Модели атрибуции в Google Analytics

По статистике 75% пользователей начинают взаимодействие на одном устройстве, а заканчивают на другом. И эта цепочка может состоять из множества (в среднем до 7-ми) взаимодействий одного и того же пользователя из разных каналов или источников (например, увидел рекламу в поиске, через два дня зашёл на сайт по рекламе в Facebook, а через неделю перешёл на сайт из закладок и совершил покупку).

В закладки

Поэтому рано или поздно перед любым бизнесом, продвигающим свои товары или услуги в интернете, встаёт вопрос: какой источник или канал принёс больше всего прибыли (поисковая реклама, обычный поиск, переходы из соцсетей, email, прямые заходы и др.).

И разобраться в этом крайне важно для понимания:

1) как посетители приходят к вам на сайт, что они делают после взаимодействия с рекламой, какой путь проходят до совершения конверсии;

2) как эффективно перераспределить рекламный бюджет (на наиболее конверсионные источники увеличить расходы, на менее ценные – уменьшить)

А помогут нам ответить на этот вопрос модели атрибуции. Им и посвящена эта статья. Поговорим о моделях атрибуции в Google Analytics, как они работают, об их достоинствах и недостатках. Ну и в каких случаях можно применять ту или иную модель атрибуции.

Итак, модели атрибуции − это правила или наборы правил, по которым вклад в достижение конверсии распределяется между всеми источниками трафика в цепочке взаимодействий пользователя с сайтом. Другими словами, атрибуция помогает понять, как работает кампания: приносит конверсии или работает больше на знакомство с продуктом и охват.

Где находится настройка моделей атрибуции в интерфейсе Google Analytics

Google Analytics предлагает 7 стандартных моделей атрибуции. Найти настройку в интерфейсе можно так: Меню → Администратор

Далее Столбец «Представление». В нём выбираем Настройки многоканальных последовательностей

Следующий шаг – кнопка «Создать модель атрибуции» (на скриншоте ниже)

И переходим к настройке модели атрибуции.

Вводим название модели. Из выпадающего списка можно выбрать одну из базовых моделей.

Или создать свою собственную, перейдя к детальным настройкам ниже.

После того, как сделаете все настройки не забудьте нажать на кнопку «Сохранить»!

Какую из моделей атрибуции выбрать, решайте сами. Всё зависит от ваших целей и специфики бизнеса. Разберём каждую из них.

Поехали.

1. Последнее взаимодействие

Как работает: присваивает всю ценность конверсии последнему источнику в цепочке взаимодействий.

Подойдёт для бизнеса с быстрыми и недорогими покупками ( если используете 2‑3 рекламных канала).

Недостаток: игнорирует вклад других источников трафика.

2. По последнему непрямому клику (в Google Analytics используется по умолчанию)

Как работает: игнорирует переходы с сохранённых страниц, прямые заходы, внутренние переходы на сайт, а ценность конверсии присваивается предыдущему значимому источнику (поиск, реклама, соцсети, ссылки на сайтах и др.)

Подойдёт при коротком цикле продаж в случае, если нужно получать статистику только по конкретному значимому источнику трафика и у кампании нет цели работать на узнаваемость бренда.

Недостатки: игнорирует вклад других каналов в конверсию.

3. Последний клик в Google Рекламе

Как работает: присваивает всю ценность конверсии последнему переходу из Google Рекламы.

Подойдёт для оценки эффективности и вклада в конверсии только переходов по объявлениям Google Рекламе.

Недостатки: игнорирует вклад остальных источников в совершение конверсии.

4. Первое взаимодействие

Как работает: присваивает всю ценность на пути к конверсии первому источнику в цепочке взаимодействий.
Подойдёт для медийных кампаний, нацеленных на узнаваемость бренда и отложенных конверсий.
Недостаток: не даёт полной картины, переоценивает вклад первого источника, игнорирует остальные взаимодействия (перед покупкой пользователь совершает обычно несколько взаимодействий).

5. Линейная

Как работает: все каналы в цепочке имеют одинаковую ценность (по 25% каждый).
Подойдёт, если:
1) длительный цикл продаж, когда требуется «дожимать» клиента на всех этапах воронки продаж;
2) необходимо учитывать вклад всех источников трафика в конверсию
Недостаток: нельзя точно определить, какой источник стал решающим для совершения конверсии.

6. С учётом давности взаимодействия (Временной спад)

Как работает: ценность распределяется между каналами по градации, чем ближе канал к конверсии, тем больше он получит ценности.

Подойдёт, если нужно оценить эффективность рекламных кампаний с акционным предложением (ограниченных по времени).

Недостаток: недооценивает вклад источников, которые вели пользователя к совершению конверсии.

