Attribuly Pixel 归因模型

更新于 2026年4月9日作者 Alex

归因模型

归因是把贡献分配给促成客户转化的来源的方法。不同方式给营销活动分配不同权重。我们希望呈现完整客户旅程，让你选择适合业务的模型。

归因窗口决定回看多长时间内的营销活动。由于可以构建完整客户旅程，我们默认使用 30 天归因窗口，也可自行调整。

所有模型会忽略直接流量，不为其分配贡献，因为直接流量对优化营销活动没有价值。

将 100% 贡献分配给旅程中最后一次非直接点击。

示例：客户先点击 Facebook 广告，再点击 Google 搜索广告并购买，Google 广告获得 100% 贡献。

Google Analytics 默认使用末次点击模型。

将 100% 贡献分配给旅程中第一次非直接点击。

示例：客户先点击 Facebook 广告 #1，再点击 Google 搜索广告并购买，Facebook 广告获得 100% 贡献。

将贡献平均分配给旅程中的所有点击触点，不包含直接流量，也支持忽略自然来源。

适合分析整体营销活动，转化贡献指标帮助评估各触点价值并优化预算。

示例：客户先点击 Facebook 广告 #1，再点击 Google 搜索广告并购买，** 两者各获得 50% 贡献**。

💡 直接流量归为 Others，只有全部触点都是直接访问时才获得贡献。

首次和末次触点各分配 40% 贡献，其余中间触点共同分配 20%。

示例：客户依次点击 Facebook 广告 #1、TikTok 广告 #2、YouTube 视频 #3、Google 搜索广告并购买，Facebook 和 Google 各获得 40%，TikTok 和 YouTube 各获得 10%。

广告平台通常将全部转化金额计为自身贡献。为方便与广告平台数据对比，我们推出 Full Credit 模型。

例如客户先点击 Google YouTube 广告，再点击新闻网站上的 AppLovin 广告和 Twitter 广告，此时尚未购买。随后收到邮件，最终点击 Google 搜索广告并购买。

Full Credit 为每个平台最后一次互动分配贡献。因此，YouTube 广告、展示广告（本例为新闻网站上的 AppLovin 广告）和 Twitter 广告，都会因其转化前的最后一次平台互动获得完整贡献。

提示：

Attribuly 与相关平台的报表可能不同，原因包括互动和销售归因方式差异，以及数据同步延迟。

例如，同一 Facebook 广告在 Attribuly 和 Facebook 中可能显示不同转化结果。

Attribuly 与营销应用或第三方平台的销售及订单数据可能不同。

例如同时运行邮件和 Facebook 活动，客户点击过邮件和 Google Shopping 广告，各平台可能分别记录一次转化。Attribuly 则默认使用线性归因，将销售分配给过去 180 天发生的全部触点。

归因报表与外部平台可能显示不同支出。

例如 Attribuly 中某 Facebook 活动为 10 美元，而 Facebook Ads Manager 为 13 美元。Facebook 支出最多需 30 分钟同步，Google Ads 需 24 小时，因此会产生差异。

像素从安装后开始追踪和收集数据。如果所选日期范围早于安装时间，可能收到警告。