几年前，许多店主相信他们的广告仪表板能准确显示哪条广告带来了哪笔销售。这种看法从来都不完全准确，如今就更不准确了。浏览器对 Cookie 的限制、移动应用中操作系统的隐私提示、许多地区的用户同意要求以及广告拦截器，都减少了可直接追踪的数据。广告平台的应对方式是用建模转化来填补空白。这一切并不意味着无法衡量，而是意味着您需要知道哪些数字是实际观测的、哪些是估算的，以及哪些问题只能用另一种方法来回答。本指南是一份实用地图，说明在撰写本文时哪些可以衡量、哪些不能。
发生了什么变化（通俗版）
- 第三方 Cookie 已被多个主流浏览器屏蔽或限制，这使得跨网站追踪一个人变得更加困难。
- 移动应用追踪提示让用户可以拒绝跨应用追踪，从而减少了平台从在应用内点击广告的人那里获得的数据。
- 英国和欧盟等地的用户同意规则意味着，追踪往往取决于访客在 Cookie 横幅中接受了什么。
- 与过去的常见做法相比，一些平台如今默认使用更短的归因窗口。
- 平台会使用建模转化来估算它们无法直接观测到的销售。
具体细节因平台、地区和设备而异，并且仍在不断变化，因此请查阅各平台的最新文档，并了解您所在市场的法律义务。
哪些仍然可以可靠地衡量
您自己店铺的订单和收入
您的店铺平台会记录每一笔订单、订单金额、产品，通常还有所使用的优惠码。这是关于实际售出情况最可靠的事实来源。它不能告诉您每笔订单是由哪条广告带来的，但能告诉您发生了什么。
支出
您支付给每个平台的金额是准确的。结合店铺总收入，就能得出一个不依赖任何归因模型的综合效率数字（总收入除以总广告支出）。许多经验丰富的广告主密切关注这个数字，正是因为它不会被重复计算。
平台内互动
展示次数、点击次数、视频观看次数和点击率都是在平台自身的界面上衡量的，用于比较创意和受众时仍然相对可靠。
第一方转化信号
服务器端连接，例如 Meta 的 Conversions API 或其他平台的类似工具，会从您店铺的服务器发送购买事件，而不是只依赖浏览器。这可以找回部分因浏览器限制而丢失的信号。它们仍然需要尊重访客所做的同意选择。
哪些只能估算
平台归因的收入
当某个平台报告某个广告活动带来了一定金额的收入时，其中一部分可能是建模得出的。这是基于平台规则的估算，而不是一份经过核实的订单清单。每个平台也往往会把功劳算在自己头上，因此把 Meta、TikTok 和 Google 报告的收入加起来，可能会超过您店铺的实际收入。
跨设备和浏览型转化路径
有人在手机上看了一段视频，几天后在笔记本电脑上购买，这很难被确定地关联起来。浏览型转化（即用户看过但没有点击广告时记入的转化）尤其不确定。
多触点路径
多触点归因试图把功劳分配给每一次互动。由于可见的触点变少，这些模型更多地依赖假设。它们仍可用于比较，但对其分配的具体比例应谨慎解读。
归因本身无法告诉您的事
广告中最大的问题是增量效果：如果没有这条广告，这笔销售还会发生吗？归因无论多么复杂，都只是把功劳分配给触点，并不能证明因果关系。再营销广告活动可能看起来效率极高，因为它触达的是那些本来就准备购买的人。
为了回答增量问题，广告主使用的是测试，而不是模型：
- 保留组测试或提升测试：有意让一部分受众看不到广告，然后比较结果。部分平台为此提供了工具，可用性和要求各不相同。
- 地域测试：在某些地区调整支出，而其他地区保持不变。
- 开关测试：在一段时间内暂停某个渠道，观察其对店铺总收入的影响。这种方法简单，但会受到季节性以及同时发生的其他变化的影响。
这些测试需要规划和预算，结果也很少完全干净，但它们能回答任何仪表板都无法回答的问题。
适合店铺的实用衡量设置
- 打好基础。正确安装各平台的像素，在可用的情况下添加服务器端事件，并确认测试购买能够显示。确保您的同意横幅按预期运行。
- 在每个广告链接上使用一致的 UTM 参数，以便您的分析工具按来源和广告活动对流量进行分组。
- 每周跟踪综合效率。将总广告支出与店铺总收入和新客户收入进行比较。
- 在平台内部的决策中使用平台数字，例如偏向哪个创意或受众，因为在这些方面它们的相对比较仍然有用。
- 添加一个简单的购买后问题，例如“您是如何得知我们的？”。自我报告的答案并不完美，但能揭示追踪遗漏的渠道。
- 在进行重大预算调整之前，对支出最多的领域偶尔进行增量测试。
Novaris 的作用
Novaris 是面向电商品牌的 AI 增长平台，与我们的合作伙伴 Atiko 共同打造。我们的归因追踪将平台数据和店铺数据整合在一起，让您在查看综合数据的同时，了解哪些渠道和广告活动看起来带来了收入；它也坦诚说明自身的局限：部分数据是建模得出的，而隐私选择意味着有些用户路径无法被看到。各方案的报告深度在我们的高级数据分析页面中有说明。结果取决于您的产品、市场、预算和广告账户。