首次互动归因模型（也称为“首次接触”）将转化全部归功于第一个带来潜在客户的渠道。但是，该模型不会报告访客在转化之前进行的其他互动。
主要关注需求生成和用户获取的营销人员发 whatsApp 号码数据 现首次接触归因模型对于评估和优化漏斗顶部（ToFU）很有用。
优点
- 反映客户旅程的开始
- 显示带来最优质潜在客不同归因模型的优缺点 户的渠道
- 帮助追踪品牌知名度活动
缺点
- 忽略了漏斗中部和底部后续互动的影响
- 无法提供用户决策过程的完整图景
上次互动
最终互动归因模型（最后一次接触）将整个信用分配转移到转化前的最后一个渠道。但它并没有考虑所有其他渠道的贡献。
如果您的重点是转化率优化，那么最后一次接触不 合作制定具体的策略和 同归因模型的优缺点 模型有助于确定哪些渠道、资产或活动可以为潜在客户促成交易。
优点
- 报告漏斗底部的事件
- 需要最少的数据和配置
- 帮助估算每次销售线索成本或每次购买成本
缺点
- 无法了解辅助转化和之前的访客互动
- 过分强调最后一个渠道的重要性（通常是直接流量）
最后一次非直接互动
最终非直接归因会将直接流量排除在计算之外，并将全部 巴哈马商业指南 转化功劳分配给之前的渠道。例如，如果访问者直接访问您的网站购买产品，付费广告将获得 100% 的转化功劳。
最终非直接归因可以更清晰地展现漏斗底部 (BoFU) 事件。然而，它仍然低估了其他渠道在转化过程中所发挥的作用。
时间衰减模型假设触点距离转化越近，其影响力就越大。转化前的触点获得最高权重，而转化较早的触点排名较低（5%-5%-10%-15%-25%-30%）。
该模型更好地反映了真实的客户旅程。然而，它低估了品牌知名度和需求生成活动的影响。
优点
- 帮助追踪更长的销售周期并报告所涉及的每个接触点
- 允许定制衰变的半衰期以改进报告
- 促进 BoFu 阶段的转化优化
缺点
- 可以促使营销人员减少 ToFU 支出，这将导致较低阶段的合格潜在客户减少
- 未反映早期阶段具有高度影响力的事件（例如，产品演示请求或免费帐户注册，这些事件并未立即导致转化）
基于位置的模型
基于位置的归因模型（U 型模型）将最大的功劳分配给第一次和最后一次互动（各占 40%）。然后将剩余的 20% 分配给其他接触。
对于许多营销人员来说，这是首选的营销归因模型，因为它可以优化 ToFU 和 BoFU 渠道。