圖片來源：GA4示範帳戶

Ichiko165

為「轉換回溯期」選擇適當的時間範圍

最後，點擊「儲存」以套用設定。

透過上述步驟，可依業務需求和資料特性 越南 WhatsApp 號碼列表 選擇最適合的歸因模式。
值得注意的是，選擇歸因模式是一個動態過程，隨著業務發展和市場變化，可能需要重新評估並調整歸因設定，以確保資料分析的準確性和實用性。

五、以數據為準歸因的運作方式
在進階的資料分析領域中，Google Analytics 4 (GA4) 的基於資料的歸因模式標誌著一項革命性的進步，它利用機器學習演算法來精確分析和分配轉換功勞，從而提供更深入的 洞察。




機器學習算法的應用
機器學習算法在基於資料的歸因模式中扮演關鍵角色。 透過評估轉換和未轉換的路徑，這種演算法學習不同接觸點如何影響轉換結果。 它考慮了轉換時間、裝置類型、廣告互動次數、廣告曝光順序和廣告素材的類型等多種因素。 此外，演算法也運用反事實假設法，比較實際發生和「可能發生」的情況，從而判斷哪些接觸點最有可能促成轉換。
轉換功勞的分配原則
這種模式不僅將所有功勞歸給最後一次點擊，而是根據每個接觸點對轉換機率的貢獻程度來分配功勞。 這意味著，如果某次廣告曝光顯著增加了轉換的機率，那麼該次廣告曝光將獲得較多的功勞。 這樣的分配方式更公平且更貼近實際情況，能準確反映每個廣告接觸點對最終轉換的真實貢獻。