歸因分析（Attribution Analysis）
判斷一筆成交該歸功於哪些行銷接觸點的分析方法。顧客成交前可能看過廣告、點過搜尋、收過 EDM，歸因模型決定功勞怎麼分，影響你怎麼判斷各管道的真實成效與預算分配。
歸因分析（Attribution Analysis） 是什麼？
顧客很少看一次廣告就下單，往往先看臉書廣告、再 Google 搜尋、最後收到 EDM 才成交。歸因分析就是決定這筆訂單的功勞要怎麼分給這些接觸點。\n常見模型包括：最後點擊（功勞全給最後一個管道）、最初點擊（全給第一個）、線性（平均分）、時間衰減（越靠近成交的給越多），以及資料驅動歸因（用演算法依實際貢獻分配）。\n對電商實務的關鍵是別被「最後點擊」誤導。品牌字搜尋常吃掉所有功勞，但真正帶來認識的是上游的社群廣告。用對歸因模型，才不會砍錯預算，把默默養客的管道當成沒效益而停掉。
舉個例子
某台灣家居電商原本以為品牌字搜尋廣告超賺，改用資料驅動歸因後發現功勞其實來自上游的 IG 廣告，調整預算後整體 ROAS 提升。
林 林克威說
林克威說：歸因是廣告投手最容易吵架的地方，因為人人都想搶功勞。我的原則是別只信平台自己回報的數字，臉書和 Google 都會把成交算成自己的功勞，加起來常超過實際營收。我傾向用資料驅動歸因搭配 GA4 跨管道看，更重要的是看「增量」，把某個管道關掉一週，總營收有沒有掉，那才是它真正的價值，比任何模型都準。
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