后 "Cookie "时代的营销归因：2025 年的新战略

随着第三方 Cookie 的消失，传统的营销归因模型正在被颠覆，迫使企业采用新的衡量方法。本指南将探讨 2025 年不断变化的归因格局，探讨隐私优先的方法、第一方数据策略以及无需依赖 Cookie 即可实现有效衡量的新兴技术。了解具有前瞻性思维的企业如何实施创新方法，例如数据清洁室、高级建模技术和人工智能解决方案，以在尊重消费者隐私的同时保持营销衡量能力。探索构建弹性归因系统的实用框架，以便在新时代提供精准的洞察，并提供完整的实施路线图和企业成功应对后 Cookie 时代归因挑战的真实案例。

导言

营销归因领域正在经历十多年来最重大的变革。谷歌在 Chrome 中逐步淘汰第三方 Cookie，苹果在其整个生态系统中增强隐私保护，以及全球范围内隐私法规的加强，从根本上改变了营销人员追踪和衡量营销活动效果的方式。

谷歌营销副总裁 Lisa Gevelber 解释说：“营销人员多年来依赖的基于 Cookie 的归因方法正在迅速过时。企业必须采用新的衡量方法，既要尊重用户隐私，又要提供有效营销所需的洞察。”

这种转变既是挑战，也是机遇。虽然严重依赖跨站追踪的传统归因模型已日渐式微，但创新方法正在涌现，有望打造更具可持续性、更符合隐私标准的衡量框架。许多新方法利用先进的建模技术和更丰富的第一方数据，实际上比基于 Cookie 的前辈方法能够提供更精准的洞察。

根据 Gartner 的研究，到 2025 年，全球 75% 人口的个人数据将受到隐私法规的保护，而 2022 年这一数字仅为 25%。同时，eMarketer 报告称，营销人员将“无法追踪正确的归因指标”列为他们面临的最大挑战，其中 42% 将其列为他们的主要衡量问题。

Forrester 首席分析师 Tina Moffett 指出：“第三方 Cookie 和其他标识符的弃用意味着网络匿名化程度正在不断提高。在这个新时代，赢家将是那些制定稳健身份战略并利用多种衡量方法来构建完整蓝图的组织。”

本文探讨了具有前瞻性思维的组织如何调整其归因策略，以适应这个以隐私为先的新时代。我们将探讨新兴技术、方法和组织方法，这些方法能够在不依赖 Cookie 的情况下实现有效归因。无论您是刚刚开始为 Cookie 弃用做准备，还是已经实施了其他衡量方法，您都能找到切实可行的策略，以在 2025 年及以后保持和增强您的归因能力。

对于寻求 Cookie 后归因专业知识的组织， 视力 开发了隐私优先的测量解决方案，在遵守不断发展的隐私标准的同时，保持归因的准确性。他们的平台与 多点触控归因模型 进行全面测量并尊重用户隐私。

新的归因现实

第三方 Cookie 和其他追踪机制的弃用彻底改变了归因格局。了解这些变化对于制定有效的衡量策略至关重要。

营销衡量发生了哪些变化

第三方 Cookie 弃用

继 Safari 和 Firefox 之后，谷歌也取消了 Chrome 中的第三方 Cookie，这移除了跨站用户追踪的主要机制。这将在多个方面影响归因：

• 跨站点旅程追踪：无法跨网站关注用户
• 浏览归因：将广告展示与转化联系起来的能力有限
• 频率上限：控制跨出版商曝光的能力下降
• 受众定位：网络行为定位的限制

隐私监管扩展

隐私法规在全球范围内持续扩展：

• GDPR 和 CCPA 的演变：加强执法，扩大范围
• 新的区域法规：不同司法管辖区隐私法的激增
• 同意要求：有效用户同意的更严格标准
• 数据最小化原则：仅收集必要数据的要求

平台变更

各大平台均已实施重大隐私增强措施：

• 苹果的应用程序追踪透明度：需要明确许可才能进行跨应用跟踪
• iOS 隐私功能：邮件隐私保护、私人中继等增强功能
• 谷歌的隐私沙盒：第三方 Cookie 的全新隐私保护替代方案
• 社交平台限制：减少来自主要社交网络的数据共享

