在數位行銷的世界中，理解用戶行為和他們的轉換途徑是極為重要的。Google Analytics (GA) 一直是數位行銷者最信賴的工具之一。隨著GA4的推出，我們獲得了更多不同的功能，在輔助轉換方面也有使用上的更新。本文將介紹什麼是輔助轉換、GA4輔助轉換洞察方式，以及GA4輔助轉換的應用情境。
什麼是輔助轉換？
輔助轉換是指在最終轉換之前，對該轉換起到幫助作用的管道。舉例來說，就像是籃球比賽的助攻，助攻者傳球給投籃的運動員投籃得分，輔助轉換的渠道就像是籃球助攻者，間接幫助團隊得下那一分。輔助轉換可以幫助您洞察客戶在完成轉換（如購買）之前所經過的渠道。例如，一位用戶首先透過搜尋廣告訪問網站，然後透過社交媒體再次訪問，最後通過電子郵件行銷完成購買。在此情境中，搜尋廣告和社交媒體都被認為是輔助轉換。而要如何知道哪個渠道是輔助轉換？輔助轉換的佔比又是多少呢？以下說明如何透過GA4的報表洞察輔助轉換數據。
GA4輔助轉換報表位置
從GA3轉換到GA4之後，使用者常常找不到輔助轉換數據在報表位置的哪裡。GA4的輔助轉換數據其實藏在模式比較報表裡，報表路徑為廣告報表 -> 歸因 -> 模式比較報表。大多數使用者會常常找不到輔助轉換報表，是因為GA4的輔助轉換報表不像是GA3的一樣，可以直接看到「輔助轉換」指標數據，取而代之的是在比較「最終點擊」與「以數據為準（DDA）」這兩種歸因模式的數據。
最終點擊歸因
GA4中的”最終點擊歸因”（Last Click）是一種分析和歸因方法，會將轉換或交易歸因於用戶最後一次互動的廣告或來源。與其他歸因模型（例如第一次互動、時間衰減等）相比，最終點擊模型只考慮用戶轉換之前的最後一次互動，而不考慮他們的整個互動路徑。例如，如果一名用戶先是點擊了影片廣告，然後幾天後點擊了圖像廣告，再透過關鍵字廣告完成了購買，那麼在最終點擊歸因模型下，這次購買將完全歸因於關鍵字廣告。
以數據為準（DDA）歸因
GA4中的以”數據為準（Data-Driven Attribution, DDA）歸因”使用機器學習技術來分析用戶的互動路徑，從而更準確地分配各個觸點的轉換價值。不同於傳統的固定比例歸因模型，DDA模型評估每一個觸點對於終端轉換的真實貢獻。透過分析大量的轉換路徑數據，DDA能夠識別哪些廣告、來源或頻道在轉換過程中最具影響力，並根據其影響力來分配價值。此方法考慮了複雜的多觸點用戶旅程，提供了一個更全面且客觀的轉換歸因視角，協助行銷者更精確地評估其行銷活動。因此同樣的情境，雖然使用者是透過關鍵字搜尋後產生了購買轉換，但系統會將過去踩過的一些渠道納入歸因考量，以數據為準來分配歸因比佔。
如何洞察輔助轉換
我們在看模式比較報表數據的時候，會看到Last Click跟DDA都有一樣的指標，為什麼要把兩個不同歸因模型的指標放在一起比較呢？如果從下面的圖表來看，同樣的流量渠道，在Last Click的時候被歸因的比較多，變化百分比是負數，表示使用者最終透過這個渠道發生轉換的比例比較高，可以說是「收割型」的來源渠道。
而若這個渠道，是在最後一個進入點之外被歸因的比較多（被DDA歸因到的渠道），變化百分比是正數，就代表這個渠道是比較偏向是輔助型的渠道。
那要怎麼知道每個渠道的輔助轉換指數各別是多少呢？在變化百分比的地方，只要轉換跟收益為正值，即屬於「輔助轉換」與「輔助轉換價值」。
這個報表也可以切換不同的主要維度，例如可以切換為「來源/媒介」來看更細緻的渠道資料。
結語
瞭解輔助轉換可以幫助行銷人更深入地分析，不同來源渠道在行銷活動中的定位，進而優化行銷策略，並確保資源得到最佳利用。隨著GA4的推出，現在我們有了更多的歸因衡量工具和功能來深入挖掘這些寶貴的數據，幫助我們建立更成功的數位行銷策略。本篇文章介紹如何在GA4中，洞察輔助轉換數據，以及不同歸因模型的歸因方式。如果正在閱讀文章的你對於數據的解讀還有疑問，歡迎隨時聯繫我們～
