- - - - 行銷組合模式分析 (MMM)
        
        可用於分析行銷活動對品牌銷售量的影響。對於將多數行銷預算投入離線媒體管道的公司，或是主要透過離線銷售通路 (實體店面) 販售產品的企業來說，這項分析特別有用。
      - 實驗是一項強大的工具，可判斷各媒體類型的行銷訊息能帶來多少轉換 (一般稱為成效增幅或升幅)，而在未採用行銷策略的情況下又能產生多少轉換，藉此決定管道層級的預算。
        
        A/B 實驗
        當 Google 為行銷人執行 A/B 實驗時，會向目標對象發布兩個不同版本的廣告，以便決定哪一種的成效比較好。
        A/B 實驗中沒有區隔劃分群組
        
        成效增幅實驗
        這類實驗會將控制組和實驗組進行比較，以判斷特定變數的效果，讓我們瞭解該變數對消費者的轉換決定有多大影響。
        在成效增幅實驗中，必須將控制組區隔劃分出來，且控制組不會看到廣告。
      - 跨管道歸因模式
        
        採用多個數位廣告解決方案的廣告客戶，必須能夠將功勞以不重複的方式分配給各個合作夥伴。這可以讓他們評估自己的媒體，並將預算分配給最具價值的管道。
        管道內歸因 (如 Google Ads 的以數據為準歸因) 是項重要的最佳化工具。然而，如果有其他數位管道涉入消費者路徑，這些管道對於促成轉換也有功勞。
        
        跨管道/多接觸點歸因分析 (MTA) 納入所有帶來轉換的行銷接觸點，並可用於全面掌握消費者的購買流程。這些轉換可能包含但不限於：網站造訪、瀏覽、電子報和購買。
      - 顧客終身價值
        
        無論使用何種方式計算投資報酬率，大多都會碰到一個問題，那就是這些計算方式只考量到短期的管道價值；投資報酬率的計算範圍通常在數週到一年的時間。僅參考短期投資報酬率可能會造成誤判。
- - - - 「品牌提升」是一款 Google 產品，可針對整段消費者歷程評估 YouTube 廣告對客戶觀感及客戶行為的直接影響。只要幾天的時間，品牌提升就可透過自然搜尋活動產生的評估結果，提供持續性的深入分析資料，讓你瞭解自家廣告如何影響品牌認知、廣告印象、考慮度、好感度、購買意願及品牌興趣等重要指標的升幅狀況。
    - - 「轉換升幅」有助於評估轉換次數、網站造訪次數，以及看到廣告的目標對象直接促成的任何其他動作次數。