身份碎片化

跨接触点的统一客户视图变得越来越具有挑战性：

• 设备激增：用户在更多设备之间移动
• 登录墙：更多需要身份验证的内容
• 围墙花园：主要平台限制数据访问和测量
• 身份不匹配：不同的系统使用不同的身份框架

哪些内容仍可用于归因

尽管发生了这些变化，但重要的测量功能仍然可用：

第一方数据

组织保留了强大的能力来衡量其自身属性内的用户交互：

• 网站行为：现场/应用内用户操作仍然可追踪
• 客户账户：可以全面衡量经过认证的用户行为
• 直接与客户互动：电子邮件、购买、支持互动等。
• 服务器端跟踪：不依赖 cookie 的跟踪机制

符合隐私要求的身份解决方案

身份识别的新方法正在出现：

• 基于同意的跟踪：许可驱动的测量框架
• 通用身份证计划：行业合作以实现符合隐私要求的身份
• 散列电子邮件/电话号码：隐私保护标识符
• 数据洁净室：符合隐私要求的数据分析的安全环境

聚合测量

从个人层面转向群体层面的测量：

• 基于群组的分析：衡量类似用户群体的行为，而不是个人的行为
• 汇总报告：平台提供的报告不包含个人层面的数据
• 统计建模：从有限的可用数据推断模式
• 概率方法：在无法进行确定性跟踪的情况下使用统计方法

情境信号

非基于身份的信号的重要性日益增加：

• 内容上下文：用户参与的内容
• 搜索查询：用户意图信号
• 站点上下文：广告出现的位置
• 时间和顺序：交互发生的时间和顺序

Cookie 后归因的关键策略

为了应对这些变化，各组织正在实施多项关键策略，以保持归因能力。以下是领先组织正在采用的方法：

1. 第一方数据最大化

随着第三方数据的减少，第一方数据已成为有效归因的基石。各组织正在实施全面的策略来收集、统一和激活这些自有数据。

扩大收集接触点

• 渐进式分析：通过价值交换逐步建立客户档案
• 认证激励：为用户提供令人信服的理由来表明自己的身份
• 自有渠道扩张：开发更直接的客户互动渠道
• 客户反馈整合：将明确反馈纳入归因模型

实施方法

许多组织还发现 打破内部数据孤岛 在后 Cookie 时代变得更加重要，因为它使他们能够最大化其第一方数据资产的价值。

案例：零售银行第一方数据转换

一家大型零售银行因 Cookie 限制而面临归因挑战，因此实施了全面的第一方数据策略：

1. 在其网站和移动应用上创造了有价值的认证体验
2. 在客户旅程中实施基于同意的渐进式分析
3. 通过统一的客户ID将线上行为与线下互动连接起来
4. 开发涵盖所有接触点的全面单一客户视图

研究结果包括：

• 通过身份验证会话识别的数字访客数量为 78%（高于 31%）
• 全面覆盖 65% 客户旅程归因（之前为 40%）
• 45% 基于增强归因数据做出更准确的营销分配决策

2. 高级建模技术

随着对完整客户旅程的直接观察变得越来越有限，复杂的建模技术正在填补测量空白。

新兴建模方法

• 媒体组合模型的复兴：对总量计量经济学方法的重新兴趣
• 转化建模：在跟踪不完整的情况下使用机器学习来模拟转化
• 增量测试：通过控制实验测量升力
• 统一测量方法：结合多种方法来创建完整的视图

实施方法

Attrisight 率先推出了多项 数据驱动的归因模型 这在后 cookie 环境中尤其有价值，因为它们结合了多种测量方法，即使在身份数据有限的情况下也能提供可靠的见解。

案例：快消品品牌的模特转型

一家全球 CPG 公司在其数字生态系统中面临着归因挑战，实施了一种复杂的建模方法：

1. 开发基于云的 MMM 功能，用于战略预算决策
2. 实施转换模型来填补可观察的客户旅程中的空白
3. 创建一致的实验框架来验证模型结果
4. 建立多种方法相结合的统一测量框架

这种方法实现了：

• 尽管可追踪的用户旅程减少了 65%，但归因准确率仍维持在之前的 92%
• 确定了 23% 比以前基于 cookie 的方法更有效的通道分配
• 通过增强优化，客户获取成本降低了 18%

