CN114757717B - 一种竞价广告的调价方法及调价系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种竞价广告的调价方法及调价系统，该方法包括以下步骤：建立数据库，所述数据库包括基础数据，所述基础数据包括成本和收入；将所述基础数据输入到预设的调价模型中，以通过所述调价模型得到调价建议；所述调价建议包括建议调价和不建议调价，本发明的作用是可以将竞价广告在推广阶段、转换阶段和成交阶段的数据实现高效采集和自动处理，并高效及时得给出准确的调价建议，避免广告主投入过多无效的试错成本。

Description

一种竞价广告的调价方法及调价系统

技术领域

本发明涉及互联网广告技术领域，更具体地，本发明涉及一种竞价广告的调价方法及调价系统。

背景技术

竞价广告是一种广告主通过出价和广告物料的质量度得分，来竞争每个关键词的广告排名的新型互联网广告形式。

对广告主来说，每个关键词的出价高低，会直接影响其广告排名，从而影响其产生的广告投放数据。例如，一般更高的出价，会更有机会获得更高的广告排名，从而产生更多的广告展现量、点击量、消费，和更多的转化、成交机会。所以广告主要想提高广告效果，就需要对不同出价下的广告投放数据进行全面的评估，从而找到效果更优的出价，将收益最大化。

现有技术中，广告推广平台一般能够为广告主提供的数据包括：推广数据，例如，每个关键词的展现量、点击量、消费等；转化数据，例如每个关键词的咨询量、电话量、注册量等，成交数据，该数据一般只对在线成交的行业提供，其他大部分行业是无法获得该数据的。

广告推广平台提供的上述数据不完整且不精准，这就导致广告主需要安排专门人员通过表格类基础工具来处理和对接成千上万条、甚至几十万条关键词的数据，操作过程非常复杂，而且需要有一定的表格函数应用能力，由于每个广告主的广告投放人员水平不一、精力有限，所以导致很多广告主根本无法完成这项工作。

另外广告主从上述数据中无法直观得了解是否需要调价，通常都需要先自己整理计算，然后根据自己的管理经验来理解数据，进而按自己的理解去调价或不调价，通常达不到想要的效果。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种竞价广告的调价方法及调价系统以实现对竞价广告数据处理及精准调价，技术方案如下：

一种竞价广告的调价方法，包括以下步骤：

建立数据库，所述数据库包括基础数据，所述基础数据包括成本和收入；

将所述基础数据输入到预设的调价模型中，以通过所述调价模型得到调价建议；

所述调价建议包括建议调价和不建议调价。

进一步的，所述数据库包括广告平台数据模块、用户数据模块和存储检测模块，所述广告平台数据模块用于存储从广告平台获得的平台数据，所述用户数据模块用于存储从客户端接收的用户数据，所述存储检测模块用于检测所述广告平台数据模块和所述用户数据模块是否已存储。

进一步的，还包括以下步骤：

更新所述数据库，根据所述存储检测模块的检测结果从所述广告平台获得平台数据并存储；接收所述客户端的用户数据并存储。

进一步的，所述调价模型为：

(1+z)(r-1)＝(1+y)(r-1-x)

其中，x为点击单价的变化比例，y为点击量的变化比例，z为利润的变化比例，r为广告回报率。

进一步的，所述通过所述调价模型得到调价建议包括：

若点击量的变化比例不大于点击单价的变化比例，则建议调价，若点击量的变化比例大于点击单价的变化比例，则建议不调价。

进一步的，还包括：接收筛选去重指令，调用所述数据库中的数据并重新排列组合。

进一步的，还包括：接收查询指令，并调用所述数据库中的数据。

进一步的，所述查询指令包括按维度查询、按时间查询、按来源查询和按数据项查询。

根据本发明的另一方面，还提供了一种竞价广告的调价系统，所述系统包括：

存储器，用于存储基础数据，所述基础数据包括成本和收入，

和处理器，与所述存储器连接，所述处理器用于接收调价查询指令并将所述基础数据输入到预设的调价模型中，以通过所述调价模型得到调价建议，所述调价建议包括建议调价和不建议调价。

