Vanliga frågor om attribuering

++## Vad är radobjektet "Inget" när attribut används?

Radobjektet Ingen är ett objekt som fångar upp alla konverteringar som sker utan beröringspunkter i uppslagsfönstret. Om du vill minska antalet konverteringar som tilldelats radobjektet Ingen kan du prova att använda ett anpassat uppslagsfönster med en längre uppslagsperiod.

+++

++## Varför ser jag datum utanför mitt rapporteringsfönster när jag använder attribueringsmodeller?

Vissa besöksbaserade mätvärden, som Poster eller Studsfrekvenskan attributera data till en period före rapportfönstrets startdatumintervall. Den här situationen beror på attribueringsmodeller som använder ett uppslagsfönster, som avgör hur långt bakåtattribueringen ska vara för att ge betyg för mätvärden. Det vanligaste scenariot är när besök sträcker sig över midnatt. Exempel:

  1. En användare besöker din hemsida kl. 23.55 den 7 september.
  2. De besöker flera sidor, varav det sista inträffade kl. 8.05.
  3. En vecka senare kommer du att köra en rapport med en daglig trendfrekvens mellan 8 och 14 september.

Träffbaserade mätvärden, som Sidvyer, skulle generera förväntat resultat; data trendas varje dag från 8 september till 14 september. Besöksbaserade mätvärden visar dock även ovanstående besök den 7 september. Besöken fick sitt tillskrivna inlägg den 7 september, och som standard är återsökningsfönstret 1 september-31 september.

Studsfrekvensen visar alltid 0 % den 7 september i detta exempel. Det här måttet definieras som Bounces divided by Entries, ett träffbaserat mätvärde delat med ett besöksbaserat mätvärde. Satser består av en enda bildbegäran, så de kan inte sträcka sig över flera dagar. Eventuella studsar den 7 september inträffade utanför rapportfönstret, vilket orsakade den garanterade studsfrekvensen på 0 % för den dagen. Andra träffbaserade mätvärden skulle också visa 0 för den 7 september i den här rapporten, eftersom dessa träffar inte heller ligger inom rapportfönstret.

Se ett annat liknande exempel. Den enda skillnaden mellan följande exempel och ovanstående exempel är datumen:

  1. En användare besöker din hemsida kl. 23.55 den 31 augusti.
  2. De besöker flera sidor, varav det sista inträffade kl. 12.05 den 1 september.
  3. En vecka senare körs en rapport med en daglig trendfrekvens mellan 1 september och 7 september.

I det här exemplet visar inte Tävlingsbidrag och Studsfrekvens data från 31 augusti. Fönstret för sökning och rapportering börjar båda den 1 september, så det går inte att tilldela data från den 31 augusti.

+++

## När ska jag använda besök, besökare eller anpassad attribueringssökning?
Vilken attribueringslookback du väljer beror på ditt användningssätt. Om konverteringen tar längre tid än ett besök rekommenderar vi besökare eller anpassat uppslag. För längre konverteringscykler är anpassade uppslagsfönster bäst eftersom de är den enda typ som kan hämta in data från före rapportfönstret.

++## Hur fungerar props och eVars när man använder attribuering?

Attributionen beräknas om vid rapportkörning, så det finns ingen skillnad mellan ett utkast eller en eVar (eller någon annan dimension) för attribueringsmodelleringens skull. Props kan finnas kvar i alla uppslagsfönster eller attribueringsmodeller, och eVarnas allokerings-/förfalloinställningar ignoreras.

+++

## Finns det attribueringsmodeller i andra analysfunktioner, som dataflöden eller Data Warehouse?
Nej. I attribueringsmodeller används rapporttidshantering, som bara är tillgänglig i Analysis Workspace. Se Bearbetning av rapporttid för mer information.
# Är attribueringsmodeller bara tillgängliga om jag använder en virtuell rapportsvit med rapporttidsbearbetning aktiverad?
Attributionsmodeller är tillgängliga utanför virtuella rapportsviter. Även om de använder rapporttidsbearbetning i serverdelen är attribueringsmodeller tillgängliga för både standardrapporteringssviter och virtuella rapportsviter.

++## Vilka mått och mått stöds inte?

