们可以通过设置基于事件的

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此前，归因模型如下：

首次点击归因：所有转化功劳均分配给第一个接触点
最终点击归因：所有转化功劳均分配给最后一个接触点
线性归因：所有转化功劳均等分配给所有接触点
时间衰减归因：转化功劳主要分配给接近转化路径末尾的接触点（对于开始时的接触点价值较小）
基于位置的归因：40% 的转化功劳归于第一个和最后一个接触点，其余 20% 归于中间的接触点
数据驱动的归因：使用 Google 的机器学习 (ML) 算法来识别哪些接触点对您的策略影响最大，并相应地分配转化功劳
下面的图表概述了这些不同的Google 多点触控归因 土耳其数据库 模型如何在示例广告系列中发挥作用：

原始归属

GA4 归因模型更新细目
了解归因模型的工作原理后，您可以更好地了解 Google 最近变化的幅度。



2023 年 7 月，Google 停用了 Google Ads 中的四种归因模型，转而采用人工智能数据驱动的归因模型。这些模型已于 7 月中旬停止使用，只剩下最终点击和数据驱动的归因。

谷歌正在删除四种基于规则的归因模型，但保留了两种：最终点击和数据驱动的归因模型。涉及其中任何一个的数据仍将被保留，并且其中的任何内容都不会被破坏。那些是： 基于位置的归因
这只留下最后点击和数据驱动的归因模型供学校营销人员使用。其他四个因投标目的以及报告和比较功能而退役。因此，学校营销人员将无法使用这些旧的归因模型来分析其潜在客户在 Google Ads 和 Google Analytics（分析）中的注册历程。