进一步的，所述调价模型为：

(1+z)(r-1)＝(1+y)(r-1-x)

其中，x为点击单价的变化比例，y为点击量的变化比例，z为利润的变化比例，r为广告回报率。

本发明的竞价广告调价方法和系统可以将竞价广告在推广阶段、转换阶段和成交阶段的数据实现高效采集和自动处理，并高效及时得给出准确的调价建议，避免广告主投入过多无效的试错成本。

通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

附图说明

构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同说明书一起用于解释本发明的原理。

图1为本发明实施例1竞价广告的调价方法的方法流程图；

图2为本发明实施例2竞价广告的调价系统的结构框图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

对于相关领域普通技术人员已知的技术和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术和设备应当被视为说明书的一部分。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。

实施例1

本发明的实施例公开了一种竞价广告的调价方法，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的竞价广告的调价方法的流程图，如图所示，该方法包括以下步骤：

步骤100、建立数据库，数据库包括基础数据，在本发明的实施例中，基础数据包括成本和收入。

竞价广告的数据可以根据形成阶段分为推广数据、转化数据和成交数据，推广数据是广告平台为广告主提供的数据，不同的平台提供的数据会存在差异，但是一般所有的平台都会提供的数据包括每个关键词的展现量、点击量、消费(或者成本)等。

转化数据指有多少人在线咨询，有多少人打电话，有多少人加了微信等，一般包括关键词的咨询量、电话量、注册量等。转化数据报告只有少部分平台会提供，这部分数据大都需要广告主自己整理收集。

成交数据指咨询过的客户中，有多少人成交，收入多少钱等，一般包括成交量、收入等，这部分数据只能广告主自己整理收集。

故在本发明的实施例中数据库包括广告平台数据模块、用户数据模块和存储检测模块三个数据模块，广告平台数据模块为从广告平台获得的平台数据。

在本发明的实施例中，广告平台数据包括以下数据：关键词分日报告、关键词分时报告、关键词地域报告、落地页报告、Ocpc分日报告、搜索词分日报告、搜索词分时报告、搜索词实时报告、搜索词地域报告、访客明细报告、转化数据报告、成交数据报告，同一类数据报告放在相同的数据表中，并按照日期排列。

在本发明的实施例中，通过利用api(应用程序接口)技术，从每个搜索引擎平台提供的api接口，为广告主实现自动获取每个广告平台提供的所有数据报告，并将获取到的数据，按照上述数据报告内容分类整理到数据库中，从而实现大部分广告数据的自动化获取并分类存储，代替由广告主在推广平台中手动导出数据文件和手动分类存储数据，大幅度提高了数据获取和分类存储的效率。

另外，广告主可以通过设置定时获取功能获取上述数据，例如每天8点，每次启动时等，或者广告主也可以通过手动的方式自主获取数据。

用户数据包括转化数据和成交数据。

转化数据至少包括转化时间、用户联系方式、搜索词等内容，成交数据至少包括成交时间、用户联系方式、搜索词、成交金额(或者收入)等内容。

存储检测模块用于记录广告平台数据和用户数据在指定的日期是否已经存储，广告主可以通过发送检测指令的方式通过该项目自动检测某一日期上述两类数据是否已存储，若广告平台数据未存储，可以通过api接口自动从广告平台获取；若用户数据未存储，可以输出该日期用户未存储的信号以提醒广告主存储数据；若上述两类数据均已存储，则输出已存储信号。

