什么是归因？这问题说起来容易，感觉就是看看哪个渠道给咱带来了客户、带来了转化，然后把功劳分一分。但真要落地做，你会发现这里面的水可深了，很多时候我们看到的“功劳榜”可能根本就是错的，甚至会误导我们把钱投到无效的地方去。

从“最后一次点击”说起，以及为什么它不够用

最早接触数字营销的时候，很多时候大家看数据，基本上就是看“最后一次点击”（Last Click）。想想也正常，用户最后点了一个推广链接，然后下单了，那这个推广链接肯定功不可没，甚至可以说“zuida功不可没”。我们当时用的一些基础分析工具，默认给你的也是这个。比如，用户搜索了一个品牌词，点了一个我们投的搜索广告，然后跳到official website，看了看，觉得挺好，就买了。这最后一次点击的广告，就分到了100%的功劳。听着没毛病吧？

但你想想，用户真的是那么“一次性”就做决定的吗？有时候，他可能是在社交媒体上刷到了我们的某个内容，引起了兴趣，但当时没多想。过两天，他又在某个信息流里看到我们一个相关的推荐，点进去看了看，留了言。然后，可能又在某个内容平台看到我们的一篇文章，深入了解了一下。最后，才是在搜索引擎上搜了我们的品牌名，然后点广告进来了，完成了buy。这一系列过程中，社交媒体、信息流、内容平台、搜索引擎广告，都或多或少起了作用。如果只看最后一次点击，那前面那些环节的“铺垫”就完全被忽略了，它们付出的努力就被“零”了，这显然不公平，也不利于我们理解用户真实的决策路径。

这种“最后一次点击”的逻辑，就像是你参加一个团队项目，最后是小张提交了报告，但整个报告的资料收集、分析、初稿都是小李和小王做的，最后小张只是把几个部分整合了一下。如果只表彰小张，那小李和小王的贡献不就白费了吗？在营销上也是一样，如果只看最后一次点击，我们可能会觉得只有“临门一脚”的渠道才重要，而那些前期培养用户兴趣、建立信任的渠道，就得不到应有的重视了。

几种常见的归因模型，以及它们的优缺点

正是因为“最后一次点击”的局限性，行业里才慢慢发展出了更多的归因模型。最常见的，除了上面说的“最后一次点击”，还有“第一次点击”（First Click）、“线性归因”（Linear）、“时间衰减归因”（Time Decay）、“位置归因”（Position-Based）以及“数据驱动归因”（Data-Driven）。

“第一次点击”比较好理解，就是用户第一次接触到我们，比如看了我们的一个信息流广告，就把功劳给他。这个模型的好处是，它重视了用户触达的起点，对于品牌认知和获客的早期环节有一定价值。但同样，它也忽略了后续用户与我们互动、最终转化的过程，可能会低估那些直接促成转化的渠道。

“线性归因”就比较“平均主义”了，它会把每一次用户触达的渠道都平均分配功劳。比如用户经历了广告A -> 广告B -> 广告C -> 转化，那A、B、C各占三分之一。这种模型比较简单，容易理解，而且避免了极端情况，但缺点是它没能区分不同触点的价值，也许广告A只是一个偶然的曝光，而广告C才是用户下决心buy的关键。

“时间衰减归因”比较有意思，它认为越接近转化的触点，其价值越大。比如，在转化前一天看到的广告，其功劳会比转化前一周看到的广告大。这个模型比较符合直觉，因为那些在关键时刻出现并推动转化的触点，确实更有价值。但具体怎么“衰减”，这个度就需要仔细衡量，而且如果路径很长，最早期的触点可能贡献就非常小了。

“位置归因”顾名思义，就是给路径的开头和结尾分配更大的权重，中间的权重相对较低。比如，第一次触点和最后一次触点各占40%，中间的触点平分剩下的20%。这个模型试图结合“第一次点击”和“最后一次点击”的优点，照顾到用户初次接触和最终转化的关键节点。但同样，中间环节的“桥梁作用”可能会被低估。

