線性歸因（Linear Attribution）
把一筆轉換的功勞平均分配給顧客旅程中所有接觸過的管道，每個觸點都拿到相同比例。它是最簡單的多點觸及模型，能避免功勞過度集中在頭或尾的單一管道。
線性歸因（Linear Attribution） 是什麼？
線性歸因屬於多點觸及歸因的一種，立場是「旅程中每個接觸都有貢獻」，因此把轉換價值平均切給所有觸點。若顧客成交前碰過四個管道，每個就各拿四分之一功勞。 它的好處是公平、簡單，不像首次或末次那樣把功勞壓在單一管道，能讓中段的助攻渠道也被看見，較適合培養期較長、需要多次接觸才成交的商品。缺點是假設每個觸點同等重要並不符實際，有些接觸的影響力本來就比較大，平均分配會失真。 台灣電商常把線性歸因當作從單點模型跨到資料驅動歸因之間的過渡選擇，先讓全旅程的渠道貢獻浮現，再決定要不要用更精細的模型。
舉個例子
某台灣保健食品電商導入線性歸因後，發現過去被忽略的 LINE 官方帳號其實在多數成交旅程中段都出現過，於是重新評估這個管道的人力與內容投入。
林 林克威說
線性歸因我把它當成「公道伯」模型。它不偏頭也不偏尾，每個碰過的管道都分一份，最大的價值是讓那些一直被首次、末次蓋過的中段渠道現身。我通常建議剛開始做歸因的客戶先用它過渡，至少看到全旅程的樣貌，之後再升級到資料驅動。但要記得，公平不等於正確，觸點影響力本來就不會一樣大。
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