如何选择和测试归因模型

当营销人员面临在不超出预算的情况下吸引一定数量的转化的挑战时，他们必须确保他们应用的归因模型有助于他们做出正确的决策并理解模型的逻辑。 在此过程中可能会犯许多错误，从而导致时间和金钱的损失。

在本文中，我们汇总了可帮助您比较和应用现代归因模型的信息，以帮助您将公司的营销提升到一个新的水平。

由于用户可能会与多个广告活动互动，因此您需要应用归因模型来估计每个活动带来的转化次数和价值。 归因模型允许您将转化价值分配给用户在转化之前与之交互的广告系列。

我们对归因模型有什么期望？ 它应该是准确和易于理解的。 但大多数已知模型仅满足其中一项要求。

例如，最流行的最后一次接触归因模型（最后一次点击、最后一次非直接点击）非常明确：所有价值都归于最后一次活动。 但它有一个明显的缺点：它忽略了除最后一个活动之外的所有活动的贡献。

许多人使用关联转化，尤其是用于评估展示广告系列。 这个模型也很清楚：它为用户与之交互的每个广告系列提供了转化价值。 但是这样的评估是极其不准确的，因为它只考虑了链条中运动的存在而忽略了其影响程度。

例如，覆盖广告系列会根据看到广告系列横幅的用户获得所有转化的价值。 因此，归因转化次数大大超过了实际转化次数。

现代服务优先考虑准确性并开发概率归因模型。 例如，谷歌推广其数据驱动模型，Facebook 推广转化提升，尼尔森推广营销提升。

这些模型有一个共同的方法：它们衡量某个活动在多大程度上增加了转化的可能性，并相应地确定其价值。 这使得评估更加客观，但给广告商留下了许多悬而未决的问题，因为模型看起来像一个黑匣子，调试机会有限或没有。

在 OWOX，我们自 2015 年以来一直在开发概率归因模型。OWOX 归因模型基于机器学习。 它在用户会话级别评估广告活动，考虑他们对渠道的贡献，并允许营销人员指定托管渠道和转换窗口以及连接 CRM 数据。

我们最近推出了新版本的 OWOX BI 归因模型，该模型汇集了最佳实践并提供了重要的业务优势：

1. 该模型根据转化的可能性来确定广告系列的贡献，不需要手动选择漏斗步骤。 在下面的示例中，在来自付费搜索渠道的第一个会话中，用户有 20% 的转化机会； 在来自 Retargeting 渠道的第二个会话中，概率增加到 70%； 在第三个会话中，用户转换了。

每个会话的价值等于用户转化的可能性与前一个会话相比的增加。 在这种情况下：

• 付费搜索的第一个会话将获得 20% 的转化价值，因为它将概率从 0% 增加到 20%
• 重新定位的第二次会话将获得 50% 的转化价值，因为它将概率从 20% 提高到 70%
• 使用电子邮件的第三次会话将获得剩余 30% 的转化价值

在任何概率归因模型中，最重要的是预测转化可能性的准确性。 OWOX BI 机器学习算法非常准确，iProspect 和 Eldorado 获得的结果证实了这一点，他们使用这些算法实现了 2.2 倍的 ROI 增加。

2. 新版 OWOX 归因模型的第二个优势是它能够预测甚至那些尚未导致转化的会话的价值：

通过此预测，您可以了解如果您今天关闭该广告系列，将来可以从广告系列中获得多少转化。

这使您可以更快地做出决定以禁用表现不佳的广告系列，并且不会错误地禁用延迟的广告系列。

模型的预测精度不仅取决于算法，还取决于训练样本的大小。 OWOX 模型的预测速度和质量的提高是通过在数万个项目上训练模型来实现的。

3. 最重要的是，为了使计算逻辑尽可能透明，并考虑到特定业务的任何特殊性，我们将数据转换代码对所有客户端开放。 您可以自己更改代码，OWOX BI 将负责定期数据更新，合并广告活动的成本，并提供所有必要的报告。 您可以通过注册演示了解将数据转换为 dbt（数据构建工具）的好处。

在使用不同的归因模型评估活动时，您可能会得到不同的结果。 因此，不可避免地会出现一个问题：您应该选择哪种归因模型，哪个显示正确的路径？

事实上，营销人员不需要指向左或右的指南针，而是需要一个成熟的导航系统，该系统可以计算和推荐路线，同时考虑到交通拥堵和所需的到达时间。 这是一种归因模型，它允许企业根据具体建议实现目标。

此外，在不考虑渠道容量的情况下管理您的广告预算可能会导致您走入死胡同，就像不考虑景观的指南针一样。 大多数营销人员都知道，较低的每次转化成本不足以做出增加预算的决定。 例如，品牌广告系列的每次转化费用可能较低，但已耗尽其容量，因此增加预算不会增加转化次数。

上图显示了广告系列 A 和 B 中的转化次数如何取决于投资于这些广告系列的预算。 请注意，广告系列 A 的当前 CPA 低于广告系列 B。但渠道 A 中的下一次转化成本将高于渠道 B！

因此，要应用归因，您不仅需要了解渠道的当前表现，还需要了解如果您增加或减少每个渠道、广告系列和关键字的预算，整体结果将如何变化。

在他们的项目中使用这样的模型，营销团队可以选择适当的增长策略：

1. 通过削减预算获得相同数量的转化。
2. 在相同预算的情况下增加转化次数。
3. 在 CPA 不变的情况下增加转化次数。

这使您不仅可以立即获得重新分配预算的建议，还可以立即获得预测结果。

主要问题仍然存在：您如何知道每个关键字的容量曲线？ 在 OWOX BI，我们使用来自数以万计项目的市场数据来训练一个模型，当给定项目的区域和利基时，该模型可以回答这个问题。 根据我们的经验，即使对于大型项目，一个月的数据也不足以获得高质量的预测。

关键要点：

1. 归因模型评估广告活动，但不提供重新分配广告预算的建议。
2. 要获得推荐，您需要了解广告系列的容量和促销策略。
3. 最佳归因模型是一种基于建议的模型，可让您的企业实现特定目标。

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如果您想了解有关 OWOX 归因模型的更多信息，请注册演示。 我们很乐意回答您的所有问题。