在今天的数字世界，消费者的决策路径比以往更加复杂多变——他们一边看视频、一边刷社交媒体、一边搜索信息，甚至同步下单购物。这种在多个渠道和设备间无缝切换、“多任务式”的行为早已成为常态。

数据显示，高达 80% 的线上购买行为涉及多个接触点。

也就是说，用户往往不是点击一个广告就完成下单，而是经历了“看到→搜索→比较→再看→转化”的多轮互动。

对于市场营销人来说，这种非线性、多渠道的用户旅程亟需一套全新的衡量方法论。这套方法论需要能够：

• 全景式呈现消费者的真实路径
• 实现更智能的预算分配
• 显著提升整体ROI

而人工智能 (AI)，正是这套新方法论的基石与核心。它不仅加速了消费者行为的演变，也赋能我们使用全新的衡量工具，帮助出海企业从复杂中找准增长方向。

以下内容基于谷歌官方最新发布的营销衡量框架整理，旨在帮助品牌理解如何借助AI提升营销效果。作为谷歌认证的官方合作伙伴，触脉咨询可为出海企业提供全流程落地服务，确保先进模型不仅“能懂”，更能“用起来”。

一、以数据为本，掌握增长主动权

AI 能为品牌增长带来巨大推动力，但其效能的发挥离不开高质量数据的“喂养”。
在所有营销资源中，第一方数据（即您直接从用户处收集到的数据，如网站注册信息、App 用户行为、CRM 记录等）是品牌最核心的竞争资产。

无论是在谷歌广告生态还是第三方平台，第一方数据都已成为智能投放的基础。

谷歌调研显示：善用第一方数据配合AI优化的品牌，广告成效平均提升30%，明显领先于未采用这一策略的广告主。

如何真正激活你的第一方数据？

谷歌推出的 Google Ads Data Manager (谷歌广告数据管理器) 正是为了帮助品牌打通分散在各个平台、系统中的数据孤岛，统一连接CRM、电商平台、线下系统等多源数据。

同时，它还能配合使用像“潜在客户增强转化（Enhanced Conversions for Leads）”的功能。这项功能通过将您的第一方数据与线下转化进行匹配，将其回传关联至您的 Google Ads 广告系列，从而显著提升转化衡量的准确性。

传统的 离线转化导入（OCI，Offline Conversion Import） 通常依赖广告点击 ID（GCLID）来回传转化行为。但这种方式有以下局限：

• 用户跨设备或延时转化，GCLID难以匹配
• 数据量不大时，归因不完整，报告不精准
• 无法识别“广告 → 留资 → 线下成交”的真实链路

Enhanced Conversions for Leads 是对传统离线转化归因方式的升级。它允许您通过用户主动提交的第一方信息（如邮箱、手机号）来回传转化，并与广告互动行为进行匹配，提高归因命中率与报告准确性。

数据显示，在搜索广告中，使用此功能的广告主所获得的转化量，比使用标准线下转化导入方式衡量的结果高出 8%。

换句话说，如果你建立了科学的数据连接体系，就能衡量过去“看不见”的转化路径，打通线上线下，进一步提升广告投资回报率，让营销效果的追踪更加完整、无死角。

✅ 小贴士：EC（Enhanced Conversions）和EC for Leads（Enhanced Conversions for Leads）是两种不同的增强型转化方式。EC适用于已有前端转化的场景；而 EC for Leads 更适合延迟转化、线下转化或销售链路长的业务，如B2B、教育、金融等。

依托对谷歌衡量体系的深度理解，触脉咨询可作为品牌的数据策略顾问，为品牌提供EC 和 EC for Leads 的全流程落地支持，助力第一方数据转化为实效增长：

• 一方数据整合策略咨询与执行（GTM / gtag / API 配置）
• EC 和 EC for Leads 部署落地服务
• 数据质量评估与归因诊断，确保数据上传合规可用
• 提供行业最佳实践参考，帮助判断何时选择EC vs EC for Leads

二、用进阶MMM模型，做更科学的预算决策

当下的媒介环境日益复杂，单一的归因方法已无法满足品牌对ROI的全局评估。要想真正搞清楚“我的广告钱花得值不值”，您需要一套“组合拳”式的多层级衡量体系，包括：

• 营销组合建模（Marketing Mix Modeling，MMM）
• 增量性测试（Incrementality Testing）
• 数据驱动归因（Data-Driven Attribution）

这三者结合使用，能够帮助你从“战略层面”厘清预算结构、从“战术层面”明确哪个渠道、哪种格式最值得加码。

为什么MMM仍然是预算优化的“压舱石”？

营销组合模型（MMM）是品牌进行跨渠道长期效果评估和预算分配决策的核心工具，尤其适合在隐私政策收紧、Cookie 逐步失效的背景下使用。

• 它基于聚合数据（非用户级），能评估电视、线下渠道、线上广告等多种营销活动对销售、品牌认知、转化等KPI的影响。
• 研究显示，那些重视MMM的高层管理者，其所在品牌达成营收目标的可能性是普通品牌的两倍以上。

