В этой статье подробно описаны модели атрибуции Google Ads и Google Analytics. После прочтения вы сможете выбрать правильную модель атрибуции для своей рекламной стратегии и определить, какие каналы или объявления приносят продажи и в них стоит инвестировать ваш бюджет, а какие каналы можно вообще исключить.
Модель атрибуции — это принцип распределения конверсий, транзакций и их денежной стоимости между их источниками, что критически важно для контекстной рекламы интернет-магазина.
На данный момент мы можем отслеживать огромное количество данных после того, как пользователь нажимает на объявление Google. Данные записываются через тег gclid, который автоматически добавляется к рекламной ссылке, например:
gclid=Cj0KCQjwnP-ZBhDiARIsAH3FSRcr0LrJXWrRtROUQt9sqMH4Qc0zDN1f_cMaK69FTsIzIM69QxpgCSgaAvXpEALw_wcB
Тег gclid генерируется автоматически после клика по объявлению. Он отправляет в систему такие данные как поисковый запрос, дату клика, данные об объявлении и т. д. Информация, полученная через тег gclid, будет сохранена в файле cookie вашего браузера.
Прежде чем совершить конверсию (звонок, отправка формы, покупка и так далее), пользователь часто проходит долгий путь. Он может переходить от одного объявления к другому в поисках выгодного предложения. В конце концов, когда пользователь совершает конверсию, установленный тег отслеживания обрабатывает файл cookie и отправляет его в рекламный аккаунт.
В статье «Важность корректного отслеживания конверсий для eCommerce проектов» рассказываем, какие особенности отслеживания конверсий важны для интернет-магазинов, а также как проверить корректность отслеживания конверсий на сайте, если вы не специалист в этом вопросе.
Модели атрибуции Google Ads
Рассмотрим варианты атрибуции, доступные в вашем аккаунте Google Ads при настройке конверсий.
Варианты атрибуции
Last Click (по последнему клику): присваивает всю ценность конверсии последнему объявлению и соответствующему ключевому слову, по которому был сделан клик.
First Click (по первому клику): присваивает всю ценность конверсии первому объявлению и соответствующему ключевому слову, по которому был сделан клик.
Linear (линейная): ценность конверсии распределяется равномерно между всеми взаимодействиями с рекламой.
Time Decay (с учетом давности): присваивает большую ценность рекламным действиям, которые произошли ближе по времени к конверсии. Ценность клика удваивается каждую неделю.
Position-based (на основе позиции): присваивает 40% ценности первому и последнему клику, а оставшиеся 20% распределяются между оставшимися кликами.
Data-driven (на основе данных): распределяет ценность за конверсию на основе уже собранных данных. Эта модель отличается от других моделей и использует собранные данные для расчета фактической ценности каждого взаимодействия на пути конверсии. Атрибуция на основе данных используется по умолчанию для большинства действий-конверсий.
Еще больше полезных статей про Google Ads и внутреннюю кухню бюро читайте в нашем Телеграм-канале — подписывайтесь на Кухню Бюро!
Разберем модель атрибуции Data-driven (на основе данных), так как она самая универсальная. На данный момент эта атрибуция доступна для большинства рекламных аккаунтов, в том числе новых.
Проверить доступность этой атрибуции можно нажав на вкладку Switch to DDA (использовать атрибуцию на основе данных) в настройках Google Ads:
Модель атрибуции на основе данных: преимущества
- Предоставляет информацию о том, какие ключевые слова, объявления, группы объявлений и кампании играют наиболее важную роль в достижении ваших бизнес-целей. Распределяет ценность на определенном этапе пути клиента.
- Оптимизирует ставки на основе данных об эффективности аккаунта.
- Это наиболее универсальная модель атрибуции, которая подходит большинству бизнес-моделей.
Узнайте больше об использовании атрибуции на основе данных для Google Search из этого видео:
Модель атрибуции на основе данных: принципы
В Google Ads эта модель атрибуции следует двум принципам:
1. Система разрабатывает модели вероятности конверсии для всех путей перехода.
Система использует данные о пользователях, которые совершили или не совершили конверсию. Система анализирует эти данные и оценивает вероятность того, что пользователь совершит конверсию в определенной точке пути. Алгоритм атрибуции на основе данных оценивает каждое показанное объявление Google. Результатом является модель, которая показывает, насколько вероятно, что пользователь совершит конверсию в каждой точке маршрута для данной последовательности.
2. Система присваивает ценность всем способам взаимодействия с пользователями.
Алгоритм атрибуции на основе данных учитывает последовательность, в которой присутствует каждый режим взаимодействия с пользователем, и назначает разные коэффициенты для всех этапов перехода. Например, когда показ медийной рекламы предшествует рекламе в поиске Google, создается одна модель, а если они расположены в обратном порядке, используется другая модель.
