我建议使用 28 天点击归因作为默认值

seobanglash9

这种情况下最常见的问题是在 Facebook 上使用不同的归因模型，即在归因中包含屏幕转换。 默认情况下，Facebook 还将 1 天广告展示的转化次数计为广告功劳，但 Google 的分析不会从 Facebook 的广告展示中获取数据，这又造成了不同平台之间的差异。 因此，如果你想将 Google 的分析与 Facebook 的分析进行比较，你应该将 Facebook 的归因模型更改为基于点击的归因模型。如果您想将 Google Analytics 的最终点击归因与 Facebook 的相应数据进行比较，则应仅包含来自 Facebook 的 1 天的点击。 1 天点击和最终点击之间也存在差异，因为它们对归因的衡量方式不同，但 Google 和 Facebook 分析之间的差异最为接近。


您应该在 Facebook 上使用哪种归因模型才能获得最可靠的数据？ 就我 法国 电话号码 个人而言，，而不是 Facebook 的默认值（28 天点击次数 + 1 天展示次数）。 屏幕转化的价值很难衡量，我无法直接说出它们的价值。 Facebook feed 中显示的广告对于屏幕转化的价值明显高于侧边栏屏幕上实现的转化。 相应地，在冷漠的受众中，展示转化的影响明显大于再营销，但对此没有绝对的说法。 例如，在体量稍大的在线商店中，如果算上屏幕转化，Facebook 的动态产品广告往往能实现高达侧边栏广告收入的 100 倍。因此，每投入一欧元即可带来 100 欧元的销售额。然而，同样的点击归因数字往往只有10-20，即投入的欧元带来10-20欧元的销售额。





在实践中，根据归因模型的不同，广告报告的效果可能存在十倍甚至一百倍的差异，这就是为什么您应该谨慎使用哪种归因模型。 脸书分析 然后让我们看看 Facebook 的分析本身，目前它仍处于起步阶段。 脸书分析 Facebook Analytics 最初是专门为应用程序设计的，但现在已经可以在一定程度上用于网站上的归因建模。 那么 Facebook 分析能实现哪些 Google Analytics 无法实现的功能呢？在 Facebook 上，您可以查看 Facebook 上的活动对转化的影响。例如，在 Facebook 上观看视频是否会影响购买的可能性？ 或者，Facebook 分析可用于对 Facebook 和网站之间的客户购买路径进行建模。