谷歌在周一的一篇博文中宣布，谷歌将不再使用最后一次点击归属作为其购买广告网络 Google Ads 的默认转换模式。
这一变化将意味着，未来任何转化点的默认属性方法——新产品购买页面、应用程序安装活动、显示广告登陆页面——都将落入谷歌所谓的“数据驱动属性”(data-driven attribution) ，即谷歌的算法解决方案，随着时间的推移，该方案会将信任分配给不同的印象。
当前带有最后一次点击度量的转换操作将继续基于驱动转换的最终广告属性。最后一次点击测量仍然可用。
广告客户可以关闭数据驱动的归因，并从谷歌的五种基于规则的归因方法中选择一种: 最后一次点击、第一次点击、线性(平均归因于每个印象)、时间衰减(归因于印象和转换之间的持续时间)和基于位置的归因(第一印象和最后印象各占40% ，其余各占20%)。
谷歌负责购买、分析和测量的副总裁 Vidhya Srinivasan 在一封电子邮件中告诉 AdExchanger: “基于规则的归因模型，与数据驱动的归因模型相反，是由固定的、静态的规则为接触点分配学分的。”。
数据驱动的归因是一个实时的数据模型，因此算法对每个品牌或活动的信用分配是不同的。归因评分可能会根据哪些网站或应用程序有助于转换，或者消费者模式在浏览器、应用程序和设备之间的变化而改变。基于规则的模型是静态的，可以说是停滞的。
但是最后一次点击仍然很流行——直到今天都是默认的。这是一个直观的模型，特别是对于那些不使用测量供应商或预留测试预算的中小型广告客户。
斯里尼瓦桑说，谷歌直到现在才将数据驱动归因作为默认设置，因为在许多情况下，它无法满足容量阈值。同样，较小的广告客户看到较少的销售，下载或其他转换，和产品需要数据来工作。
“由于我们一直在改进和培训我们的数据驱动归因模型，我们已经取消了以前存在的要求,”她说。
数据驱动的属性默认的改变也合并了更多的广告支出-从而更多的数据-到一个渠道。斯里尼瓦桑说，谷歌的模型已经改进到可以为任何活动类型运行数据驱动的属性。但谷歌希望越来越多的广告客户使用数据驱动的归属，因为谷歌数据建模的质量与它所看到的印象和转换量息息相关。
Srinivasan 说，当第三方 cookies 逐渐消失时，模拟数据将变得更加重要。她说，如果广告商不能有效地跟踪客户或转化率，机器学习可以“弥补数据差距”。
数据驱动的归属可能并不比最后一次点击本身更符合隐私规范。但在隐私转发的环境中，将广告展示与在线用户活动联系起来往往是被禁止的，这将是一种可靠的方法。
斯里尼瓦桑说: “为了创造最有效、最持久的以隐私为中心的解决方案，我们需要继续思考如何尽可能明智地利用我们已有的数据。”