很多品牌在看廣告成效時，大多仰賴廣告後台提供的指標。但是廣告後台看到的永遠都是「廣告平台自己算給你的數字」。無法判斷使用者真正的購買路徑，也看不到每一個廣告在轉換過程中的真實影響力。
因此越來越多電商品牌開始會搭配 GA4，去追蹤更完整的轉換行為、用戶路徑與跨渠道成效差異。而在這個基礎上，我們開發了一個可以直接看「廣告真實貢獻」的指標：轉換貢獻度，以便幫助大家更快速檢視廣告成效。
文章目錄
一、為何電商需要搭配 GA4 看廣告成效？
１. 為什麼不能只看廣告後台？常見的３個盲區
２. GA4 能補足什麼廣告後台沒有的數據
二、什麼是「轉換貢獻度」？
１. 貢獻度是什麼？
２. 貢獻度怎麼算？看三大指標
三、如何利用「貢獻度」判斷廣告表現
１. 用貢獻度做「素材優化」
２. 用貢獻度做「投放預算分配」
四、文章總結
一、為何電商需要搭配 GA4 看廣告成效？
１. 為什麼不能只看廣告後台？常見的３個盲區
很多品牌在投放廣告時，第一層都會看「廣告後台」數據，但常常遇到三個盲區：
盲區 1：廣告後台只能看到「自己的貢獻」，不是整體成效
Google 只會告訴你 Google 有貢獻，Meta 只會告訴你 Meta 有轉換。如果只看 ROAS，會發現每個平台都會說自己很棒，但沒辦法告訴你「是哪個管道實際真正帶來關鍵影響」。
盲區 2：看得到轉換，卻看不到「過程」
只要成功觸發轉換條件，廣告後台就會把功勞算給自己。但用戶其實往往不是「看一次廣告就買」，而是：先在 IG 看到，然後搜尋品牌、看部落客文章，最後自己點進官網才完成購買。
如果你只看到廣告後台，你永遠都抓不到用戶的「完整被行銷的歷程」，很容易因此誤分預算給每個都說自己好棒的廣告平台。
盲區 3：無法判斷素材問題還是網站問題
例如：
- 點擊率很高但購買很低 → 是頁面問題還是受眾錯了？
- 加入購物車很多但成交率低 → 是價格、物流還是付款方式？
廣告後台看不到進站後的行為，要 GA4 才能回答這些問題。
２. GA4 能補足什麼廣告後台沒有的數據據
GA4 能看到：
- 電商事件層級：add_to_cart、begin_checkout、purchase
- 行為流量層級：進站來源、參與度、跳出率
- 跨渠道路徑：每個接觸點在整條轉換路徑中的作用
- 前期 / 中期 / 後期流量分類：用來拆解投放策略是否平衡
GA4 並不是替代廣告後台，而是讓你看到廣告後台「無法做到」的數據，補上從廣告進來後中間那段你原本看不到的過程。
但是 GA4 也有缺點：GA4 雖然看得到整條路徑，但它沒辦法公平地將「轉換功勞」分配給每一個接觸點。即使現在有「以數據為準模型」會從你資料庫裡面學習演算，但你永遠不會知道它是怎麼算的，終究是行銷人沒有辦法解釋的「黑盒子」。
這就是為什麼我們開發「媒體轉換貢獻度」指標：不是看最後誰成交，也不是交給系統盲算，而是具體衡量每一個廣告在整個轉換流程中的真實貢獻力。
二、什麼是「轉換貢獻度」？
１. 「貢獻度」是什麼？
廣告「貢獻度」是一種 回朔用戶轉換路徑，量化每支廣告對「最終成交貢獻」程度的模型。模型的核心價值是：不是只看誰轉換訂單，而是每個有幫忙「推進用戶完成購買」的都該有功勞。所以即使某支廣告不是轉換數最高的，也有可能獲得高分，因為它很可能在轉換的前期、中期就發揮了作用。
這是 GA4 原生報表無法做到的。
