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metadata:
- name: generator
content: Diplodoc Platform v5.55.2
alternate:
- https://yandex.com/support/metrica/en/reports/attribution-model.md
- https://yandex.com/support/metrica/es/reports/attribution-model.md
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title: Markdown version
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title: llms.txt
title: 归因
description: 您可以使用 Yandex Metrica 设置点击归因（按点击率）。 此设置可帮助您查明流量来源并找出哪些来源带来了转化。 换句话说，它有助于找到最有效的来源。
keywords:
- 重要的流量来源
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> **Documentation Index:** Fetch the complete configuration index at https://yandex.com/support/metrica/zh/llms.txt
# 归因
您可以使用 Yandex Metrica 设置点击归因（按点击率）。 此设置可帮助您查明流量来源并找出哪些来源带来了转化。 换句话说，它有助于找到最有效的来源。
制作报表时，您可以针对每个用户使用多个来源的相关信息：
- 第一次点击
- 最后一次点击
- 最后非直接点击
- 来自 Yandex Direct 的最后一次点击
针对“First click”、“Last non-direct click”和“Last click from Yandex Direct”模型，Yandex Metrica 会从用户的会话历史记录中获取信息。
{% note info %}
计算考虑到_归因窗口期_：归因应用于所有用户会话，不包括会话之间 90 天的中断。 这意味着，如果用户 90 天没有访问该网站，会话历史记录就会结束。 新的会话历史记录从该用户的下一个会话开始。 本次会话的来源将归因于“First click”。 用户无法更改归因窗口期。
{% endnote %}
让我们看一个示例：
用户**通过搜索结果**点击进入该网站，浏览了网站上的几个页面，然后离开了。 用户稍后返回该网站，但这一次是**通过 Yandex Direct 广告**访问的。 后来又**通过社交网络广告**访问。 一段时间后，用户**在浏览器中输入网站地址**并完成订单（这是转化完成时刻）。 因此，用户在网站上有四个单独的会话。
为了查明推荐来源，我们必须使用归因模型。 根据模型的不同，会话按来源分布的方式也不同。
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# Распределение визитов по источникам трафика в зависимости от модели атрибуции
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**会话/模型**
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**[最后一次点击](#last)**
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**[最后一次非直接点击](#last-main)**
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**[Last click from Yandex Direct](#direct)**
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**[第一次点击](#first)**
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1
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搜索
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搜索
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搜索
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搜索
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2
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Yandex Direct
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Yandex Direct
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Yandex Direct
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搜索
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3
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广告
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广告
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Yandex Direct
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搜索
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4
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直接流量 (hit)
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广告
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Yandex Direct
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搜索
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|#
**Last click** {#last}
: 在此模型中，Yandex Metrica 检测当前时间每个会话的来源，而不使用会话历史记录。 在示例中，用户有四个会话，每个会话都有自己的来源。
该模型可用于对您的网站进行技术分析。 例如，通过内部流量分析来查找未放置计数器代码的页面。
该模型用于在 Yandex Direct 和 Yandex Metrica 的报表之间进行正确的数据对比。
**Last non-direct click** {#last-main}
: 该模型可以让您更精确地计算转化率。 所有来源都可以根据转化率大致分为直接或非直接。
在这种情况下，来自直接来源的会话将归因于之前的非直接来源，从而使您可以更好地衡量其表现。
在我们的示例中，前三个会话的来源是非直接的（搜索、Yandex Direct 和广告）。 最后一个会话的来源是直接的（直接流量）。 因此，这个会话归因于第三个重要来源：广告流量。
此归因模型可针对在一个会话期间快速完成转化的网站为您提供可靠的结果。
**最后一次 Yandex Direct 点击** {#direct}
: 此模型可帮助您评估在 Yandex Direct 中推广的效率，无论用户在会话链中何时点击广告进入您的网站。
如果在点击 Yandex Direct 广告后，有来自其他来源的流量，则所有会话都将归因于来自 Yandex Direct 广告的最后一次点击。
如果用户多次点击了 Yandex Direct 广告，则该会话将归因于最后一次点击。
默认情况下，从 Direct 转到 [Yandex Metrica 报表](../sources/direct-summary.md)时使用该模型。 如果没有来自 Yandex Direct 广告的流量，[Sources, summary](../sources/sources-summary.md) 报表基于"最后一次非直接点击"模型。 您可以更改归因模型。
**First click** {#first}
: 此模型用于转化延迟的网站：当用户需要很长时间才能做出购买（或另一个目标）决定时，他们可能会在考虑的同时从不同的流量来源多次返回该网站。 如果您需要知道哪个来源吸引最多的新用户访问网站，也可以使用此模型。
该模型使用用户历史记录：第一个会话的来源。 用户的所有后续会话都归因于第一个来源。 在示例中，用户的第一个会话来自搜索结果。
## 归因包括来自所有用户设备的会话（跨设备） {#cross-device}
{% note info %}
自 2021 年 10 月 14 日起，计算数据时会考虑跨设备活动。
{% endnote %}
Yandex Metrica 可以考虑用户访问网站所使用的所有设备来生成归因。 这可以帮助您更准确地识别转化来源。 [Crypta](https://yandex.com/company/technologies/crypta/) 技术可让您统计不同设备上的整个会话历史记录和用户操作。
要在 Yandex Metrica 报表中显示跨设备统计数据，请启用 **Attribution** → **Cross-device** 选项。 在这种情况下，Yandex Metrica 在确定流量来源时将考虑用户的会话和设备历史记录。
例如，用户看到广告并在移动设备上点击它，然后通过计算机上的书签访问该网站下订单。 当 **Cross-device** 选项已启用并且选择[最后一次非直接点击](#last-main)归因模型后，这一转化会归因于在移动端吸引用户的广告渠道。
{.border-yes}
您还可以启用 **"Cross-device users" metric in reports** 选项，并且“跨设备用户”指标将添加到报表中。 它显示访问过您网站的人数，并考虑所有设备上的会话。 您可以使用它来比较跨设备用户的数量和通过保存为 cookie 的匿名浏览器 ID 识别的[用户](https://yandex.com/support/metrica/zh/general/glossary.md#user)数量。
{.border-yes}
## 自动归因 {#auto}
{% note info %}
数据自 2023 年 4 月 8 日开始计算。
{% endnote %}
自动归因由传统算法（例如检测跨设备转化）以及新技术和方法（例如使用匿名数据来识别家庭）指导。
要在 Yandex Metrica 报表中显示考虑了自动归因的统计数据，请启用 **Attribution** → **Automatic attribution** 选项。 这也会激活 **Cross-device** 模式。
[与我们聊天](https://yandex.com/chat/#/user/036e6a02-3620-9cdc-4c5e-a34667a7379e?utm_source=spravka){.button}
[联系我们](https://yandex-ad.cn/contact){.button}
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实用链接
- [演示计数器](https://metrica.yandex.com/r/dashboard?)
- [添加计数器](https://metrica.yandex.com/add/)
- [免费计数器设置](https://yandex.com/promo/freeservice/metrica?utm_source=help_metrica_en&utm_medium=cpc&utm_campaign=1)
- [Yandex Metrica API](https://tech.yandex.com/metrika/)
- [提出您的想法](https://yandex.com/support/metrica/troubleshooting/idea.html)
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线上培训
- [参加培训课程](https://yandex.com/adv/edu/online/metrika?utm_source=metrika_help&utm_medium=web&utm_campaign=static&utm_content=useful_links)
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