量度型別和歸因
您可以為計算量度定義中的量度設定量度型別和歸因模型。
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在量度元件中選取 。
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在快顯對話方塊中:
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指定 量度型別:
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 量度類型 定義 標準 如果公式包含單一標準量度,它會顯示與其相對的非計算量度相同的資料。 標準量度可用來建立個別條列專案專屬的計算量度。
例如, Orders Sessions 會接受特定條列專案的訂單,然後除以該特定條列專案的工作階段數目。
總計 在每個行專案中的報告期間使用 總計。 如果公式包含單一「總量」量度,則計算量度會在每個行專案上顯示相同的「總量」數字。 如果您想要建立計算量度來與總資料進行比較,「總量」量度就十分實用。
例如, Orders 工作階段總數 會顯示所有工作階段的訂單比例,而不只是特定條列專案的工作階段比例。 在此範例中,您為計算量度中的 工作階段 量度指定 總量,這會自動將其轉換為 總工作階段。
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指定 歸因。
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您可以:
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停用 使用非預設歸因模型,以使用回顧期間為30天的預設資料行歸因模型(即「上次接觸」)。
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啟用 使用非預設歸因模型。 在 資料行歸因模型 對話方塊中,
- 從歸因模型中選取 模型。
- 選取 回顧期間。 如果您選取 自訂時間,則可以以 分鐘 定義時間段,最多 季。 如需詳細資訊,請參閱回顧期間
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選取 套用 以套用非預設歸因模型。 選取「取消」以取消。
如果您已定義非預設歸因模型,請選取 編輯 以修改選取範圍。
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請參閱範例以取得使用歸因模型和回顧期間的範例。
歸因 attribution
在量度的回顧期間中看到多個值時,歸因模型會決定哪些維度專案會獲得量度的評分。 歸因模型僅適用於回顧期間中設定了多個維度專案時。 如果僅設定單一維度專案,則無論使用何種歸因模型,該維度專案都會獲得100%的評分。
2^(-t/halflife)
,t
代表接觸點和轉換之間的時間量。 所有接觸點隨後都會標準化為100%。 最適合您要針對特定且重要事件測量歸因的情況。 在此事件之後發生轉換的時間越長,獲得的評分就越少。歸因的高層級計算方式為必須公平分配盈餘的玩家聯盟。 每個聯盟的盈餘分配則根據每個子聯盟先前產生的盈餘(或先前參與的維度專案)遞回決定。 如需更多詳細資訊,請參閱John Harsanyi和Lloyd Shapley的原稿:
Shapley, Lloyd S. (1953)。 A value for n-person games。Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317。
Harsanyi, John C. (1963)。 A simplified bargaining model for the n-person cooperative game。International Economic Review 4(2), 194-220。
回顧視窗 lookback-window
回顧期間是指轉換要納入接觸點時需要回顧的時間量。如果在回顧期間之外設定維度專案,此值不會納入任何歸因計算中。
- 14天:從轉換發生時算起,最多可回顧14天。
- 30天:從轉換發生時起,回顧最多30天。
- 60天:回顧轉換發生後的60天。
- 90天:回顧轉換發生後的90天。
- 工作階段:回顧到轉換發生的工作階段開始。 工作階段回顧期間遵循資料檢視中修改的工作階段逾時。
- 人員(報告期間):回顧目前日期範圍當月第一個月的所有造訪。 例如,如果報表日期範圍為9月15日到9月30日,則人員回顧日期範圍將包含9月1日到9月30日。 如果使用此回顧期間,您偶爾會看到維度專案歸因到報表期間之外的日期。
- 自訂時間: 可讓您從轉換發生時設定自訂回顧期間。 您可以指定分鐘數、小時數、日數、周數、月數或季數。 例如,如果轉換發生在2月20日,5天的回顧期間將會評估歸因模型中2月15日至2月20日的所有維度接觸點。
歸因範例 attribution-example
考量下列範例:
- 9月15日當天,有人透過付費搜尋廣告進入您的網站後離開。
- 9月18日當天,該人透過朋友的社群媒體連結再次造訪您的網站。 對方在購物車中加入數個商品,但並未購買任何商品。
- 9 月 24 日當天,您的行銷團隊會寄送電子郵件給對方,郵件內含對方購物車中某些商品的優惠券。對方使用了抵用券,但也造訪了數個其他網站,看看是否有其他優惠券可用。對方透過顯示廣告找到了其他優惠券,最終以 $50 美元的價格購買商品。
根據您的回顧期間和歸因模型,管道會獲得不同的評分。以下是一些範例:
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使用 首次接觸 和 工作階段回顧期間,歸因只會計入第三次造訪。 在電子郵件和顯示廣告兩者之間,訪客優先接觸到電子郵件,因此電子郵件在這次 $50 美元的購買動作中有 100% 的評分。
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使用 首次接觸 和 人員回顧期間,歸因會計入全部三次造訪。 付費搜尋是第一次接觸,因此在這次 $50 美元的購買動作中有 100% 的評分。
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使用 線性 和 工作階段回顧期間,評分會由電子郵件和顯示廣告平分。 這兩個管道各有$25美元的評分。
使用 線性 和 人員回顧期間,評分會由搜尋付費、社群媒體、電子郵件和顯示廣告平分, 每個管道在這次購買中各有 $12.50 的評分。 -
使用 J形 和 個人回顧期間,評分會由搜尋付費、社群媒體、電子郵件和顯示廣告平分。
- 60% 歸給顯示廣告,價值 $30 美元,
- 20% 歸給付費搜尋,價值 $10 美元,
- 剩下的 20% 平分給社交媒體和電子郵件,各為 $5 美元。
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使用 時間耗損 和 人員回顧期間,評分會由付費搜尋、社交、電子郵件和顯示廣告平分。 以預設的 7 天半衰期計算,結果如下:
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顯示廣告接觸點與轉換之間的間隔為零天。
2^(-0/7) = 1
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電子郵件接觸點與轉換之間的間隔為零天。
2^(-0/7) = 1
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社交接觸點與轉換之間的間隔為六天。
2^(-6/7) = 0.552
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付費搜尋接觸點與轉換之間的間隔為九天。
2^(-9/7) = 0.41
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將這些值標準化會產生下列結果:
- 顯示廣告:33.8%,價值 $16.88 美元
- 電子郵件:33.8%,價值 $16.88 美元
- 社交媒體:18.6%,價值 $9.32 美元
- 付費搜尋:13.8%,價值 $6.92 美元
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如果評分屬於多個管道,則通常具有整數的轉換事件會被除。 例如,如果兩個管道對使用線性歸因模型的訂單都有貢獻,則兩個管道會分別獲得該訂單的0.5倍。 這些部分量度會在所有人員之間加總,然後舍入至最接近的整數以用於報表。