Эти принципы также позволяют подключить модель атрибуции Data-driven для новых аккаунтов без накопленных данных.
Вот отличный пример от Google: атрибуция дня рождения:
Кто сделал вечеринку по случаю дня рождения успешной?
Когда планировалось празднование дня рождения?
Отставание по времени.
Примечание
Атрибуция на основе данных — не панацея. Например, если вы считаете, что «Последний клик» ценнее для вашего бизнеса, используйте эту модель.
Модели атрибуции Google Analytics
Ознакомьтесь с вариантами атрибуции, доступными в аккаунте Google Analytics при анализе данных:
Last Interaction (по последнему взаимодействию): последнему источнику присваивается конверсия и вся ее ценность.
Last Non-Direct Click (по последнему непрямому клику): последнему источнику присваивается конверсия и вся ее ценность, но если это была прямая ссылка на сайт, ценность присваивается источнику перед ней.
Last Google Ads Click (по последнему клику в Google Рекламе): последнему источнику из Google Ads присваивается конверсия и вся ее ценность.
First Interaction (по первому взаимодействию): первому источнику присваивается конверсия и вся ее ценность.
Linear (линейная): распределение конверсий по всем источникам равномерно.
Time Decay (с учетом давности): присваивает большую ценность действиям, которые произошли ближе по времени к конверсии. Ценность клика удваивается каждую неделю.
Position Based (на основе позиции): присваивает 40% значения первому и последнему клику, а оставшиеся 20% распределяются между другими кликами на пути.
Примечание
Вы могли заметить, что в перечисленных выше моделях атрибуции нет модели “Data-driven”. На данный момент вы не можете выбрать эту модель атрибуции в своем аккаунте Google Analytics. Модель доступна для анализа только в платной версии аналитики GA-360. Поэтому, если у вас включена модель атрибуции “Data-driven” на уровне конверсии в вашем аккаунте Google Ads, то сравнительный анализ данных аккаунта Google Ads и данных Google Analytics может отличаться, и вы должны это учитывать.
Как выбрать модель атрибуции
В чем отличия и распространенные ошибки при сравнении моделей атрибуции Google Ads и Google Analytics?
Основное отличие заключается в данных, отображаемых в учетных записях. Аккаунт Google Ads получает только данные, связанные с рекламным трафиком (одноканальная система). Аккаунт Google Analytics получает данные из разных каналов (многоканальная система).
В Google Analytics модель атрибуции по умолчанию — Last Non-Direct Click. Поэтому в вашем аккаунте Google Analytics есть «Инструмент сравнения моделей», который позволяет сравнивать разные модели атрибуции.
Если вы не видите модели атрибуции в своем аккаунте Google Analytics, вы можете включить их самостоятельно и создать собственные модели (переместив ползунок вправо):
Самая распространенная ошибка — неточная оценка рекламного канала из-за изначально выбранной модели атрибуции. Выше мы уже описали, как сравнивать модели атрибуции.
Например, анализируя объявления с моделью атрибуции по последнему клику, вы можете обнаружить, что некоторые кампании не приносят конверсий (в нижней части воронки) по сравнению с другими рекламными кампаниями, и примете неверное решение — отключите эти кампании. Но они могли бы сыграть очень важную роль в верхней части воронки. В этом случае все остальные кампании перестанут получать необходимый целевой трафик, а их эффективность может ухудшиться.
В идеале вам нужно протестировать разные модели атрибуции и посмотреть, что подходит вашему бизнесу. Тестирование моделей атрибуции обычно занимает много времени. Вот почему мы рекомендуем использовать модель атрибуции, основанную на данных.
Если в аккаунте Google Ads уже есть данные о конверсиях, можно применить инструменты для подбора модели атрибуции. Перейдите на вкладку Attribution (атрибуция) в настройках:
Первый инструмент — это инструмент моделирования атрибуции. Он позволяет сравнить две разные модели атрибуции (и сравнить другие модели атрибуции с Data-driven):
Второй инструмент — это основные пути до конверсии. Здесь вы можете увидеть, как пользователи взаимодействуют с рекламой перед достижением конверсии:
Заключение
Выбор верной модели атрибуции — важный шаг для правильного анализа ваших рекламных каналов. Этот инструмент позволяет правильно интерпретировать результаты и принимать эффективные стратегические решения.
Знаете ли вы, что в Google Ads можно создавать подробные отчеты о звонках? Сделайте такой отчет с помощью нашей инструкции по отслеживанию телефонных звонков в Google Ads, проанализируйте звонки и оптимизируйте свои рекламные кампании для большей эффективности.
Еще больше полезных статей про Google Ads и внутреннюю кухню бюро читайте в нашем Телеграм-канале — подписывайтесь на Кухню Бюро!
