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浏览与点击归因：Full Impact 模型

作者 Alex

背景

传统多触点归因只为点击分配贡献，忽略看过但未点击的广告。在 Safari、iOS 或注重隐私的浏览器中，多达 60% 的品牌广告曝光无法衡量，使展示、视频和社交认知广告看起来无效，即使它们正带来销售。

该模型特别适合投放 TikTok、YouTube、Meta 等短视频广告的 DTC 品牌，因为这些广告的转化无法完全通过点击追踪。

Attribuly 合成曝光介绍

通过机器学习和实际站内行为，在没有追踪 ID 的情况下估计访客看过广告的概率，恢复无 Cookie 环境的浏览归因。

工作原理

How it works

  1. 分析按活动、地理位置和设备汇总的广告曝光。
  2. 观察首次触点为 Direct、Email、自然搜索或品牌词付费搜索的订单。
  3. 识别与广告曝光相关的行为模式，为每位访客合成概率性曝光。

查看方式：进入全部归因，点击 Full Impact Model。Direct、Email、自然搜索及搜索广告的贡献可能减少，可比较不同模型的数据差异。

目前仅支持 Meta 和 Google Ads，后续会接入更多网络。每月广告支出低于 $100,000 时，模型无法合成曝光。

使用机器学习的动态归因模型

传统模型依靠规则，将跨渠道触点视为孤立事件。Attribuly 机器学习模型描述跨渠道关系，分析在整条用户路径中增加或减少某渠道，是否显著影响转化率，影响显著的触点应获得更多贡献。

它不再仅按位置固定分配贡献。例如品牌词广告在 Last click 下贡献很高，但 Full Impact 可能降低其贡献，因为没有这条广告也不影响购买意图。下图展示模型如何关注广告的增量贡献。

以下对比 Full Impact 与 Google Analytics 4 DDA（数据驱动归因）：

Full Impact 处于 Beta 阶段，结果可能有误。Enterprise 套餐及月 GMV 超过 100K USD 的商家，可联系我们免费试用。

常见问题

曝光数据主要通过与广告平台直接集成获得吗？

是。通过 API 获取曝光、互动、地理位置等平台数据，用于模型训练。

未点击曝光的影响建模适用哪些场景？

主要是首次触点为 Direct、自然搜索、品牌词搜索广告、Email 等明显存在触点信息丢失的订单。

YouTube 等平台的 KOL 内容曝光能纳入吗？

如果 KOL 视频投放属于广告，可以纳入。若只是自然 YouTube 内容浏览，则不在 Full Impact 预测范围。