7. На основе позиции

Как работает: присваивает по 40% ценности первому и последнему источникам, остальные 20% распределяет поровну между всеми остальными каналами.

Подойдёт, если основная цель − привлечь новую аудиторию и сконвертировать уже имеющуюся.

Недостаток: недооценивает промежуточные, между первым и последним, источники взаимодействий, которые могут сыграть решающую роль в достижении конверсии.

Всё это были стандартные модели атрибуции, которые вам предлагает Google Analytics в бесплатной версии сервиса. В этих моделях применяются правила, которые задаёт система или вы сами.

И во всех этих моделях есть свои достоинства и недостатки. К сожалению, идеальной нет. Главный их минус в том, что все отчёты основаны только на внутренних данных самой системы аналитики. На онлайн данных. Оффлайн же данные о выполнении ваших заказов, ROPO-эффекте (Research Online Purchase Offline, досл. «поиск онлайн – покупка оффлайн», т.е. о влиянии цифровой рекламы на оффлайн-покупки) остаются вне зоны видимости Google Analytics.

Однако в платной версии сервиса доступна ещё одна модель. Номер 8 в нашем списке. И в ней нет чётко обозначенных заранее правил, а ценность рассчитывается, исходя из ваших данных и Вектора Шепли.

8. На основе данных (Data‑Driven Attribution)

– считается максимально объективной моделью, поскольку для оценки каналов используются собственные данные.

Как работает: порядок канала в цепочке не учитывается, модель оценивает, как присутствие канала повлияло на конверсию. При изменении порядка сессий ценность канала по Вектору Шепли не изменится.

Подойдёт: всем, кому важно знать какие кампании и конкретные ключи работают более эффективно, и применять эти данные для распределения рекламного бюджета.

Недостаток: подойдёт не для всех кампаний, т.к. требуется достаточный объём данных, не оценивает движение по воронке, нельзя загрузить оффлайн данные CRM, чтобы увидеть информацию о транзакциях.

Другие возможности Google Analytics

В Google Analytics есть возможность настраивать собственные (кастомные) модели либо импортировать из Analytics Solutions Gallery уже готовые и протестированные на конкретном бизнесе авторские модели атрибуции (Авинаша Кошика, Джастина Катрони и других авторов). И это − мощнейший плюс этой системы аналитики.

Но прежде, чем браться за создание собственной модели советую разобраться со стандартными моделями Линейная, Первое взаимодействие, Последнее взаимодействие, Временной спад и На основе позиции. Потому как все кастомные модели строятся на именно на основе одной из этих базовых моделей атрибуции.

Изучайте, пробуйте, экспериментируйте. Смотрите, как будут меняться значения и показатели работы всех каналов на пути к конверсии при разных моделях атрибуции. Оценивайте работу каналов и анализируйте уже полученные данные, используя «Инструмент сравнения моделей». В интерфейсе Analytics найти его можно так: Группа отчётов «Конверсии»Многоканальные последовательности Инструмент сравнения моделей атрибуции

Здесь можно сравнить эффективности работы каналов при работающей в настоящий момент модели атрибуции и любой другой модели атрибуции, которую вы можете выбрать из выпадающего списка.

Сравните статистические показатели и эффективность работы каналов при разных настройках атрибуции. Определите оптимальную для вашего бизнеса модель оценки вклада каналов в конверсию.

Прямо из «Инструмента сравнения» можно перейти к настройкам собственной модели атрибуции. И сравнить её эффективность с работающей моделью или любой из базовых.

Кратко резюмируем:

1. Модели атрибуции позволяют оценить вклад каждого из каналов трафика на сайт в совершение конверсии (покупка, заявка, заполнение формы и пр.)

2. Система Google Analytics позволяет проследить всю цепочку взаимодействий пользователя с сайтом и построить отчёты, основанные на внутренних данных системы

3. Выбирайте модель атрибуции, основываясь на особенностях, целях и задачах вашего бизнеса. Пользуйтесь «Инструментом сравнения конверсий».

4. Для получения максимально полной картины эффективности digital-рекламы с учётом данных оффлайн, можно строить заточенные исключительно под ваш бизнес собственные модели атрибуции.

Остались вопросы? Обращайтесь. Будем рады ответить. Объясним, расскажем, поможем разобраться и настроить.

Успешных кампаний и эффективных каналов!

Автор: специалист по контекстной рекламе СПб Медиа
Евгений Богомолов

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "СПб Медиа", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 0, "likes": 0, "favorites": 23, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 110300, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Tue, 03 Mar 2020 14:42:24 +0300", "is_special": false }
0
Комментариев нет
Популярные
По порядку

Прямой эфир