２. 貢獻度怎麼算？看三大指標
目前貢獻度模型由以下三大指標綜合計算：
- 轉換數：廣告實際帶來的訂單數或目標轉換數，例如直接購買、填寫表單。
- 進站流量：廣告帶來的進站人數。雖然不是轉換最後接觸點，但成功吸引用戶觸及進站。
- 互動率：進站後有參與行為（加入購物車、瀏覽頁面等），有互動率表示用戶有高購買意願。
綜合上述三個指標各自代表的含義，會比單純看 ROAS、CPC、CTR，更貼近真實投放的用戶反應與廣告貢獻。
３. 貢獻度 vs GA4 報表：差在哪？
- 整合性
GA4 的報表設計專注於針對特定分析提供資料報表，例如：流量表現要去流量開發報表，廣告轉換分析要去轉換路徑報表。變成同一支廣告，想看流量又想看轉換表現，還要開兩張報表相互比對。
貢獻度模型把轉換數和進站流量作為指標統計，就可以省去資料散落在 GA4 各處要花時間一個一個抓的問題，只要看貢獻度就可以確定廣告「有在好好做事」。
- 資料細緻度
GA4 雖然有提供歸因路徑報表，可以看到廣告的前、中、後接觸期有哪些管道，但沒辦法進一步比對廣告成效，或是統計這些管道的「輔助轉換」次數，實際上對於廣告層級的優化有限，，容易錯殺那些「有幫助只是沒有轉換」的廣告。
希望解決這個問題，就可以使用貢獻度模型。因為貢獻度是統計了轉換數、進站流量和參與度三大指標，可以更全面地評估廣告的表現。
三、如何利用「貢獻度」判斷廣告表現
如果你現在優化廣告是根據：
- 看 ROAS 決定要不要加碼
- 看 CTR、CPC 判斷素材好不好
- 看轉換數決定要不要停掉某支廣告
那其實很容易就被廣告的表現成效給騙了，無法真正做到行銷策略的優化。想讓廣告成效越高，關鍵是要找到真正值得留的廣告素材，以及避免砍掉其實很重要、但轉換結果不亮眼的廣告。
１. 用貢獻度做「素材優化」
如果你正在調整素材優化，觀察了 CTR、CPC、轉換數，那你一定遇過這種情況：
A 廣告：CTR 很高但沒有轉換數
B 廣告：CTR 普通但轉換數很好
看到Ａ、Ｂ兩個廣告，你會下意識就砍掉Ａ廣告，結果一砍掉Ａ廣告整體 ROAS 就往下掉。因為Ａ廣告最擅長幫你帶進訪客，砍掉它反而斬斷了大多數人進站的路線。
這個時候，貢獻度就可以幫助你判斷那些看起來效果不好的素材，是不是其實扮演了很重要的角色？
２. 用貢獻度做「投放預算分配」
傳統的做法，ROAS 高就加碼， ROAS 低就減碼或停掉。
但實際應該是：
- 「真正驅動消費決策」的廣告 → 加碼
- 「只吃最後點擊轉換」但沒助攻價值的 → 控制預算
- 「品牌層級曝光」但持續高貢獻度的 → 保留與測試素材
貢獻度能幫你做到這件事：
- 找出前中期關鍵廣告
- 找出正在消耗預算但無效的廣告
這樣預算就不會「被 GA4 結果誤導」，也不會亂砍影響整體投放效率。
四、文章總結
如果你現在廣告成效不穩定，卻不知道素材該留誰、預算該怎麼分，不是你不會投廣告，而是你的數據被分散在不同平台，導致行銷決策像「缺一塊拼圖」，看不到全貌。
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媒體轉換貢獻度提供三種形式的視覺化圖表分析：氣泡圖看各渠道的貢獻度和進站流量，長條圖直接看主攻／助攻比例，曲線圖看長時間的管道趨勢。
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