3. 隐私优先的测量基础设施

各组织正在以隐私为中心重建其测量基础设施，实施为这个新时代设计的新技术和新方法。

新兴的隐私优先技术

• 服务器端跟踪：将测量从浏览器转移到服务器
• 数据洁净室：数据协作的隐私保护环境
• 同意管理平台：先进的偏好管理系统
• 边缘计算解决方案：共享之前在本地处理数据

实施方法

使用 适当的营销归因系统 变得更加重要，因为这些系统可以配置为尊重隐私，同时仍然提供有价值的见解。

案例：旅游公司的隐私基础设施

一家领先的旅游预订平台实施了全面的隐私优先测量基础设施：

1. 从客户端迁移到服务器端跟踪架构
2. 实施数据洁净室技术，以实现符合隐私要求的合作伙伴数据共享
3. 开发了具有精细用户控制的复杂同意管理
4. 创建了以第一方为中心的测量框架，强调自有渠道

这种方法的结果是：

• 尽管存在 Cookie 限制，合规测量仍覆盖 74% 的营销接触点
• 通过隐私安全数据共享继续与 85% 广告合作伙伴合作
• 与之前基于 Cookie 的方法相比，归因准确率提高了 28%

4. 人工智能和机器学习集成

在跟踪能力有限的环境中，人工智能已成为归因的必需品，有助于识别模式并利用不完整的数据进行预测。

人工智能归因功能

• 模式识别：从有限的信号中识别转换模式
• 预测模型：通过部分旅程可见性预测可能的结果
• 异常检测：自动识别归因数据问题
• 自然语言处理：从非结构化客户反馈中提取见解

实施方法

对于 B2B 公司来说，这些 AI 方法在解决以下问题方面尤其有价值： 独特的 B2B 归因挑战 例如较长的销售周期和多个决策者。

案例：SaaS 公司的 AI 归因

一家成长中的 SaaS 公司实施了人工智能归因技术，以在 Cookie 限制的情况下保持测量能力：

1. 部署基于历史全旅程数据训练的机器学习模型来预测接触点影响
2. 实施自动模式识别以识别高价值的部分旅程
3. 创建综合受众模型，以扩展对经过身份验证的用户的洞察
4. 开发异常检测功能，以在信号可用性变化的情况下保持数据质量

研究结果包括：

• 尽管可追踪的旅程减少了 70%，但仍维持了 82% 转化的归因覆盖率
• 通过人工智能优化洞察，转化率提高了 32%
• 通过自动洞察生成将数据分析时间缩短了 65%

实施 Cookie 后归因框架

考虑到这些策略，组织应该如何构建面向2025年及以后的归因框架？以下是一个切实可行的实施方法：

第一阶段：评估和基础

现状分析

• 归因审计：评估当前的归因能力和 Cookie 依赖性
• 隐私影响评估：识别脆弱的测量区域
• 数据清单：对可用的第一方数据资产进行分类
• 利益相关者协调：确保对挑战和机遇达成共识

战略规划

• 北极星定义：建立理想的未来归因状态
• 差距分析：确定需要转型的具体能力
• 优先级框架：确定首先要解决的挑战
• 路线图开发：制定分阶段实施计划

第二阶段：第一方基础

数据收集增强

• 跟踪实施情况：改进第一方数据收集
• 同意框架：实施强大的权限管理
• 认证策略：制定提升登录体验的方法
• 服务器端迁移：在适当的情况下将关键跟踪移至服务器端

身份解析

• 客户ID框架：建立持久身份的方法
• 跨设备方法论：实施设备连接解决方案
• 身份图：构建或利用身份管理解决方案
• 拼接规则：定义如何连接碎片化的用户旅程

第三阶段：建模实施

模型开发

• 建模方法选择：根据业务需求选择合适的方法
• 历史数据准备：组装模型的训练数据
• 算法开发/选择：构建或实现适当的算法
• 模型验证：通过回溯测试和实验确定准确性

技术基础设施

• 处理能力：确保足够的计算资源
• 数据管道开发：为模型输入创建自动化流程
• 集成架构：将模型与营销执行系统连接起来
• 治理框架：建立模型管理控制

第四阶段：组织支持

团队能力发展

• 技能评估：识别归因相关的能力差距
• 培训计划：针对关键利益相关者开展教育
• 卓越中心：打造专业的归因专家
• 外部合作伙伴关系：确定所需的机构或供应商支持

