以信息为中心的方法：任务的当前状态
Posted: Tue Dec 03, 2024 3:36 am
如果衡量行为是指导和揭示数字投资绩效的明灯，那么分配有助于我们实现公平，并赋予每个渠道、平台或活动应有的重要性。
在转化过程中，用户在完成转化之前会接触各种渠道。同样，在 Google Ads 中，在广告系列结构中，同一用户点击不同广告系列中的不同广告或与之互动是很常见的。确定分配转换的原因与分配模型相对应。我们最近在 ICRONO 博客上讨论了它们，您可以在这里找到更多信息。
到目前为止，在 Google Ads 中，我们提供了多种分配模型，广告客户有责任考虑多种因素（例如转化路径的长度或品牌广告系列对总体影响力）来选择最适合其业务的分配模型。的活动。
不久前，我们开始在一些帐号中使用数据驱动的分配模型，自 2021 年 10 月起，它成为 Google Ads 中生成的新转化的默认分配模型。但是，广告商可以根据需要选择手动切换到任何其他分配模式。
目录
数据驱动分配模型的运作
数据驱动分配模型的好处
使用以数据为中心的模型的要求
如何转向数据驱动的分配模型
十进制转换的出现
转化次数暂时减少
30天内回顾过去的结果
结论
数据驱动的分配模型如何运作
与其他分配模型不同，以数据为中心的模型根据您帐户中的各个转化数据计算每次互动的实际贡献。顾名思义，该模型通过学习用户的转化路径来开发“数据驱动”的信用分配模型。
总而言之，这种分配的特殊性在于它为每个广告主开发了独特的临时分配模型。
该映射系统将完成旅程的客户与未完成旅程的客户的转化路径进行对比，以便识别导致转化的广告互动模式，并确定流程中的哪些步骤最有可能产生转化。有了这些信息，就可以对数据显示最有效的交互给予更大的权重。所有这一切都是为了最大限度地提高 Google Ads 的投资回报。
数据驱动分配模型的优点
个性化：这是一个基于您独特的转化数据的个性化分配系统。这消除了决定哪种预定义 摩洛哥电话号码库 分配模型适合您的业务的需要以及其有效性的不确定性。
准确性：不仅如此，它还可以确保您为您的公司使用尽可能最佳的分配模型，使算法更容易做出有关投资分配的决策，以最大化结果。
更好的分配，更好的结果：与上述相关，使用数据驱动模型的广告商的经验表明，使用这种分配方法时，广告活动的结果有所改善。算法拥有更精确的数据，因此可以做出更准确的预测。数据驱动模型+自动出价=更好的营销效果。
使用数据驱动模型的要求
如今，几乎任何类型的转换都可以利用数据驱动的映射。事实上，正如我们上面提到的，几个月来，它一直是新转化的 默认分配方式。
但是，对于某些类型的转化操作，30 天内必须有至少 3,000 次广告互动和至少 300 次此类转化，才能使用数据驱动系统。如果满足这些要求并切换到数据驱动的映射后，您的结果下降（30 天内互动次数少于 2,000 次或转化次数少于 200 次），则您不能再使用此映射系统。
如何切换到数据驱动模型
在您的 Google Ads 帐户中，转到右上角的“工具” 。
点击“测量”，> “归因”，最后“切换到数据驱动归因”。
从其他模型切换到数据驱动的归因模型从其他方法转向数据驱动归因
从其他方法转向数据驱动归因
正如您在屏幕截图中看到的，从此视图中您可以看到帐户的所有转化、当前的归因方法以及他们是否有资格使用数据驱动的归因方法。事实上，如果是的话，您只需单击一下即可快速切换到数据驱动。
一旦归因方法发生改变，就需要考虑多个方面。因此，如果您在切换到归因时发现帐户转化出现奇怪的变化，请不要感到惊讶。
出现十进制转换
在数据驱动的归因方法中，出现的是小数转化，而不是整数形式，就像基于位置的其他方法一样，因为谷歌为转化路径上涉及的不同接触点分配了一个加权值。
转化率暂时下降
您可能会注意到转化次数暂时减少，因为众所周知，这些转化在点击后可能需要一些时间才能完成，具体取决于每个业务的时间段，因此总转化次数不会立即显示在支票中。所有归因方法都会出现这种现象，但在改变方法后的最初几天内可能会观察到更多差异。
为了最大限度地减少不确定性并获得最准确的数据，特别是对于大多数转化在互动第一天并未实现的账户，建议使用“按转化时刻”指标（转化次数和转化价值）。创建源自这些的相应指标：ROAS 和每个转化时刻的转化率。
30 天前查看结果
实施此归因方法 30 天后，建议再次查看结果：分析通用营销活动、移动转化等的效果。与之前的归因方法相关的结果相比，性能可能会出现差异。在这种情况下，明智的做法是根据获得的结果调整投资和 ROAS 或目标 CPA 目标。
结论
正如您所看到的，使用这种归因方法的好处非常显着，尤其是与智能出价结合使用时。这不能说是自动化的未来，因为数据驱动的归因方法已经存在。
