騰訊科技訊（馬喬）北京時間4月28日消息，美國權(quán)威市場研究機構(gòu)eMarketer周五發(fā)布報告稱，數(shù)字產(chǎn)業(yè)咨詢機構(gòu)Econsultancy和Google Analytics的研究表明，在計算數(shù)字廣告價值的過程中，全球多數(shù)營銷人員所使用的歸因模式低估了每種廣告形式和營銷渠道的影響力。
相反，在驗證和規(guī)劃數(shù)字營銷投資的過程中，多數(shù)營銷人員最常使用的模式是“l(fā)ast-click”（最后鼠標(biāo)點擊）歸因模式。在這種歸因模式下，最終獲得的last-click標(biāo)志著帶來的相關(guān)收入。
截至2011年10月機構(gòu)組織和營銷人員所使用的歸因模式列表（騰訊科技配圖）
Last-click歸因模式會受到營銷和付費廣告的雙重影響，然而在付費搜索last-click模式下，只有諸如搜索和顯示等付費廣告形式才能獲得有效的價值評估結(jié)果。而通過社交媒體或自然搜索（organic search，亦稱有機搜索）獲得的點擊卻不被計算在內(nèi)，這就使?fàn)I銷人員很難證明投資以及在非廣告營銷策略方面支出的合理性，同時也使他們很難通過其他渠道提升消費者的產(chǎn)品購買欲望。
其他常用的歸因模式包括“first-click”（最先鼠標(biāo)點擊）、“l(fā)inear”（線性分配）和“customized by channel”（按渠道權(quán)重指定分配）。其中，first-click歸因模式剛好與last-click相反，它可以更準(zhǔn)確地捕捉到社交媒體與消費者在購買初期時進行的互動所帶來的好處。Linear則在所有互動活動中平均分配客戶價值權(quán)重。Customized by channel則能夠讓營銷人員將他們自己的客戶價值分配到每個客戶關(guān)系管理的觸點（touch point）上，因此這種模式更多地被機構(gòu)組織所采用。
截至2012年2月，來自美國搜索和社交網(wǎng)站訪問者人均收入對比圖（騰訊科技配圖）
雖然first-click和last-click是最容易進行測量的兩種歸因模式，但卻對某種廣告形式對用戶使用行為遷移施加影響力的判斷存在過高或過低估計的漏洞。比如，Adobe System就按照歸因模式將來自美國網(wǎng)站每個訪問者的收入進行了分類計算。據(jù)今年2月的數(shù)據(jù)顯示，按照first-click歸因模式計算出的來自美國搜索網(wǎng)站訪問者的人均收入為3.85美元，而按照last-click歸因模式計算出的來自美國搜索網(wǎng)站訪問者的人均收入為2.78美元，前者比后者高出38%。同期，按照first-click歸因模式計算出的來自美國社交網(wǎng)站訪問者的人均收入為1.13美元，而按照last-click歸因模式計算出的來自美國社交網(wǎng)站訪問者的人均收入為0.60美元，前者比后者高出88%。
今年第一季度隨著歸因模式使用的演變，收入比例也出現(xiàn)了相應(yīng)變化（騰訊科技配圖）
數(shù)字營銷市場的另一研究機構(gòu)RKG發(fā)布的2012年第一季度報告顯示，從使用first-click到last-click歸因模式的演變過程中，來自主流互聯(lián)網(wǎng)廣告和營銷觸點的收入貢獻比例也出現(xiàn)了類似區(qū)別。使用last-click模式計算出的付費搜索廣告營收出現(xiàn)了下滑趨勢，而使用諸如自然搜索和購物網(wǎng)站對比等其他觸點計算出的來自用戶使用行為遷移的平均收入也出現(xiàn)了下滑。這表明，單觸點模式已經(jīng)不適用于針對互聯(lián)網(wǎng)用戶的價值估算，也同樣不適合數(shù)字廣告有效性的計算。
linear和customized by channel歸因模式的有效性被越來越多的營銷人員認(rèn)可（騰訊科技配圖）
Econsultancy和Google Analytics也同樣發(fā)現(xiàn)，按照first-click和last-click歸因模式計算出的營銷有效性都非常差。而linear和customized by channel則被客戶方營銷人員視為最有效的歸因模式。
在更少地使用first-click或last-click歸因模式的過程中，營銷人員還必須把初標(biāo)準(zhǔn)化點擊量以外的其他算法融入到歸因模式中，以更好地反映出包括顯示廣告在內(nèi)的高級觸點的有效性。而瀏覽量則應(yīng)該成為更具有實際意義的參考變量。
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本文標(biāo)題：歸因模式使用不當(dāng)導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)營銷價值被低估
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