выберите верное утверждение об атрибуции с учетом давности взаимодействий
Что такое модель атрибуции и какая из них подойдет вашему бизнесу
Анализ трафика сайта предполагает оценку всех этапов воронки продаж и способов взаимодействия с клиентом. Сделать это невозможно без использования атрибуции. В этой статье расскажем, что это такое, какие есть модели атрибуции и в чем состоят их отличия.
Что такое модель атрибуции
Модель атрибуции – это правило распределения ценности разных источников трафика по их вкладу в конверсии. С ее помощью можно:
Молодым компаниям атрибуция помогает найти каналы, чтобы заявить о себе и своей продукции. Опытным предпринимателям этот инструмент необходим для отсечения неэффективных каналов продаж.
Есть много способов, как определить и отсечь неэффективные рекламные площадки. Например, подключение коллтрекинга от Calltouch. Технология позволяет определить источники звонков клиентов, оптимизировать рекламную кампанию и вложения в продвижение продукции.
Коллтрекинг
Влияние атрибуции на оптимизацию
Атрибуция напрямую влияет на распределение конверсий в рекламных кампаниях. Чтобы правильно оценить возможности рекламы, следует вычислить главный переход на веб-ресурс во всей цепочке: определить ту ключевую фразу, которая эффективно воздействует на целевую аудиторию. Смена модели атрибуции приводит к перерасчету ставок по ключам и пересмотру расходов рекламодателя.
Образно это выглядит так:
Модели атрибуции Яндекс.Метрики
Яндекс.Метрика использует четыре модели, которые можно применять в разных отчетах.
Последний переход. Для каждого визита на сайт система определяет источник перехода в конкретный момент. История визитов пользователей здесь не учитывается. Последний переход нужен для проведения технического анализа веб-сайта. Например, для поиска страниц без кода счетчика с использованием анализа внутренних переходов.
Последний значимый переход. В Яндекс Метрике все переходы делятся на:
К конверсии приводят значимые переходы, поэтому ценность конверсии определяется по последнему значимому переходу.
Последний переход из Директа. В этой модели из всех значимых переходов система рассматривает только визит на сайт из Директа. Если пользователь перешел на веб-ресурс через объявление в Директе, именно этот переход будет источником конверсии.
Первый переход. Источником конверсии считается первый переход, который был совершен за последние полгода (значимый или незначимый). Этот алгоритм нужен при длинном цикле принятия решения, которое приведет к конверсии.
Модели атрибуции Яндекс. Директа
В Директе нет собственных настроек моделей атрибуции: он работает совместно с Метрикой. Для распределения конверсий система использует атрибуции из ее отчетов. В отличие от Метрики, Директ строит отчеты на основе кликов по объявлениям, а не по визитам на сайт.
Модели атрибуции Google Аналитики
Google Аналитика по умолчанию использует алгоритм «По последнему непрямому клику». Модель не учитывает прямые посещения, а ценность конверсии присваивается последнему каналу, который посетил пользователь до перехода на сайт рекламодателя. Но в настройках можно выбирать и другие модели атрибуции:
Модели атрибуции Google Рекламы
По последнему клику. Приоритетным будет последний клик по объявлению или ключевое слово, которое привело к конверсии. Эта модель действует при длинном цикле принятия решения. Например, когда человек хочет сделать дорогостоящую покупку, тщательно собирает информацию о товаре.
По первому клику. Ценным считается объявление или ключевая фраза, на которые нажали раньше всего. Здесь действуют те же алгоритмы, что и в Аналитике.
Линейная атрибуция. Приоритетность отдается всем рекламным объявлениям, которые привели пользователя на сайт и стали источником конверсии.
С учетом давности взаимодействия. Система учитывает взаимодействие, которое произошло ближе к моменту конверсии. Модели статистики здесь такие же, как и в Google Аналитике.
С привязкой к позиции. 40% ценности конверсии отдается первому и последнему взаимодействиям (или ключевым словам). Другие 20 % распределяются по другим действиями, которые привели пользователей на сайт.
На основе данных. Алгоритм самостоятельно формирует ценность конверсий, учитывая накопленную статистику по выбранным действиям.
Примеры применения разных моделей атрибуции
Примеры показывают, что в каждой бизнес-сфере действуют свои модели атрибуции.
Владелец салона красоты создает официальный сайт, где размещает информацию об услугах и специальных предложениях. Постоянный поток клиентов – результат качественного обслуживания, работы «сарафанного радио» и рекомендаций довольных посетителей. Перед владельцем салона стоит задача привлечения новых клиентов с помощью интернет-рекламы. Он запускает кампанию, использует для аналитики конверсий Гугл Рекламу. Оптимальное решение – алгоритм первого клика. Без него люди бы вообще не узнали о существовании этого салона.
