且只会归因于转化之前的最后一个非直接步骤。我们知道理论上这是一团糟，让我们通过一个例子来看看。 实际例子 下面我提出了一个具有标准转化窗口（30 个点击后和 个展示后）和线性 归因模型的用户购买序列 月 日点击 购物 月 日搜索网络点击广告系列 月 3 日通过 搜索引擎和 CONVERSION 进行有机会议 那么问题来了， 将转化归因于哪个渠道，Analytics 将转化归因于哪个渠道？它归因于哪一天？ ：线性， 月 日起 50% 投放到搜索网络，50% 投放到购物网络。 Analytics（分析 月 3 日 00% 转化为有机渠道。 如果我们现实一点，最终产生转化的渠道是有机渠道，但这会消除其他渠道的所有重要性，尤其是第一个渠道，即您找到业务的渠道。 另
因为发生转化的会话是通过直接
时间。因此，如果您在 月 4 日在 Analytics 中查看数据，您将看不到任何内容，但在第 5 天您会看到任何内容，归因于第 3 天。 多渠道漏斗 一旦您了解了 归因模型和 Analytics（分析）之间的区别，我会问您这个问题：如果 Analytics（分析）仅将转化归因于最后一次非直接点击，是否有办法了解其他归因模型的工作原理？它是隐藏的，但它就在那里。个明确通过此决 开曼群岛 WhatsApp 号码列表 定想要一个奇特的例子： 月 日点击 购物 月 日搜索网络点击广告系列 月 3 日通过 搜索进行的有机会议 月 5 日直接会议和转换 不会发生变化，因为不再有任何渠道参与，但 Analytics 呢？好吧，两者都不是，渠道发生的，所以它不算数，它继续归因于有机渠道。 两个渠道之间的区别在于归因时刻，尽管 G. 于 月 日进行归因并进行计数，但 Analytics 于 月 3 日进行归因，但在第 5 天进行计数，即转化发生的
归因于直接渠道的转化次数增加
如图所示，转化 > 多渠道渠道 > 模型比较工具。在此报告中，您可以看到所有其他模型，以及将它们相互进行比较。 在图中的示例中，如果我们查看右列，通过从最后一个间接点击模型转向最后一个交互模型，了 75%。 我们喜爱的 GA 列表 付费搜索渠道的归因转化次数下降了 25%。当我们需要收集数据时，我们必须查看所选择的模型以及每个模型收集的内容，因为使用一种模型或另一种模型可能会从辉煌走向痛苦。 到目前为止，我们可以告诉您有关 归因模型和 Analytics（分析）之间差异的所有信息。我们希望这能帮助您了解数据差异及其原因。我们知道数字营销的世界是巨大且不断变化的，它需要不断的培训，因此我们为您提供了一些资源，以便免费了解最新动
