一、最终点击归因模型
最终点击归因模型将转化功劳全部归于客户最后点击的那个广告和相应的关键字，即最后一次点击的渠道获得100%的功劳。这是最简单、直接，也是应用最为广泛的归因模型。
优点：最终点击归因模型是最容易测量的归因模型，在分析方面不容易发生错误。对于转化路径少、周期短的业务或起临门一脚作用的广告，该模型比较适用。
缺点：该模型高估了最后一次点击的功劳，无法统计其他渠道在用户决策路径中的贡献。在用户行为路径较长、需要考虑用户兴趣、信任、购买意向等情况下，最终点击归因模型的结果可能会偏离真实情况。
适用场景：转化路径少、周期短的业务，或者起临门一脚作用的广告。
二、首次点击归因模型
首次点击归因模型将转化功劳全部归于客户首次点击的那个广告和相应的关键字，即首次点击的渠道获得100%的功劳。该模型更加强调驱动用户认知的、位于转化漏斗最顶端的渠道。
优点：该模型是一种容易实施的单触点模型，适用于品牌没有知名度的公司，关注能给他们带来客户的最初的渠道。
缺点：受限于数据跟踪周期，对于用户路径长、周期长的用户行为可能无法采集真正的首次互动，从而导致归因结果不准确。
适用场景：品牌没有知名度的公司，关注能给他们带来客户的最初的渠道。
三、线性归因模型
线性归因模型将促成转化的功劳平均分配给转化路径上的所有点击，即平等对待转化路径上的所有渠道，分配相等的权重。
优点：线性归因模型是多触点归因模型中最简单的一种，可以将功劳划分给转化漏斗中每个不同阶段的营销渠道。计算方法简单，价值系数调整方便。
缺点：线性平均划分的方法不适用于某些渠道价值特别突出的业务，容易高估某些触点的贡献。
适用场景：企业期望在整个销售周期内保持与客户的联系，并维持品牌认知度的公司。
四、时间衰减归因模型
时间衰减归因模型认为，距离转化时间越近的渠道对转化的影响越大。该模型根据触点距离转化的时间长短，分配不同的功劳权重。
优点：时间衰减归因模型与线性归因模型相比，能够更好地反映触点距离转化时间的影响程度，相对更合理。
缺点：当转化周期过长时，该模型对前面触点的分配权重较低，无法准确分配权重。
适用场景：客户决策周期短、销售周期短的情况，例如短期促销活动。
五、根据位置归因模型
根据位置归因模型，也称作U型归因模型，是混合使用了首次点击归因模型和最终点击归因模型的结果。该模型为客户首次点击的广告和相应关键字以及最后点击的广告和相应关键字分别分配40%的功劳，将其余20%的功劳平均分配给转化路径上的其他点击。
缺点：根据位置归因模型不会考虑线索转化之后的触点的营销效果，对于销售线索报告或者只有销售线索阶段目标的营销组织比较适用。
适用场景：重视线索来源和促成销售渠道的公司。
选择合适的归因模型需要根据企业的具体情况和需求来决定。最终点击归因模型适用于转化路径少、周期短的业务；首次点击归因模型适用于品牌没有知名度的公司；线性归因模型适用于希望保持与客户联系的公司；时间衰减归因模型适用于决策周期短、销售周期短的情况；根据位置归因模型适用于重视线索来源和促成销售渠道的公司。在实际应用中，可以根据业务特点灵活选择并结合不同的归因模型，以获取更准确的广告效果分析结果。
