做互联网广告，最头疼的不是投不出曝光，而是投出去的钱 “不知道花在哪了”。

用户今天刷到短视频广告没点，明天搜关键词点了广告没买，后天又刷到直播间下单了 —— 这笔转化，该算给短视频、搜索，还是直播间？

这就是广告归因要解决的核心问题：在碎片化的用户旅程里，给每个触点的 “功劳” 打分。打错了分，就会把预算砸向低效渠道，优质渠道反而被砍，最后陷入 “越投越亏” 的死循环。

今天就把互联网广告里最常用的 9 种归因方式扒透，从基础到进阶，讲清楚每种方式的 “适用场景” 和 “坑”，帮你避开 “瞎归因” 的陷阱。

一、入门级：单触点归因，简单直接但 “偏科”

单触点归因是最基础的玩法，核心逻辑就一条：转化功劳只算给 “一个触点”。优点是简单、易上手，不用复杂计算，适合刚做广告、数据基础弱的团队；缺点是 “太绝对”，容易忽略其他触点的价值。

1. 首次接触归因：只认 “第一个拉客的人”

用户第一次接触的广告，就算是 “开路人”，所有转化功劳都归它。比如用户先刷到小红书笔记（第一次接触），后来又看了抖音广告、搜了关键词，最后下单 —— 功劳全算小红书。

这种方式适合新品冷启动、做品牌认知的时候用。比如你推一个新饮料，重点是让更多人 “第一次听说”，用首次接触归因就能快速找到 “拉新最厉害” 的渠道。

但缺点也明显：后续触点的 “助攻” 全白干。比如小红书只是让人知道，抖音广告才让人想买，搜索才让人下单，结果功劳全归小红书，明显不合理。

2. 末次接触归因（最后点击归因）：只认 “最后临门一脚的人”

和首次接触相反，只看用户下单前 “最后一次点的广告”。比如用户先看了朋友圈广告，又刷了 B 站视频，最后点了淘宝直通车下单 —— 功劳全算淘宝直通车。

这是各大平台默认的归因方式（比如百度、抖音、淘宝广告后台），适合短期冲销量、做促销的时候用。比如 618 大促，重点是 “让已经想买的人下单”，末次接触归因能直接找到 “逼单最厉害” 的渠道。

但坑也在这里：前面的 “种草” 全白费。比如用户是因为看了 KOL 测评（没点击）才想买，最后搜关键词下单，结果功劳全算搜索广告，会让你误以为 “KOL 没用”，下次就砍了 KOL 预算。

3. 曝光归因：就算没点击，“看见” 也算功劳

用户没点广告，但 “看见过”，之后几天内下单了，也算这个广告的功劳。比如用户刷抖音时看到一个护肤品广告（没点），3 天后在淘宝搜这个牌子下单 —— 功劳算给抖音曝光。

这种方式专门用来评估品牌曝光类广告，比如电梯广告、短视频开屏、信息流曝光（不是点击）。很多时候用户不会立刻点，但 “看过” 就会有印象，后续转化时会受影响，曝光归因就是补这个 “盲区”。

缺点是 “边界模糊”：用户可能同时看了多个曝光广告，到底是谁的功劳？而且不同平台算 “有效曝光” 的时间不一样（有的 1 天，有的 7 天），容易算乱。

二、进阶级：多触点归因，不偏科但 “有点复杂”

用户买东西，很少只接触一个广告。比如买手机：先刷到科技博主测评（种草）→ 去官网看参数（了解）→ 收到品牌短信优惠券（动心）→ 最后点京东广告下单（成交）。

这时候单触点归因就不够用了，得用多触点归因：把功劳分给多个触点，更贴合真实的用户决策路径。

1. 线性归因：“人人有份，平均分配”

所有用户接触过的触点，平分转化功劳。比如上面买手机的例子，4 个触点各分 25% 的功劳。

适合用户决策周期长、各触点都重要的场景，比如买房子、买企业软件。这类产品不是一个触点能搞定的，从种草到成交，每个环节都得发力，线性归因能避免 “只捧一个，忽略其他”。

但问题也很明显：“一刀切”。比如 “官网看参数” 和 “最后下单广告” 的作用能一样吗？显然不一样，但线性归因不管，反正大家都一样，容易模糊重点。

2. 时间衰减归因：“越靠近成交，功劳越大”

触点离成交时间越近，分的功劳越多。比如买手机的 4 个触点：测评（第一天）、官网（第三天）、短信（第五天）、京东广告（第七天成交）—— 京东广告分 40%，短信分 30%，官网分 20%，测评分 10%。

这种方式符合 “近因效应”：用户快成交时，最后几个触点的影响最大，但也不忽略前面的铺垫。适合决策周期中等的产品，比如买护肤品、家电，前面种草有影响，但最后几个触点更关键。

缺点是 “规则太死”：不管什么行业，都是 “越近越多”，没法根据自己的业务调。比如教育行业，“试听体验课” 这个中间触点可能比最后下单广告更重要，但时间衰减归因还是会给最后触点更多功劳。

3. 位置权重归因（U型归因）：“重点捧首尾，中间也喝汤”

专门给 “首次接触” 和 “末次接触” 两个触点多分功劳，中间触点分剩下的。比如首次接触分 35%，末次接触分 35%，中间的 2-3 个触点分剩下的 30%。

这是最灵活的多触点归因，适合想 “兼顾拉新和逼单” 的场景。比如做教育的，首次接触（比如抖音广告）负责拉新，中间触点（比如试听、公众号内容）负责转化，末次接触（比如优惠弹窗）负责逼单 —— 既认拉新的功劳，也认逼单的功劳，中间环节也不忽略。

缺点是 “靠经验”：首次和末次各分多少？中间分多少？没有标准答案，得自己根据行业数据试，试不好就会偏。

三、高手级：智能归因，让数据自己 “算功劳”

前面的归因方式，都是 “人定规则”：要么只算一个，要么按固定比例分。但现在用户路径越来越乱（比如手机看、平板搜、电脑买），人定的规则根本跟不上，这时候就需要 “智能归因”—— 让算法自己找规律。

1. 动态归因（数据驱动归因）：算法说了算，不用人定规则

靠机器学习分析海量用户数据，自动判断每个触点的 “真实贡献”。比如有的用户是 “小红书种草→抖音下单”，有的是 “抖音种草→小红书收藏→淘宝下单”，算法会从这些数据里找规律：哪些触点更容易让用户下一步行动？哪些触点只是 “打酱油”？然后给贡献大的触点多分功劳。

这是中大型企业的首选，适合做 “全域营销” 的品牌（比如跨抖音、小红书、知乎、官网多平台投放）。比如某美妆品牌，用动态归因发现 “小红书收藏” 这个触点，虽然不是首次也不是末次，但用户收藏后 3 天内下单率是普通用户的 5 倍 —— 算法就会给 “收藏” 这个触点多分功劳，而不是按固定规则忽略它。

缺点是 “门槛高”：需要百万级以上的用户数据，还得有算力支持。中小商家可以用第三方工具（比如神策、GrowingIO），不用自己搭系统，但也得花钱。