当广告主收到未存储的信号时，可以及时将该日期的数据填补上，避免数据不全，导致调价建议不准确或无法得出调价建议。

为了方便调用所有的数据，为所有数据报表建立至少两个索引：date索引和_id索引，具体的在本发明的实施例中，上述数据分别在下列字段建立操作索引：关键词分日报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备；关键词分时报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，小时；关键词地域报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，地域；落地页报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，落地页地址，访问次数；Ocpc分日报告：计划名，计划id，设备；搜索词分日报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词；搜索词分时报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，小时；搜索词实时报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，分钟；搜索词地域报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，地域；访客明细报告：搜索词，地域，关键词，关键词id，ip，商盾id，访问时长；转化数据报告：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，线索类型，线索手机号，提交时间，渠道，地域，ip，小时；转化数据：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，是否有效，地域；成交数据：计划名，计划id，单元名，单元id，关键词，关键词id，设备，搜索词，成交金额，地域。

在本发明的实施例中，还包括：

步骤110、接收筛选去重指令，并调用数据库中的数据排列组合。

由于数据库中的数据包括从广告平台获得的数据和客户端的广告主的数据，两部分数据可能会有重合，而且对同一定义下的数据广告平台和广告主可能会给出不同的结果，例如转化数据中，在线咨询的数据中，客户发送消息数大于等于几条，算作一次转化；电话咨询中，未接通的电话，是否算作一次转化；同一个用户IP，分别通过两个搜索词，进入推广页面后产生了转化，那这两个搜索词，是否都算上一次转化，还是只给时间上的第一个搜索词、或是最后一个搜索词，算上一次转化；同一个用户IP，成交了一万元的营收，假设用户之前分别通过两个搜索词，进入推广页面后产生了转化，那这一万元的营收，是给两个搜索词都算上，还是只算时间上的第一个、或是最后一个，或是将营收平分给这两个搜索词；同一个用户IP，在一个月内成交了三次，那是把这三次成交的营收，都算做搜索词的营收数据，还是只算第一次成交的营收；同一个用户手机号，通过一个搜索词，拨打了多次电话，那是算作多次转化，还是去重后只算作一次转化等等。

因此筛选设置可以至少包括以下：在线咨询中，用户留下手机号码的，是否算作一次转化；在线咨询中，用户消息数大于等于多少条，算作一次转化；电话咨询中，通话时长大于等于多少秒，算作一次转化；电话咨询中，未接通的电话，是否算作一次转化；微信咨询中，用户复制微信号的，是否算作一次转化；微信咨询中，调起微信首页的，是否算作一次转化；微信咨询中，微信加粉成功的，是否算作一次转化等。

例如，同一个用户手机号，通过搜索词，拨打了五次电话，一般广告平台会作为五次转化结果发送给广告主，若广告主认为将其认定为五次转化不合适，则可以手动删选将其设定为一次转化，同时调用该项转化数据时，也可以选择调用广告平台原始数据，或选择调用广告主筛选后的数据。

去重设置可以至少包括以下：针对转化数据中，相同ip的多次转化，有三个单选项：全部都保留、只保留第一次、只保留最后一次；针对转化数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生的多次转化，有三个单选项：全部都保留、只保留第一次、只保留最后一次；针对成交数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生过多次转化，那将该成交量及营收如何归因到搜索词，有四个单选项：全部都归因，只归因给第一个，只归因给最后一个，全部都归因成交量并将营收平分给所有搜索词；针对成交数据中，同一用户联系方式，在一段时间内产生的多次成交，如何归因到搜索词，有三个单选项：全部都归因，只归因第一次成交，只归因前三次成交。

上述筛选去重设置，都可以保存在广告主的客户端。

步骤120、接收查询指令，并显示查询结果。

在客户端，广告主可以选择不同的维度、时间、数据来源、计算方式、数据项来查询数据，客户端再将这些请求传递给后台，后台根据请求从数据库获取数据并处理、计算、整理，再根据广告主对数据筛选、去重等处理的设置，最终得到的数据返回给客户端显示，显示的方式可以是数据表，广告主可以在数据表中可以继续对数据进行筛选、排序操作，以便查看和分析数据。

