2.0》曾有提及可参照他定义多触点概念（网站分析角度）为：在访客生成转化期间，可能接触到很多来自你公司的广告如网站横幅或网站联盟广告。或者可能已经通过其他营销推广方式联系了客户，如电子邮件营销在业界，网站的每次曝光都被认为是来自該公司的一次接触如果客户在转化之前发生了多次接触，那么此次转化就是所谓的多触点转化

登录到网站分析工具如GA去看一下点击访問购买前访问次数（Visits to Purchase），如果数据显示86.97%的转化只需要两次或更少的访问在这种情况下，所谓的多触点归因问题是个伪命题打开购买所需天数（Ddays to Purchase）会说明有多少转化发生在同一天，以及是否在很多天和多次访问以后才发生转化如果看到80%的转化发生在同一天，可能就不存茬归因的问题但是如果只有5%的转化在头两次访问时发生，多数转化在15次访问后发生则可能需要在多触点营销活动归因分析上多花费一些宝贵的资源。

确认存在归因问题之后可以利用数据细分确定最先从哪里着手。如对于付费流量购买前访问次数问题不大（87.45%在两次内就發生转化）但对于Yahoo!展示活动（Yahoo!Display Campaign）购买前访问次数基本上大于15次，那么着手解决归因的问题可以从这里开始对来自Yahoo!活动的所有访客进行細分，并进行更深层次的归因分析

一旦确定确实有必要进行多触点归因分析，下一步就是要了解对于每一个接触点（营销活动）可以使用什么归因模型。
假设一个场景：一位客户购买了75美元的产品目前的问题是：对于各种营销活动，如何进行功劳的归属分配

1、基于朂后点击的归因
要猜测每次营销活动分别产生了什么影响是不可能的，一般认为访客的购买决定归功于其遇到的最后一个营销活动对购买嘚决定这是目前大多数网站分析和营销活动分析工具中的标准归因模型。
在上图中Yahoo!的PPC广告获得了75美元收入的功劳，其它活动没功劳Avinash認为最后一次点击得到归因是标准的，但是如果用来决定如何在不同的营销活动渠道中的投入这种方式并不可取。

2、基于第一次点击的歸因
在这种情况下电子邮件推广（即Email Promotion）得到75美元的功劳，其它活动没功劳即将归因到第一次营销活动（营销活动将包括自然搜索和推介网站，通常是免费来源而不仅仅是付费的营销活动）。
Avinash观点：如果第一次这么成功那何需要另外6个营销活动才能让访客发生转化呢？

3、基于平均点击的归因
在这种情况下7个活动中的每个活动都带来10.71美元收入的功劳。Avinash观点：这种方法是次优的如果转化前6个活动都这麼好，为什么访客要经过这么长的步骤才发生转化呢或者，为什么第二个雅虎的横幅广告也有功劳呢访客甚至没有点击它！这种方法昰一种妥协，避免了作出艰难的决定

4、基于功劳划分的归因
对功劳划分的原因是：将总功劳的50%归于最后遇到的营销活动，其它的接触点岼分剩余的50%Avinash认为这是比其它模型更加公平的模型！在这种情况下，最后的广告活动即Yahoo!的PPC得到37.5美元收入的归因其它每项营销活动获得6.3美え的归因。来自这种归因模型的结果是：对访客最后一次接触的营销活动投入更多预算然后再在所有其他活动中投入预算。
Avinash观点：这种模型可能是有点不可思议你要知道，它并不完美但至少它不生搬硬套。

使用自定义归因的原因是：我们不知道你的业务是什么什么營销活动对你来说是有效的。你如何评估查看和点击活动的价值或者你想如何分配功劳。所以这里提供一个开放的模型：你计算有多少接触点以及对于每一次接触，都要如何归因

针对上图的情况，我决定使用以下比例：
电子邮件营销 20%（他们可能是一个客户我做了很哆工作，应该有很多功劳）
看到过雅虎横幅广告 5%（我认为仅仅看到横幅广告价值并不高）
MSN主页推广 18%（我可以只投诉完全匹配的关键字，洇此非常有针对性）
Google的PPC 7%（接触网站联盟的访客已经接触过其它活动了因此其权重比横幅广告高一点）
Bing自然搜索 20%（我爱自然搜索流量，它昰免费的再说我比较喜欢Microsoft）
你可能会使用其它的方式，比如递减方式给最后一次活动30%的功劳然后向前逐步递减5%，分别是25%20%，15%7%，3%任哬活动都超过0，取决于你对业务、客户和转化的了解而定在最近一个项目上，我想出了一个用于印刷服务业的自定义归因模型最后一佽点击获得75%的功劳，然后对于其余的25%使用递减的方式回溯周期为14天。把最大的权重给最后带来转化的营销活动然后只看转化发生之前嘚14天内访客接触到的营销活动。因为这比较符合印刷服务业的典型生命周期
Avniash观点：自定义归因模型的成功率是中等偏低的，这不是因为汾析工具的技术能力而是因为对使用的人有3个挑战：
需要了解网站上的哪些因素对访客影响大，哪些因素影响小
必须对网站过去的表現了如指掌，建立的自定义模型才能符合实际情况
过去的表现能指导将来的成功这一假定必须成产（因为即使过去很成功，利用过去的經验在将来也未必能取得成功）
通常在互联网行业这些假设被证明是错误的，因此该模型就会失效

真实世界归因分析的核心挑战：可能你会想要做网站路径分析，因为他们相信一系列完美的点击、路径会使企业成功他们想知道网站的访客是否遵循这样完美路径。路径汾析被证明是对时间可怕的浪费因为互联网是没有结构的，它是混沌的在进行归因分析时，可能会回答错误的问题：我如果将功劳归洇于每个营销活动然后去做路径分析，其实应该回答的问题是：我如何在可用的广告和营销渠道之间优化预算分配

归因分析的可行替代方案

目前的预算分配是搜索15%展示广告35%，内容网络20%预算分配实际上应该是什么样的呢？
如果目标是确定在每个媒体渠道需要花多少钱那么为什么不放弃转化归因分析，而使用一项随机的媒体组合试验来回答这个问题呢
只要他们执行某套营销活动，就开始收集转化的数據按照地理区域进行细分，对于这些数据的分析有助于确定最佳的媒体组合以使流量引入成本最低。

你可以通过设计一个边际归因分析试验来回答一个更有意思的问题，而不是试图将转化归因于不同的媒体渠道
例如：将55%的营销预算花在展示广告上，45%的预算花在搜索仩并从这些渠道得到200万美元总收入，有些人可能只看到展示广告有些人只是看到搜索广告，有些人两种广告都看到了
现在 你又得到叻追加的20万美元的营销预算，你需要知道如何最好的在搜索和展示之间分配预算
进行边际归因分析时，你的方法将成为预算的一部分（洳一万美元）分配给投资组合的一部分，如展示广告活动然后衡量该试验的产出（转化），转化的任何增加都可归因在展示上投入的1萬美元
采用这种方法，并不管最后接触点是什么：在我们的简单的场景中可能搜索才是产生转化的最后接触点，分析重点是了解改变某种广告预算能增加多少额外的收入（在我们的例子中，增加1万元的展示广告）可以一直这样试验，直到找到边际效益递减点
如果伱使用所有媒体渠道，如网站联盟电子邮件，搜索展示广告和社交媒体，然后 仅仅改变一个变量（媒体花费）确定转化的增量，这僦是边际归因分析

分析很重要，如果你不懂分析 就不要进互联网

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