归因模型是指为用户从首次接触到最终转化 (购买、注册等) 过程中经历的多个营销渠道或触点，按照一定规则分配贡献度的方法。
例如，某用户经历了 Google 搜索 → 社交媒体广告 → 电子邮件 → 购买的路径，那么这次购买的功劳应该归属于搜索、社交媒体还是邮件，就是归因要解决的问题。
常见的归因模型有 6 种。末次点击 (将 100% 功劳归于最后一个触点)、首次点击 (将 100% 功劳归于第一个触点)、线性 (在所有触点间平均分配)、时间衰减 (越接近转化的触点获得越多功劳)、基于位置 (首尾各 40%，中间触点平分 20%)、数据驱动 (通过机器学习计算最优分配)。
短链接是归因分析的重要数据来源。在不同渠道 (社交媒体、邮件、广告) 使用不同的短链接并附加 UTM 参数，就能精确追踪哪个渠道的哪个链接被点击，最终促成了转化。不过渠道划分的粒度需要事先定好，否则同一活动的链接会分散到多个短链接中，事后难以汇总。
Google Analytics 4 默认采用数据驱动归因模型，利用机器学习根据历史数据计算各触点的实际贡献度。不过截至 2026 年 8 月，GA4 中可选的只有数据驱动和末次点击类 (付费及自然流量末次点击、Google 付费渠道末次点击)，首次点击、线性、时间衰减和基于位置的模型已于 2023 年 11 月停止提供。若转化数据较少、担心数据驱动的精度，可与末次点击的结果对照；想按其他方式分配贡献度时，需要把数据导出后用表格或 BI 工具自行汇总。