Häufig gestellte Fragen zu Attribution

## Was ist der Zeileneintrag „Keine“ bei Verwendung von Attribution?
Das Zeilenelement „Keine“ ist ein Sammelobjekt, der alle Konversionen darstellt, die ohne Touchpoints im Lookback-Fenster stattgefunden haben. Um die Anzahl der Konversionen zu reduzieren, die dem Zeilenelement „Keine“ zugeordnet sind, verwenden Sie ein benutzerdefiniertes Lookback-Fenster mit einem längeren Lookback-Zeitraum.
## Warum sehe ich manchmal Daten außerhalb meines Berichtsfensters, wenn ich Attributionsmodelle verwende?

Einige besuchsbasierte Metriken, wie Einträge oder Absprungrate, können Daten einem Zeitraum vor dem Anfangsdatumsbereich des Berichtsfensters zuordnen. Diese Situation ist auf Attributionsmodelle zurückzuführen, die ein Lookback-Fenster verwenden, in dem festgelegt wird, wie weit die Attribution zurückblicken soll, um Metriken anzurechnen. Das häufigste Szenario ist, wenn Besuche über Mitternacht hinausgehen. Beispiel:

  1. Ein Benutzer besucht Ihre Homepage am 7. September um 23:55 Uhr.
  2. Er besucht mehrere Seiten, die letzte davon um 0:05 Uhr am 8. September.
  3. Eine Woche später führen Sie einen täglichen Trend-Bericht mit dem Datumsbereich vom 8. September bis 14. September aus.

Trefferbasierte Metriken wie Seitenansichten würden eine erwartete Ausgabe erzeugen; es gab täglich vom 8. September bis 14. September Daten im Trend. Besuchsbasierte Metriken zeigen jedoch auch den oben genannten Besuch am 7. September an. Der zugewiesene Eintrag des Besuchs fand am 7. September statt, und das Lookback-Fenster erstreckt sich standardmäßig vom 1. September bis 31. September.

Die Absprungrate zeigt in diesem Beispiel für den 7. September immer 0 % an. Diese Metrik ist definiert als Bounces divided by Entries, eine trefferbasierte Metrik geteilt durch eine besuchsbasierte Metrik. Absprünge bestehen aus einer einzigen Bildanforderung, sodass sie nicht mehrere Tage umfassen können. Absprünge am 7. September erfolgten außerhalb des Berichtsfensters, was zu einer garantierten Absprungrate von 0 % für diesen Tag führt. Andere trefferbasierte Metriken würden in diesem Bericht für den 7. September ebenfalls den Wert 0 anzeigen, da sich diese Treffer auch nicht im Berichtsfenster befinden.

Betrachten wir ein anderes ähnliches Beispiel. Der einzige Unterschied zwischen dem folgenden Beispiel und dem obigen Beispiel sind die Datumsangaben:

  1. Ein Benutzer besucht Ihre Homepage am 31. August um 23:55 Uhr.
  2. Er besucht mehrere Seiten, die letzte davon um 0:05 Uhr am 1. September.
  3. Eine Woche später führen Sie einen täglichen Trend-Bericht mit dem Datumsbereich vom 1. September bis 7. September aus.

In diesem Beispiel würden „Einstiege“ und „Absprungrate“ keine Daten vom 31. August anzeigen. Sowohl das Lookback-Fenster als auch das Berichtsfenster beginnen am 1. September, sodass keine Daten vom 31. August zugeordnet werden können.

## Wann sollte ich ein Besuchs-, Besucher- oder benutzerdefiniertes Attribution-Lookback verwenden?
Die Auswahl des Attributions-Lookbacks hängt von Ihrem Anwendungsfall ab. Wenn Konversionen in der Regel länger als einen Besuch dauern, wird ein Besucher oder benutzerdefinierte Lookback empfohlen. Für längere Konversionszyklen sind benutzerdefinierte Lookback-Fenster am besten geeignet, da sie der einzige Typ sind, der Daten aus einer Zeit vor dem Berichtsfenster abrufen kann…
## Worin unterscheiden sich Props und eVars bei der Verwendung von Attribution?
Die Attribution wird zur Laufzeit des Berichts neu berechnet. Es gibt also keinen Unterschied zwischen einer Prop oder einer eVar (oder einer anderen Dimension) hinsichtlich des Attributionsmodells. Eigenschaften können mit jedem Lookback-Fenster oder Attributionsmodell bestehen bleiben und die eVar-Zuordnungs-/Ablaufeinstellungen werden ignoriert.
## Sind Attributionsmodelle in anderen Analytics-Funktionen wie Data Feeds oder Data Warehouse verfügbar?
Nein. Attributionsmodelle verwenden die Verarbeitung der Berichtszeit, die nur in Analysis Workspace verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Berichtszeitverarbeitung.
## Stehen Attributionsmodelle nur dann zur Verfügung, wenn ich eine Virtual Report Suite mit aktivierter Berichtszeitverarbeitung verwende?
Attributionsmodelle stehen außerhalb der Virtual Report Suites zur Verfügung. Attributionsmodelle verwenden die Berichtszeitverarbeitung im Backend und stehen sowohl für Standard-Report Suites als auch für Virtual Report Suites zur Verfügung.
## Welche Dimensionen und Metriken werden nicht unterstützt?

