מה זה Linear Attribution – ולמה הוא נשמע הוגן?
מודל Linear Attribution (אטריביוציה ליניארית) מחלק את הקרדיט על ההמרה באופן שווה בין כל נקודות המגע במסע הלקוח.
כלומר, אם משתמש עבר 4 שלבים (YouTube → SEO → Newsletter → גוגל אדס) עד שביצע המרה – כל אחד מהשלבים יקבל 25% מהקרדיט.
הרעיון: כולם תרמו למסע, כולם ראויים לקרדיט.
המוטיבציה: לא להעדיף נקודת מגע אחת על פני אחרת, אלא להכיר בכך ששיווק טוב הוא קומבינציה של השפעות.
פלטפורמות כמו גוגל אדס ו־GA4 מאפשרות לבחור במודל זה ידנית, אך הוא כמעט לא מופעל כברירת מחדל — במיוחד לא בקמפיינים אוטומטיים כמו PMax, שבהם DDA שולט לחלוטין.
למה כן לבחור בו?
- מאזן בין קמפיינים של Awareness להמרה בפועל
- מאפשר למנהלי שיווק לראות את הערך של תוכן "איטי" או תהליכי nurture (חימום לקוח)
במילים אחרות: המודל הזה מכיר בכך שלא רק ה־Click האחרון חשוב, ולא רק הקמפיין הראשון הוא מפתח – אלא שכולם בונים את ההמרה במשותף.
לדוגמה, קמפיין SEO שגרם למשתמש לגלול בעמוד פרויקט, הוא לא “ממיר”, אבל תרם רבות לעניין – וב־Linear Attribution הוא לא ייעלם מתחת לרדאר.
הבעיה המרכזית: שוויון במקום שאין שוויון
החיסרון העיקרי של Linear הוא שלא כל נקודת מגע שווה בערכה – אך המודל מתייחס אליה כך.
לדוגמה: מודעת YouTube שנצפתה לשתי שניות ומייל שנפתח בטעות יקבלו את אותו משקל כמו קליק ממוקד במודעת חיפוש בגוגל אדס.
בעסקים כמו נדל״ן, שם מדובר ב־3–6 אינטראקציות מרכזיות בדרך להמרה – המודל הזה עלול לטשטש את נקודות ההשפעה המשמעותיות ביותר.
ולא פחות חשוב: הוא לא לוקח בחשבון את סדר הפעולות – קליק ראשון, אמצעי, או אחרון – כולם זהים במודל.
שימושים חכמים: מתי כן כדאי?
- כשיש לך הרבה נקודות מגע (Touchpoints) לאורך זמן – בעיקר B2B, נדל״ן יוקרתי, SaaS.
- כשאתה רוצה לבצע Audit שיווקי מקיף ולבחון אילו רכיבי משפך תומכים לאורך הדרך.
- כבסיס להשוואה בין מודלים – לפני שאתה בוחר בין Position-Based ל־DDA של גוגל אדס.
דוגמה מהשטח: שילוב SEO, מיילים וגוגל אדס
עסק שמוכר יחידות להשקעה שילב:
- תנועה אורגנית ממאמרים בנושא תשואות
- קמפיין גוגל אדס לתיאום שיחות
- אוטומציית ניוזלטר שנשלחה לאחר השארת פרטים
המכירה בוצעה אחרי כחודש.
מודל Linear אפשר לראות שכל שלב היה חשוב – כולל החשיפה לתוכן אינפורמטיבי בתחילת הדרך. ב־Last Click, הכל היה נזקף לזכות גוגל אדס בלבד.
ב־Linear התקבלה תמונה מלאה יותר, שאפשרה לשפר את שלב החימום – ולא רק את הסגירה.
מסקנה:
מודל Linear מציע תפיסת עולם שוויונית שמתאימה למערכות מרובות שלבים. אבל הוא מחייב ניתוח ביקורתי: לפעמים “שוויון” במודל עלול להסוות השפעה אמיתית.
היתרון העיקרי הוא כאמצעי ניתוח ראשוני או ככלי השוואה – לא ככלי החלטה תקציבית בלעדי.
גוגל אדס לא מקדם את המודל הזה כברירת מחדל – אבל כאנשי שיווק, חשוב שנבחר את המודל שמתאים לאסטרטגיה שלנו, לא לזה שנוח לפלטפורמה.
