在广告联盟归因中，首次点击归因（First-Touch Attribution）和最后点击归因（Last-Touch Attribution）是两种最基础的模型，但它们的“准确性”取决于业务场景、用户决策路径和营销目标。以下从定义、优缺点、适用场景及改进方向进行解析：

一、首次点击归因（First-Touch Attribution）

1. 定义

将转化功劳100%分配给用户首次接触的广告渠道（如用户通过Facebook广告进入网站，后续通过Google搜索直接购买，归因仍记为Facebook）。

2. 优点

• 品牌认知导向：强调用户对品牌的首次认知来源，适合评估长期品牌建设效果。
• 简化归因逻辑：数据追踪简单，无需复杂的多触点分析。
• 适合长决策周期产品：如汽车、房产等高价值商品，用户首次接触后可能经过数月决策才转化。

3. 缺点

• 忽视后续互动：忽略用户决策过程中其他渠道的贡献（如再营销广告、邮件营销）。
• 可能高估低效渠道：若首次点击来自低转化率渠道（如展示广告），但后续通过高转化渠道（如搜索广告）完成购买，归因会扭曲实际效果。
• 不适用于短决策周期：如快消品，用户可能直接通过最后一次点击完成购买。

4. 适用场景

• 品牌知名度提升阶段（如新品上市）。
• 用户决策周期长（B2B、教育、医疗等行业）。
• 需评估渠道对用户“首次兴趣”的贡献。

二、最后点击归因（Last-Touch Attribution）

1. 定义

将转化功劳100%分配给用户最后一次接触的广告渠道（如用户通过Google搜索进入网站并直接购买，归因记为Google搜索）。

2. 优点

• 直接关联转化：强调最终促成购买的渠道，适合评估短期销售效果。
• 操作简单：无需分析多触点路径，数据易获取。
• 适合高意图用户：如搜索广告，用户主动搜索关键词时已具备较强购买意愿。

3. 缺点

• 忽视前期触点：忽略用户决策过程中其他渠道的铺垫作用（如品牌广告建立信任）。
• 可能低估品牌渠道：若用户通过品牌搜索（如“耐克官网”）完成购买，但首次接触来自社交媒体广告，归因会低估社交媒体的价值。
• 不适用于复杂决策路径：如用户通过多次比较（如价格、功能）才购买，最后点击可能无法反映全貌。

4. 适用场景

• 短期销售目标（如促销活动、节日营销）。
• 用户决策路径简单（如快消品、标准软件订阅）。
• 需快速优化广告预算分配（如暂停低效渠道）。

三、谁更“准”？关键看业务目标

1. 首次点击 vs 最后点击：无绝对优劣

• 首次点击更准：当业务目标是品牌认知或长期用户获取时（如新用户注册、潜在客户培育）。
• 最后点击更准：当业务目标是短期销售转化或直接响应广告时（如电商促销、SaaS免费试用）。

2. 实际案例对比

• 案例1：B2B软件销售
• 用户路径：LinkedIn广告（首次点击）→ 行业白皮书下载（中间触点）→ 销售电话（最后点击）→ 签约。
• 首次点击归因：LinkedIn获全功，但可能忽略销售团队的贡献。
• 最后点击归因：销售电话获全功，但忽略品牌曝光的作用。
• 结论：两者均片面，需结合多触点模型（如线性归因、时间衰减归因）。
• 案例2：电商快消品
• 用户路径：Facebook展示广告（首次点击）→ Google搜索“折扣码”（中间触点）→ 直接购买（最后点击）。
• 最后点击归因：更贴近实际转化，因用户可能因折扣码直接下单。
• 首次点击归因：可能高估展示广告的效果。

四、改进方向：多触点归因模型

1. 线性归因（Linear Attribution）

• 将转化功劳平均分配给所有触点（如用户通过3个渠道接触，每个渠道获33%功劳）。
• 适用场景：用户决策路径复杂，需评估各渠道的持续贡献。

2. 时间衰减归因（Time Decay Attribution）

• 给予最近触点更高权重（如最后点击占40%，前一次占30%，首次点击占30%）。
• 适用场景：用户决策周期短，近期互动对转化影响更大。

3. 基于位置的归因（Position-Based Attribution）

• 首次点击和最后点击各占40%，中间触点占20%。
• 适用场景：兼顾品牌认知和销售转化，适合全渠道营销。

4. 数据驱动归因（Data-Driven Attribution, DDA）

• 通过机器学习分析历史数据，动态分配功劳（如Google Ads的DDA模型）。
• 适用场景：数据量充足，需精准优化广告预算。

五、实践建议

1. 明确业务目标：

• 若需提升品牌知名度，优先测试首次点击归因。
• 若需快速提升销量，优先测试最后点击归因。

1. 结合多模型分析：

• 使用GA4的“归因模型比较工具”，对比不同模型下的渠道效果。

1. 逐步过渡到数据驱动模型：

• 当数据量足够时，采用DDA或自定义模型，减少人为偏差。

1. 监控关键指标：

• 除转化率外，关注用户生命周期价值（LTV）、获客成本（CAC）等长期指标。