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提供多项免费服务的谷歌以在线广告为主要收入来源，并提供了一个称为归因模型的框架来衡量广告对转化的贡献，即用户产品购买和服务注册的广告最终目标.谷歌宣布将使用数据驱动的归因模型作为基础，根据导致转化的各种过程来评估用户的贡献。
近年来，将收集到的用户数据用于广告变得越来越困难，因此保护用户个人信息和提高广告效果成为一个挑战。衡量网络广告贡献的归因模型是广告主了解哪些广告对用户影响最大的重要手段。
在现有归因模型中，最后一次点击将功劳分配给转化路径上最后一次点击的广告或相应的关键字。但是，在网站上购买产品或申请服务的用户很可能会受到他们之前看过的多个广告的影响，而不一定是他们点击的最后一个广告。
例如，当您在 Facebook 上看到广告时，您会访问该网站，然后记住您对该广告在 Instagram 上展示感到好奇的网站。如果您通过 Google 搜索访问该网站，则只有 Google 搜索词会被评估为最后一次点击。用户之前在 Facebook 和 Instagram 上查看过的广告没有评级，因此不能说用户可以对导致转化的确切因素进行评级。
因此，Google 建立了一个数据驱动的归因模型，可以综合评估用户转换的所有相关数据。数据驱动的归因模型使用先进的机器学习工具，确保根据广告格式和用户操作转换时间进行准确的广告评估，同时尊重用户隐私。
谷歌声称广告商可以使用数据驱动的归因模型来降低广告成本并以相同的成本获得更多的转化。一家医药电信销售商表示，与最后一次点击相比，通过自动竞价和数据驱动的归因模型，它能够将运营成本降低 18%。该银行的在线负责人还表示，在将他们的谷歌广告搜索活动转换为数据驱动的归因模型后，他们将整体转化率提高了 8%，同时将成本降低了 8%。
基于数据的归因模型已经可用作评估 Google 搜索和 YouTube 展示广告的模型，但到目前为止，条件是广告商获得的广告互动和转化次数超过一定数量。在一篇新的博客文章中，谷歌描述了使用数据驱动的归因模型来消除广告商的数据要求，并将其提供给所有广告商。
具体来说，在 2021 年 10 月之后，所有新的广告转化将默认扩展为数据驱动的归因模型，并将在 2022 年初推广到所有 Google 广告帐户。它还继续提供手动切换到数据驱动的归因模型的选项模型，包括最后一次点击。相关信息可以在这里找到。
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