Attributpanelen har stöd för alla dimensioner. Mätvärden som inte stöds är:

  • Alla beräknade värden
  • Unika besökare
  • Besök
  • Förekomster
  • Sidvisningar
  • A4T-mått
  • Tidsåtgång - mått
  • Studsar
  • Studsfrekvens
  • Första besökssida
  • Sista besökssida
  • Sidor som inte hittades
  • Sökningar
  • Besök på en sida
  • Enkelt besök

+++

++## Fungerar attribuering med klassificeringar?

Ja, klassificeringar stöds fullt ut.

+++

++## Fungerar attribuering med datakällor?

Ja, de flesta datakällor stöds. Attribution is not possible with summary-level data sources because these data sources does not attach to an Analytics visitor identifier.

Datakällor för transaktions-ID behandlas som alla andra träffar. Transaktions-ID-datakällor använder inte den särskilda bearbetning som normalt används i traditionell rapportering. Med andra ord, när du använder rapporttidsbearbetning kommer transaktions-ID-träffar att få eVar-värden spridda från träffar som inträffar nära tidsstämpeln för Transaktions-ID-träffen. Värdena sprids inte från träffar som inträffade nära tidpunkten för den ursprungliga transaktionen.

När det är möjligt är attribueringen beroende av MID-kolumnvärdet som skickas i en händelse i datakällan, i stället för ett beständigt värde. Attributmodellen tillämpas direkt på MID-kolumnvärdena i datakällan. När du till exempel använder attributet"Sista beröringen" startar modellen från varje instans av ett mätresultat och går bakåt sekventiellt i träffarna tills modellen når det senaste värdet som observerats i MID-kolumnen.

Om det inte är möjligt används MID-värdet i föregående post i datakällan för utvärdering. Denna tidigare post kanske inte beställs sekventiellt via tidsstämpel eftersom AA inte stöder data som ligger utanför ordningen.

På grund av att posterna inte ordnas sekventiellt kan de förväntade värdena från att tillämpa beständighet påverka den tid som finns mellan den angivna transaktions-ID-tidsstämpeln och den ursprungliga transaktionen.

+++

++## Fungerar attribuering med Advertising Analytics-integrering?

Metadata-dimensioner, som matchningstyp och nyckelord, fungerar med attribuering. Mätvärden (inklusive visningar, kostnader, klickningar, genomsnittlig position och medelkvalitet) använder sammanfattningsnivådatakällor och är därför inkompatibla.

+++

## Hur fungerar attribuering med marknadsföringskanaler?

När marknadsföringskanalerna lanserades för första gången fick de bara första och sista touch-dimensioner. Explicit första/sista beröringsdimensioner behövs inte längre med den aktuella versionen av attribuering. Adobe tillhandahåller generiska Marketing Channel och Marketing Channel Detail så att du kan använda dem med den önskade attribueringsmodellen. De här allmänna dimensionerna är identiska med Last Touch Channel men är märkta på olika sätt för att undvika förvirring när du använder marknadsföringskanaler med en annan attribueringsmodell.

Eftersom dimensionerna för marknadsföringskanalen är beroende av en traditionell besöksdefinition (som definieras av deras bearbetningsregler), kan deras besöksdefinition inte ändras med hjälp av virtuella rapportsviter.

++## Hur fungerar attribuering med variabler med flera värden, till exempel listvariabler?

Vissa dimensioner i Analytics kan innehålla flera värden för en enda träff. Vanliga exempel är listvar och variabeln products.

När attribuering tillämpas på träffar med flera värden får alla värden i samma träff samma kredit. Eftersom många värden kan ta emot krediten kan rapportsumman vara annorlunda än om du summerade varje enskild radartikel. Rapportsumman dedupliceras medan varje enskild dimensionspost får rätt kredit.

+++

++## Hur fungerar attribuering med segmentering?

Attribuering körs alltid före segmentering, och segmentering körs innan rapportfilter tillämpas. Detta koncept gäller även virtuella rapportsviter som använder segment.

Om du t.ex. skapar en virtuell rapportserie med segmentet "Visa träffar" kan du se andra kanaler i en tabell med hjälp av vissa attribueringsmodeller.

Virtuellt rapportpaket endast för visning

NOTE
Om ett segment undertrycker träffar som innehåller dina mätvärden, tillskrivs de inte någon dimension. Ett liknande rapportfilter döljer emellertid helt enkelt vissa dimensionsobjekt, utan att det påverkar de mätvärden som bearbetas enligt attribueringsmodellen. Därför kan ett segment returnera lägre värden än ett filter med en jämförbar definition.

+++

recommendation-more-help
a83f8947-1ec6-4156-b2fc-94b5551b3efc