营销人员掌握的数据越来越多，但同时也越来越“盲目”。第三方Cookie正在消失，广告平台也在保护其数据洞察，各种报告漏洞百出。GDPR和CCPA等隐私法规、浏览器更新以及iOS的变化，使得追踪变得支离破碎，难以提供完整的画像。

与此同时，客户的购买旅程也变得异常复杂。外媒称之为“混乱的中间地带”，指的是横跨搜索、社交、邮件、广告和活动等各种渠道的接触点网络。一个电商客户在购买前可能有六次有意义的互动，而在B2B领域，根据Dreamdata的数据，这个数字可能攀升至60多次。然而，许多归因系统仍然将所有这些复杂性简化为一个简单的指标：最终点击。

结果是什么呢？那些实际上能驱动需求的漏斗上层和中间层的工作被忽视了，PPC团队只能凭借不完整的画像来做出预算决策。

最终点击归因：一个难以戒掉的习惯

我们早就知道最终点击归因存在缺陷，但它仍然在许多组织中占据主导地位。它之所以能存在，是因为它简单、熟悉，而且很容易向客户解释。预测是建立在它之上的，它已经融入了日常工作流程。

但将100%的功劳归于最终的接触点，通常是品牌搜索或重定向，这是一种扭曲的现实。如果有人通过播客发现你，阅读了一篇博客文章，看到了LinkedIn广告，然后最终在谷歌上搜索你的品牌并点击了搜索广告，最终点击就会将该搜索广告视为英雄。

随着时间的推移，这种偏差会悄悄地从品牌认知和购买意向活动中消耗预算。需求创造的速度减慢，但报告永远不会显示出警告信号。在B2B领域，交易很少由一次点击引发，这种短视的思维尤其危险。

更糟糕的是，最终点击低估了通常被称为“暗社交”的东西。比如：口碑、社区讨论、活动，这些影响永远不会出现在点击报告中。一位营销人员甚至发现，使用最终点击指标时，Facebook的价值被低估了90%，但说服利益相关者转移预算却是一场战斗。

为什么新的分析模型尚未拯救归因

像GA4的默认DDA这样的数据驱动归因模型，本应将我们从最终点击思维中拯救出来。理论上，它们使用机器学习而不是僵化的规则，将功劳分配给各个接触点。

但在实践中，它们有自己的问题。它们是不透明的——一个由小数组成的黑盒子，几乎没有解释为什么每个接触点会得到这样的功劳。它们也是不完整的——主要局限于Google Ads和Analytics的范围——并且对线下、跨设备和许多第三方互动视而不见。

这些模型属于更广泛的多点触控归因（MTA）类别，该类别将与用户在转化前进行的每次营销互动按比例分配功劳。但即使MTA在分配功劳方面是完美的，它也无法证明因果关系。它也无法告诉你活动是否带来了增量结果。它是从转化向后推导，根据相关性分配功劳。没有办法判断广告是否真的 导致了 销售，或者销售是否会自然发生。

这是一个大问题，因为研究表明，许多平台归因的转化只是捕捉到了那些无论如何都会购买的人。广告平台通常会针对“唾手可得的果实”——最有可能转化的用户——进行优化，这会夸大报告结果，而不会创造新的需求。

随着Cookie的消失和用户级跟踪的消退，这些模型也正在失去它们所依赖的信号。由于隐私法规和浏览器变化，建立在精细跟踪基础上的MTA模型正在迅速消失。即使有了GA4和数据驱动算法，大多数营销人员仍然无法更有信心地确定什么才是真正驱动价值的因素。

如何改进你的PPC衡量方法

如果传统的归因方法已经失效，而新的模型还没有完全修复它，那么你应该如何调整？答案不是放弃，而是改变你的方法。在一个数据不完整、旅程复杂的时代，你需要从追求完美的归因转向关注务实的、以业务为导向的洞察。以下是几个值得考虑的策略。

