投了廣告之後，定期監控廣告成效，並依照各管道的廣告成效，調整廣告的策略，道理很簡單，成效好就是放大預算；成效不好就是降低預算，減少投資預算在該管道。
我們常使用的數據分析工具 GA，來衡量廣告成效，了解收益是從哪些管道來的，可是如果這時候你發現業績數字總是無法跟廣告後台相同，那是為什麼？我們又該如何衡量廣告成效呢？
故事：為什麼業績數字總是對不起來？
之前曾經有學員問過，為什麼我的廣告後台「購買轉換值」跟 GA 後台的電子商務「收益」數字落差那麼大？這樣到底業績要看哪一個？怎麼知道我的廣告到底有沒有效？
其實這個問題應該許多人都有遇過，實際上我們還真的實驗過，觀察同一個時間區段，在廣告後台、GA、官網後台看到的業績數字就是完全對不起來。
所以並不用糾結，也不是因為你哪裡設定錯誤，這是非常正常的現象。會造成這樣的結果，主要是因為「不同工具的歸因方式有所不同」，至於為什麼它落差那麼大，除了因為 iOS14 的政策，部分用戶在網站上的活動無法被收錄到之外，基本上還是歸因的問題，我們也無法控制，落差大、落差小都是有可能的。
接下來就能與大家分享 facebook 廣告管理員，與 GA 的歸因方式邏輯分別是什麼。
理解不同工具的歸因模式
facebook 的歸因模式
目前 facebook 的歸因模式有 4 種，在廣告管理員的廣告群組層級，可以進行設定，分別是：點擊後 7 天或瀏覽後 1 天、點擊或瀏覽後 1 天；點擊廣告後 7 天、點擊廣告後 1 天。
看完之後你可能還是不太懂是什麼意思，簡單為大家舉個例子，如果你是選擇「點擊或瀏覽後 1 天」，facebook 的系統收取到的廣告數據範圍，就會只限制在一天內，在演算法上也會盡量向可能在一天內採取轉換動作的受眾投遞廣告。
也就是在一天內有完成轉換，功勞都會算在該廣告上。相同的，如果這筆訂單完成時間，是在受眾點擊或者是瀏覽廣告，超過一天的時間之後，那業績就不會被收錄到。
而通常我們都選擇「7 天點擊數或 1 天瀏覽數」這種歸因模式，它的業績歸因方式最寬容，對於決策週期較長的產品來說最適合，比較不會因為嚴苛的歸因條件，錯殺任何一支能帶來業績的廣告。
GA 的歸因模式
GA 的歸因模式有分為以規則為依據，以及以數據為依據。而以點擊為依據的共有 5 種，分別是：最終點擊、最初點擊、線性、時間衰減、根據排名。
而我們實務上最常使用的是「最終點擊」，而 GA 的歸因邏輯剛好與 facebook 剛好相反，facebook 是收錄看到、點擊廣告「之後」的業績；而 GA的「最終點擊」模式，則是收到訂單後，往前推使用者完成轉換的「最後一個來源」，就把成效歸因到該來源。
所以其實兩者的歸因方式就有邏輯上的差距，這也是造成業績數據落差的原因。
業績要怎麼歸因才準確？
在 2021 年 Google 智慧消費關鍵報告，針對業績規的問題做出了官方的回覆，提出「混沌歷程」的概念。說到現在消費者的購買旅程是十分複雜，反覆來回，猶如一團理不清的毛線球，你無法去歸屬最後使消費者下購買決策的原因為何。
再加上廣告的成效其實會外溢，很有可能是你前端不斷投遞廣告，讓消費者認識你這個品牌，經過多次的溝通，後來消費者直接搜尋了品牌官網進行購買，這樣你會認為這筆訂單廣告完全沒有功勞嗎？
因為消費者的決策路徑我們無法釐清，因此實務上，我們在陪跑時，都透過總 ROAS 來衡量成效，只要廣告預算不要超過一定的成本佔比即可。
而總 ROAS 的計算方式是：總收益除以廣告的花費金額。
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結語：廣告業績到底如何歸因？其實有共識即可
經過今天的文章分享，想必你已經了解了不同工具之間的歸因模式差距，也知道我們在陪跑的實務上，都透過「總 ROAS」來衡量成效。
衡量的方式有很多種，其實選什麼都可以，只要你與公司、客戶有共識，並在週報、月報時依照先前的共識，來呈現廣告成效即可，就不必再糾結業績數字為什麼都不一樣了。最後祝福大家的廣告都能有理想的業績！
註 1：關於Meta像素
註 2：Meta 的彙總事件成效衡量會對 Mata 像素造成哪些影響
註 3：Google Analytics 歸因分析簡介
註 4：Google 智慧消費關鍵報告
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