流程集成

• 报告过渡：从基于 Cookie 的报告框架迁移到新的报告框架
• 规划整合：将新的归因洞察融入营销规划
• 优化工作流程：创建持续基于归因的优化流程
• 持续改进：建立反馈循环以增强归因

实施时间表

案例研究：消费者品牌在 Cookie 归因后的转型

随着 Cookie 的消失和隐私法规的加强，一家领先的消费电子品牌面临着巨大的归因挑战。由于其 70% 的数字营销衡量指标依赖于第三方 Cookie，他们需要进行全面的转型。

挑战

• 65% 通过传统方法追踪用户旅程的减少
• 归因覆盖率从 85% 降至 40% 以下
• 渠道团队利用越来越不完整的数据做出决策
• 媒体合作伙伴提供的转化数据不一致且经常相互冲突

方法

该品牌实施了全面的归因转型：

1. 第一方数据转换

   • 重新设计网站和应用程序体验，将登录率从 15% 提高到 62%
   • 实施关键客户旅程事件的服务器端跟踪
   • 创建价值交换计划，为经过验证的体验提供益处
   • 部署了增强型同意管理，选择加入率为 78%

2. 建模增强

   • 使用机器学习开发转换模型来填补旅程空白
   • 实施媒体组合模型，实现战略渠道分配
   • 创建增量测试程序来验证归因结果
   • 建立统一的测量框架，结合方法论

3. 隐私基础设施开发

   • 部署数据洁净室技术，实现隐私安全的合作伙伴数据协作
   • 使用散列电子邮件实现隐私保护身份框架
   • 创建具有复杂访问控制的第一方数据仓库
   • 开发匿名旅程分析功能

4. 组织转型

   • 组建涵盖分析、营销和 IT 的跨职能归因团队
   • 创建了有关新测量方法的综合培训计划
   • 开发了显示传统方法和新方法的过渡仪表板
   • 利用新的归因洞察建立每周优化流程

结果

尽管基于 Cookie 的跟踪大幅减少，该品牌仍然取得了以下成就：

• 通过组合方法维持 85% 转化的归因覆盖率
• 通过加强预算分配，营销效率提高了 24%
• 通过更好的优化，广告支出回报率提高了 31%
• 通过建立可信的测量框架减少渠道之间的报告冲突

最重要的是，当竞争对手苦苦挣扎于归因能力的消失时，该品牌通过卓越的测量建立了竞争优势，随着隐私变化的加速，这种优势将继续发挥价值。

专家观点：归因的未来

Attrisight 和其他领先组织的行业专家分享了他们对后 Cookie 时代归因发展方向的看法：

采用多种方法

Attrisight 首席分析官 Sarah Johnson 解释说：“归因的未来并非在于找到单一的 Cookie 替代品，而是在于结合多种方法，从而构建完整的数据图景。最成功的组织正在尽可能地将个人层面的归因与聚合建模、实验和高级分析相结合。这种统一的方法比以往基于 Cookie 的衡量方法能够提供更可靠的洞察。”

从个体测量到群体测量

“我们正经历着从个人层面追踪到群组分析的根本性转变，”一家领先营销分析公司的数据科学副总裁Michael Chen指出。“这实际上更符合营销的运作方式——我们并非针对个人进行优化，而是针对细分受众群进行优化。关键在于开发复杂的方法来分析这些群组，同时又不损害隐私。”

隐私是机遇，而非障碍

一家全球媒体机构的首席隐私官艾米丽·罗德里格斯 (Emily Rodriguez) 表示：“具有前瞻性的营销人员将隐私变化视为与客户建立更深层信任并改进衡量标准的机会。通过透明地收集数据并建立真正的价值交换，品牌实际上可以提高其第一方数据的质量和覆盖范围，从而提供比第三方 Cookie 更准确的归因洞察。”

归因与经验的融合

Attrisight 客户体验总监 David Kalman 表示：“最令人兴奋的是，归因正与客户体验更加紧密地联系在一起。随着企业专注于第一方数据和更稳固的客户关系，他们正在获得归因洞察，这实际上有助于改善客户旅程，而不仅仅是衡量它。这形成了一个良性循环，更好的体验会带来更强大的衡量能力，反之亦然。”

