事实证明，大多数归因模型都有一个或多个问题，这些问题来自于我们长长的、不断增长的不准确性列表，源于它们的方法缺陷，或缺乏细节，导致得出模糊的结论。
以下是我们和我们的客户及合作伙伴在当今的营销ROI领域中发现的一些问题:
不是基于人-大多数模型包括，也许特别媒体组合建模(“MMM”)不是在个人层面进行的，导致模糊的低保真度的结论，错过了“为什么”的“什么是有效的”，不允许任何详细的分析低于渠道层面;放在允许基于人的营销测量数字媒体，而不是传统媒体。
有缺陷的方法——TubeMogul特别行动总监Tom Riordan讨论了基于相关性的算法如何包含市场内偏差(In-Market Bias)和廉价库存偏差(“cookie bomb”)，经常导致关于什么是有效的错误结论;mta可以从个人层面进行衡量，但因为目标人群中包含了自然会购买我们产品的人，所以大多数mta会奖励一个像素点，并为这些转换邀约。和你一样，我们也惊讶地发现，大多数mta分不清你们品牌的真正广告和与你们品牌无关的安慰剂广告之间的区别!我们提出了一个白皮书广告研究基金会(ARF)，该基金会详细阐述了这一主题。
失踪的消息信号-如果不考虑个人层面的创造力有效性，很容易对创造力得出错误的结论;我们相信，媒体只是一个容器，为特定的人保存信息。在综合评估创意时，你可能会得出这样的结论:某一创意是最无效的，而事实上，它可能是最具影响力的信息，但其内容却非常特定目标受众你的。这些都不是假设——我们在几乎每一次竞选活动中都能看到这一点。许多指标都表明，创造性至少与媒体同样重要，所以缺乏详细的衡量方法会导致你的策略和优化不准确。
数字信号的偏见-点击量和线上购买信号并不能代表整个购买人群，尤其是那些主要在线下销售产品的公司。那些通过线下或实体与点击相结合的方式销售的企业看到的是不完整的、往往具有误导性的图景。以一家消费电子公司为例，这家公司90%以上的产品都是在实体店销售的，但它的数字媒体优化是基于网站活动的。令人惊讶的是，许多公司从未测试过在线活动和线下销售之间的联系，更令人惊讶的是，当这些公司测试时，他们发现了什么!
位置差距-大多数模型没有考虑天气或消费者到商店地点的距离等因素。对于沃尔玛这样的零售商来说，重要的是要明白，对住在零售店附近的人有效的信息传递方式与对住在零售店附近的人有效的信息传递方式是不同的。对于华纳兄弟这样的娱乐公司来说，了解到人们在雨天和晴天的反应是不同的，这是一个游戏规则的改变。根据你所在行业的垂直方向和产品，地点和其他环境数据可以填补你对销售活动驱动因素的理解上的一些巨大空白。
曲奇- 20%-40%的互联网用户经常删除他们的跟踪饼干而NAI准则要求cookie在30天后过期。因此，最近的广告曝光将比那些可能有影响但不再被cookie追踪的曝光更具影响力。
所以，如果你是组织中最聪明的人之一，开始质疑糟糕的归因是否比没有归因好，你就提出了正确的问题。
