Yandex.Metrica 中的归因模型：选择最佳模型（图表帮助）
Posted: Sun Mar 23, 2025 8:27 am
平均而言，他们在购买之前会访问卖家的网站 9.5 次。一些专家认为，潜在客户必须看到你的报价至少7 次才会对其感兴趣。
所有这些数字告诉我们一件事：在用户转换之前，需要进行许多步骤，而且很难确定其中哪些步骤对他们的选择影响最大。 Yandex.Metrica 归因模型有助于解决这个问题。让我们弄清楚它们是什么。
什么是归因
归因模型是一组规则，可让您分配不同流量来源对转化的贡献。
我们来看一个简单的例子。
用户首先通过广告访问您的网站并记住了品牌名称。 中欧数据 然后，他决定在搜索中将您与您的竞争对手进行比较，并通过有机搜索结果再次进行访问。过了一段时间，他在 VKontakte 上收到了一则定向广告，他点击了该广告，表示有兴趣购买。最后，某件事分散了他对订单的注意力，他稍后通过在浏览器行中输入地址来重新回到订单。在图表中，他的转变路径可以描述如下：
所有这些数字告诉我们一件事：在用户转换之前，需要进行许多步骤，而且很难确定其中哪些步骤对他们的选择影响最大。 Yandex.Metrica 归因模型有助于解决这个问题。让我们弄清楚它们是什么。
什么是归因
归因模型是一组规则，可让您分配不同流量来源对转化的贡献。
我们来看一个简单的例子。
用户首先通过广告访问您的网站并记住了品牌名称。 中欧数据 然后，他决定在搜索中将您与您的竞争对手进行比较，并通过有机搜索结果再次进行访问。过了一段时间，他在 VKontakte 上收到了一则定向广告，他点击了该广告，表示有兴趣购买。最后，某件事分散了他对订单的注意力，他稍后通过在浏览器行中输入地址来重新回到订单。在图表中，他的转变路径可以描述如下：