在数据时代，广告投放效果的评估常常会产生归因分析的问题，即需要确定广告效果产生时，各渠道的贡献率应如何合理分配。
我们每天都会面临大量的数据及用户复杂的消费行为路径，特别是在互联网广告行业。归因分析主要解决的问题就是：如何合理地评估和分配广告效果的贡献给不同的营销渠道。
在广告投放中，常见的归因模型包括末次互动模型、首次互动模型、线性归因模型、时间衰减模型、U型归因模型以及基于马尔科夫链的归因模型等。每一种模型都有其优点和弊端，适用于不同的业务场景。
末次互动模型是最简单、直接且应用广泛的模型，它通常将销售转化归因于消费者最后一次接触的渠道。但这种方法显然不够严谨和准确。线性归因模型则是将功劳平均分配给用户路径中的每一个触点，但这种方法并不适用于某些渠道价值特别突出的业务。
而U型归因模型则混合使用了首次互动归因和末次互动归因的结果，给予最初带来线索的渠道和最终促成成交的渠道更高的权重。这种模型更适合在决策周期短、销售周期短的情况下使用。
基于马尔科夫链的归因模型是一种更智能、更准确的归因算法。它利用马尔科夫链的特性，通过数据驱动的方式来确定各渠道的贡献值。这种模型适用于渠道多、数量大、有建模分析能力的公司。
在选择归因模型时，需要考虑到业务模式、目标客户、市场环境等因素。例如，如果是新品牌、新产品的推广，应该给予能带来新用户的渠道更高的权重；如果是单一的竞价渠道，则可以选择末次互动归因模型或渠道互动归因模型。
没有完美的归因模型，任何模型都存在局限性和不足。如何有效地结合客观数据与主观推测，是使用归因模型的重要能力前提。也需要不断地对归因模型进行优化和调整，以适应不断变化的市场环境。