Google 애널리틱스의 기여 모델이란 무엇이며 중요한 이유

기여 모델이란 무엇입니까?

기여 모델은 마케터가 성공적으로 전환/구매하기 전에 고객 여정의 각 터치포인트의 가치를 측정할 수 있도록 하는 도구입니다. Google은 기여 모델을 "판매 및 전환에 대한 기여도가 전환 경로의 터치포인트에 할당되는 방식을 결정하는 규칙 또는 일련의 규칙"이라고 설명합니다.

사용자는 판매 유입 경로를 따라 내려가면서 유료 고객이 되기 전에 브랜드와 여러 번 상호 작용하는 경우가 많습니다. 유입경로는 다음에 따라 변경될 수 있습니다. 제품의 가격, 브랜드가 얼마나 잘 알려진지, 산업 유형 및 기타 여러 요인이 있지만 동일한 3가지 핵심 단계로 요약되는 경향이 있습니다. 인식, 관심, 행동.

이 깔때기는 소비자가 고객이 되기 전에 거쳐야 할 단계를 단순화하고 표현한 것입니다.

• 첫째, 디스플레이 광고, YouTube 광고 또는 기타 브랜드 인지도 캠페인을 통해 귀하의 브랜드를 알게 될 수 있습니다. 이는 유입경로 1단계 – 인지도에 해당합니다.
• 그런 다음 사용자는 리뷰를 찾고, 제품 또는 서비스 페이지를 방문하고, 회사 뉴스레터를 구독하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이렇게 하면 이 사람은 두 번째 유입경로 단계인 관심 분야에 들어갈 수 있습니다.
• 사용자가 귀하의 서비스에 관심을 보이면 구매 의도로 이어질 수 있으며 이후에 사용자가 구매 또는 상호 작용을 할 수 있습니다. 이것이 마지막 단계입니다 – Action

기여 모델이 왜 중요한가요?

기여 모델은 마케팅 캠페인의 데이터를 해석하고 고객 여정을 더 깊이 이해할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

Google 광고에서 전환 액션을 생성하거나 가져올 때 기본 기여 모델은 '마지막 클릭'입니다. 즉, 사용자가 전환할 때 모든 크레딧은 광고 중 하나에서 수행한 마지막 클릭에 할당됩니다. 이것의 주요 문제는 사용자가 브랜드와 가진 다른 상호 작용을 완전히 무시한다는 것입니다.

아래 스크린샷은 다중 채널 유입경로 그룹화 경로에서 '디스플레이'가 포함된 전환을 표시하는 고급 필터가 있는 전자상거래 웹사이트의 Google 웹로그 분석의 '인기 전환 경로' 보고서에서 가져온 예를 보여줍니다.

이 예에서는 디스플레이 광고를 본 사용자의 6건의 전환을 볼 수 있습니다. 그러나 전환 액션에 대한 마지막 클릭 기여 모델을 사용하는 Google Ads는 디스플레이 캠페인에서 2회의 전환만 보고했습니다. 이것은 5번과 3번에서 나온 것이며 나머지는 디스플레이 캠페인에 대한 크레딧을 제공하지 않았습니다.

모델 비교 도구(Conversions 아래에 있는 Google Analytics의 다중 채널 유입경로)를 사용하여 각 기여 모델을 서로 비교할 때 발생하는 전환 수 및 전환 가치 필드의 변화를 관찰할 수 있습니다.

첫 번째 열에서 "Last Interaction"에 대한 결과를 볼 수 있고, 그 옆에 "Time Decay"가 있고 오른쪽 열에서 "Linear"에 대한 결과를 볼 수 있습니다. 이를 통해 여정의 마지막 단계에만 초점을 맞추는 것이 아니라 고객의 구매 결정에 사용된 디스플레이 캠페인의 중요성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

다양한 유형의 기여 모델

이미 가장 친숙한 기여 모델은 Google Ads에서 사용할 수 있는 옵션입니다. 이것들은; 마지막 클릭, 첫 번째 클릭, 위치 기반, 선형, 시간 감소 및 데이터 기반. 이러한 각 기여 모델은 서로 다른 가치를 지닌 서로 다른 터치포인트를 제공합니다. 아래에서 각각에 대해 설명합니다.

마지막 클릭

마지막 클릭 기여 모델은 전환에 대한 기여도를 마지막 터치 포인트에 100% 할당합니다.

첫 번째 클릭

마지막 클릭 기여 모델은 첫 번째 터치 포인트에 전환 기여도를 100% 할당합니다.

위치 기반

위치 기반 기여 모델은 전환 기여도의 40%를 첫 번째 및 마지막 터치 포인트에 할당합니다. 나머지는 나머지 터치 포인트에 고르게 분포됩니다.

선의

선형 기여 모델은 모든 터치 포인트에 균등하게 기여도를 분배합니다.

시간 붕괴

시간 감소 기여 모델은 가장 이른 터치 포인트에 대한 기여도를 낮추고 전환에 가장 가까운 터치 포인트에 더 많은 기여도를 분배합니다.

데이터 기반

데이터 기반 기여 모델은 과거 전환 데이터를 사용하여 각 터치 포인트의 실제 기여도를 계산한다는 점에서 다릅니다.

