归因模型详解

归因模型是 Zalify 用来把一笔订单的收入分配到其旅程各渠道的规则。你在报表顶部的下拉框中选择一种，它就会应用到每一张渠道卡片和归因列。本文用同一笔示例订单依次演示全部五种模型，让你清楚地看到它们在哪里一致、又在哪里分道扬镳。

一笔订单，一段旅程

以一笔 €200 的订单为例。客户在下单前一共访问了店铺三次，分别来自三个不同的渠道：

因此这段旅程是 Meta（付费）→ Google（自然）→ 直接访问 → 下单。以下是每种模型对这 €200 的分配方式：

同一笔订单，五种不同的答案。本文余下部分会逐行解释。

末次点击（Last Click）

功劳 100% 归最后点击的渠道。 在本例中，最后一次访问是直接访问，因此直接访问获得全部 €200。

这是 Zalify 的默认模型，也最容易理解——它把功劳给客户下单那一刻眼前的渠道。代价是直接访问经常胜出，尽管直接访问并不是一个你能投放营销的渠道；它通常意味着"客户已经认识你了"。这会让你真正的获客渠道显得比实际更弱。

末次非直接点击（Last Non-Direct Click）

功劳 100% 归最后点击的渠道，但跳过直接访问。 Zalify 从下单往回追溯，忽略所有直接访问，把功劳给最后一个营销渠道。在本例中就是 Google（自然），它拿到了末次点击原本给直接访问的 €200。

首次点击（First Click）

功劳 100% 归第一个点击的渠道。 这里就是 Meta（付费）——最初把客户带进来的那条广告——所以 Meta 获得 €200。

首次点击奖励的是发现。它是评估漏斗顶端和品牌认知投入的合适视角：无论最终是什么促成成交，哪些渠道引入了新客户。它的盲区正好与末次点击相反——它忽略了首次访问之后发生的一切。

线性（Linear）

功劳在每一次点击之间平均分配。 这段旅程有三次访问，因此每个渠道各得 €200 的三分之一，约 €66.67。

线性是最均衡的视角：没有任何单次触点被过度奖励，参与过的每个渠道都会出现。当你的客户往往经历多次访问的旅程、而你希望公平地看清整条路径而非只推举一个赢家时，就用它。代价是一次价值不高的触点会和一次决定性触点被同等看待。

任意点击（Any Click）

每一个出现过的渠道都获得 100% 功劳。 旅程中的每个渠道都拿到完整的 €200——所以 Meta、Google 和直接访问各显示 €200。

任意点击适合回答触达类问题——"在那些成交的旅程中，Meta 出现的频率有多高，即便它既不是首个也不是末个？"——而不适合衡量各渠道的独占贡献。

如何选择模型

没有唯一正确的模型；每一种回答的是不同的问题。一个快速指引：

下一步

• 了解 Zalify 的归因——每笔订单背后的访问旅程
• 读懂归因报表——用筛选与各列来应用某个模型