Das Attributionsbedienfeld unterstützt alle Dimensionen. Nicht unterstützte Metriken:

  • Alle berechneten Metriken
  • Unique Visitors
  • Besuche
  • Vorfälle
  • Seitenansichten
  • A4T-Metriken
  • Besuchszeitmetriken
  • Absprünge
  • Absprungrate
  • Einstiege
  • Ausstiege
  • Nicht gefundene Seiten
  • Suchvorgänge
  • Einzelseitenbesuche
  • Einzelzugriff
## Funktioniert die Attribution mit Klassifizierungen?
Ja, Klassifizierungen werden vollständig unterstützt.
## Funktioniert Attribution mit Datenquellen?

Ja, die meisten Datenquellen werden unterstützt. Bei Datenquellen auf Zusammenfassungsebene ist eine Zuordnung nicht möglich, da diese Datenquellen nicht mit einer Analytics-Besucher-ID verknüpft sind.

Transaktions-ID-Datenquellen werden wie andere Treffer behandelt. Transaktions-ID-Datenquellen verwenden nicht die spezielle Verarbeitung, die normalerweise in der herkömmlichen Berichterstellung verwendet wird. Mit anderen Worten: Bei der Verwendung der Berichtszeitverarbeitung werden bei Transaktions-ID-Treffern eVar von Treffern übertragen, die nahe dem Zeitstempel des Transaktions-ID-Treffers auftreten. Die Werte werden nicht aus Treffern übernommen, die in der Nähe des Zeitpunkts der ursprünglichen Transaktion aufgetreten sind.

Wenn möglich, beruht die Attribution auf dem MID-Spaltenwert, der innerhalb eines Ereignisses in der Datenquelle gesendet wird, und nicht auf einem beibehaltenen Wert. Das Attributionsmodell wird spontan auf die MID-Spaltenwerte in der Datenquelle angewendet. Wenn Sie beispielsweise die Attribution "Letztkontakt"verwenden, beginnt das Modell bei jeder Instanz einer Metrik und geht in den Treffern sequenziell zurück, bis das Modell den letzten in der MID-Spalte beobachteten Wert erreicht.

Wenn dies nicht möglich ist, verwendet die Attribution den MID-Wert im "vorherigen Datensatz"in der Datenquelle für die Auswertung. Dieser vorherige Datensatz wird möglicherweise nicht sequenziell nach Zeitstempel geordnet, da AA keine Daten außerhalb der Reihenfolge unterstützt.

Da die Datensätze nicht sequenziell angeordnet werden, können sich die erwarteten Werte aus der Anwendung der Persistenz auf die Zeit auswirken, die zwischen dem Zeitstempel der bereitgestellten Transaktions-ID und der ursprünglichen Transaktion vorhanden ist.

## Funktioniert Attribution mit der Advertising Analytics-Integration?
Metadatendimensionen wie Übereinstimmungstyp und Keyword funktionieren mit Attribution. Metriken (wie Impressions, Kosten, Klicks, durchschnittliche Position und durchschnittliche Qualitätsbewertung) verwenden jedoch Datenquellen auf Zusammenfassungsebene und sind daher inkompatibel.
## Wie funktioniert die Attribution bei Marketing-Kanälen?

Als Marketing-Kanäle eingeführt wurden, hatten sie nur die Dimensionen „Erstkontakt“ und „Letztkontakt“. Explizite Dimensionen „Erstkontakt“ und „Letztkontakt“ sind mit der aktuellen Attributionsversion nicht mehr erforderlich. Adobe bietet generische Marketingkanal und Marketingkanaldetails -Dimensionen, damit Sie sie mit Ihrem gewünschten Attributionsmodell verwenden können. Diese allgemeinen Dimensionen verhalten sich identisch mit Letztkontakt-Kanal -Dimensionen, sind jedoch anders gekennzeichnet, um Verwirrung bei der Verwendung von Marketing-Kanälen mit einem anderen Attributionsmodell zu vermeiden.

Da die Marketing-Kanal-Dimensionen von einer traditionellen Besuchsdefinition abhängen (wie in den Verarbeitungsregeln definiert), kann ihre Besuchsdefinition nicht mit Virtual Report Suites geändert werden.

## Wie funktioniert die Attribution mit Variablen mit mehreren Werten, wie z. B. Listenvariablen?

Einige Dimensionen in Analytics können bei einem einzelnen Hit mehrere Werte enthalten. Häufige Beispiele sind Listenvariablen und die Produktvariable.

Wenn die Attribution auf Hits mit mehreren Werten angewendet wird, erhalten alle Werte im selben Hit dieselbe Gewichtung. Da viele Werte diese Gewichtung erhalten können, kann sich die Berichtssumme von der Summe der einzelnen Zeileneinträge unterscheiden. Die Berichtssumme wird dedupliziert, während jedes einzelne Dimensionselement korrekt gewichtet wird.

## Wie funktioniert die Attribution bei der Segmentierung?

Die Attribution wird immer vor der Segmentierung ausgeführt und die Segmentierung wird ausgeführt, bevor Berichtsfilter angewendet werden. Dieses Konzept gilt auch für Virtual Report Suites, die Segmente verwenden.

Wenn Sie beispielsweise eine Virtual Report Suite mit einem angewendeten Segment "Treffer anzeigen"erstellen, können Sie mithilfe einiger Attributionsmodelle andere Kanäle in einer Tabelle sehen.

Schreibgeschützte Virtual Report Suite

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NOTE
Wenn ein Segment Treffer unterdrückt, die Ihre Metrik enthalten, werden diese Metrikinstanzen keiner Dimension zugeordnet. Bei einem ähnlichen Berichtsfilter werden jedoch lediglich einige Dimensionselemente ausgeblendet, ohne dass dies Auswirkungen auf die Metriken hat, die pro Attributionsmodell verarbeitet werden. Daher kann ein Segment niedrigere Werte zurückgeben als ein Filter mit einer vergleichbaren Definition.
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