搜索营销人员归因模型简介

已发表: 2022-08-11

“我花在广告上的钱有一半被浪费了；问题是我不知道是哪一半。” 在这个数字时代，营销人员真的应该将这句陈词滥调的John Wannamaker名言归入历史。然而，搜索营销人员继续从他们的付费搜索预算中大量流失现金，因为他们不完全了解他们的销售来源。

归因模型应该让您清楚地了解广告的效果，并帮助您相应地优化客户的购买过程。然而，它们相互比较可能很难理解，有时甚至是完全矛盾的。

那么，判断您的广告系列策略成功与否的最佳归因模型是什么？在回答这个问题之前，我们需要比较和对比营销人员可用的各种选项。

搜索营销归因模型

付费搜索归因模型允许营销人员将功劳分配给从初始点击到最终购买（及以后）的广告互动。然后，这使他们能够优化他们的搜索活动策略，以最大限度地提高转化率。

典型的搜索营销归因模型包括：

最终点击归因：最常用的归因模型。 最终点击归因将所有转化功劳归于最终点击的广告和相应的关键字。然而，最终点击归因对营销人员的最大挑战是它完全忽略了客户旅程中导致转化的所有其他点击。这可能会导致特定搜索关键字被高估，同时低估将您的品牌介绍给客户的术语。
首次点击归因：颠覆最终点击归因，并将所有功劳归于初始点击的转化。 首次点击归因与最终点击归因存在许多相同的问题，因为它未能突出后续点击对客户旅程的重要性。
线性归因：顾名思义，线性归因在客户旅程中的所有广告互动中共享功劳。 线性归因表明所有点击都是平等的。这可能不是真的，尤其是当人们在初始搜索后点击品牌词时。
时间衰减归因：这种方法将更多的功劳归功于在更接近转化的时间发生的广告互动。 该系统使用 7 天半衰期规则。这意味着在销售前 8 天的广告互动将获得转化前一天点击的一半功劳。不幸的是，如果考虑购买可能需要时间才能实现，这种归因模型可能不会给予信用。
基于位置的归因：与线性归因类似，但将功劳分配给第一次和最后一次点击。 第一次和最后一次点击各获得 40% 的转化功劳，而旅程中间的点击则分得剩余 20% 的份额。
数据驱动归因：好的，我们现在变得科学了。 以数据为依据的归因会根据确定哪些关键字、广告和广告系列对您的转化影响最大的数据来分配功劳。这种以数据为导向的方法利用 Google Analytics 并查看来自搜索、购物、YouTube 和展示广告的网站访问和转化。通过处理如此多的数据，这种方法可能被视为一种更可靠的归因策略。然而，与所有其他归因策略一样，它远非 100% 准确。

比较搜索归因模型

因为没有完美的归因模型，而且每个营销人员的业务都不同，所以比较和对比归因模型会带来好处。

谷歌的“模型比较”报告使营销人员能够并排比较两种策略，并推荐以下方法：

最终点击与首次点击：这有助于营销人员在客户转化之旅开始时识别被低估的关键字。
最终点击与线性：这有助于营销人员识别被低估的关键字，这些关键字可帮助客户沿着转化路径进行旅程。
最终点击与数据驱动：这将使您深入了解由 Google 机器学习技术确定的关键字的价值。

多渠道归因：房间里的大象

搜索营销人员面临的真正挑战是搜索只是故事的一部分这一不便的事实。因此，在分析任何活动的成功时，如果营销人员清楚地了解可能影响转化的所有其他因素，将会有所帮助。

在搜索营销人员称赞自己做得非常出色之前，他们需要问以下问题：

搜索活动是否被传统的广播或印刷活动提升了？
公关活动是否使公众对您的品牌知名度的看法显着提高？
是否有知名影响者为您的品牌背书，或者社交媒体活动是否病毒式传播？

这也值得考虑：

当自然搜索 (SEO) 可以提供类似的回报时，您可能会通过付费搜索为转化支付太多费用。请记住，当他们并排出现时，访问者点击付费广告总是比点击免费结果更容易。那么，您是否为自然搜索带来的点击付费？

电子邮件营销/营销自动化

对于一家扎根于电子邮件营销和营销自动化领域的公司来说，这将是完全失职，更不用说电子邮件通常被认为是任何付费搜索活动的盈利组成部分。

在设置搜索营销目标时，您必须考虑客户生命周期价值 (CLV) 等指标。由于搜索营销涉及的高成本，这些初始点击可能会完全破坏您在产品或服务中的任何利润。请记住，如果您的电子邮件策略没有全力以赴，那么您的付费搜索活动可能永远不会带来积极的投资回报。

测试时间

在搜索归因方面没有简单的答案。组合中总会有一些额外的东西会影响您的广告系列的成功。

与任何其他营销问题一样，找到通往成功的最佳途径的唯一解决方案是相互测试各种策略。因此，在完美的世界中，营销人员要么对他们的整个营销策略有一个清晰的认识，要么与合作伙伴一起为他们提供这种洞察力。

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