当网站的流量有了一定起步之后，我们可以为网站建立长期的优化闭环，而在这个阶段的网站通常不会只有一条营销渠道，面对越渐多样的渠道与越变复杂的用户访问路径，我们可以通过归因模型来优化网站营销渠道，并籍由行为信息调节预设用户行为路径。

而一个有效的归因模型，则能够告诉我们，哪些渠道的流量更为精准，能够促进业务增长，而哪一类用户行为路径的转化率更高，了解这些有助于我们网站的后续业务增长。

最为常见且使用的归因模型为最终互动模型，在网站运维工作中则为最终点击行为，我们可以认为最终点击行为是最具价值的一次行为，而前面的路径走向则是为了铺垫最终点击。

通过最终点击行为我们能够籍由用户浏览路径判断前行环节的内容，与其他路径对比做判断，但需要注意的是，但参考数据不足时这个判断的精确度则得不到保障。

网站业务的目的就是吸引访问者购买或联系，最终行为归因则可以判断到最终起临门一脚的内容是什么，以行为心理学为基础预判访客反应。

当然这种归因方法也是有弊端的，我们在选择合适的归因模型以建立优化闭环时应确定不合理因素，比如网站用户在联系我们之前可能存在犹豫期，在一段时间之后再次访问直接联系了我们，而这次的入口有可能是我们的品牌关键词，我们如果认定是品牌影响力的话可能就不太合理。

所以这种模型对于转化路径更少，且决策时间更短的网站业务来说更有参考价值，当我们研究转化路径时通过多种归因模型并行分析时，往往可以得出更具可行性的优化闭环，并籍此建立系统方案。

而对于渠道的分析判断，更多时候我们可以通过首次互动归因的方式统计归纳，我们将所有的渠道价值判断为首要渠道的作用，这样的方式更多是建立新的分析维度，进而对各渠道roi进行计算，去除投放效益较差的网站营销渠道。

而非多归因模型并行的生态闭环建立方式，我则建议通过线性归因模型进行统计分析，这种方法将用户每一个环节的流量传递以均分的方式判断重要程度，而这种方法的工作量也是最大的，更适合一些在整个销售周期内都需要与客户保持联系的网站，比如澳煦互动就是这样的网站代表。

通过不同的归因模型，我们能够为网站优化生态建立长期调整的优化闭环，而行为信息则是这一方法论的核心数据，通过各种统计数据如百度统计或热力图根据等可以得到这类数据，当然，建立长期的优化闭环是已有稳定流量的站点的工作，对于新站优化，我们则建议先将网站打造完整，持续优化建设。

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