Attribution Modeling

Attribution modeling (mô hình phân bổ, còn gọi là mô hình ghi nhận chuyển đổi) là bộ quy tắc hoặc thuật toán quyết định một chuyển đổi được ghi công cho điểm chạm marketing nào và mỗi điểm chạm nhận bao nhiêu phần. Cùng một đơn hàng, đổi mô hình là đổi luôn kênh được coi là “có công”.

Attribution modeling là gì?

Khách xem video TikTok, hai hôm sau bấm quảng cáo Facebook, cuối tuần gõ tên thương hiệu trên Google rồi đặt hàng. Mô hình phân bổ quyết định đơn đó tính cho ai qua ba thiết lập:

• Loại điểm chạm được xét: chỉ lượt nhấp, hay cả lượt xem quảng cáo.
• Khung thời gian xét lùi (lookback window, xem attribution window): điểm chạm xảy ra quá lâu trước chuyển đổi bị bỏ qua.
• Cách chia: dồn hết cho một điểm chạm, chia theo tỷ lệ cố định, hoặc để thuật toán tính.

Các nhóm mô hình phân bổ

Tỷ lệ trong mô hình theo quy tắc là do người đặt, không có dữ liệu nào chứng minh. Từng biến thể đa điểm chạm và cách chọn được phân tích trong bài mô hình phân bổ đa điểm chạm.

Thay đổi từ 2023 đến 2026

Google. Từ 11/2023, GA4 không còn bốn mô hình first click, linear, time decay và position-based. GA4 hiện có ba lựa chọn: Data-driven, Paid and organic last click và Google paid channels last click (Google Analytics Help, Attribution models, truy cập 10/2026). Google Ads cũng bỏ bốn mô hình đó, chuyển các hành động chuyển đổi đang dùng chúng sang data-driven và đặt data-driven làm mặc định cho hầu hết hành động chuyển đổi (Google Ads Help, About attribution models, truy cập 10/2026).

Meta. Từ 12/01/2026, Ads Insights API thôi trả dữ liệu theo khung 7 ngày sau xem và 28 ngày sau xem. Các khung còn lại là 1, 7, 28 ngày sau nhấp, 1 ngày sau xem có tương tác (engaged view) và 1 ngày sau xem (Meta for Developers, 10/2025).

App. Nền tảng đo lường mobile thường ghi công cho điểm chạm cuối trong khung thời gian. Adjust mặc định 7 ngày cho lượt nhấp khớp theo thiết bị; lượt cài nằm ngoài khung mà không có tương tác hợp lệ nào khác thì ghi là organic (Adjust Help Center, Attribution windows, truy cập 10/2026). Trên iOS, postback của AdAttributionKit (iOS 17.4 trở lên) không chứa dữ liệu theo người dùng hay thiết bị (Apple Developer, AdAttributionKit, truy cập 10/2026), nên khó chia công theo từng người dùng.

Vì sao các báo cáo không khớp nhau?

Mỗi nền tảng tự ghi công cho mình theo luật riêng. Ví dụ giả định: khách xem quảng cáo Meta, hôm sau nhấp quảng cáo Google và mua đơn 1,500,000 đồng. Meta (1 ngày sau xem) ghi 1 đơn, Google Ads cũng ghi 1 đơn. Cộng hai báo cáo ra 3,000,000 đồng, gấp đôi doanh thu thật.

Cách xử lý thường gặp: lấy một nguồn chung (GA4, MMP hoặc CRM) để chia ngân sách giữa các kênh, còn số của từng nền tảng chỉ dùng để tối ưu trong kênh đó.

Phân biệt với MMM và kiểm thử tăng tiến

Attribution chỉ chia công cho chuyển đổi đã ghi nhận, không trả lời được câu “tắt kênh này thì mất bao nhiêu đơn”. Câu đó cần marketing mix modeling, dùng dữ liệu tổng hợp theo tuần, hoặc kiểm thử tăng tiến với nhóm đối chứng. Phần chuyển đổi không đo được, như của người từ chối cookie, thì Google Ads ước tính bằng conversion modeling (mô hình hóa chuyển đổi).

Câu hỏi thường gặp

Nên chọn last click hay data-driven?

Tài khoản ít chuyển đổi thì data-driven có ít dữ liệu để học. Báo cáo Model comparison trong Google Ads đặt hai mô hình cạnh nhau để xem chi phí mỗi chuyển đổi và ROAS thay đổi ra sao trước khi đổi hẳn.

Đổi mô hình có ảnh hưởng đặt giá thầu không?

Có. Smart Bidding tối ưu theo cột chuyển đổi, nên khi công được chia lại giữa các chiến dịch, mục tiêu CPA hoặc ROAS cũ có thể không còn hợp. Google khuyên thử trước và xem tác động lên lợi nhuận.

Nếu số liệu Meta, Google và GA4 đang lệch nhau, đội Adtek có thể cùng bạn rà lại thiết lập đo lường qua trang liên hệ.