Google Ads와 Google 애널리틱스의 기여 모델의 차이점

Google 애널리틱스에서 목표를 생성할 때 Google Ads에서와 같이 기여 모델을 적용할 수 있는 동일한 옵션이 제공되지 않는다는 사실을 눈치채셨을 것입니다. 이를 통해 모델 비교 도구를 사용하여 Google 애널리틱스에서 다양한 기여 모델을 비교할 수 있습니다.

Google Ads와 Google 애널리틱스에서 사용할 수 있는 기여 모델은 약간 다릅니다. Google Ads에는 위에 나열된 기여 모델이 포함되어 있지만 Google 애널리틱스에는 데이터 기반 모델이 없지만 추가로 두 가지 기여 모델이 있습니다. 마지막 Google Ads 클릭과 마지막 간접 클릭입니다.

Google 애널리틱스에 표시되는 '마지막 Google Ads 클릭' 기여 모델은 Google Ads의 마지막 클릭 모델과 동일하게 작동합니다.

반면 Google Analytics는 비다중 채널 유입경로 보고서의 경우 마지막 간접 클릭 기여 모델을 사용하고 다중 채널 유입경로 보고서의 경우 마지막 클릭 기여 모델을 사용합니다.

Google 애널리틱스와 Google Ads에서 기여 모델이 작동하는 방식의 차이로 인해 둘 사이의 결과에 불일치가 발생할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 검색 광고를 클릭한 다음 나중에 웹사이트를 방문하여 유기적으로 전환된 경우 Google Ads에서는 이를 검색 캠페인에서 발생한 전환으로 간주하는 반면 Google 애널리틱스에서는 이를 유기적 전환으로 분류합니다.

사용하기에 적합한 기여 모델은 무엇입니까?

고객이 성공적으로 전환하기 전에 거치는 여정을 이해하려면 다양한 기여 모델을 사용하여 전환 데이터를 해석하는 것이 중요합니다. 예를 들어 마지막 클릭 기여를 사용하면 사용자가 수행한 모든 이전 단계를 완전히 무시하는 반면, 첫 번째 클릭 기여 모델을 사용하면 반대 문제가 발생합니다. 그러나 이 두 가지를 비교하면 어떤 광고 수단이 고객이 처음에 우리 브랜드를 탐색하도록 유도하는 것이 가장 좋고 어떤 유형의 광고가 퍼널 아래에서 성공적으로 전환하도록 만드는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Google Ads에서 여러 기여 모델을 테스트하고 가장 적합한 모델을 찾아보세요. 위치 기반 및 선형 기여 모델은 브랜드 캠페인, 제품 캠페인, 디스플레이, YouTube 등에 전환에 대한 기여도가 분산된 것을 볼 수 있으므로 시작하기에 좋습니다.

Google Ads 캠페인을 개선하기 위해 기여 모델에 대한 이해를 활용하는 방법

기여 모델을 비교하고 사용자의 전환 경로를 분석함으로써 최종 클릭을 넘어 전체 고객 여정을 이해할 수 있습니다. Google Analytics의 상위 전환 경로 도구를 사용하면 전환 고객이 되기 전에 사용자가 온라인에서 당사 브랜드와 상호작용하는 방식을 이해할 수 있습니다.

Google Analytics의 왼쪽 사이드바에서 '전환'으로 이동하여 확장하고 '다중 채널 유입경로' 드롭다운을 확장한 다음 '인기 전환 경로'를 선택합니다. 여기에서 각 전환 사용자가 전환 액션을 완료하기 전에 취한 단계를 볼 수 있습니다.

모든 전환에 대한 정보를 보려면 왼쪽 상단에서 올바른 전환 액션이 선택되었는지 확인하고 경로 길이를 '전체'로 설정하세요. 세 번째 옵션인 "전환 확인 기간"은 1일에서 90일 사이에서 설정할 수 있습니다. 이 옵션은 분석할 수 있는 전환 액션까지 며칠이 소요되는지를 결정합니다.

다음으로 사용자가 상호 작용한 콘텐츠 유형에 대한 추가 정보를 제공하기 위해 2차 측정기준을 생성할 수 있습니다. "2차 측정기준"을 클릭하고 몇 가지 옵션을 실험해 보십시오(광고그룹 경로 또는 검색어 경로는 시작하기에 좋습니다).

그런 다음 사용자가 광고와 상호작용한 전환에 대한 세부정보만 표시하도록 결과를 필터링할 수 있습니다. 메인 테이블의 오른쪽 상단에 있는 "고급"을 클릭하면 됩니다. 여기에서 "MCF Channel Grouping Path"를 선택하고 빈 상자에 "Paid"를 입력한 다음 아래 이미지와 같이 "Apply"를 클릭합니다.

위의 단계를 수행한 후 검색 쿼리 경로를 2차 측정기준으로 설정하면 이제 각 사용자가 수행한 개별 검색을 볼 수 있습니다.

MCF 채널 그룹화 경로 필터를 사용하여 예를 들어 사용자가 디스플레이 광고 및 검색 광고와 상호작용한 전환에 대한 결과를 표시할 수도 있습니다. 이것은 아래 이미지에서 볼 수 있습니다.

이제 고객 여정을 더 잘 이해할 수 있으므로 수집된 정보를 사용하여 캠페인을 조정할 수 있습니다. 나는 당신의 데이터를 실험하는 몇 가지 다른 방법에 대해서만 다루었지만, 당신이 직접 수행할 수 있는 수많은 다른 실험이 있습니다!