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综合排序丨最热优先丨最新优先

网站及APP坑位流量归因分析-（1）理论篇

近期计划出一个系列的文章，详细介绍一下网页及APP坑位流量归因的理论以及实践篇。欢迎大家收藏及转发，针对过程中有疑问的地方，欢迎在公众号内留言互动。一、背景：对于电商或者视频平台而言，随着流量资源的紧缺与精细化运营的完善，精细化的识别流量的效果是日常运营及工作中比较重要的一环。根据每个流量入口的用户后续转化情况，是评价一个流量坑位的核心数据指标。这些，其实流量归因分析模型都可以告诉你：如何将钱花的更有价值：优先将广告预算投放在拉新及留存效果最佳的渠道，缩短用户在核心流程上的路径。四、参考资料： 1.黄业忠.流量的高级分析与流量渠道的协同：归因和归分析型[G],2018-08-09 2.数据分析社区.电商流量来源分析平台：从数据底层到数据可视化[G],2021-05-11 3.海阁

2022-03-11

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网站及APP坑位流量归因分析-（3）数据计算篇

前面了解到归因分析的理论知识和数据采集，接着我们看如何搭建数据计算模型。比如我们现在希望对进入UP主视频播放页的来源进行归纳。一、根据采集信息，对采集页面进行梳理整合。参数含义填写示例 ActionData 待归因的行为数据 bili_dwd.dwd_dot_log targetActionData 目标行为数据 bili_ads.ads_dot_target_1d outputData 输出数据表 bili_ads.ads_dot_detail_1d Objects 归因对象 uuid,user_id Dimensions 归因维度 up_id_com,app_key recent,average startDate 进行归因计算的日期 ${yyyy_mm_dd} traceBackDays 往前追溯的天数 0 maxIntervalHours 最大归因间隔(小时） 3.1 合并待归因和归因目标行为数据输入：ActionData，targetActionData 中间处理：将ActionData中的additionalFields字段join到targetActionData

2022-09-21

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网站及APP坑位流量归因分析-（2）数据采集篇

前一节讲到多种流量归因的模型，本质上流量归因是为了辅助我们如何将钱花的更有价值以及高效洞察用户的习惯和行为，为下一步迭代产品的功能提供数据支撑。今天这一节，结合具体的业务场景来看看流量归因分析如何在数据采集方案上落地的。业内通用五大基本归因方案旺盛的小草，公众号：万能的小草网站及APP坑位流量归因分析-（1）理论篇一、背景比如B站的产品内，提供了非常多的入口能够使得用户进入直播间里面。由于涉及到主端APP的快速迭代，单次的分析很难实现复用，因此在这种背景下急需提供标准化的流量归因产品去快速实现流量来源拆解，快速定位KPI异动原因，满足业务运营的日常监控诉求。观看时长、弹幕量、投币量、次日留存率流量入口交叉对比分析三、准备工作为了实现流量的快速归因，需要依赖于我们有完善的数据采集。

2022-09-21

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渠道归因（一）传统渠道归因

渠道归因（一）传统渠道归因小P：小H，我又来了。。。最近在做ROI数据，但是有个问题。。。小H：什么问题，不就是收入/成本吗？小P：是的，每个渠道的成本很容易计算，但是收入就有点问题了。小P：不愧是你，对的，用户在付费前经历过很多渠道，我感觉把收入分给谁都不好说小H：这个也不复杂，关于渠道归因的方式有很多种，比如传统渠道归因、基于马尔可夫链、基于shapley value甚至是基于Attention-RNN 说到渠道归因，那最容易想到的就是传统的渠道归因，这种方法一般是基于业务决策的。首次归因：首次点击渠道赋予全部转化末次归因：末次点击渠道赋予全部转化线性（平均）归因：每个渠道均分转化位置归因：自定义位置的权重，一般首位占50%，其余为0 时间衰减归因：距离转化的时间越短的渠道实际上，传统的渠道归因是易于理解、好操作、结果接受程度高的～共勉～

2023-08-10

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AI 引荐流量怎么认：GEO 效果归因的四条路径

报表里那个“Direct”越来越可疑做增长的人最近都注意到一个现象：直接访问（Direct）和品牌词搜索在涨，但找不到对应来源；某些落地页的自然搜索流量在降，转化率却在升。想给GEO算ROI，必须自己搭一套归因方法。所以：建一条品牌词搜索量+品牌词自然流量的周度曲线；在做完一轮GEO内容投放后的2-6周，观察是否出现无法用其他营销活动解释的抬升。这是目前最实用的间接指标。路径四：AI侧监测（不依赖你的站点）反向做：不看自己的流量，看AI怎么谈论你。搜索广告当初也经历过“无法归因”的阶段，最后靠行业共识补上了。GEO现在正处在那个阶段——先建立自己的观测习惯，比等一套标准答案更有价值。

