Attribution — Phân bổ đóng góp
Last-click dồn hết công cho kênh cuối. Removal effect đo mức sụt chuyển đổi khi bỏ hẳn một kênh khỏi dữ liệu — sát hơn nhiều, dù vẫn chưa phải bằng chứng nhân quả.
Cùng một tổng chuyển đổi, chia theo hai cách. Kênh có cột sáng cao hơn cột tối là kênh đang bị last-click trả công thiếu — thường là kênh nằm ở đầu hành trình.
Theo removal effect, tức mức sụt tỷ lệ chuyển đổi khi loại bỏ mọi hành trình có kênh này. Nó tính cả vai trò khơi mào chứ không chỉ vai trò chốt đơn.
Đây là số ngân sách sẽ bị phân bổ sai nếu vẫn dùng last-click. Kênh bị trả công thiếu thường là kênh đầu phễu, và cắt nó trước tiên là sai lầm hay gặp nhất.
Removal effect được đo bằng cách so tỷ lệ chuyển đổi của phần dữ liệu KHÔNG chứa kênh đó với tỷ lệ chung. Số lượt càng ít thì phép so này càng nhiễu.
Vẫn là mô hình quan sát, không phải bằng chứng nhân quả. Chỉ thử nghiệm tắt kênh theo vùng địa lý mới trả lời được câu 'bỏ kênh này thì mất bao nhiêu doanh thu'.
| Markov 142.6 · last-click 25 · chênh +117.6 | |
| direct | Markov 123.0 · last-click 353 · chênh -230.0 |
| Markov 95.5 · last-click 0 · chênh +95.5 | |
| tiktok | Markov 16.9 · last-click 0 · chênh +16.9 |
| Removal effect thô | google 0.448 · direct 0.387 · facebook 0.300 · tiktok 0.053 |
| Vì sao khác last-click | Last-click dồn hết công cho kênh cuối, thường là tìm kiếm thương hiệu — kênh gần như không tạo ra nhu cầu |
Cùng một tổng chuyển đổi, chia theo hai cách. Kênh có cột sáng cao hơn cột tối là kênh đang bị last-click trả công thiếu — thường là kênh nằm ở đầu hành trình.
Phần trăm tỷ lệ chuyển đổi mất đi khi bỏ hẳn mọi đường dẫn có kênh đó. Tổng các giá trị này thường vượt 100% vì các kênh chồng lấn nhau, nên phải chuẩn hoá lại trước khi chia công.
Chia tổng chuyển đổi theo removal effect đã chuẩn hoá.
| Kênh | Removal effect | Công theo Markov | Công theo last-click | Chênh |
|---|---|---|---|---|
| 0.448 | 142.6 | 25 | +117.6 | |
| direct | 0.387 | 123.0 | 353 | -230.0 |
| 0.300 | 95.5 | 0 | +95.5 | |
| tiktok | 0.053 | 16.9 | 0 | +16.9 |
| Markov 142.6 · last-click 25 · chênh +117.6 | |
| direct | Markov 123.0 · last-click 353 · chênh -230.0 |
| Markov 95.5 · last-click 0 · chênh +95.5 | |
| tiktok | Markov 16.9 · last-click 0 · chênh +16.9 |
| Removal effect thô | google 0.448 · direct 0.387 · facebook 0.300 · tiktok 0.053 |
| Vì sao khác last-click | Last-click dồn hết công cho kênh cuối, thường là tìm kiếm thương hiệu — kênh gần như không tạo ra nhu cầu |
1.234.567 lẫn 1.234,56.Attribution phân bổ công của một chuyển đổi cho các điểm chạm dẫn tới nó. Mọi mô hình theo quy tắc — last click, first click, tuyến tính — đều là quy ước, không phải đo lường nhân quả.
| Giá trị phân bổ theo kênh | kết quả của mô hình |
| Removal effect | doanh thu mất đi nếu bỏ kênh, theo mô hình Markov |
| Chênh lệch giữa attribution và geo test | đo mức sai của mô hình |
Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.
Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.
Attribution phân bổ công của một chuyển đổi cho các điểm chạm dẫn tới nó. Mọi mô hình theo quy tắc — last click, first click, tuyến tính — đều là quy ước, không phải đo lường nhân quả.
1. Bắt đầu bằng mô hình quy tắc để có cái nhìn chung. 2. Chuyển sang mô hình dựa trên dữ liệu (Markov, Shapley) khi đủ dữ liệu. 3. Kiểm chứng bằng thử nghiệm tắt kênh (geo holdout) — đây là bằng chứng nhân quả duy nhất. 4. Kết hợp với marketing mix modeling cho bức tranh tổng thể.
Last-click dồn hết công cho kênh cuối, thường là tìm kiếm thương hiệu — kênh gần như không tạo ra nhu cầu. Mất dữ liệu cookie khiến hành trình bị đứt đoạn và mô hình dựa trên đường dẫn ngày càng kém tin cậy.
Giá trị phân bổ theo kênh — kết quả của mô hình; Removal effect — doanh thu mất đi nếu bỏ kênh, theo mô hình Markov; Chênh lệch giữa attribution và geo test — đo mức sai của mô hình.
Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.