其中，可以选择的维度包括：账户、ocpc、计划、单元、搜索词，以及时段和地域。

可以选择的时间包括：以天为单位的任意时间段。

可以选择的数据来源包括：分别针对转化、成交数据，可以分别多项选择三个数据来源：从推广平台获取的回传数据、从推广平台获取的详情数据、用户上传表格中的详情数据。如果单选一项，就只计算这一部分来源的数据，如果多选二项或三项，就汇总计算这几部分来源的数据。

可以选择的计算方式包括：是否将维度相同的数据合并，例如，搜索词报告中，可以选择是否将搜索词相同的数据进行合并。

可以选择的数据项包括：推广数据、转化数据、成交数据和评估数据。

在本发明的实施例中，推广数据包括展现、点击、消费、上方位展现、上方位点击、上方位消费、平均点击价格、点击率，上方位展现率、上方位点击率、上方位消费率。

上文提到从广告平台获取的推广数据包括展现量、点击量、消费(或者成本)等，但是这些数据在广告主通过客户端查询的时候，并不将其直接显示，而是经过整理成为更能显示结果的数据，即整理成上述的展现、点击、成本、上方位展现、上方位点击、上方位消费、平均点击价格、点击率，上方位展现率、上方位点击率、上方位消费率。

其中，上方位展现率＝上方位展现/展现，上方位点击率＝上方位点击/点击，上方位消费率＝上方位消费/消费，在推广数据中，新设上方位展现率、上方位点击率、上方位消费率三项数据，可以简单直接的从数据中看到广告位的排名情况，使广告主决定是否要通过调价来调整排名。

转化数据包括转化量、转化成本、转化率，同样也是将广告平台和广告主提供的用户数据整理后显示的。在转化数据中，独创的增加了两项数据转化成本和转化率，转化成本＝消费/转化量，转化率＝转化量/点击，增加这两项数据可以帮助广告主快速评估当天广告流量的初步转化情况，以及广告流量的质量情况。

成交数据包括：成交量、成交成本、成交率、收入、平均客单价，也是将广告平台和广告主提供的数据整理后显示的。成交成本＝消费/成交量，成交率＝成交量/转化量，平均客单价＝营收/成交量。

评估数据包括利润、ROI、ROAS、平均点击营收和平均转化收入，其中，利润＝收入-消费，ROI＝利润/消费，ROAS＝收入/消费，平均点击营收＝收入/点击，平均转化营收＝收入/转化。

例如搜索词A展现10次，上方位展现10次，点击1次，上方位点击1次，消费10元，上方位消费10元；在用户上传的转化数据中，咨询转化1次，用户联系方式是123456；在用户上传的成交数据中，用户联系方式是123456，成交1次，收入20元。

广告主在查询搜索词A的数据后，会得到：搜索词a，展现10次，点击1次，消费10元，上方位展现为10次、上方位点击为1次、上方位消费为10元、平均点击价格为10元、点击率为10％，上方位展现率为100％、上方位点击率为100％、上方位消费率为100％，转化量1次，转化成本为10元、转化率为100％，成交1次，消费为10元、成交率为100％、收入20元、平均客单价为10元，利润为10元，ROAS为2，ROI为1，平均点击营收为20元，平均转化收入为20元。

如果在调用成交数据中，同时包含用户联系方式和搜索词，则优先按用户联系方式调用；如果成交数据中，没有用户联系方式，或用户联系方式在转化数据中找不到相同的记录，就再按搜索词进行调用，这样可以保证数据的准确性。

