归因建模用于确定哪些营销触点获得转化功劳，从而决定广告预算分配。各广告平台（Meta、Google、TikTok）通常按自身模型给出100%功劳，导致各平台汇报收入之和常超过实际收入，因此需要一方归因与去重。
主要能力与用途：按平台选择归因工具；在团队内统一 UTM 命名；对比首点、末点、线性及平台自定义混合模型；用一方归因收入核对各平台汇报 ROAS。
使用方式（按资料）：Shopify 可用内置分析（末次点击、免费、30天窗口），或 Triple Whale、Northbeam、Polar Analytics；WooCommerce 用 Metorik + GA4，GA4 数据驱动模型需每月400+转化；BigCommerce 用 Rockerbox 或 Northbeam，并可通过 Script Manager 安装像素；自建/无头站点用 Segment + dbt，或 Triple Whale 像素 API，在服务器端捕获触点并随订单存储，再在数据仓库建模。
UMT 规范：utm_source 一律小写（如 google、meta、klaviyo），utm_medium 用标准化列表（cpc、email、social），utm_campaign 格式统一（如 spring-sale-2026）。Google Ads 可启用自动标记 gclid；Meta 在广告组网址或账户级 URL 参数添加；Klaviyo 在账号设置的 UTM Tracking 中开启自动追加；联盟与达人用带 UTM 的专属链接。
限制与注意：内置 Shopify 归因仅末次点击且窗口30天，无法看多点路径；GA4 数据驱动归因需足够转化量；部分短链会剥离 UTM 参数；iOS 隐私变化降低第三方像素准确性，可用 Meta Conversions API（CAPI）回传服务端转化事件。资料建议每月对比多个模型、统一用30天回溯窗口、将一方归因收入总和与实际订单收入核对，并同时报告混合 ROAS 与分渠道 ROAS。