多点触控归因模型如果您感觉特别扎实，可以尝试捕捉多个触点，从而更深入地探究整个问题。这里的理念是，您不仅要将转化归因于首次和最后一次触点，还要将所谓的辅助触点归因于转化过程中的各个触点（例如，转化路径可能看起来像长尾关键词 > 头部关键词 > 品牌搜索 > 直接访问——在这种情况下，您可能需要将头部关键词和品牌搜索也归因于转化）。这一点就变得尤为重要 – 您希望能够对吸引访客的部门、使访客回头的渠道以及最终转化访客的渠道给予一些赞扬。
我还没有用新的 GA 函数设置它
但基本流程类似于新的setCustomVar函 电话号码收集 数的superSetVar函数。这里的想法是将重复访问信息填充到自定义变量中。这些信息几乎肯定无法通过界面使用，你可能需要导出到 Excel 中并在那里操作（最有可能使用数据透视表——你们都知道我有多喜欢它们——我们已经有一段时间没开电话会议了（那个链接是我在 Excel 上开的电话会议的录音），但我正在计划下一次电话会议，所以如果你还没有加入这个邮件列表，那就去注册吧）。
如果你真的非常渴望这些信息
你或许可以自己琢磨出细节！如果有人已 使用 Ahrefs 和 Moz 等高级分析工具有助于跟踪不同 经做过，并且愿意写出详细的说明，我很乐意在这篇文章里更新你的解释链接。浏览型转化如果您正在进行多点触控归因建模，那么难题中缺少的一块就是为品牌推广事件（例如观看展示广告，无需点击）提供“辅助” 。Distilled 的 PPC 专家 Rich 撰写了一篇关于Google 浏览转化指标的介绍文章。
进一步扩展这一领域存在各种隐私问题—
—但数据已经存在，可以跨整个平台收集 西班牙比特币数据库 此类数据（例如，了解最终引导您网站的搜索渠道）。有迹象表明，我们将获得更多此类信息——尤其是来自谷歌的信息，他们显然一直在寻找方法说服客户在（通常更便宜的）品牌搜索之外的领域消费！我喜欢分析和统计，所以我很乐意在评论中听到您最喜欢的技巧和窍门。