传统MMM的局限：忽略了数字媒体的复杂性

尽管MMM久经验证，但在数字广告时代，其局限也日益突出。举个例子：
假设你在投放 Google 搜索广告，用户因看到广告而产生兴趣，自发搜索品牌词。传统MMM通常将这部分流量归为“自然流量”（Organic），而非广告带来的转化，导致你低估了广告真实贡献。这可能会带来两个严重问题：

• 预算分配效率低下
• 错失潜在市场份额，被竞争对手“截胡”

如何升级你的MMM策略？

越来越多领先品牌正在采用更先进、更数字化的MMM方法，以更准确地识别线上投放中的细粒度变量，获取具有战略指导性的洞察。谷歌开源的 MMM 工具 Meridian 就是这一趋势的代表。它专为现代营销路径设计，能够整合更多现实变量，例如：

• Google 搜索量趋势
• 触达频次与覆盖率
• 广告格式区分（将搜索、展示、YouTube 分别建模评估）

Meridian不只是回答“是否投广告”，而是能进一步量化：

• 搜索广告该投多少钱？
• 展示广告 vs YouTube，哪个ROI更高？
• 哪种广告格式最适合达成某类KPI？

其建模核心基于贝叶斯因果推断，帮助品牌从“相关关系”中抽离出“因果影响”，用科学手段回答，如果增加电视广告预算，销售会增加多少？如果暂停社交媒体推广，品牌认知度会受多大影响？

与传统MMM相比，Meridian不仅是建模工具，更是一个为复杂媒介环境量身打造的因果推理系统，其建模能力覆盖了以下现代痛点：

• Adstock 效应：捕捉广告带来的认知延迟与滞后影响
• Hill 效应：揭示频次过高时广告的边际递减规律
• 搜索广告优化：控制Google搜索量变化（GQV）等干扰因子，避免高估或低估渠道效果
• 实验结果校准：可引入 Brand Lift / Conversion Lift 等增量性实验数据，优化模型精度

在“AI驱动 + 隐私收紧”的时代背景下，借助 Meridian，品牌能够将营销行为与业务结果之间的关系建模为可解释、可预测、可优化的因果链条，真正让数据科学为预算配置与生意增长服务。

作为谷歌官方认证咨询伙伴，触脉咨询基于 Meridian 框架，结合自身在多行业出海客户中的实战经验，提供从建模咨询到长期优化的一站式 MMM 服务，帮助品牌将“复杂建模”真正转化为“可落地的商业决策”：

• 建模前策略规划：通过定制化调研，厘清业务目标与投放结构，梳理数据维度与测量框架，为模型设计打好基础
• 建模执行与部署：提供 Meridian 模型参数配置、多目标建模执行、因果推断算法支持，兼顾短期效果与长期品牌价值评估
• 跨系统对接能力：支持与品牌现有的BI系统、CRM平台对接，输出可视化报告与分析看板，打通模型与业务的数据链路
• 效果应用与ROI提升：输出预算优化建议与弹性模拟方案，辅助广告主进行“按渠道/地区/阶段”精细化决策
• 知识沉淀与组织赋能：提供团队培训与定期复盘机制，帮助品牌内部掌握模型结构、持续优化参数与更新数据

三、用增量性测试验证策略，让每一分预算都花得更精准

如果说营销组合建模（MMM）帮助你制定长期预算计划，那么增量性测试（Incrementality Testing），例如品牌提升调研 (Brand Lift) 和转化提升衡量 (Conversion Lift) 就是你用来验证战术有效性、避免虚假效果的关键方法。它可以告诉你——“这波投放是否真的带来了新增转化，而不是原本就会发生的行为。”

什么是增量性测试？

增效衡量实验的原理其实很简单，它会将您的目标受众随机分为两组：

• 实验组：会看到你的广告
• 对照组：完全不暴露在广告下

然后对比两个群体在关键指标上，如品牌认知度、搜索行为、转化等指标上的差异，从而判断广告是否真正带来了“增量效果”。

例如，你可以通过 Conversion Lift 实验 来验证 App 安装广告是否真的带来了新增下载；或用 Brand Lift 实验 来衡量品牌广告是否提升了用户对品牌的认知与好感。

这么做的好处是，你不再需要靠“感觉”判断广告是否有效，而是有一套科学机制告诉你：“这就是广告带来的净增长。”

增量性测试的另一个关键价值，是校准你的MMM和归因模型。

它能揭示模型预测与实际效果之间的偏差。例如，如果MMM模型高估了某个渠道的作用，而增量性测试却发现实际贡献有限，就可以据此调整建模权重，使未来决策更接近真实市场反馈。

四、用数据驱动归因（DDA），全面释放营销投资价值

消费者每天都在数不清的渠道、平台和设备上与您的品牌进行着反复的互动。可能先在YouTube上看到视频广告，随后在Google搜索中了解更多，接着在Instagram上点击一次种草笔记，最后通过App完成购买。