您是否已在 Google Ads 帐户中使用数据驱动的归因方法？如果您有疑问，请随时与我们联系，我们将很乐意为您提供帮助。
在转化过程中，用户在完成转化之前会接触各种渠道。同样，在 Google Ads 中，在广告系列结构中，同一用户点击不同广告系列中的不同广告或与之互动是很常见的。确定分配转换的原因与分配模型相对应。我们最近在 ICRONO 博客上讨论了它们，您可以在这里找到更多信息。
到目前为止，在 Google Ads 中，我们提供了多种分配模型，广告客户有责任考虑多种因素（例如转化路径的长度或品牌广告系列对总体影响力）来选择最适合其业务的分配模型。的活动。
不久前，我们开始在一些帐号中使用数据驱动的分配模型，自 2021 年 10 月起，它成为 Google Ads 中生成的新转化的默认分配模型。但是，广告商可以根据需要选择手动切换到任何其他分配模式。
目录
数据驱动分配模型的运作
数据驱动分配模型的好处
使用以数据为中心的模型的要求
如何转向数据驱动的分配模型
十进制转换的出现
转化次数暂时减少
30天内回顾过去的结果
结论
数据驱动的分配模型如何运作
与其他分配模型不同，以数据为中心的模型根据您帐户中的各个转化数据计算每次互动的实际贡献。顾名思义，该模型通过学习用户的转化路径来开发“数据驱动”的信用分配模型。
总而言之，这种分配的特殊性在于它为每个广告主开发了独特的临时分配模型。
该映射系统将完成旅程的客户与未完成旅程的客户的转化路径进行对比，以便识别导致转化的广告互动模式，并确定流程中的哪些步骤最有可能产生转化。有了这些信息，就可以对数据显示最有效的交互给予更大的权重。所有这一切都是为了最大限度地提高 Google Ads 的投资回报。
数据驱动分配模型的优点
个性化：这是一个基于您独特的转化数据的个性化分配系统。这消除了决定哪种预定义 摩洛哥电话号码库 分配模型适合您的业务的需要以及其有效性的不确定性。
准确性：不仅如此，它还可以确保您为您的公司使用尽可能最佳的分配模型，使算法更容易做出有关投资分配的决策，以最大化结果。
更好的分配，更好的结果：与上述相关，使用数据驱动模型的广告商的经验表明，使用这种分配方法时，广告活动的结果有所改善。算法拥有更精确的数据，因此可以做出更准确的预测。数据驱动模型+自动出价=更好的营销效果。
使用数据驱动模型的要求
如今，几乎任何类型的转换都可以利用数据驱动的映射。事实上，正如我们上面提到的，几个月来，它一直是新转化的 默认分配方式。
但是，对于某些类型的转化操作，30 天内必须有至少 3,000 次广告互动和至少 300 次此类转化，才能使用数据驱动系统。如果满足这些要求并切换到数据驱动的映射后，您的结果下降（30 天内互动次数少于 2,000 次或转化次数少于 200 次），则您不能再使用此映射系统。
如何切换到数据驱动模型
在您的 Google Ads 帐户中，转到右上角的“工具” 。
点击“测量”，> “归因”，最后“切换到数据驱动归因”。
从其他模型切换到数据驱动的归因模型从其他方法转向数据驱动归因
从其他方法转向数据驱动归因
正如您在屏幕截图中看到的，从此视图中您可以看到帐户的所有转化、当前的归因方法以及他们是否有资格使用数据驱动的归因方法。事实上，如果是的话，您只需单击一下即可快速切换到数据驱动。
一旦归因方法发生改变，就需要考虑多个方面。因此，如果您在切换到归因时发现帐户转化出现奇怪的变化，请不要感到惊讶。
出现十进制转换
在数据驱动的归因方法中，出现的是小数转化，而不是整数形式，就像基于位置的其他方法一样，因为谷歌为转化路径上涉及的不同接触点分配了一个加权值。
转化率暂时下降
您可能会注意到转化次数暂时减少，因为众所周知，这些转化在点击后可能需要一些时间才能完成，具体取决于每个业务的时间段，因此总转化次数不会立即显示在支票中。所有归因方法都会出现这种现象，但在改变方法后的最初几天内可能会观察到更多差异。
为了最大限度地减少不确定性并获得最准确的数据，特别是对于大多数转化在互动第一天并未实现的账户，建议使用“按转化时刻”指标（转化次数和转化价值）。创建源自这些的相应指标：ROAS 和每个转化时刻的转化率。
30 天前查看结果
实施此归因方法 30 天后，建议再次查看结果：分析通用营销活动、移动转化等的效果。与之前的归因方法相关的结果相比，性能可能会出现差异。在这种情况下，明智的做法是根据获得的结果调整投资和 ROAS 或目标 CPA 目标。
结论
正如您所看到的，使用这种归因方法的好处非常显着，尤其是与智能出价结合使用时。这不能说是自动化的未来，因为数据驱动的归因方法已经存在。
您是否已在 Google Ads 帐户中使用数据驱动的归因方法？如果您有疑问，请随时与我们联系，我们将很乐意为您提供帮助。