联盟营销归因深度:从Honey事件看跨境电商流量分配与突围
“我知道我的广告费有一半被浪费了,问题是我不知道是哪一半。”——约翰·沃纳梅克
在中国,跨境电商从业者们热衷于讨论联盟营销中的合作渠道拓展和平台选择。这些话题侧重于快速入门,但实操效果往往取决于执行力和对细节的钻研。
而在海外,联盟营销的话题则更加多元,涵盖营销技术、跨端追踪、用户旅程、联盟策略、用户隐私协议和AI等。这些看似与直接销售额无关的话题,实则是联盟营销的底层逻辑,也最容易被忽视,但它们却蕴含着巨大的价值。
本文将重点探讨“归因”(Attribution)这一核心议题。
归因,在早期的文章中也曾有所提及,去年在一次线下分享会上也曾简要谈到,但似乎并未引起广泛关注。
之所以再次关注这个话题,源于海外社群中关于“Honey事件”的讨论。YouTube上一位KOL在去年12月发布的视频“Exposing the Honey Influencer Scam”,演示了Honey浏览器插件如何从网红手中窃取佣金,并强调了这种行为对依赖联盟佣金的创作者的损害。该视频已获得千万次播放,引发了广泛关注。
讨论主要集中在三个方面:
- 品牌方:与Honey的合作有利有弊。支持者认为可以通过低佣金控制推广成本,反对者则认为浪费营销费用,无效优惠券代码会影响用户体验。
- 联盟客:品牌方与Honey合作源于对其销售效果的认可,但实际效果存疑。
- 消费者和联盟行业:消费者对优惠券和返现的需求高,浏览器插件提供了便利性。行业需要重新审视这类工具的行为模式,确保公平竞争。
最终结论是:建议行业会议讨论解决方案,提高透明度和行业声誉。多触点归因模型可能是一个更好的解决方案,而非依赖单一的末次点击归因。品牌方需要了解这些浏览器插件的实际运作方式,并在必要时调整策略。尽管Honey等工具可能带来一些短期争议,但品牌方需要权衡是否可以独立于这些工具实现增长。
对于从事联盟营销的人来说,Honey(Honey Science LLC)并不陌生。它是各大联盟平台极力拉拢的对象,也是头部联盟客。它是一个简单的优惠券浏览器插件,市场占有率极高,甚至被PayPal收购。对于消费者而言,它简单易用,是“羊毛党”的福音;但对于联盟客来说,则是“噩梦”。
Honey的商业模式一直备受争议。它的成功也引发了海外Coupon/Deal类竞品的争相模仿。
“Honey”事件的核心,实际上是归因问题。
归因问题的本质是各方利益(广告预算)如何分配。
—— 新媒网
再看一个DTC品牌独立站获客的例子:
如果采用末次点击归因,那么第四天的EDM渠道将获得全部功劳。如果是EDM渠道负责人,或许会非常开心,但忽略了站内EDM通常不做拉新,只是助攻渠道。
如果以“加购”为目标,FB广告的贡献最大,也承担了拉新的功能。
如果以“生单”为目标,Google广告也功不可没。
从实际情况来看,在归因有效窗口期内,Google和Facebook广告会将订单转化计入广告表现中,因为它们都有自归因模型,看起来ROI很高。
但如果从独立站内部营销渠道的整体来看,这个订单只能归功于一个渠道,应该给谁?作为营销负责人,需要认真权衡。
归因对任何DTC品牌来说都至关重要,涉及两个方面:
- 如何科学评估渠道效果,并分配广告预算。
- 员工绩效考核,出海品牌通常以销售额为导向,谁的广告做得好,谁的贡献就越大。
因此,了解不同归因模型的利弊,以及针对不同的营销目标应该采取怎样的归因方式,就显得尤为重要。
一、不同归因模型的选择因素与挑战
- 首次点击归因
将100%的贡献价值分配给第一个引导用户进入网站的渠道。
考虑因素:侧重于将贡献分配给TOF(流量漏斗上层的渠道),例如品牌宣传和内容推广。
面临挑战:忽略后期助攻渠道的价值,存在流量作弊风险。
- 末次点击归因
将100%的贡献价值分配给最后一个带来用户转化的渠道。
考虑因素:侧重于将贡献分配给BOF(流量漏斗底层的渠道),例如测评、比价、优惠券、返现等。
面临挑战:忽略前期品牌宣传渠道的价值,也存在流量作弊风险。
- 时间衰减归因 & 线性归因
在归因有效窗口期内,根据不同的系数,将贡献值平均分配或设定不同权重给参与的渠道。
考虑因素:避免首次点击和末次点击的极端问题,将贡献值分配给参与渠道,兼顾多方利益。
面临挑战:需要提前设定权重和规则,对归因工具的数据收集处理能力有一定要求。
- 优惠券代码归因
通过对优惠券代码进行打标,绑定推广渠道,至少使用过code,都会认为是该渠道带来的销售贡献。
考虑因素:跨屏和跨设备带来的广告数据追踪丢失。
面临挑战:优惠券代码被传播到其他渠道使用(多统计),用户看到广告但未使用该优惠券代码下单(少统计)。
除了以上常见的4种归因方式之外,个别联盟平台还提供自定义归因模型,或者指定某个联盟客渠道归因模型等等。
二、联盟营销最佳实践:MTA & MMM 的运用
