多點觸及歸因（Multi-touch Attribution）
把一筆轉換的功勞分配給顧客旅程中多個接觸點，而非集中在單一管道的歸因方法總稱。它承認成交往往來自多次接觸，比首次或末次的單點模型更貼近真實的顧客旅程。
多點觸及歸因（Multi-touch Attribution） 是什麼？
多點觸及歸因是相對於單點歸因（首次、末次）的一大類做法，核心理念是「成交是多個渠道共同促成的」，因此要讓旅程中各個觸點都分到合理功勞，而不是把功勞全壓在頭或尾。 它底下有多種分配規則：線性平均分配、時間衰減（越接近成交分越多）、位置型（頭尾較重、中間較輕），以及由演算法決定的資料驅動歸因。選哪一種，取決於商品決策週期與資料量。 優點是更貼近真實顧客旅程，能讓助攻渠道被看見，避免預算過度集中；缺點是建置與資料整合較複雜，且需要跨渠道串接數據。台灣中大型電商隨著渠道變多，越來越需要多點觸及來公平評估各管道，再搭配增量性實驗校正因果。
舉個例子
一家台灣戶外用品電商改用多點觸及歸因後，發現一筆成交常橫跨 SEO 文章、YouTube 開箱、再行銷三個渠道，於是依各渠道貢獻重新分配預算，不再把功勞全給最後的再行銷。
林 林克威說
多點觸及歸因是電商渠道一變多就躲不掉的功課。客人現在動輒先看內容、再被 KOL 種草、最後搜品牌字才下單，只用末次根本看不清全貌。我會建議客戶從線性或時間衰減入門，等資料量夠再升級資料驅動。但提醒一句：再厲害的多點模型也只是分功勞，要驗真假因果，還是得靠增量實驗，兩個搭配才完整。
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