В июне 2023 года в Яндекс Директе появилась автоматическая модель атрибуции. Это прекрасный повод разобрать понятие атрибуции, рассмотреть, для чего она нужна и как её применять для анализа рекламы.📊 Сразу оговоримся, что мы ориентируемся на доступные модели атрибуции в Яндекс Метрике и Яндекс Директе. В Гугл.Аналитике - моделей атрибуции гораздо больше.
Что же такое атрибуция?
Как правило, перед совершением целевого действия (заявка, звонок, заказ и т.д.) пользователь посещает сайт несколько раз. Атрибуция - это логика, по которой мы определяем, какой из этих визитов был главным для совершения конверсии. 🛒
Рассмотрим классические модели атрибуции:
✅ Последний переход - главным считается источник последнего визита на сайт.
✅ Последний значимый переход - логика аналогична атрибуции Последний переход, за исключением “незначимых” источников. К ним относятся: прямые заходы, внутренние переходы, переходы с сохраненных страниц.
✅ Последний переход из Директа - если среди визитов были визит с Яндекс Директа, то приоритет отдается ему.
✅ Первый переход - приоритет отдается источнику самого первого визита на сайт за выбранный период.
Важно понимать, что атрибуция не может быть верной или неверной. Выбор атрибуции - это Ваша методология для анализа трафика и его конверсии.🔍
Какие модели атрибуции для анализа трафика применяем мы?
1. При анализе кампаний Яндекс Директ чаще всего мы используем атрибуцию Последний переход из Директа. Дополнительно проверяем данные через атрибуцию Первый переход.
Пользователь мог совершить конверсию после визита с одной рекламной кампании, например, с поисковой.
При этом первое касание с сайтом было совершено с РСЯ кампании. Этот факт также важен для анализа рекламы.
2. При анализе других источников трафика (таргет, медийная реклама, продвижение в соц сетях, SEO и т.д.) - атрибуцию Последний значимый переход. Проверяем данные также через атрибуцию Первый переход.
Разбираем на примере, как в зависимости от модели атрибуции меняется источник конверсии.
Автоматическая модель атрибуции
В чем особенности этой модели:
1. Автоматическая атрибуция закладывает в себе принципы модели «Последний переход из Директа» и определение кросс-девайс конверсий.
2. Но её особенность в том, что эта атрибуция учитывает вклад в конверсию каждого устройства одного домохозяйства.🏠 Например, муж, жена, дети, бабушки, дедушки постоянно подключающиеся к одному WiFi.
3. Эта технология работает аналогично кросс-девайсу. Кросс-девайс - это функция определения одного пользователя на разных устройствах (смартфон, ПК, планшет и т.д.) при учете конверсий.🖥
4. Яндекс анонсирует, что эта модель атрибуции помогает точнее определять конверсионные клики и портрет аудитории. Эти данные позволяют точнее анализировать влияние рекламы на результаты и быстрее обучать стратегии.⚙️
Больше полезных материалов, кейсов и обзоров продуктов в нашем телеграм-канале Мир Дикого Трафика!
