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在轉化路徑面板的熱門路徑報告中,你可以了解各發行商對消費者轉化路徑的推動情況。查看并分析使用單個或多個發行商時,各轉化路徑中發生的轉化量。借助這些信息,你可以深入了解在消費者轉化路徑的各個階段(初期、中期、后期)分別有哪些發行商幫助帶來了轉化。分析不同發行商對轉化路徑的促進作用時,需要考慮使用哪種歸因模型,以及為各觸點分配多少功勞。
選擇相應的統計時間窗、轉化事件和報告期間后,你會看到一個轉化路徑列表,該列表以每天 3,000 個最常見的轉化路徑作為樣本。我們所選的數據均來自于每日熱門轉化路徑,因此不經常發生的轉化路徑數據不會出現在本報告中。如果您只想查看包含特定發行商的轉化路徑,可以篩選出包含(或不包含)這些發行商的轉化路徑,以及由這些發行商發起或結束的轉化路徑。
轉化路徑可以根據你指定的順序顯示,且會自動去除重復的路徑。例如,一條潛在轉化路徑可能如下所示:
Facebook (x1) → Google(自然)(x1) → Instagram (x2) → 直接 (x1)
在這個特定轉化路徑中,以下觸點促進了轉化:
Facebook (x1):一個廣告在 Facebook 出現一次(例如,某用戶查看或點擊了這個廣告)
Google(自然)(x1):某用戶通過 Google 訪問了某個網站
Instagram (x2):
一個廣告出現在 Instagram 中(例如,某用戶查看或點擊了這個廣告)
接下來,該同一廣告或其他廣告出現在 Instagram 中(例如,某用戶執行了查看或點擊操作)
直接 (x1):某用戶未通過任何來源網域直接訪問了某個網站(例如,可能為該網站添加了書簽)
注意:Facebook 歸因分析中關于轉化路徑的統計時間窗數量比表現面板或自定義報告中的少。
作者:Alan船長 來源:Alan船長
本文為作者獨立觀點,不代表出海筆記立場,如若轉載請聯系原作者。