2026-11-04

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网站及APP坑位流量归因分析-（4）可视化分析篇

前面介绍了归因分析的理论、数据采集、数据计算，最后我们着重介绍一下如何对前面生成的数据，进行可视化分析沉淀，让业务能高效的进行日常运营迭代。 1.流量核心指标页面曝光次数流量入口页面曝光次数页面曝光人数：流量入口页面曝光人数页面点击次数：流量入口页面点击次数页面点击人数：流量入口页面点击人数页面PV转化率：流量入口页面点击次数 /流量入口页面曝光次数 *100% 页面点击转化率：流量入口页面点击人数 /流量入口页面曝光人数*100% 付费人数：来自该流量入口的视频付费人数付费人数占比：来自该流量入口页面的视频付费人数 /整体视频的付费人数付费金额：来自该流量入口页面的付费打赏金额付费金额占比：来自该流量入口的视频付费金额/整体视频的付费金额观看时长：来自该流量入口页面的观看时长，单位：分钟。观看时长占比：来自该流量入口页面的视频观看时长/视频的总观看时长视频点击打赏率：来自该流量入口的视频打赏人数/来自该流量入口的视频点击人数 PV价值：来自该流量入口的视频付费金额/来自该流量入口的视频曝光人数

2022-09-21

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多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一）

文章目录 1 归因分析 2 传统归因分析方法 2.1 传统归因分析 2.2.1 最终互动归因模型 2.2.2 最终非直接点击归因模型 2.2.3 最终AD点击归因 2.2.4首次互动归因 2.2.5 线性归因模型 2.2.6 时间衰减归因模型 2.2.7 位置归因模型 2.2.8 自定义归因模型 2.2.9 马尔科夫归因模型 2.2 不同归因方法的使用场景 3 算法归因的几种方法 3.1 夏普里值如果你的直接流量占比很高的话，这种模型比较实用。 2.2.3 最终AD点击归因最后一个AD的点击获得100%的转化，强调AD的作用，适用于推广侧重于AD的。，这样在效果广告上市场的竞争力就会减弱；联盟模式则直接由于广告的变现效率（ECPM）相对下降而使得流量主转接到使用“有效触点”归因的联盟公司，影响更大。参考文献 1 互联网广告的归因分析(Attribution Analysis) 2 2.3、流量的高级分析与流量渠道的协同：归因和归分析型 3 【科普】深度解析亚马逊广告归因（含案例解析） 4 【数据分析思维

2021-12-07

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渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因

渠道归因（三）基于Shapley Value的渠道归因通过Shapley Value可以计算每个渠道的贡献权重，而且沙普利值的计算只需要参加的渠道总数，不考虑顺序，因此计算成本也较低。 pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因总结日常业务中，可以结合多个方法看一下归因的差异。

2023-08-10

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广告归因-让你彻底弄归因架构实现

解释这里会引用神策数据很多的介绍,然后进行总结归因方法自归因渠道商帮我们做归因,有的是每个用户打开app都回传给渠道商,渠道商自己归因有的如华为是从应用商店安装时, 应用商店把归因信息写入到 app, 然后首次安装启动时能从本地存储获取到归因数据曝光归因曝光归因由于有数据量极大、不会使用此项点击归因(常用) 所谓点击归因, 就是点击广告之后首个转化, 基本都是用这种方式归因归因模型末次归因模型 (常用, 因为比较好实现) 多个归因源事件时，认为最后一个归因源事件的功劳为100%。首次归因模型多个归因源事件时，认为第一个归因源事件的功劳为100%。理由是第一个触点给用户建立了认知，与用户形成了连接。平均归因模型多个归因源事件时，认为每个归因源事件平均分配此次功劳。时间衰减归因模型加上了时间的影响因素，最后1次触达的贡献更高。位置归因模型多个归因源事件时，认为第一个归因源事件和最后一个归因源事件各占40%功劳，其余平分剩余的20%功劳。

2023-12-18

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渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因

渠道归因（二）基于马尔可夫链的渠道归因在应用当中，序列中的每个点通常映射为一个广告触点，每个触点都有一定概率变成真正的转化。通过这种建模，可以选择最有效，概率最高的触点路径。本文主要参考自python实现马尔可夫链归因[1]。马尔可夫链是一个过程，它映射运动并给出概率分布，从一个状态转移到另一个状态。所以马尔可夫链模型可以用来做归因分析。 pandas as pd from markovattribution import MarkovAttribution 本文所有数据如果有需要的同学可关注公众号HsuHeinrich，回复【数据挖掘-渠道归因共勉～参考资料 [1] python实现马尔可夫链归因: https://mattzheng.blog.csdn.net/article/details/117296062

2023-08-10

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