聊聊AI多触点归因：到底怎么把“功劳”分给每个广告？

做营销的，特别是天天在Twitter上折腾的，估计都有个共同的痛点：用户从看到你的第一条推文，到最终下单，中间可能点过你的广告、看过你的视频、甚至还在某个电商平台上搜过你。这一长串操作下来，到底哪个环节最关键？钱该花在哪儿？这就是归因模型（Attribution Model）要解决的问题。

以前我们用的那些规则，比如“最后一次点击归因”，简单粗暴，觉得用户最后点的那个广告起了决定性作用。但这显然不公平，对吧？就像你看电影，直接拉到结尾看彩蛋，然后说整部电影最精彩的就是彩蛋，前面铺垫的两个小时都白费了。现在AI多触点归因模型来了，它想做的，就是更科学、更智能地当这个“电影评论员”。

今天咱们就抛开那些复杂的学术黑话，用大白话，像聊天一样，把这个AI多触点归因的“信用分配”到底是怎么算的，给捋清楚。

一、老办法不够用了，AI凭什么上场？

在AI出来之前，营销人员其实也用一些固定的模型，比如：

• 首次点击归因（First-Click Attribution）： 觉得用户第一次接触你最重要，把所有功劳都给第一次点击。
• 末次点击归因（Last-Click Attribution）： 觉得临门一脚最重要，所有功劳给最后一次点击。这是目前很多平台默认的，简单，但片面。
• 线性归因（Linear Attribution）： “雨露均沾”，用户路径上的每个触点都分到一样的功劳。
• 时间衰减归因（Time Decay Attribution）： 离转化时间越近的触点，功劳越大。

这些方法各有各的道理，但它们都有个共同的毛病：它们都是“人”拍脑袋定的规则，是静态的。它们无法回答一个核心问题：在用户真实决策的“黑盒子”里，每个触点的真实影响力到底是多少？

这时候，AI就登场了。AI多触点归因模型（AI-Powered Multi-Touch Attribution），本质上是一个机器学习模型。它不像上面那些规则一样，给每个触点预设一个固定的“贡献值”，而是通过学习海量的用户行为数据，去“猜测”和“计算”每个触点在促成转化这件事上，到底出了多少力。

二、AI是怎么“思考”和“分钱”的？核心计算逻辑

咱们把AI想象成一个特别聪明的侦探，它要破的案子就是“这次转化是怎么发生的”。它手里的线索就是用户在Twitter、Google、邮件等各个渠道留下的行为记录。那它具体是怎么计算“信用分配比例”的呢？

1. 数据准备：侦探收集线索

在计算之前，AI需要大量的数据作为“养料”。这些数据通常包括：

• 用户路径（Path）： 用户在转化前接触过的所有广告、内容的序列。比如：Twitter 视频 -> 搜索广告 -> 官网浏览 -> 购买。
• 转化结果（Conversion）： 用户最终是否完成了购买、注册等目标行为。
• 触点特征（Feature）： 每个触点的具体信息，比如是视频还是图片、是点击了还是只是曝光、在什么时间点发生的、用户当时用的什么设备等等。

没有这些详实的数据，再聪明的AI也巧妇难为无米之炊。

2. 核心算法：常用的几种“分钱”思路

AI模型有很多种，不同的模型有不同的“分钱”哲学。这里介绍几种主流的，也是Twitter营销里经常能接触到的。

Shapley Value (沙普利值) 模型：最公平的“分蛋糕”方法

这可能是目前学术界和工业界公认最“公平”的一种计算方法了。它源自博弈论，听起来很玄乎，但理解起来不难。

核心思想： 假设你的营销渠道是一个“团队”，每个渠道（比如Twitter广告、搜索广告）是团队里的一个“成员”。一个转化（比如卖出100块钱的东西）就是团队共同完成的“项目”。现在项目成功了，要怎么给每个成员发奖金才最公平？

Shapley值的方法是：模拟所有可能的“成员组合”顺序。

1. 假设只有Twitter广告一个成员，它能带来多少转化？
2. 假设先有Twitter广告，再加一个搜索广告，这个组合能带来多少转化？
3. 反过来，先有搜索广告，再加Twitter广告，又能带来多少？
4. 以此类推，把所有可能的组合和顺序都考虑一遍。

通过计算一个成员加入到各种“组合”中所带来的“边际贡献”（也就是额外增加的转化价值），然后取个平均值，这个平均值就是这个成员应得的“信用”。

举个生活中的例子： 三个朋友A、B、C一起做饭，A买了菜，B切了菜，C炒了菜，最后做出一桌好饭。怎么评价每个人的贡献？Shapley值就会去算：如果只有A，他只能干瞪眼；如果A和B，能洗洗菜但做不成饭；如果A和C，没菜也白搭；只有B和C，没菜也做不出来……通过计算所有组合的贡献，最后得出一个相对公平的、每个人都认可的分配方案。

在营销里，这个方法能很好地解决“谁先谁后”的功劳争议，因为它考虑了所有路径的可能性。

马尔可夫链（Markov Chain）模型：看重“移除后的影响”

