归因分析模型提供了有价值的洞察

如果你从事RTB广告的工作，你所需要的或许不只是关注归因模型，而更应该彻头彻尾的着迷其中。为什么?因为归因分析意味着找出你的营销活动中哪一方面是可行的，以及你如何可以做得更好。如果你不关心这些，那么RTB广告也就与你无缘了。

还记得之前，人们将RTB看作是一种完美的科学，相比线下广告投放它更加的高效而且可追踪。然而事实上RTB并未像先驱者们所承诺的那样发展，但确确实实将广告投放带入了严谨高效的时代。而严谨高效的核心因素就在于归因分析。一个好的模型可以让广告主们更好的理解他们的每一分预算究竟为促成他们营销成功做出了多少努力。

换句话说，谈论你如何不在意营销归因分析，就好像在谈论你多么不在乎钱一样。

举个简单的例子，一位用户在点击了基于FacebookExchange的一则广告之后，来到了一个软件公司的网站。假设用户在该网站完成了注册，在参加过一次网络研讨会之后，最终成为了该公司的客户。

如果不使用归因分析模型，或是使用一个简单而带有误导性质的模型，就会想当然的将转化的成功归结于用户点击了FBX的广告或是在网络研讨会上的经历。而软件公司的广告主也会开始将更多的资金投入到搜索广告或是研讨会传播上面。

但是，如果顾客在此之前就已经通过很多展示广告了解到了这家软件公司呢?又或者他之前阅读过一篇有关这个软件的原生软文，又或是在视频前的贴片广告处看过该公司的广告呢?对于客户来说这些都是产生转化时关键的接触点。事实上，我们有很多的数据可以证明，许多转化的产生必须经过多个不同接触点的相互作用。如果缺少智能的归因分析模型，就会导致我们无法了解之前的接触点对之后的转化产生多少影响。就像是篮球比赛后评选最有价值球员时，全队胜利的功劳并不能仅仅归功于那个最后投篮的球员。

难以置信的是今天的市场营销者对于研究是什么在驱动着转化依然漫不经心。之前谈到的最后点击的归因办法对于很多营销者并不陌生，但令人费解的是这些RTB市场人员还在继续使用最后点击模型。

还不止这些，归因分析模型对于RTB来说一直以来都极其重要的部分，特别是到了当今移动互联网与跨屏营销的时代。曾经的营销人员习惯于在单一设备上思考不同的接触点，而今我们需要一个新的分析模型，可以让营销人员理解不同媒介和屏幕之间复杂的关联性，向人们更好的说明移动设备究竟搭建了一个怎样桥梁，将线上与线下渠道打通成为一体。如果你试图不借助归因模型就想找到这些问题的答案，无异于盲人摸象。

上面的例子并不意味着对于归因分析模型的批评都是不公正的，一些细分模型确实比归因分析模型要好。大概是因为过去部分营销人员过度吹嘘了营销归因所能做到的事情。最终让人们误以为归因分析并不靠谱，给不了你准确绝对的真相。

其实当你在建立模型时，准确的讲是在给营销活动中不同的部分合理分配资源。正是这个原因，让归因分析模型更加能胜任一个宏观工具而不是微观工具。

就是这样一个宏观分析改变了一切。根据福布斯的调查显示，90%的营销组织都已经开始使用归因分析模型，因为他们“从中可以获取直观的收益”。这些收益包括“更好的理解客户交易过程”和“优化媒体整合的能力”。

总结而言：归因分析模型提供了有价值的洞察。这些洞察将指引你接下来的预算花费，既为你省去过多投入又可以保证转化率提升。归因分析的用处这么大，谁还能对它置若罔闻呢?