步骤200、将基础数据输入到预设的调价模型中，以通过调价模型得到调价建议，调价建议包括调价建议和不调价建议。

假设前提：成交单价(h)为固定值，成交量(i)/点击量(j)＝点击成交率(k)也是固定值。

利润＝收入-消费，即c＝a-b

收入＝点击量*点击成交率*成交单价，即a＝j*k*h

消费＝成本＝点击单价*点击量，即b＝d*j

则c＝a-b＝j*k*h-d*j

ROAS(r)＝收入/消费＝a/b，即r＝j*k*h/d*j

一般来说，调价是为了提升利润，提升利润可以通过提高点击单价或降低单价两种方式进行，在本领域当中，假设没有其他变故，一般点击单价提升或降低的比例与点击量的提升或降低的比例相同，例如假设点击单价提升30％，则点击量也会提升30％，但是点击量提升30％并不一定会使提价后的利润高于提价前的利润，因此就需要找到提价后的利润等于提价前的利润时的最优点击量提升比，即只有点击量达到该最优点击量提升比时，提价后利润才等于提价前利润。因此若最优点击量提升比不高于30％，则建议调价，若最优点击量提升比高于30％，则不建议调价。

同样的，若点击单元降低30％，则实际上点击量也会降低30％，若最优点击量下降比不低于30％，则建议调价，若最优点击量下降比低于30％，则不建议调价。

用计算公式即：

变价后利润＝变价后点击量*点击成交率*成交单价-变价后点击单价*变价后点击量

假设x为点击单价的变化比例，y为点击量的变化比例，z为利润的变化比例，

则c*(1+z)＝j*(1+y)*k*h-d*(1+x)*j*(1+y)

当调价后的利润不低于调价前的利润时，可以建议调价，因此需找出调价后的利润等于条件前的利润时各个参数之间的关系，即调价后利润/调价前利润＝1，将上述各公式带入可得参数公式：

最终可得到：(1+z)(r-1)＝(1+y)(r-1-x)

下面以roas＝2为例进行详细说明，若点击单价提升30％，且期望利润提升10％，则本方法将给出不调价建议，具体的：

将上述举例数值代入参数公式后可得y即点击量提升为57％，即若点击单价提升30％，且利润需提升10％，则点击量至少需提升57％，但是根据点击单价与点击量的一般规律，点击量仅能提升30％，远小于能够达到期望利润提升值的57％，因此给出不调价建议。

实施例2

本发明的实施例提供了一种竞价广告的调价系统，如附图2所示，该系统包括处理器、存储器、接口装置、通信装置、显示装置、输入装置、扬声器、麦克风，等等。

处理器例如可以是中央处理器CPU、微处理器MCU等。存储器例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置例如能够进行无线通信或有线通信。显示装置例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置例如可以包括触摸屏、键盘等。用户可以通过扬声器和麦克风输出/输入语音信息。

存储器用于存储基础数据和计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述竞价广告调价的方法。所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：接收调价查询指令并将成本和收入输入到预设的调价模型中，以通过调价模型得到调价建议，调价建议包括建议调价和不建议调价。

上述调价模型为：(1+z)(r-1)＝(1+y)(r-1-x)

以roas＝2为例，若点击单价提升30％，且期望利润提升10％，则本方法将给出不调价建议，具体的：

将上述举例数值代入参数公式后可得y即点击量提升为57％，即若点击单价提升30％，且利润需提升10％，则点击量至少需提升57％，但是根据点击单价与点击量的一般规律，点击量仅能提升30％，远小于能够达到期望利润提升值的57％，因此给出不调价建议。

本领域技术人员应当理解，尽管在图中示出了多个装置，但是，本发明实施例的计算机设备可以仅涉及其中的部分装置，也可以涵盖其它装置。技术人员可以根据本发明所公开方案设计指令，指令如何控制处理器进行操作属于本领域公知技术，故在此不再详细描述。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