这个模型听起来更“技术”一点，但它的逻辑也很直观。它把用户的转化路径看作一个状态转移的过程，就像一个迷宫。

核心思想： 一个触点的功劳大小，取决于如果把这个触点从用户路径中“移除”掉，会对最终的转化率造成多大的负面影响。

换句话说，一个触点越重要，它就越像是路径上的“必经之路”。如果你把它拿掉，用户“迷路”或者“放弃”的概率就大大增加。

计算过程大概是这样：

1. AI分析所有用户的路径，构建出一个“状态转移图”。比如，用户从“看到Twitter广告”状态，有30%概率点击进入“官网”，有70%概率直接离开。
2. 然后，AI开始做“思想实验”：如果我把“Twitter广告”这个节点从图上抹掉，会发生什么？原本能从Twitter广告进入官网的用户，现在直接流失了。最终能到达“购买”这个终点的用户比例是不是下降了很多？
3. 这个下降的幅度，就反映了“Twitter广告”这个触点的功劳。下降得越多，说明它越重要，分到的信用比例就越高。

这个模型特别擅长发现那些“承上启下”的关键节点。

基于深度学习的模型：让AI自己“悟”

随着技术发展，现在更前沿的模型会直接用深度学习（比如RNN、LSTM、Transformer等神经网络）来处理。

核心思想： 不再需要人去设计具体的计算规则（比如Shapley值或者马尔可夫链的逻辑），而是把海量的“用户路径”和“是否转化”作为输入和输出，让神经网络自己去学习路径中复杂的、非线性的关系。

这就像教一个AlphaGo下棋，我们不告诉它具体的定式，只告诉它规则和输赢，它自己通过跟自己下几百万盘棋，就能“悟”出哪些走法是好的。

在归因模型里，AI会发现一些人眼看不出来的规律。比如，它可能会发现：“在周二晚上，通过移动端看到的Twitter短视频广告，如果用户在24小时内又在PC端看到了同一个产品的展示广告，那么转化的概率会提升80%。” 这种复杂的交互作用，是前面那些固定规则很难捕捉到的。

这种模型算出来的“信用分配比例”，是基于它从数据中学到的“直觉”，通常更精准，但也更像一个“黑盒子”，解释性稍差一些。

三、一个具体的计算案例（简化版）

光说理论有点干，我们来虚拟一个简单的用户路径，看看AI可能会怎么算。

用户路径： Twitter 推文曝光 (A) -> Twitter 视频点击 (B) -> 搜索广告点击 (C) -> 官网购买 (D)

我们用一个简化的“加权”逻辑来模拟AI的思考，这不代表真实模型，但有助于理解。

假设AI分析了成千上万条类似路径后，得出了一些初步结论：

• 单独的“推文曝光(A)”对最终转化的直接贡献很低，但它能显著提升后续“视频点击(B)”的转化率。它像个“引路人”。
• “视频点击(B)”是一个强信号，表明用户兴趣被激发了。它对最终转化的“推动力”很强。
• “搜索广告点击(C)”是用户主动寻找信息的行为，是“临门一脚”的强力助攻。

基于这些学习到的“经验”，AI可能会给这次路径中的每个触点分配不同的权重。为了方便理解，我们用一个表格来展示这个“信用分配”的过程：

你看，AI没有简单地把功劳全给最后一次点击（C），也没有平均分配。它认为，虽然C是最后一步，但B（视频点击）激发的兴趣和A（曝光）建立的认知同样重要，甚至B的作用比C还大一点。这就是AI模型的“智能”之处，它看到了触点之间的协同效应。

四、在Twitter营销里，这玩意儿到底有啥用？

聊了这么多计算方法，最终还是要落到“怎么用”上。知道了每个触点的真实贡献，我们就能干很多以前只能凭感觉猜的事儿。

• 优化预算分配： 如果AI告诉你，Twitter上的短视频广告虽然直接转化不多，但它在“助攻”搜索广告转化方面功劳巨大，那你还会削减它的预算吗？可能就不会了。你会更科学地把钱花在“助攻”和“得分”两个环节上，而不是只盯着最后那个“射门”的。
• 优化广告创意和策略： 你可以分析不同类型的Twitter内容（比如，是产品图、KOL推荐还是用户UGC）在用户路径中扮演的角色。也许你会发现，KOL推荐的内容特别擅长把用户从“认知”推向“兴趣”阶段，而产品对比图则在“决策”阶段更有效。那你就可以针对性地制作内容，打透用户决策的每一个环节。
• 更准确地衡量ROI： 以前算Twitter广告的ROI，可能只看直接通过Twitter链接下单的金额。现在，通过归因模型，你可以算出Twitter在整个转化路径中贡献的“间接价值”。这会让你更全面地评估Twitter广告的真实效果，尤其是在品牌建设和用户教育方面的价值。

五、理想很丰满，现实也得注意

当然，AI不是万能的神仙。要想让这个“侦探”好好干活，也得给它提供好的环境。

首先是数据质量问题。如果用户数据断点太多，或者因为隐私政策（比如苹果的ATT框架）导致很多用户行为追踪不到，那AI的判断也会不准。这就好比侦探的线索断了，自然难以破案。

其次，不同的AI模型算出来的结果可能也不一样。Shapley值、马尔可夫链、深度学习模型，它们各有侧重，算出的信用分配比例可能会有差异。这需要营销人员根据自己的业务理解和目标，去选择和校准最合适的模型。

最后，归根结底，模型只是一个辅助决策的工具。它能提供数据洞察，但不能完全替代人的商业判断。营销的艺术，依然在于如何结合这些洞察，去创造打动人心的内容和策略。

说到底，AI多触点归因模型的出现，只是让我们在“效果广告”这条路上，能走得更明白一点，少一些猜测，多一些依据。它让每一分广告费的去向和贡献，都变得有迹可循。而这种清晰和确定性，恰恰是每一个营销人所追求的。