在这样的路径下，仍然只用“最后点击归因（Last-Click Attribution）”就太落后了——因为它将所有的功劳都简单粗暴地归于最终带来转化的那一个触点，而忽略了购买路径上其他所有互动环节的贡献。

数据驱动归因（DDA）是什么？

Data-Driven Attribution（DDA） 是一种由谷歌 AI 支持的智能归因模型，会基于你账户中的实际数据，判断哪些关键词、广告素材、广告组或活动在转化路径中发挥了真正影响力。衡量广告真实影响，从“最后点击”走向“全路径分析”
它与传统模型的最大区别在于：

• ❌ 不使用静态规则（比如：只看最后点击、首次点击）
• ✅ 而是通过统计建模 + 机器学习，分析成千上万条转化路径，找出“哪一步最关键”

为什么它已经成为默认模型？

谷歌已将DDA设为所有Google Ads广告活动的默认归因方式，正是因为它具备以下优势：

• 模型会对比“完成转化的用户路径”与“未转化用户路径”，提取其中有助于转化的广告行为特征
• 为每一次点击、曝光或互动赋予一个合理的“归因权重”
• 归因模型因品牌而异，每个广告主都有专属DDA模型

例如，如果搜索广告在早期起到了“唤起兴趣”的作用，而展示广告是最后的“临门一脚”，DDA能识别两者的协同贡献，而不是只把功劳归于最后一次点击。这意味着你能更好判断每个广告活动、素材、渠道的真实价值，从而优化预算结构提升ROI。

假设你是一家纽约旅游公司，通过 Google Ads 投放了一系列关于“布鲁克林自行车游”的广告，并使用转化跟踪统计门票销售。通过DDA模型就会发现：

• 用户若先点击“纽约城市骑行”广告，再点击“布鲁克林滨水骑行”，更可能购买门票
• 而那些只点了第二个广告的用户，购买率反而较低

因此，DDA 会将更多“归因权重”分配给“纽约城市骑行”这一广告及其关键词、广告组。通过DDA，你在报表中看到的不再只是“哪个广告最后带来转化”，而是“哪个广告最早推动了转化意图”。

五、全景BI：打通数据链路，让衡量系统真正服务业务决策

前面四种衡量方法解决了“怎么采集数据”“如何优化预算”“广告效果是否真实”“广告值不值得”，但要真正推动业务团队基于数据进行决策，还需要最后一块拼图——构建起一个“能看清全局、能驱动行动”的全景BI系统。
📊 触脉咨询对 95 家出海品牌调研发现：

• 70% 企业将 BI 限定为“数据看板”
• 58% 不分析竞品，不做趋势预测
• 超过半数企业认为：BI 并未真正带来业务增长

这说明，问题并不是没有数据，而是衡量系统没有走进业务逻辑。一个真正有效的营销全景BI，应该帮助团队回答如下问题：

• 我们的预算还应该怎么投？
• 哪些渠道组合最有潜力？
• 用户是如何从认知走到转化的？未来ROI会如何变化？

这正是触脉咨询推出的「营销全景BI」方案的核心目标——让模型更好理解业务、让数据真正驱动增长：

1. 数据全面聚合：打通广告、CRM、电商、市场、竞品等多源数据，形成统一数据底座
2. 营销行为建模：整合DDA、EC、MMM、Brand Lift等模型输出，沉淀“看得懂、可决策”的业务逻辑
3. 角色化可视化报告：为CMO、市场负责人、销售运营提供差异化的可操作洞察，服务不同场景
4. 智能预测与策略规划：结合AI能力，构建ROI仿真模拟、用户资产评估、预算弹性分配等工具

无论您处于增长型、成熟型，还是稳定型组织，触脉咨询都能帮助您根据阶段目标，定制适配的数据系统建设路径。

写在最后

AI时代的营销衡量，不只是追踪广告效果的工具集合，更是一整套推动品牌增长的系统工程。

从第一方数据的激活，到MMM的科学预算规划，再到增量测试与智能归因模型，每一步都在为最终构建“业务可解释、策略可推演、资源可优化”的体系打基础。而这一切，最终都需要一套全景BI系统将它们串联起来、沉淀为可用的方法论和可落地的业务洞察。

触脉咨询作为谷歌官方认证的合作伙伴，凭借多年服务出海品牌的实战经验，深知衡量体系的成功落地不仅依赖技术，更取决于对业务目标、市场环境与组织流程的深刻理解。我们期待与更多出海品牌携手，把“衡量”真正转化为可持续增长的发动机。

扫码添加触脉咨询微信客服，预约1v1咨询

参考链接：

• https://business.google.com/us/think/measurement/roi-and-ai-powered-measurement/
• https://blog.google/products/ads-commerce/meridian-marketing-mix-model-open-to-everyone/
• https://support.google.com/google-ads/answer/15713840
• https://support.google.com/google-ads/answer/9049825
• https://support.google.com/google-ads/answer/12003020
• https://support.google.com/google-ads/answer/6394265