為甚麼會有這麼多不同的歸因模型，根本的原因在於消費者的轉換路徑沒這麼單一，只靠一個廣告活動，顧客多半不會一次就完成轉換購買，有些轉換是需要花費數天、數週，有些轉換是數十支不同的廣告曝光的功勞，而歸因模型就是幫助你把轉換功勞歸給特定的廣告活動上。
還不懂的Google Ads廣告的基本操作嗎，可以先看以下兩篇：
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內容目錄
歸因模型哪一個才正確？
假設消費者看了10次廣告、點擊3次廣告最後完成購買，那你覺得轉換的功勞要歸在哪一個廣告活動？ 並沒有所謂的正確答案，也許顧客最終購買只是因為最後一支廣告提到「優惠下殺」、也許第一支廣告的題材非常有趣讓顧客起了購買的想法…太多太多可能了，何況這又跟產品特性、產業特性有關係，因此徹底了解不同的歸因模型呈現出的數據所代表的意義才是最重要的。
調整歸因模型後會有什麼影響？
1.廣告優化方向：不同的歸因方式將功勞算在不同的廣告上，影響你對廣告的佈局。
2.Google智慧出價：不同的歸因模型會造成轉換的數字上差異，而也會影響到跟「轉換」有關的智慧出價，例如「盡量爭取轉換」、「目標客戶開發出價」、「目標投資報酬率」、「盡量提高轉換價值」。
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歸因模型總覽
1.最終點擊：將轉換功勞全歸顧客最後點擊的廣告，使用最終點擊歸因時，系統不管顧客在期間內點擊了多少個不一樣的廣告，轉換的功勞只會歸給顧客最後點擊的廣告，這也是系統預設的轉換歸因，著重在了解「哪個廣告的轉換力最高」。
*預算較低時，會優先佈局最終點擊歸因下有轉換的關鍵字廣告
2.最初點擊：將轉換功勞全歸給使用者最先點擊的廣告，使用最初點擊歸因時，系統不管顧客在期間內點擊了多少個不一樣的廣告，轉換的功勞只會歸給顧客第一個點擊的廣告，著重在了解「顧客一開始是被什麼議題的廣告吸引」。
*預算較高時，除了最終點歸因下有轉換的關鍵字廣告外，也會擴大佈局最初點擊歸因下有轉換的關鍵字廣告
3.線性：將轉換功勞平均分配給轉換路徑上所有被點擊過的廣告，系統根據總共有多少個廣告被點擊，而將轉換的功勞平均分給所有的廣告，著重在了解「對於轉換有幫助的所有廣告」。
4.時間衰減：越接近轉換完成時間的點擊，分得的功勞越多。功勞分配是以 7 天為分界線，轉換完成前 8 天發生的點擊，獲得的功勞是轉換完成前 1 天所發生點擊的一半，著重在了解「哪些廣告的轉換力較強」。
5.根據排名：將80%的功勞平分給最初被點擊的廣告和最終被點擊的廣告，再將剩下的20%功勞均分給路徑上的其他點擊，著重在了解「最初吸引顧客的廣告以及最終讓顧客轉換的廣告」。
6.以數據為準：根據轉換動作的歷來資料分配轉換功勞 (只適用於資料充足的帳戶)。
歸因模型實際案例
舉裡來說，小明今天點擊了四個關鍵字廣告，而關鍵字分別是：「住宿推薦」、「台北住宿」、「台北住宿最低價」、「住宿價格比較」，而最後才完成訂房。
1.在「最終點擊」歸因模式中，系統會將促成轉換的全部功勞歸給最終關鍵字「住宿價格比較」。
2.「最初點擊」歸因模式中，系統會將促成轉換的所有功勞歸給最初關鍵字「住宿推薦」。
3.在「線性」歸因模式中，系統會將促成轉換的功勞均分給每個關鍵字廣告，因此每個廣告可以拿到0.25個轉換。
4.在「時間衰減」歸因模式中，系統會將最多功勞歸給關鍵字「住宿價格比較」，因為它是最接近轉換完成時間且有被點擊的廣告；功勞最少的則是關鍵字「住宿推薦」，因為它的發生時間最早。
5.在「根據排名」歸因模式中，系統會分別將40%的功勞歸給關鍵字「住宿推薦」和「住宿價格比較」，「台北住宿」和「台北住宿最低價」則各分得10%功勞。
6.在「以數據為準」歸因模式中，系統會根據每個關鍵字對促成轉換的貢獻，分別將一部分功勞歸給這些關鍵字。
歸因模型選擇建議
究竟該怎麼選擇「適合的歸因模型呢」？
我會建議對於顧客的轉換路徑還不熟悉的話，先從線性歸因開始使用，線性歸因將轉換功勞歸給顧客轉換路徑上點擊的所有廣告，有助於掌握對轉換有幫助的所有廣告，讓你能做出正確的廣告佈局，之後再根據產品、產業特性調整成對應的轉換歸因。
如果都用google ads預設的「最終轉換歸因」，因為轉換功勞都只歸給最後一個被點擊的廣告，會讓你不小心把對轉換也有幫助的廣告給關閉。