部分转化是某些归因模型的结果，这些归因模型已经到位，以确保您更清楚地了解客户进行转化的过程。如果您在Google Ads报表中看不到部分转化，则可能是根据不完整的数据做出了按点击付费（PPC）广告决策。假设您出售帽子。在上周，Google Ads报告您出售了4.33顶帽子。您真的卖掉了三分之一的帽子吗？不，那是在Google Ads中进行的零星转化，它告诉您，有不止一个PPC广告有助于销售您的帽子。 为了了解这种情况是如何发生的，您首先需要了解客户的转化路径经常涉及一段时间内多次点击。并不是每个人都会搜索您的产品，单击进入您的网站，然后当场进行转化-尽管那真是太棒了。一次转化通常可以在广告（或其他接触点）上获得两次，三次，四次或更多次点击，然后再进行实际转化。Google Ads和其他类似于Google Ads的分析软件使用归因模型来确定哪个渠道应获得每次转化的功劳。一些归因模型将整个转化归功于旅程中的首次点击或最终点击，而忽略了该访客路径上的所有其他点击。其他归因模型会将转化的一部分归功于整个过程中的每次点击，这就是为什么您会由于多次广告点击而最终获得部分转化的原因。

目前，在Google Ads中有六种归因模型可供选择。有些人会将转化报告为分数，而另一些则不会。 默认的归因模型是“最终点击”模型。最终点击不会带来转化，因为所有功劳都归功于转化之前发生的最终点击。另一种不会细分报告的模型是“首次点击”，这与最终点击完全相反，因为它将首次点击的广告归功于整个转化。如果您是一个视觉学习者，则包含的图表可能会帮助您了解每种归因模型的工作方式不同，以及为什么有些报告只是分数，而另一些却没有。在每个示例中，我们使用了一种情况，即搜索者在转换之前先点击了四个不同的广告。

最终点击（非部分）：所有功劳归功于最终点击。
首次点击（不计小数）：所有功劳归于首次点击。
上面显示的非分数归因模型-最终点击和首次点击-可能会损害您查看效果的方式。在这些示例中，其他三个促成转化的广告点击都没有获得任何功劳。想象一下，如果奥运会仅在接力赛的最后（或第一回合）比赛中以一枚奖牌和一个领奖台授予跑步者。同样，将全部功劳归给单个广告会导致您对该广告的效果做出可能不准确的决策。 点击的第一个广告可以获得全部功劳，但是在没有其他广告的帮助下，绝不会带来转化。相反，使用分数归因模型可确保您最终不会抹黑所有其他点击的重要性。 在“首次点击和最终点击”下，您可能最终会暂停广告，这些关键字对于促成转化至关重要，但从未通过首次点击或最终点击促成转化。 因此，有四种不同的部分归因模型，它们以不同的方式在贡献广告之间分配功劳。 今天使用的最常见的分数归因方法是“基于位置”。在这种方法下，第一次点击和最后一次点击都将获得40％的功劳，其余20％的功劳将平均分配给两次点击之间的所有点击。
基于排名的（部分）：首次点击和最终点击均占40％，其余20％则平均分配给两次点击。
在如下所示的“线性”归因模型下，所有功劳均会在转化路径中的所有点击之间平均分配，无论何时发生。在搜索者点击四次广告后进行转化的情况下，每个广告将获得四分之一的功劳。

线性（分数）：所有功劳平均分配到每次点击中。
如下所示，“时间衰减”模型比前两个模型复杂一些，因为它会影响转换完成所需的时间。与转换较近的点击相比，较早发生的点击获得的功劳少。

时间衰减（部分）：与转化时间最接近的点击获得了更多功劳。较早的点击获得较少的功劳。
最后，“数据驱动”归因（如下所示）是最复杂的归因形式。仅当您的帐户在过去30天内至少产生了300次转化时，此功能才可用。数据驱动的归因模型利用可用的转化数据为对您的业务目标影响最大的点击分配次要重要性。每次转化带来的功劳归功于每次点击。

数据驱动（部分）： Google利用大量数据为特定转化中的每次点击分配重要性。归因的可预测性和透明度较低。
要在Google Ads中找到您当前的归因模型设置，请导航至“工具”，然后单击“转化”，单击为单个“转化操作”，然后单击“归因”。您所做的任何更改都会修改您以后的报告，但不会追溯影响您的历史数据。您需要记下更改归因模型的日期，因为在某些情况下，它会使您的效果看起来大不相同。

哪种归因模型适合您的业务？没有一个正确的答案。在大多数情况下，建议您从默认的最终点击模型切换为使用基于排名的归因。这样可以确保转化路径上的所有点击都获得功劳，从而使您对促进转化的原因有了更好的了解。