线性归因模型可以考虑许多与转化相关的接触点，同时对每个接触点进行同等加权。 如果客户在购买前使用展示广告、Facebook 广告和赞助搜索展示位置，则转化的功劳将分配给三方。 线性营销 使用线性归因可以更轻松地了解跨多个渠道的整体营销策略的效果。但它受到限制，因为信用只能在所有接触点上平均分配。 事实上，并非与您品牌的每一个联系对于产生转化都极其重要。
由于分配信用的 在线营销策略，这种方法 拉脱维亚 电话号码 可能会导致营销人员高估某些渠道并低估其他渠道，即使其他渠道和消息通常比其他渠道和消息更有用。 尽管如此，它是开始概述多维或多接触营销方法的优势的有用方法。 职位导向归因 基于位置的归因模型认为消费者在转化之前与您的公司的第一次和最后一次互动是最重要的。 根据这一假设，基于位置的归因给出了客户在每次转化之前与品牌的第一个和最后一个接触点。
这两点之间发生的任何相互作用都会获得同等份额的剩余信用。在 Google Analytics 中，基于位置的方法默认将 40% 分配给初始和最终交互，并将剩余的 20% 平均分配给所有后续交互。 对于那些客户在购买前可能与他们多次互动的公司来说， 这是一种有效的数字营销技术。 基于位置的归因（内部） 它捕捉了漏斗顶部和底部工作的影响，所有这些对于销售周期较长的公司都至关重要。