Google Ads归因模型详解：为何转化次数会出现小数？

深入解析归因模型类型、选择逻辑及设置方法

许多用户在查看Google Ads账户时，发现转化次数显示为小数，感到困惑。这实际上与所选的归因模型密切相关。当使用非“最终点击”或“首次点击”的归因方式，且转化路径涉及多次访问时，系统会按规则分配转化权重，从而产生小数形式的转化数据。

本文将从五个方面系统解析归因模型的核心知识点：

1. 归因模型是什么
2. 归因模型的种类与适用场景
3. 如何选择合适的归因模型
4. 在哪里修改归因模型设置
5. 修改归因模型的注意事项

归因模型是什么？
据研究，约45%的转化需经过两次以上点击完成。归因模型的作用，就是合理分配各次点击在转化过程中的贡献值。不同的归因模型代表不同的功劳分配逻辑，例如全部归于首次点击、最后一次点击、平均分配，或由算法根据数据动态分配。

通过科学的归因模型，广告主可更准确评估各广告渠道的真实效果，进而优化投放策略。

注意：该功能仅适用于google.com上的搜索广告和购物广告点击，支持网站转化、Google Analytics转化、来电及导入转化，不适用于展示广告网络、应用转化或实体店转化。

归因模型的种类与举例
最终点击：所有转化功劳归最后一次点击。优点是逻辑简单，但无法反映前期触点的价值，易导致误判并错误关停有效广告。

首次点击：所有功劳归第一次点击。有助于识别引流渠道，但忽略后续转化推动因素，数据同样片面。

线性归因：每次点击均分功劳（如4次点击各占25%）。虽公平，但缺乏重点，实际应用较少。

基于位置：首次和最后一次点击各占40%，中间点击平分剩余20%。兼顾起始与终点，较为平衡。

时间衰减：越接近转化时间的点击，分配权重越高。每间隔7天，影响力减半。适合长周期决策类转化。

数据驱动归因（以数据为依据）：基于历史转化路径的大数据模型，由机器学习自动分配权重。推荐使用，尤其适配智能广告系列（如PMax）和复杂转化路径。

如何选择归因模型？
推荐优先采用“数据驱动归因”模型。在Google智能化程度不断提升的背景下，该模型能更精准反映各广告的真实贡献，提升整体账户优化效率。

如何修改归因模型？
操作路径如下：

a. 进入Google Ads账户右上角“工具与设置”>“转化”

b. 选择需修改的转化跟踪项

c. 点击“修改设置”

d. 选择目标归因模型并保存

修改归因模型的注意事项
切换归因模型后，转化数据将出现短期波动，若使用智能出价策略，波动可能更为明显。建议在非营销旺季或关键活动期间之外进行调整，避免影响投放稳定性。