多信号关键词收入归因是做什么的？

您正在使用 BigQuery 中的 GSC 批量导出和 GA4 导出数据，进行关键词级别的收入归因分析。输出结果是一个可排序的 Markdown 表格，包含（查询、页面、意图、点击量、归因会话、归因转化、归因收入、置信度），以及一个简短的头条摘要。

使用时机

当用户想知道哪些查询驱动流量价值（会话、转化、收入）而不仅仅是点击量时，触发此技能。该方法论比标准的 ga4_gsc_query_revenue MCP 工具更精细，因为它通过三个信号（页面 + 日期 + 设备）进行连接后再分配 GA4 指标，应用意图权重使品牌和交易查询获得比信息查询更多的权重，并重新归一化以确保总和与 GA4 完全一致。

如果用户只想要点击份额或一个一行答案（如“我的网站排名哪些关键词”），请改用 ahrefs-quick-lookup 或预构建的 ga4_gsc_query_revenue 工具。

必需输入

询问缺少的参数。如果用户未指定，则使用显示的值作为默认值。

参数	默认值	说明
`brand_terms`	必需	小写数组。Tier 1 子字符串匹配。使用规范的品牌形式（例如 `['snippet digital', 'snippetdigital']`）。
`brand_tokens`	`[]`	小写数组。Tier 2 词干前缀令牌。每个令牌匹配任何单词的开头，因此 `'model'` 可以匹配 `'models'`、`'modelling'`、`'modeling'`。对于多词品牌，建议使用此参数以捕捉单词顺序和词干变体。
`brand_min_token_matches`	2	查询中必须出现来自 `brand_tokens` 的多少个令牌才能被视为品牌查询。对于双词品牌，2 是合适的默认值。
`brand_negative_terms`	`[]`	小写数组。Tier 3 假阳性防护。任何包含其中一个的查询将永远不会被视为品牌查询。用于有歧义的单词品牌（例如 `['apple pie', 'apple cider']` 对于 Apple）。
`gsc_dataset`	必需	包含 `searchdata_url_impression` 的数据集，例如 `searchconsole`。
`ga4_dataset`	必需	GA4 导出数据集，例如 `analytics_123456789`。
`days`	28	从今天减去 3 天开始回溯的天数（GSC 大约有 3 天的延迟）。
`min_clicks`	5	删除在此时间窗口内总点击量低于此值的查询。
`value_per_conversion`	0.0	如果 GA4 中没有货币价值，可选的固定潜在客户价值。设置为例如 499.0 以表示每次转化的固定价值。
`conversion_events`	`['form_submit', 'generate_lead', 'purchase']`	计为转化的 GA4 事件名称。

意图权重和意图正则表达式也是可配置的（参见 attribution.sql 中的 DECLARE 块）。默认值针对 B2B/潜在客户生成网站进行了调整；对于电子商务网站，可能需要将交易权重提高到 2.5。

品牌匹配：如何填写

在向用户询问品牌词时，请明确询问这两个层级：

"您的品牌是什么？请提供 1) 人们输入的确切短语（例如 'snippet digital', 'snippetdigital'），以及 2) 您品牌中用于匹配词干的独特单词（例如 'snippet', 'digital'）。"

对于大多数多词品牌，第二层应包含与第一层相同的单词，但作为单个令牌。示例：

品牌	brand_terms（第一层）	brand_tokens（第二层）	min
Coca-Cola	`['coca cola', 'cocacola', 'coke']`	`['coca', 'cola']`	2
Snippet Digital	`['snippet digital', 'snippetdigital']`	`['snippet', 'digital']`	2
UK Models	`['uk models', 'ukmodels']`	`['uk', 'model']`	2
Keyword Insights	`['keyword insights', 'keywordinsights']`	`['keyword', 'insights']`	2

对于单字品牌（Apple, Notion, Stripe），第二层通常不是必需的。请改用第三层来排除假阳性：

品牌	brand_terms（第一层）	brand_negative_terms（第三层）
Apple（公司）	`['apple']`	`['apple pie', 'apple cider', 'apple fruit']`
Stripe（支付）	`['stripe']`	`['pin stripe', 'stripe pattern']`

