谷歌继续向广告管理自动化转变,因此投放广告的卖家需要知道如何有效地设置它。在涉及的许多运营策略中,卖家往往忽略了转化效果跟踪。

最终点击归因模型是一个常见的错误。该模型将所有转换归因于最终点击的关键字和广告,这扩大了品牌营销广告在搜索中的存在,因为品牌关键字通常是买家购买周期的最后一次点击。

例如,买家可以点击非品牌关键词(如篮球鞋)的广告,然后转移到耐克网站。一周后,买家可以输入耐克篮球鞋,然后点击品牌广告

虽然非品牌关键词起着重要的指导作用,但该模型仍将品牌关键词确定为转换路径的核心关键词。因此,在归因模型中,真正有助于转换过程的关键字被低估了。

谷歌为流量转换提供了六种归因模型:

最后一次点击归因;

第一次点击归因:实现流量转换的第一次点击将被视为主要贡献率;

线性归因:所有点击都将获得相同的转换贡献率;

时间衰减归因:点击更接近转换时间点,以获得更多贡献;

位置归因:40%的功劳归因于第一次和最后一次点击,剩下的点击将分为20%。

数据驱动归因:根据过去的转换次数分配贡献点。数据驱动的归因是一个理想的选择,因为它最准确地将信用归因于每次点击。然而,为了确保模型的有效运行,至少需要300次转换和3000次广告互动,如点击次数、视频广告观看次数、附加电话信息呼叫次数等。该模型将为所有关键字和广告分布提供适当的贡献。

在数据不足的情况下,建议置归因,因为第二次点击的其他数据源可以获得60%的贡献率,这更符合实际买家或普通买家的网页浏览。

以上就是和卖家们分享的谷歌广告归因模型,希望对卖家有帮助。