Ce este un model de atribuire în Google Analytics și de ce este important

Ce este un model de atribuire?

Un model de atribuire este un instrument care permite marketerilor să măsoare valoarea fiecărui punct de contact din călătoria clientului înainte de a efectua conversii/achiziții cu succes. Google descrie un model de atribuire drept „regula sau setul de reguli care determină modul în care creditul pentru vânzări și conversii este atribuit punctelor de contact din căile de conversie”.

Utilizatorii interacționează adesea cu o marcă de mai multe ori înainte de a deveni un client plătitor în timp ce avansează în pâlnia dvs. de vânzări. Pâlnia dvs. se poate schimba în funcție de; prețul produsului dvs., cât de cunoscut este marca dvs., tipul de industrie și mulți alți factori, dar tind să se reducă la aceiași 3 pași cheie. Conștientizare, interes, acțiune.

Această pâlnie este o simplificare și o reprezentare a pașilor pe care un consumator va face înainte de a deveni client.

• În primul rând, aceștia pot deveni conștienți de marca dvs. dintr-un anunț grafic, un anunț YouTube sau o altă campanie de cunoaștere a mărcii. Acest lucru s-ar încadra în pasul pâlnie 1 – Conștientizare
• Utilizatorul ar putea apoi să caute recenzii, să vă viziteze paginile de produse sau servicii, să se aboneze la buletinul informativ al companiei dvs. etc. Acest lucru ar pune această persoană în al doilea pas de canal – interes
• Odată ce utilizatorul manifestă interes pentru serviciile dvs., acest lucru poate duce la intenția de cumpărare, apoi utilizatorul efectuează ulterior o achiziție sau o interacțiune. Acesta este pasul final - Acțiune

De ce sunt importante modelele de atribuire?

Modelele de atribuire ne oferă diferite moduri de a interpreta datele din campaniile noastre de marketing și permit o înțelegere mai profundă a călătoriei clienților.

În reclamele Google, atunci când creați sau importați o acțiune de conversie, modelul prestabilit de atribuire este „Ultimul clic”. Aceasta înseamnă că atunci când un utilizator efectuează o conversie, tot creditul este alocat ultimului clic pe care l-a făcut pe unul dintre anunțurile dvs. Principala problemă cu aceasta este că ignoră complet orice altă interacțiune pe care utilizatorul a avut-o cu marca dvs.

Captura de ecran de mai jos arată un exemplu preluat din raportul „Cele mai bune căi de conversie” din Google Analytics de pe un site de comerț electronic cu un filtru avansat pentru a afișa conversiile cu „Afișare” în Calea de grupare a canalelor multiple.

În acest exemplu, putem vedea 6 conversii de la utilizatorii care au văzut un anunț grafic. Cu toate acestea, Google Ads, cu modelul de atribuire Ultimul clic pe acțiunea de conversie, a raportat doar 2 conversii din campania de display. Aceasta a fost de la numerele 5 și 3, restul nu a oferit niciun credit pentru campaniile de display.

Folosind Instrumentul de comparare a modelelor – găsit în Conversii, apoi Canale multicanal în Google Analytics – putem observa modificări ale numărului de conversii și ale câmpurilor de valoare a conversiilor care apar atunci când fiecare model de atribuire este comparat unul cu altul.

În primele coloane, putem vedea rezultatele pentru „Ultima interacțiune”, alături de aceasta este „Degradarea timpului”, iar în coloanele din dreapta sunt rezultatele pentru „Linear”. Acest lucru ne permite să înțelegem mai bine semnificația campaniilor noastre de display jucate în decizia de cumpărare a clientului, mai degrabă decât să ne concentrăm doar pe pasul final al călătoriei.

Diferite tipuri de modele de atribuire

Modelele de atribuire cu care probabil că veți fi deja cel mai familiar sunt opțiunile disponibile din Google Ads. Acestea sunt; Ultimul clic, primul clic, bazat pe poziție, liniar, declin în timp și bazat pe date. Fiecare dintre aceste modele de atribuire creditează puncte de contact diferite cu valori diferite. Acest lucru este explicat pentru fiecare mai jos.

Ultimul clic

Un model de atribuire la ultimul clic atribuie 100% din creditul pentru conversie ultimului punct de contact.

Primul clic

Un model de atribuire a ultimului clic atribuie 100% din creditul pentru conversie primului punct de contact.

Bazat pe poziție

Un model de atribuire bazat pe poziție atribuie 40% din creditul pentru conversie primului și ultimului punct de contact. Restul este distribuit uniform între punctele de contact rămase.

Liniar

Un model de atribuire liniară distribuie în mod egal creditul între toate punctele de contact.

Decăderea timpului

Un model de atribuire de decădere temporală distribuie mai puțin credit celor mai vechi puncte de contact și mai mult punctelor de contact cele mai apropiate de conversie.

Bazat pe date

Un model de atribuire bazat pe date este diferit prin faptul că utilizează datele istorice de conversie pentru a calcula contribuția reală a fiecărui punct de contact.