如果用户报告说，明显与品牌相关的查询被分类为信息查询（例如复数形式或单词顺序变体被遗漏），解决方法通常是添加第二层令牌。

步骤

确认输入。 如果缺少 brand_terms、gsc_dataset 或 ga4_dataset，请询问用户。明确确认任何异常值（例如 days > 90，min_clicks > 25）。
探测两个数据集是否存在。 在运行完整查询之前，通过 BigQuery MCP query 工具运行两个廉价探测：
- SELECT MAX(data_date) FROM \{gsc_dataset}.searchdata_url_impression``
- SELECT MAX(_TABLE_SUFFIX) FROM \{ga4_dataset}.events_*`` 如果任何一项出错，向用户展示确切的错误信息并停止。不要继续进行主查询。
运行归因查询。 使用 BigQuery MCP query 工具，代入 <<GSC_DATASET>> 和 <<GA4_DATASET>> 为用户的数据集名称后运行 attribution.sql 中的 SQL。更新 DECLARE 块以反映用户的 brand_terms、days、min_clicks、value_per_conversion 和 conversion_events。将 max_rows 设置为 200 以捕获长尾数据。
渲染输出。 将结果格式化为按归因收入降序排序的 Markdown 表格。列：query、page、intent、clicks、att_sessions、att_conversions、att_revenue（带货币符号）、candidates_on_page、confidence。在表格之后，撰写：
- 一个 2-3 句话的头条摘要，总结总点击量、会话、转化、收入以及品牌份额。
- 排名前 3 的高置信度驱动因素（每行一项）。
- 任何值得标记的模式（例如，所有 HIGH 置信度的页面转化率为零；看起来不寻常的意图分布；子字符串规则遗漏的品牌变体）。
可选地渲染可视化构件。 如果用户要求仪表盘、快照或截图，使用 show_widget MCP 工具构建一个内嵌的 HTML 小部件。该小部件应包括：4 个指标卡片（点击量、会话、转化、收入）；一个按意图着色的前 12 个查询归因收入水平条形图；一个按意图分布（点击量 vs 会话 vs 收入）的堆叠条形图；以及一个可排序、可过滤的表格。

常见陷阱及应对措施

品牌词被子字符串规则遗漏。 "uk model" 不包含 "uk models"。始终主动模糊化品牌列表：包含单数/复数形式、带空格和不带空格、常见拼写错误、内部职位名称。如果您看到首页上的信息查询在原始点击量上超过品牌查询，这几乎总是遗漏品牌变体的结果。
收入处处为零。 这意味着 GA4 没有填充 ecommerce.purchase_revenue 或 event_params.value。对于潜在客户生成网站来说，这很常见。要么接受转化作为成功指标，要么传递 value_per_conversion，以便收入被估算为 conversions x value。
所有置信度评级都是 LOW，因为所有数据都在首页上。 这是一个合法的发现，而不是一个错误。首页确实有太多候选查询导致无法清晰归因。将其标记为一个结构性发现（“内部链接和特定主题的着陆页可以将此归因分解为确定性的块”），而不是试图操纵分数。
连接率似乎很低。 GSC 和 GA4 对 URL 的规范化方式不同（尾部斜杠、查询字符串、片段）。SQL 已在两侧去除尾部斜杠和查询字符串；如果连接率仍然低于 50%，请检查协议不匹配（http vs https）或主机名差异（www vs 非 www）。
GA4 自然流量过滤器排除了太多内容。 SQL 过滤到任何事件报告 medium=organic 的会话。如果用户的 GA4 设置使用不同的流量来源值（例如频道分组中的 Organic Search），请编辑 ga4_sessions CTE 中的 WHERE 子句。
GSC 数据集在一个项目中，GA4 在另一个项目中。 BigQuery 跨项目查询可以正常工作；只需完全限定两个占位符，例如 project-a.searchconsole 和 project-b.analytics_123456789。MCP 服务帐户需要在两者上具有读取权限。

输出格式示例

## [域名] 关键词收入归因，过去 28 天

**时间窗口：** 2026-04-01 至 2026-04-28
**品牌词：** "..." | **最小点击量：** 5

| 查询 | 页面 | 意图 | 点击量 | 归因会话 | 归因转化 | 归因收入 | 置信度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ... | ... | branded | 280 | 263.4 | 19.96 | £9,960 | HIGH |

**头条：** 903 点击量，697 个归因会话，39 次转化，£19,461 收入。品牌占用了 57% 的点击量却贡献了 86% 的转化。

**排名前 3 的高置信度驱动因素**
1. ...
2. ...
3. ...

**模式**
- ...
- ...

此技能中的文件

attribution.sql：参数化查询
SKILL.md：本文件
examples/synthetic_saas_demo.md：供参考的已实践输出示例

多信号关键词收入归因