1. 利用第一方数据和CRM集成

随着第三方数据的枯竭，你自己的第一方数据现在变得非常珍贵。每个营销团队都应该投资于捕获和整合尽可能多的客户数据，来源包括：

• 分析工具
• CRM系统
• 其他客户接触点

通过以下方式收集已知用户数据（在获得同意的情况下）：

• 内容营销
• 新闻邮件注册
• 免费试用

同样重要的是将这些数据联系起来。将你的广告平台连接到HubSpot或Salesforce等工具，并在你的CRM管道中跟踪点击后的操作。通过将线下或下游转化（例如，转化为销售的潜在客户）导入回Google Ads或Analytics，你可以闭环跟踪哪些点击带来了真正的收入。

这种更深入的集成让你超越了虚荣指标。如果一个PPC活动产生的潜在客户很少成交，那么集成了CRM的视图会显示出来，即使最终点击归因看起来很健康。

2. 衡量增量，而不仅仅是转化

也许最重要的思维转变是将增量置于简单归因之上。不要执着于哪个广告或渠道“获得转化功劳”，而是问自己：如果我们没有投放这些广告，这次转化还会发生吗？换句话说，有多少转化是真正的 增量，仅仅因为你的营销而产生的额外销售额？

正如一位专家所说：“最重要的问题不是’什么驱动了转化？’而是’什么驱动了如果没有媒体就不会发生的转化？’”

衡量增量需要实验。精明的营销人员使用提升测试和对照实验来直接衡量因果关系。例如，你可以将一部分随机受众（或地理区域）排除在看到你的广告之外，并将转化率与暴露组进行比较。这种测试可以隔离你的媒体支出带来的真实提升。

主要平台现在提供内置工具（例如，Facebook的Conversion Lift，Google的地理实验），或者你可以设计自己的工具。关键是使测试成为衡量的一部分，而不是一次性的项目。通过将增量作为你的北极星，你可以将团队的注意力集中在新的结果上。你可能会发现，重定向正在蚕食你本可以获得的自然转化，而一项适度的LinkedIn活动实际上正在推动新的销售渠道。

3. 使用营销组合模型获得整体视图

归因工具是自下而上的（将功劳分配给接触点），而营销组合模型（MMM）是自上而下的。MMM分析一段时间内各个渠道的总支出和结果，以揭示每个渠道的贡献。它不依赖于Cookie，可以整合线下渠道，并显示平台报告遗漏的见解，如跨渠道协同效应或收益递减。

例如，它可能揭示：

• 展示广告正在推动有价值的辅助转化，即使最终点击显示很少的转化。
• 或者广播和付费搜索结合在一起比单独使用更有效。

将MMM视为战略规划工具。它不适用于日常优化，但每季度或每年运行一次有助于充满信心地制定预算。在一项分析中，MMM显示，一些平台ROAS表现出色的渠道在衡量增量贡献时，实际的边际回报低于1美元。

4. 采用统一且灵活的衡量框架

没有一种单一的方法可以完美地捕捉当今的客户旅程。最聪明的营销人员会将平台报告的数据、第一方分析、定性见解和实验结果结合起来。

你可以结合：

• GA4的数据驱动归因，以获得快速的见解。
• MMM进行验证。
• 提升测试进行直接衡量。

你还可以通过销售反馈或客户调查来补充这一点。这种多来源方法克服了任何一种方法的盲点，并迫使内部保持一致。与其让PPC、SEO和社交团队在各自的孤岛中争夺功劳，不如每个人都专注于重要的指标：

• 增量收入
• 每个新客户的成本
• 销售渠道贡献

最后，接受没有完美的跟踪这件事——这没关系。现在的目标是你可以采取行动的清晰度。模式、趋势和明智的判断将指导最明智的投资。

新媒网跨境认为，营销人员如果将第一方数据、增量测试和MMM结合起来，就能做出自信的、以收入为导向的决策。目标不是将某个渠道加冕为“赢家”，而是了解哪些活动真正能促进业务增长，并加大对它们的投资。

新媒网跨境预测，最终，那些蓬勃发展的营销人员将是那些衡量重要因素并将预算投入到有价值的地方的人，即使道路并不完全清晰。

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