用户在多次访问网站后发出请求，因此最后点击归因模型给出了错误的数据

• 应用程序和调用通常由同一用户进行，这导致数据重复和总数计算错误

• 客户希望在一份报告中查看有关请求（包括呼叫）的数据

在尝试考虑归因减少统计数据时，我们遇到了技术问题：

• 选择最准确地显示每个来源对转化的贡献的归因模型的问题

• 标准 Google Analytics API 不返回指定归因模型中的数据

并非所有呼叫都正确转移到 Google Analytics分析

这个问题需要一个全球性的解决方案。我们选择不仅要消除错误，还要用我们自己的归因模型来补充解决方案。在进行转化时考虑用户的活动对我们来说很重要。

例如，第一次从搜索切换时，用户浏览了 10 个页面，然后从上下文广告切换到 YAN-5 页，第三次从重定向切换并进行 印尼手机号码清单 了转换，但只浏览了 2 个页面。可以假设，他认识该站点的最重要部分是在他从搜索切换到网站时发生的。基于此，我们为每个广告渠道分配一个值，并可以计算渠道对最终转化的贡献。

为了衡量用户活动，我们选择了“点击”指标。它包括页面访问和 Google Analytics 中的所有事件。

我们设定的任务是通过客户 ID 联合用户

消除重复点击，并在建模归因时考虑网站 cz 列表 上人们的行为。这将使您能够为所有广告活动编制一份摘要报告。它可以显示给客户并用于优化广告。同时，我们会在选择归因模型时有明确的理由，客户也会对我们的工作质量充满信心。

您需要将客户端 ID 添加到 Google Analytics。这是数据收敛和归因模型构建的主要参数。在所有客户端 ID 安装说明中，我们选择了Simo Ahava 方法。经过几个月的客户ID统计，我们收到数据进行分析。