我们拥有多年来基于问答网站（例如列表广告和 Oshiete! Goo）数据开发的自然语言处理、文本挖掘和机器学习技术。我们从现有内容的内容中整理标签。我们能够提供自动标记服务，例如上面提出的服务。
此外，我们还提供解决问题的输出，例如将内容分解 法国号码数据 为关键词，对其进行分析，提出提高可用性的类别树结构，并将其与问答数据相结合以提出新内容。如果您对如何组织媒体运营中的内容或如何减少分类和标记所需的工作量，请随时联系我们。
Google Ads 归因模型是评估广告贡献的模型。它评估从用户看到广告的那一刻起每个广告对用户转化的贡献。
归因模型可帮助您在用户从首次看到您的广告到实际转化的整个过程中优化您的广告。
这里我们将介绍Google Ads的归因模型。
如何使用流行的 P-MAX 广告系列来提高您的 Google 广告效果？
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内容
Google Ads 中的归因是什么？
帮助您分析多个网站的转化情况
帮助您优化每个广告的出价策略
Google Ads 中的 6 种归因模型
上次点击
第一次点击
线性
衰减
联系基地
数据驱动
归因模型比较可实现有效分析
使用各种广告分析方法改进您的广告
Google Ads 中的归因是什么？
归因模型是什么
归因模型是一种根据广告从用户首次看到广告到用户转化期间对转化的贡献来评估广告的模型。
比如说，一个用户在转化之前查看了广告A，B，C，最后通过广告D实现了转化，那么一般认为用户最后查看的广告D对转化的贡献最大。
然而，归因模型会评估广告 A 的贡献，例如观看时间最长的广告或第一次点击的广告。
实施归因模型的好处
归因模型优点
归因模型可帮助您在用户从首次看到您的广告到实际转化的整个过程中优化您的广告。
这可以帮助您分析多个网站上的转化情况，并调整除最后点击的广告之外的每个广告的出价策略。
帮助您分析多个网站的转化情况
归因模型可以帮助您更好地接触处于转化路径上的用户。