本领域的技术人员公知的是，随着诸如集成电路技术的电子信息技术的发展和软件硬件化的趋势，要明确划分系统软、硬件界限已经显得比较困难了。因为，任何操作可以软件来实现，也可以由硬件来实现。任何指令的执行可以由硬件完成，同样也可以由软件来完成。对于某一机器功能采用硬件实现方案还是采用软件实现方案，取决于价格、速度、可靠性、存储容量、变更周期等非技术性因素。因此，对于电子信息技术领域的普通技术人员来说，更为直接和清楚地描述一个技术方案的方式是描述该方案中的各个操作。在知道所要执行的操作的情况下，本领域的技术人员可以基于对所述非技术性因素的考虑直接设计出期望的产品或装置。

虽然已经通过示例对本发明的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本发明的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本发明的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (7)

1.一种竞价广告的调价方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立数据库，所述数据库包括基础数据，所述基础数据包括成本和收入；

将所述基础数据输入到预设的调价模型中，以通过所述调价模型得到调价建议，所述调价模型为：

(1+z) (r-1)＝(1+y) (r-1-x)

其中，x为点击单价的变化比例，y为点击量的变化比例，z为利润的变化比例，r为广告回报率；

所述调价建议包括建议调价和不建议调价；

接收筛选去重指令，调用所述数据库中的数据并重新排列组合，去重设置至少包括以下：针对转化数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生的多次转化，有三个单选项：全部都保留、只保留第一次、只保留最后一次；针对成交数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生过多次转化，那将成交量及营收如何归因到搜索词，有四个单选项：全部都归因，只归因给第一个，只归因给最后一个，全部都归因成交量并将营收平分给所有搜索词；针对成交数据中，同一用户联系方式，在一段时间内产生的多次成交，如何归因到搜索词，有三个单选项：全部都归因，只归因第一次成交，只归因前三次成交。

2.根据权利要求1所述竞价广告的调价方法，其特征在于，所述数据库包括广告平台数据模块、用户数据模块和存储检测模块，所述广告平台数据模块用于存储从广告平台获得的平台数据，所述用户数据模块用于存储从客户端接收的用户数据，所述存储检测模块用于检测所述广告平台数据模块和所述用户数据模块是否已存储。

3.根据权利要求2所述竞价广告的调价方法，其特征在于，还包括以下步骤：

更新所述数据库，根据所述存储检测模块的检测结果从所述广告平台获得平台数据并存储；接收所述客户端的用户数据并存储。

4.根据权利要求3所述竞价广告的调价方法，其特征在于，所述通过所述调价模型得到调价建议包括：

若点击量的变化比例不大于点击单价的变化比例，则建议调价，若点击量的变化比例大于点击单价的变化比例，则建议不调价。

5.根据权利要求4所述竞价广告的调价方法，其特征在于，还包括：

接收查询指令，并调用所述数据库中的数据。

6.根据权利要求5所述竞价广告的调价方法，其特征在于，所述查询指令包括按维度查询、按时间查询、按来源查询和按数据项查询。

7.一种竞价广告的调价系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述系统包括：

所述存储器用于存储基础数据，所述基础数据包括成本和收入，

所述处理器与所述存储器连接，所述处理器用于接收调价查询指令并将所述基础数据输入到预设的调价模型中，以通过所述调价模型得到调价建议，所述调价建议包括建议调价和不建议调价；

所述调价模型为：

(1+z) (r-1)＝(1+y) (r-1-x)

其中，x为点击单价的变化比例，y为点击量的变化比例，z为利润的变化比例，r为广告回报率；

接收筛选去重指令，调用数据库中的数据并重新排列组合，去重设置至少包括以下：针对转化数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生的多次转化，有三个单选项：全部都保留、只保留第一次、只保留最后一次；针对成交数据中，同一个用户联系方式，通过多个搜索词产生过多次转化，那将成交量及营收如何归因到搜索词，有四个单选项：全部都归因，只归因给第一个，只归因给最后一个，全部都归因成交量并将营收平分给所有搜索词；针对成交数据中，同一用户联系方式，在一段时间内产生的多次成交，如何归因到搜索词，有三个单选项：全部都归因，只归因第一次成交，只归因前三次成交。

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