我們先來聽一則“笑話”，新上任可口可樂的CEO James Quincey在接受Bloomberg採訪時講，2016年在他時任COO時，台灣的銷量下降，那是由於各種外賣的興起，玻璃瓶不適合外賣，大家不再喝那麼多可樂了。不管這是真實的原因還是台灣區忽悠總部的，數字領域的變革永遠比大家想像得要深遠。
HubSpot One在過去的十二個月中花了許多筆墨介紹歸因模型（attribution model），歸因模型是什麼？在PPC和整合行銷中有哪些作用？歸因模型為什麼是數字行銷人才的必備知識？ Google Analytics中如何自定義歸因模型？ Google Attribution又是什麼？請移步HubSpot One往期文章，本篇我們來漫談Google Attribution和歸因模型給整個數字廣告業帶來的影響。
Google Attribution的前世今生
我們知道Google Attribution的前身是Google在2014年收購的一家廣告歸因公司Adometry。歸因的目的很簡單，它通過對多個渠道的統一跟踪和衡量幫助行銷者優化分配預算。你手中的100萬行銷預算究竟該如何分配到各個渠道中去？目前的分配方式有哪些問題？這些都應該由歸因來解釋。可以說歸因是多渠道行銷和全渠道行銷（omni-channel marketing）的基石。
在Last-Click，Last-Non-direct-Click，Last-AdWords-Click等“經典”的歸因模型之外，Google Attribution 360和Google Analytics 360，Double Click和Google AdWords一樣，增添了名為“Data-Driven”的歸因模型，這種模型是基於機器學習的，每個賬號的結果都會不一樣。每個平台啟動該歸因模型的條件如下：
Google Attribution的問題和影響
Google Attribution的但是無疑給了半瞎的數字行銷界更多光明（如果你願意把傳統的不可跟踪的媒體當做全瞎的話）。這新奇的玩意兒承載了谷歌的眾多期望，讓GA360區別於其他不入流XX統計工具。那麼Google Attribution是否完美呢？HubSpot One看來，它遠非完美，甚至可以說無法完美。簡單說說下面幾點：
歸因沒有解答如何分配預算
OK，你告訴我相比Last Click模型，我的PPC推廣並沒有我理解的ROI那麼高。那麼我是不是要削減PPC上的預算呢？如果我應用Linear模型得到的各個渠道的ROI分別是1，2，5，10，那麼是否意味著存在了一些問題呢？歸因模型並不能告訴你什麼樣的模型才是最優的，歸因模型也不能告訴你怎樣的自定義模型才是最科學的，歸因模型更不能告訴你什麼樣的結果才是正常且健康的。這一切結論都必鬚根據去分析的行銷者的自動判斷來得出結論。而這個判斷又存在著由定性到定量的挑戰。
歸因並不能解決廣告欺詐和低質量廣告
廣告欺詐和低質量廣告在某些特定渠道（比如展示廣告）會非常顯著。由於歸因方式很難去考慮這樣因素，在得出結果後那些特定的渠道的效果會比較糟糕。另外歸因模型也無法解釋direct流量，要理解direct流量必須從根本上做好數據收集和跟踪。
再好的Look-back Window也不能正確反映實際情況
歸因中的回溯期會眾口難調。比如我們很難說一星期之前的一個Impression會給消費者帶來多大影響（是不是有效Impression還很難說），一個月前的一次PPC點擊可能還有更大影響力。另一個問題是再次購買，當再次購買時你是否會將首次購買的各個歸因對象計算入你的歸因過程？這也是需要探討的問題，但是不管你是否計入，它一定會將問題複雜化。
無法反映人本行銷和非數字影響的價值
在現實生活中，消費者的購買決策是千變萬化的。可能是路人手中的一杯咖啡，可能是Taxi上的幾秒鐘廣播，可能是父母讓你買個保健品，可能是門店體驗線上下單，這些可能是數字的，也有可能是非數字的。在過往我們並不會深究，但是一旦開啟了歸因模式就需要打破砂鍋問到底。難以將非數字接觸點加入到整個模型的影響因素是歸因的一大痛點。無法在整個跟踪線路上形成閉環是其實踐中的局限性。數字行銷講究“無痛上環” ，即便是在數字接觸點內部，不同的設備間我們還會存在許多跟踪的流失，這還需要時間和科技來解決。比如，在未來的物聯網（IoT）發展後會有更多Addressable的設備。
歸因所闖的禍可能比它帶來的Insights多得多
接下來講這個歸因模型最大的威脅。由於歸因把企業的收入重新分配到了各個渠道，這勢必會造成各個渠道因為“重新認識”自身的價值而產生矛盾。這種矛盾的背後是行銷預算和資源的爭奪。現實是有太多的行銷者都是“屁股決定腦袋”，我們把他們叫做Siloed Marketer。歸因所帶來的結果甚至會和高層決策者的固有認知相悖。比如他們習慣地認為SEM的效果是最好的，因此會分配大量預算給SEM。倘若通過歸因弱化了SEM的ROI，是否繼續給予大預算支持就成為了顛覆性的問題。如果削減SEM預算後收入下降，決策者又會回過頭來質疑歸因的過程和結果。從這個意義上講，歸因不利於行銷部門內部的“和諧”，如果一部分收入來源於產品自身，那還會引起部門間的利益鬥爭。
歸因只能作為一種參考，用來理解某個渠道在整個客戶旅程中的位置。具體是否我們對某一渠道過量投入還要具體分析。
只要遊戲規則確定了，玩法也就確定了
歸因模型的確定會讓每個渠道的Siloed Marketer自發地根據規則定制策略。比如在一個強調First Interaction的模型中，展示媒體部門會犧牲投放力度而傾向於廣度。他們會調低Impression Cap，只要一個廣告對這個個體展示過了，之後就不再展示。他們會盡快奪取First Interaction，接下來要做的就是守株待兔。一個極端的例子是對十分之一台灣網民每人投放1次展示。假設是30元的CPM，則僅需要210萬預算，然後就祈禱其他部門給力點吧。在這種畸形的模式中，你將捨棄對客戶群體的研究，轉而和其他渠道競爭速度。
谷歌產品的中立性還有待考驗
最後Google Attribution作為一個品牌產品，用於到多渠道的衡量評估中還必須經受其中立性的考驗。在神秘的Data-Driven Attribution Models背後，是否會對谷歌自家渠道有所偏袒我們不得而知。但是只能相信谷歌的良知和推出這款“公益性”產品的初衷。
最後的話
歸因，除了我們對行銷本身的理解和對真相的渴求之外，最重要的是一顆無偏見（unbiased）的心。歸因只能告訴你換個角度看會是什麼樣子，你仍然需要通過比較、細分、試錯來更好地理解你的行銷佈局。 Google Attribution把歸因從每個產品中的一項“特性”上升到了獨立的一個產品，它掀起的爭論和質疑或許遠比我們對它的讚美要多。如果它即將引爆數字廣告行業的這場衝擊，那麼讓它來得更加猛烈、徹底些吧。