СтратегияОпубликовано Автор: Ахмад Дахлалла CEO Great Pro

Помощник по моделям атрибуции Google Analytics

Представь, что твой клиент несколько раз зашел на сайт по разным источникам трафика. Например, сначала отреагировал на рекламу, пролистал несколько страниц и ушел. Через несколько дней нашел сайт органическим поиском, почитал страницу интересующего товара и сохранил ссылку. А чуть позже перешел по прямой ссылке на страницу товара и наконец сделал заказ.

Здорово, цель достигнута! Осталось проанализировать продажи за месяц, выявить сильные и слабые каналы продвижения и в следующем месяце распределить бюджет так, чтобы клиенты заходили еще активнее.

Но стоп! Что именно Google Analytics в своих отчетах засчитает ключевым заходом: первое знакомство клиента с сайтом (реклама), изучение товара (органическая выдача) или покупку (прямой заход)? От этой информации зависит эффективность рекламной стратегии в будущем.

На помощь придут модели атрибуции Google Analytics, и сегодня мы детально расскажем о каждой из них. Но сначала узнаем, что такое собственно сама атрибуция и ее модели.

Атрибуция – это алгоритм распределения ценности конверсии (выгоды от различных операций) среди всех этапов взаимодействия клиента и продавца. А модель атрибуции – это набор таких алгоритмов.

Всего в Google Analytics есть 7 стандартных моделей, и теперь конкретнее о каждой.

Последнее взаимодействие

По этой модели, 100% ценности будут присвоены источнику, с которым клиент взаимодействовал в последнюю очередь. Если рассматривать наш пример, ценность распределится так:

Контекстная реклама – 0%
Органический поиск – 0%
Прямой заход – 100%

Главный плюс этой модели в том, что Google Analytics со стопроцентной точностью укажет, какое из посещений закончилось конверсией. Минус – стимулировать к покупке могли и предыдущие посещения, но Google Analytics этого не учтет.

Модель последнего взаимодействия здорово подойдет компаниям, которые предлагают товары и услуги с быстрым откликом. Например, вызов такси, доставка еды и т. д.

Последний непрямой клик

Модель последнего непрямого клика очень похожа на предыдущую, но с одним отличием – она игнорирует прямые переходы. То есть, все 100% ценности в нашем примере уйдут на органический поиск, так как после этого клиент заходил на сайт только по прямой ссылке.

Использовать такую модель можно, когда тебя интересуют не прямые переходы на сайт, а непосредственно эффективность рекламной кампании. Модель последнего непрямого клика считается классической и используется большинством маркетологов, а также задана в Google Analytics по умолчанию.

То, что модель последнего непрямого клика является логично усовершенствованным вариантом предыдущей модели, говорит о том, что ее применение подойдет в случаях, когда клиенту не требуется много времени на размышления перед покупкой.

Последний клик в AdWords

Некоторые маркетологи считают эту модель бесполезной. И вот почему – с ней Google Analytics обращает внимание только на рекламную кампанию в AdWords, игнорируя тот факт, что ты мог параллельно пользоваться и другими рекламными сервисами. В остальном же ее принцип действия такой же, как у двух предыдущих моделей.

Так что, если ты используешь только Google AdWords и хочешь определить самое эффективное контекстное объявление, эта модель – как раз то, что тебе нужно.

Первое взаимодействие

Как ты, наверное, уже понял по названию, все 100% ценности в нашем примере достанутся контекстной рекламе. Эта модель подойдет, если тебе важно узнать, что именно побуждает клиента к размышлениям о покупке и обеспечивает ему первое знакомство с твоим товаром.

Модель первого взаимодействия можно использовать при продажах дорогих товаров, когда клиенту нужно время обдумать потенциальную покупку, из-за чего он заходит на сайт явно больше одного раза. Также эту модель уместно применять при первичном выходе на рынок, чтобы отследить динамику интереса клиентов к бренду.

Линейная модель

По линейной модели, ценность распределяется поровну между всеми звеньями, которые привели к конверсии. То есть, в нашем случае получится так:

Контекстная реклама – 33%
Органический поиск – 33%
Прямой заход – 33%

Если бы в цепочке была еще, скажем, email-рассылка, всем досталось бы по 25%.

При продажах линейная модель не особо популярна, «уравниловка» не показывает реального положения дел. А вот для анализа, например, рекламы на сайте вполне сгодится.

Временной спад

В модели временного спада ценность конверсии распределяется между звеньями постепенно – чем ближе к конверсии, тем выше ценность. В нашем примере это будет выглядеть так:

Контекстная реклама – 20%
Органический поиск – 30%
Прямой заход – 50%

При этом процентные показатели могут меняться – все зависит от временных рамок. Если действие произошло на 7 дней раньше (этот период можно задать самостоятельно) – оно в 2 раза менее ценно, на 14 дней – в 4 раза и т. д.

Эта модель считается второй по популярности среди маркетологов после модели последнего непрямого клика. Лично мы рекомендуем использовать ее при кратковременных рекламных кампаниях – это поможет построить более или менее объективную картину эффективности тех или иных инструментов.

Привязка к позиции

По модели привязки к позиции, первое и последнее взаимодействие получают от Google Analytics по 40% ценности, остальное делится поровну между промежуточными звеньями. В нашем примере получается так:

Контекстная реклама – 40%
Органический поиск – 20%
Прямой заход – 40%

Тоже довольно популярная модель, которая помогает как в равной степени оценить этапы знакомства и конверсии, так и не забывает о других звеньях цепочки. Модель привязки к позиции можно использовать всегда и везде, он подойдет как небольшому стартапу по продаже магнитиков, так и крупному бизнесу, торгующему автомобилями.

Итог

В случае с описанным в статье примером мы рекомендовали бы либо модель последнего непрямого клика, либо привязку к позиции. А что выбрать для твоих кампаний – решать только тебе. Как видишь, выбирать есть из чего. 🙂 В конце концов, если не найдешь подходящую модель, всегда можно запилить собственную. Но предупреждаем – придется попотеть. Поэтому мы рекомендуем для начала хорошо разобраться в стандартных моделях атрибуции, чаще всего этого более чем достаточно.

Поделиться
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...