Diferențele dintre modelele de atribuire pe Google Ads și Google Analytics

Poate ați observat că atunci când creați un obiectiv în Google Analytics, acesta nu vă oferă aceeași opțiune de a aplica un model de atribuire ca pe Google Ads. Acest lucru ne permite să comparăm diferite modele de atribuire pe Google Analytics utilizând Instrumentul de comparare a modelelor.

Modelele de atribuire disponibile pe Google Ads și Google Analytics sunt ușor diferite. În timp ce Google Ads include modelele de atribuire enumerate mai sus, Google Analytics nu are bazate pe date, dar are încă două modele de atribuire; ultimul clic Google Ads și ultimul clic nedirect.

Modelul de atribuire „Ultimul clic Google Ads” văzut în Google Analytics funcționează la fel ca modelul Ultimul clic pe Google Ads.

Google Analytics, pe de altă parte, utilizează modelul de atribuire a ultimului clic non-direct pentru rapoartele cu canale non-multi-canal și modelul ultimului clic pentru rapoartele cu mai multe canale.

Diferențele dintre modul în care funcționează modelele de atribuire pe Google Analytics și Google Ads pot duce la discrepanțe între rezultatele celor două. De exemplu, dacă un utilizator dă clic pe un anunț de căutare, apoi a vizitat site-ul web în mod organic și a efectuat o conversie, Google Ads ar atribui aceasta ca o conversie din campania de căutare, în timp ce Google Analytics ar clasifica aceasta ca o conversie organică.

Care este modelul de atribuire potrivit de utilizat?

Este important să utilizați o varietate de modele de atribuire pentru a interpreta datele dvs. de conversie, pentru a înțelege călătoria pe care o parcurg clienții înainte de a efectua conversia cu succes. Utilizarea atribuirii ultimului clic, de exemplu, ignoră complet fiecare pas anterior pe care l-a făcut un utilizator, în timp ce utilizarea unui model de atribuire a primului clic vă lasă cu o problemă opusă. Compararea acestor două, totuși, ne poate ajuta să înțelegem ce mijloace de publicitate sunt cele mai bune pentru a încuraja clienții să exploreze mărcile noastre în primul rând și ce tip de reclame îi fac să conversie cu succes mai departe în canal.

Pe Google Ads, testați mai multe modele de atribuire și aflați care dintre ele funcționează cel mai bine pentru dvs. Modelele de atribuire liniară și bazate pe poziție sunt excelente pentru a începe, deoarece acum este posibil să începeți să vedeți credit pentru conversiile distribuite în campaniile dvs. de marcă, campanii de produse, display, YouTube etc.

Cum să vă folosiți înțelegerea modelelor de atribuire pentru a vă îmbunătăți campaniile Google Ads

Comparând modele de atribuire și analizând căile de conversie ale utilizatorilor, putem începe să înțelegem întreaga călătorie a clienților dincolo de doar clicul final. Folosind instrumentul Principalele căi de conversie din Google Analytics, putem înțelege cum interacționează utilizatorii cu marca noastră online înainte de a deveni un client care efectuează conversii.

În Google Analytics, navigați și extindeți „Conversii” în bara laterală din stânga, extindeți meniul drop-down pentru „Canalele multiple” și selectați „Cele mai bune căi de conversie”. Aici putem vedea pașii pe care i-a făcut fiecare utilizator care efectuează conversie înainte de a finaliza acțiunea de conversie.

Asigurați-vă că ați selectat acțiunile de conversie corecte în colțul din stânga sus și setați lungimea căii la „Toate” pentru a vedea informații pentru toate conversiile. A treia opțiune, „Fereastra de retrospectivă” poate fi setată de la 1 zi la 90. Această opțiune determină câte zile înainte de acțiunea de conversie putem analiza.

Apoi, putem crea o dimensiune secundară pentru a ne oferi mai multe informații despre tipurile de conținut cu care a interacționat utilizatorul. Faceți clic pe „Dimensiunea secundară” și experimentați cu unele dintre opțiuni (Calea grupului de anunțuri sau Calea interogării de căutare sunt excelente pentru a începe).

Ne putem filtra apoi rezultatele pentru a afișa numai detaliile conversiilor în care utilizatorul a interacționat cu un anunț. Acest lucru se poate face făcând clic pe „Avansat” în partea dreaptă sus a tabelului principal. Când aici, selectați „Calea grupării canalelor MCF”, introduceți „Plătit” în caseta goală și faceți clic pe „Aplicați”, așa cum se vede în imaginea de mai jos.

După ce au urmat pașii de mai sus, cu calea interogării de căutare setată ca dimensiune secundară, acum putem vedea căutările individuale pe care le-a făcut fiecare utilizator.

De asemenea, putem folosi filtrul MCF Channel Grouping Path pentru a afișa rezultate, de exemplu, pentru conversiile în care un utilizator a interacționat cu un anunț grafic și un anunț afișat în rețeaua de căutare. Acest lucru poate fi văzut în imaginea de mai jos.

Acum, că vă puteți înțelege mai bine călătoriile clienților, ar trebui să puteți utiliza informațiile adunate pentru a vă ajusta campaniile. Am atins doar câteva moduri diferite de a experimenta cu datele dvs., dar există o mulțime de alte experimente pe care le puteți efectua singur!