用户进行特定搜索并通过文字广告输

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角、搜索引擎和工具之间找到它们。有预定义的，但我们有很大的自由度来查看我们想要的数据，跨越不同的变量。 在之前的界面中，它被称为“维度”。 这本身就是一篇非常完整的文章，但在这篇文章中，我们仅限于建议您使用它，“摆弄”并尝试打破它。通过这种方式，您将了解您的营销活动分析级别可以走多远。 内部/外部归因模型 有上百万篇文章详细解释了每个平台的归因模型是什么。所以我们要做一个近似值。 我们知道，根据业务和案例，大多数转化不是通过单次交互实现的，而是通过多次交互实现的。一些可能的转换途径： 有 4 个联系点的路线： 用户

进行一般搜索以获取信息并有机地输入 入 用户在 GDN 上被 RMK 广告击中并输入 用户在浏览器中直接输入url即可直接进入 有 3 个联系点的路线： 用户通过社交网络进入 用户进行搜索并通过 Google Ads 输入 用户通过杂志中的提及（推荐）进入 首先我们有 开曼群岛 WhatsApp 号码列表 每个平台（或外部）的归因模型： Google Analytics（默认）→ 最后点击不是直接的。只要不是直接流量，就将转化归因于最后的流量来源。如果这是直接的，并且转换窗口内还有另一个源，则最后一个源将被忽略。 在第一种情况下，它将转换为 google/paid（GDN 中的 RMK 广告系列） 在第二种情况下，它将转换为推荐 Google Ads → 在转化窗口内与广告互动的任何转化 在第一种情况下，转换归因于 在第二种情况下，转换归因于 通过这些示例，我们可以看到归因于 Google Ads 的转化的差异，具体取决于我们使用的是来自同一平台的转化还是来自 Google Analytics（分析）的转化。 Google Ads 中的归因模型 此外，我们还有内部 Google Ad





s 模型。我们在创建新的转化事件时对此进行配置。可能： 最终点击 – 100% 的转化权重都归于最终点击 首次点击 – 转化权重的 100% 归首次点击 线性 – 所有接触点都具有相同的转化百分比 时间衰减 – 为最接近转化的点击赋予更多权重 基于位置 - 第一次和最后一次点击占转化的 40%，剩余的 20% 在其余接触点之间平均分配 数据驱动——基于人工智能的系统更加重视与实现最终转化最相关的交互 总结归因点，继续我们讨论的例子。Google Ads 总共可能有 1 次或 2 次转化（取决于我们分别使用 Google Analytics（分析）还是 Google Ads 来衡量）。 每个广告系列、广告组、kw...实现转化的权重将取决于内部转化模型。 归因模型是针对每个 Google Ads 转化事件设置的，而不是在帐户、广告系列或广告组级别设置的。 如何计算