Всем привет. Сегодня я расскажу вам в двух статьях про модели атрибуции в Яндекс Метрике и Гугл Аналитик. По статистическим данным 70 - 80% розничных потребителей используют несколько каналов для совершения покупок. В среднем перед покупкой они совершают до восьми визитов на сайт продавца.
Некоторые эксперты полагают, что потенциальный клиент должен хотя бы 7 раз увидеть ваше предложение, чтобы оно смогло его заинтересовать для совершения действия. Все эти цифры говорят об одном: перед конверсией пользователю требуется много шагов, и определить, какой из них сильнее повлиял на его выбор, не так-то просто.
Решить эту проблему помогают модели атрибуции Google Analytics и Яндекс Метрики. В двух статьях разберемся, что они из себя представляют. Информация может оказаться интересной кто любит аналитику.
Модель атрибуции – это набор правил, позволяющих распределить вклад разных источников трафика в конверсию. Рассмотрим простой пример. Пользователь впервые зашел на ваш сайт по объявлению Google Ads и запомнил название бренда. Затем он решил сравнить вас с конкурентами в поиске и совершил еще один визит через органическую выдачу. Спустя какое-то время ему выпало таргетированное объявление ВКонтакте, по которому он кликнул, уже будучи заинтересованным в покупке. Наконец, что-то отвлекло его от заказа, и он вернулся к нему позже, введя адрес в строке браузера.
На схеме его путь к конверсии можно изобразить так.
Если система аналитики засчитает конверсию по последнему источнику трафика, картина окажется, сильно искажена. Данные будут выглядеть так, как будто заказ вам принес прямой заход на сайт, а все усилия в контексте, SEO и социальных сетях не сыграли никакой роли. Очевидно, что это не так, и ценность конверсии нужно каким-то образом разделить между всеми участвовавшими в ней каналами. Именно этим и занимаются модели атрибуции в Google Analytics и Яндекс Метрике.
Google предлагает на выбор 7 моделей атрибуции.
1. Последнее взаимодействие
2. По последнему непрямому клику
3. Последний клик в Google Ads
4. Первое взаимодействие
5. Линейная модель
6. С учетом давности взаимодействий
7. С привязкой к позиции
1. Последнее взаимодействие.
Вся ценность конверсии присваивается последнему источнику трафика. В нашем примере это прямой заход, ничего не говорящий об истории взаимодействия с сайтом. Здесь такая модель не лучший выбор. Модель атрибуции Google «Последнее взаимодействие» стоит использовать:
- Если реклама направлена на мгновенную покупку, период конверсии короткий. У товара невысокая цена;
- При проведении двух независимых рекламных кампаний с разными предложениями на разных площадках;
- Чтобы выяснить, какие источники трафика чаще оказываются последним шагом перед конверсией;
- В ходе технического аудита сайта: например, помогает выявить страницы без кода отслеживания, переход между которыми засчитывается как внешний.
2. По последнему непрямому клику.
Вся ценность конверсии присваивается последнему источнику трафика, не являющемуся прямым переходом. В нашем примере она устраняет проблему предыдущей модели и засчитывает конверсию клику Вконтакте как решающему перед покупкой. Модель атрибуции Google «По последнему непрямому клику» стоит использовать:
- Когда вы знаете (или предполагаете), что посетители по прямой ссылке – это пользователи, ранее привлеченные другими маркетинговыми каналами;
- Чтобы исключить из источников конверсий прямой трафик: в Google Analytics эта модель атрибуции включена по умолчанию для всех отчетов, кроме Многоканальных последовательностей.
3. Последний клик в Google Ads.
100% ценности конверсии присваиваются последнему клику по объявлению Google Ads. Им окажется первый клик, поскольку больше переходов из контекстной рекламы не было. Модель атрибуции Google «Последний клик в Google Ads» стоит использовать, когда в приоритете реклама в Google Ads, и вы хотите определить объявления или ключевые слова, которые приносят больше конверсий.
4. Первое взаимодействие.
Ценность конверсии полностью приписывается первому каналу в цепочке переходов. В нашем примере это вновь переход по объявлению в Google. Модель атрибуции Google «Первое взаимодействие» стоит использовать:
- Для товаров с долгим периодом конверсии, например, дорогостоящих или с длинным жизненным циклом;
- Если хотите узнать, какие источники трафика приносят вам больше новых клиентов, в этом случае первый переход фиксирует момент их знакомства с брендом.
5. Линейная модель.
Всем каналам в цепочке взаимодействий присваивается одинаковая ценность. Каждый из источников трафика получит по 1/4 ценности конверсии. «Линейную» модель атрибуции Google стоит использовать:
- Для товаров и услуг по подписке или доставка продуктов;
- Если вы используете много одинаково важных маркетинговых каналов (контекстную рекламу, дисплей, социальные сети, SEO и т.д.) и вам необходим постоянный контакт с аудиторией.
6. С учетом давности взаимодействий.
Чем ближе переход к конверсии, тем большую ценность он получает. Визит за 7 дней до покупки в 2 раза менее ценен, чем тот, что был зафиксирован за день до нее. За 14 дней ценность снижается в 4 раза, за 30 дней полностью обнуляется. Период в течение, которого ценность сокращается вдвое, можно настроить вручную. Модель атрибуции Google «С учетом давности взаимодействий» стоит использовать:
- Для лидогенерация при коротком цикле продаж, например, реклама пакетов страхования; через месяц источник, который привел пользователя первым, перестанет учитываться как не сработавший.
- Разделить маркетинговые каналы по уровням воронки продаж: те, что получают меньше всего ценности, находятся «наверху», больше всего – «внизу».
7. С привязкой к позиции.
Гибрид «Первого взаимодействия» и «Последнего взаимодействия», где 40% ценности получают первый и последний переходы в цепочке, а 20% распределяется равномерно между остальными. Модель атрибуции Google «С привязкой к позиции» стоит использовать
- В кампаниях, направленных на импульсивные покупки в beauty-сегменте, одежде, товарах повседневного спроса.
- Выделить лучшие каналы для лидогенерация и конвертации лидов в клиентов. Google Analytics также поддерживает создание собственных моделей.
В следующей статье продолжим рассмотрение модели атрибуции Яндекс Метрики
Как вы понимаете, я беру темы для статей из своей ежедневной деятельности, помогая предпринимателям с настройкой контекстной рекламы. Если ещё кого-то заинтересует создание рекламных кампаний, на сайте https://on-direct.turbo.site/ есть дополнительная информация, или обращайтесь напрямую, написав:
почта: s.v.pevnev@gmail.com
телеграм: https://t.me/riversayd
#Контекст #AdWords #НастройкаДирект #Контекстолог #ПривлечениеКлиентов
Другие интересные темы:
SEO продвижение или контекстная реклама. Выбор предпринимателя
Различие таргетированной и контекстной рекламы