从以上案例可以看出,单点归因模型,如首次点击或末次点击,都存在局限性。特别是从联盟营销单一渠道来看,仅依赖末次点击归因和转化数据是不够的。这种归因方式会忽略用户旅程中早期渠道的重要贡献,同时可能高估某些来源的影响,导致有价值的合作伙伴得不到应有的报酬,进而导致营销预算分配不合理。
因此,多触点归因MTA (Multi-Touch Attribution)成为了最佳选择。通过考虑用户旅程中涉及到的触点,基于其流量属性设置不同的KPI,满足条件的可以做一部分佣金补偿。
联盟营销渠道由各种类型的联盟资源构成,不同联盟资源的流量又各自属性。比如以社交,KOL,博客,媒体为代表的Content类型在新用户的获取上面有优势,其KPI设定可以更多关注新用户注册,流量质量(浏览量,停留时间,跳出率),而以Coupon/Deal/Cashback为代表的导购类型资源在用户转化上面有优势,其KPI设定可以更多关注转化率等指标。
营销从来不是单一渠道的孤军奋战,而是多渠道合力产生的结果。
—— 新媒网
除了MTA之外,还需通过MMM (Marketing Mix Modeling)作为整体策略来实现渠道流量最大化。
打个比方:Meta(Facebook)广告是拉新能力最强的广告渠道之一,但是流量相对来说比较泛,同时用户还是以感兴趣为主,所以Facebook拉新类型广告ROI都会偏低,Google广告特别是TM&Shopping类型最容易获得转化,因为用户是有需求才会主动产生这一搜索行为,而如何增加搜索行为,其实在Facebook上面投拉新广告在一定程度上会增加Google上面的搜索。
联盟营销内部也是一样的原理,有偏Branding&Content流量转化率比较低,也有专门做转化的高ROI媒体。不能因为转化率偏低觉得该资源没有价值,也不能觉得ROI高就一定要加大预算投入。所以在佣金分配上面也需要差异化,如果可以做到全链路多触点归因,在预算整体不变的情况下,带来的效果也会是更好的。
要知道,有些流量虽好,但是一直不转化也不是好的流量。
三、个人思考
- 海外联盟营销生态实际上是建立在末次点击归因为基础上的,注重销售转化为目标导向,因此天然适配。另外按照点击归因也是数字营销行业最受欢迎的归因模型之一;随着渠道多元化以及AI的发展。大家都在期待有更好的归因模型可以逐渐替代,从而实现最大化的透明以及公平性。
- 任何归因模型都有其局限性。在选择归因模型时,首先要了解不同流量的属性,并结合品牌营销目标进行选择。同时,越复杂的归因模型,对归因工具的数据分析处理能力要求越高,这无论是对品牌方内部的BI归因工具,还是借助第三方归因工具来实现,都提出了更高的技术要求。
- 现有的归因模型并非一蹴而就就能被推翻。大家都知道末次点击归因的弊端,但仍然沿用了这么多年,即使存在诸多争议,仍未被新的模型替代。这除了行业惯性外,也存在多方利益,比如联盟客和联盟平台。此外,部分品牌方并未清楚认识到归因模型的重要性。因此,若要变革,需要多个利益相关方以及行业上下游的共同努力。
- 采用何种归因模型和联盟营销策略,也在一定程度上影响DTC品牌联盟渠道的销售额。
做好归因是一项系统工程。要做好科学归因,需要了解流量来源、不同渠道的属性、监测方法,以及品牌方内部的渠道划分、监测方法和归因工具的运作方式。

Amazon Fire TV Stick HD (newest model), free and live TV, Alexa Voice Remote, smart home controls, HD streaming
$ 24.99

Amazon Fire TV Stick 4K (newest model) with AI-powered Fire TV Search, Wi-Fi 6, stream over 1.8 million movies and shows, free & live TV
$ 29.99

Amazon Fire TV Stick 4K Max streaming device (newest model) with AI-powered Fire TV Search, supports Wi-Fi 6E, free & live TV without cable or satellite
$ 39.99

Amazon Echo Show 5 (newest model), Smart display with 2x the bass and clearer sound, Charcoal
$ 64.99

Amazon Kindle 16 GB (newest model) - Lightest and most compact Kindle, now with faster page turns, and higher contrast ratio, for an enhanced reading experience - Black
$ 76.49

评论(0)