数据驱动归因：理想很丰满，现实有点骨感

前面说的这些，很多都是基于规则的归因模型。而“数据驱动归因”就显得更“智能”一些。它会通过复杂的算法，分析大量用户的转化路径，找出不同触点对转化的实际贡献度。理论上，这是最科学、最接近真相的归因方式，因为它不预设任何规则，完全依靠数据说话。比如，通过分析成千上万条用户从首次接触到最终转化的路径，AI可以告诉你，某个渠道在用户犹豫期起到了关键的“唤醒”作用，而另一个渠道则是在用户临门一脚时起了“助推”作用，并据此给出具体的功劳分配。

然而，落地到实际操作，数据驱动归因也有它的挑战。首先，你需要足够量的、足够精细的数据。如果你的用户量不够大，或者你的数据追踪不够完善（比如很多用户行为发生在App内，没有打通），那么算法分析出来的结果可能就不够准确，甚至会产生误导。其次，模型本身的可解释性也是个问题。很多时候，AI给出的结果，你可能知道它“有效”，但很难说清楚“为什么”这个触点贡献这么大。这对于我们向团队或老板解释营销策略时，可能会造成沟通障碍。

而且，即便是数据驱动归因，也需要我们基于业务目标去做一些调整。比如，我们的目标是扩大用户基数，那么我们可能会给“第一次点击”更高的权重；如果我们的目标是提高复购率，那么我们可能会更关注那些与老用户互动更频繁的渠道。所以，归因模型的使用，终究还是要结合我们的业务战略来判断。

实践中的一些思考和挑战

说实话，在实际工作中，我们遇到的一个普遍问题是，很多时候我们根本没有一套统一的、能在所有环节有效追踪用户路径的系统。比如，线上广告、线下活动、客服咨询，这些触点之间的数据往往是割裂的。用户可能on-line上看到了我们的广告，线下门店咨询了一下，然后又回家在official website上完成了buy。这种跨渠道、跨场景的追踪，想做到位，非常非常难。

我记得有一次，我们为一个新产品做推广，发现某个社交媒体的转化率特别高。一开始大家都很开心，觉得找到了一个爆款渠道，赶紧加大了投入。结果过了一段时间，我们复盘才发现，这个社交媒体的“高转化”，很大程度上是因为我们在这个平台投放的广告，很多是“品牌词+公司名”这种，用户本身就已经有一定程度的认知了。而且，当时我们也在其他渠道做了大量的品牌曝光，用户看到社交媒体的广告，是基于之前对我们品牌的了解，才更容易转化。如果单看这个社交媒体的“最后一次点击”，我们就会把功劳全算给它，而忽略了前面所有品牌建设的投入。

还有个问题是，归因不是一成不变的。用户行为在变，市场环境在变，我们自己的营销策略也在变。今天有效的归因模型，明天可能就不适用了。这就要求我们不能死守一套模型，而是要持续地监测、评估和调整。这需要我们建立一个灵活的归因分析框架，能够支持我们根据实际情况切换模型，或者对模型进行定制化调整。

如何选择适合自己的归因模型？

那么，到底该如何选择适合自己的归因模型呢？我觉得没有一个万能的答案，关键在于理解你的业务和你的数据能力。如果你的业务路径非常短，用户决策过程简单，那么“最后一次点击”或“第一次点击”或许还能应付。但对于大多数互联网业务来说，用户决策链条都比较长。

我个人的经验是，可以先从“线性归因”或“位置归因”这样相对简单、易于理解的模型开始。在有能力的情况下，尝试“时间衰减归因”，因为它在很多场景下是比较贴近实际的。如果你的数据量足够大，并且希望得到更精准的分析，那么可以逐步转向“数据驱动归因”，但一定要配合对数据的深入理解和业务的判断。

最重要的一点是，归因分析不是为了给某个渠道“记仇”或“表功”，而是为了更好地理解用户，优化营销投入。通过不同的归因模型去分析，本身就是一个探索用户决策过程的过程。你可以对比不同模型的结果，看看它们之间有什么差异，为什么会产生这种差异。这种对比分析，往往比单纯相信某个模型的结果更有价值。最终，我们要利用归因分析的结果，去指导我们如何在不同的营销触点上进行优化，让每一分钱都花在刀刃上，而不是盲目地跟着数字走。