常见问题

如果没有 Cookie，归因的准确性能有多高？

通过互补方法，归因无需 Cookie 也能保持高度精准。第一方数据可在自有渠道内提供精准衡量。高级转化模型可以填补未观察到的接触点的空白，准确率高达 80-90%。增量测试可以验证模型结果的因果关系。虽然通用跨站追踪的使用率正在下降，但经过验证的旅程、统计建模和受控实验的结合通常比基于 Cookie 的归因方法能提供更有意义的洞察，因为它关注的是增量影响，而不仅仅是相关性。

哪些技术投资对于后 Cookie 归因最重要？

最关键的投资包括：(1) 减少对基于浏览器的测量依赖的服务器端跟踪基础设施；(2) 统一跨接触点第一方数据的客户数据平台；(3) 用于符合隐私要求的数据协作的数据清理室技术；(4) 用于转化和媒体组合建模的机器学习能力；以及 (5) 用于增量测试的实验平台。相对优先级取决于您的业务模式，直接面向消费者的企业从第一方数据基础设施中获益最多，而通过中介销售的品牌则从建模和实验能力中获益更多。

营销团队应如何适应新的归因现实？

营销团队应重点关注以下几项调整：（1）培养超越传统指标的数据素养，理解建模概念和统计显著性；（2）构建实验能力，验证归因结果；（3）创建跨渠道工作流程，打破以往独立团队之间的数据孤岛；（4）实施利用多种衡量输入而非依赖单一归因来源的规划流程；（5）建立新的绩效基准，以反映衡量方法的变化。最成功的团队将技术理解与“边测试边学习”的文化相结合。

通用标识符是否会取代 Cookie 来进行归因分析？

像 Unified ID 2.0、LiveRamp 的 IdentityLink 以及类似的解决方案这样的通用标识符将在归因生态系统中发挥重要作用，但并不能完全取代 Cookie。这些解决方案为已同意追踪的已认证用户提供了价值，但通常覆盖 30-50% 的数字旅程，具体取决于具体实施方式。它们作为综合测量方法的一部分发挥最佳作用，该方法还包括针对未认证用户的建模、聚合测量和推理技术。组织应在实施这些解决方案的同时，开发互补的测量功能。

在后 Cookie 时代，公司如何验证归因的准确性？

在没有 Cookie 的情况下，归因验证变得更加重要，并且需要多种方法：(1) 通过受控实验进行增量测试，以隔离营销影响；(2) 留出测试，比较已接触和未接触的受众；(3) 与多点触控归因同时进行营销组合建模，以比较结果；(4) 使用更完整的数据，根据历史时期对模型进行回溯测试；(5) 逐步增强，即随着新数据的出现，模型不断完善。黄金标准是在多种测量方法中建立一致的结果。

结论

后 Cookie 归因时代代表着营销效果衡量方式的根本性转变。尽管挑战重重，但成功适应的组织将凭借卓越的决策能力获得巨大的竞争优势。

2025 年及以后成功归因的几个关键原则如下：

1. 优先考虑第一方数据：建立直接的客户关系，生成有价值的第一方数据，为有效归因奠定基础。

2. 采用多种方法：没有任何单一方法可以取代 Cookie——成功的归因结合了多点触控归因、媒体组合建模和增量测试等技术来创建完整的图像。

3. 设计隐私：有效的归因现在需要以隐私为先的思考，将隐私增强视为核心设计原则而不是约束。

4. 投资情报：高级建模和人工智能功能已从可有可无变为必不可少，提供了从不完整数据中获取洞察力的方法。

5. 关注增量：最有价值的归因洞察侧重于增量影响（实际上改变结果的因素），而不是简单地将功劳归于观察到的转化。

Attrisight 等组织正处于这一转变的前沿，开发 全面的归因解决方案 这些方法整合了在新形势下有效衡量数据所需的各种方法。通过实施这些策略，具有前瞻性的营销人员发现，不使用 Cookie 的归因实际上可以提供比传统方法更有意义的洞察，从而更准确地理解真正推动营销绩效的因素。

随着我们进一步迈入这个新时代，衡量和客户体验之间的界限将日益模糊。蓬勃发展的企业将是那些与客户建立真正的价值交换、创造值得信赖的体验，同时发展出精密的分析能力，从日益复杂的客户旅程中获取意义的企业。

Cookie 的消亡并不意味着归因的终结——它标志着一种更成熟、更有价值的理解营销效果的方法的开始。