Владелец онлайн-магазина туристического снаряжения заинтересован в притоке клиентов вне сезона. При анализе конверсий важную роль играет канал, который повлиял на покупателя и его желание приобрести товар. Здесь подходит атрибуция по последнему непрямому клику.
Рассмотрим случай с продажей квартир от застройщика. Это довольно ответственное решение, требующее больших вкладов. Покупатель изучает информацию о застройщике, жилищных комплексах, условиях ипотеки. Все каналы здесь будут иметь приоритетное значение, поэтому целесообразно использовать линейную атрибуцию.
Как правильно выбрать модель атрибуции
Чтобы грамотно анализировать весь трафик и принимать правильные решения, нужно выбрать подходящую модель атрибуции для вашего бизнеса. Иначе есть риск потери важного связующего звена, которое приводит к конверсиям. Чтобы принять правильное решение, необходимо ответить на следующие вопросы:
Чтобы сэкономить время на сбор статистических данных, подключите сквозную аналитику от Calltouch. Сервис автоматически собирает информацию с разных рекламных площадок и формирует детальные отчеты.
Сквозная аналитика
Как сменить модель атрибуции
В Google атрибуция изменяется на этапе импорта конверсий либо после этого процесса. Чтобы провести замену, необходимо:
Чтобы изменить атрибуцию в Яндексе, следует зайти в параметры отчета и выбрать подходящий алгоритм. Стандартные настройки не дают возможности проводить учет взаимодействия с сайтами, поэтому они не могут быть эффективными при оценке трафика.
Выводы
Атрибуция – важный параметр, который помогает проанализировать эффективность рекламных кампаний, принять грамотные управленческие решения и улучшить результаты рекламы. При выборе модели нужно учитывать специфику бизнеса – для каждой сферы подходит конкретная модель атрибуции.
Модели атрибуции в Google Ads: виды, настройка, аналитика
Пользователи тратят разное время на принятие решения о покупке того или иного товара: одни они покупают сразу после перехода по объявлению, а на покупку других уходят недели или даже месяцы. Разобраться с тем, какую последовательность действий совершили клиенты на пути к конверсии, можно с помощью моделей атрибуции Google Ads.
Оглавление
Что такое модели атрибуции в Google Ads
Модель атрибуции — правило, которое устанавливает ценность каждого шага пользователя на пути к совершению конверсии.
Условия использования модели атрибуции:
По умолчанию в Google Ads вся ценность конверсии присваивается последнему клику. Недостаток такой модели состоит в том, что она не учитывает предыдущие действия пользователей, которые привели к транзакции. В результате весь доход от конверсии приписывается ключевому слову, связанному с последним кликом перед конверсией.
Модели атрибуции в Google Ads
По последнему клику
100% ценности конверсии присваивается последнему клику. Ценность всех предшествующих конверсий — 0.
Модель дает реальную оценку ценности конверсии, например, в том случае, если пользователь ввел запрос в Google, кликнул по рекламе и сразу купил товар.
Однако такое поведение покупателей является скорее исключением, чем правилом. Пользователи, которые перешли по объявлениям ремаркетинга, на 70% чаще совершают конверсии, чем пользователи, которые впервые попали на сайт. То есть перед покупкой большинство клиентов ранее хотя бы раз посещали страницу рекламируемого товара. В таких ситуациях модель атрибуции «По последнему клику» не позволяет объективно оценить ценность конверсии.
Когда актуальна модель: вы можете назначить атрибуцию «По последнему клику», если ваша деятельность построена на транзакциях, которые не предусматривают длительного принятия решения (услуги такси, аварийное вскрытие замков, прочистка канализации и т. п.).
По первому клику
100% ценности конверсии присваивается первому клику и соответствующему ключевому слову. Ценность остальных конверсий равна 0.
Когда актуальна модель: если вы выводите на рынок новый продукт/услугу, о котором ничего не известно потребителю. В таких ситуациях большую роль играет осведомленность целевой аудитории о товаре. Первый клик здесь показывает, когда клиенты впервые узнали о вашем предложении.
Запуск контекстной рекламы в Google Ads связан с рядом трудностей: сложный интерфейс, необходимость самостоятельного подбора слов и стратегии управления ставками. Сервис Click.ru поможет упростить управление рекламной кампанией. Подбор и группировка ключей, генерация объявлений, управление ставками — все это происходит автоматически. Также есть партнерское вознаграждение в размере до 12% от оборота.
Линейная атрибуция
Ценность конверсии равномерно распределяется между всеми кликами. Если пользователь сделал 10 переходов по рекламе, то ценность каждого клика составит 10%.
Когда актуальна модель: если ваша аудитория не делится на «горячую» и «холодную» и в рекламной кампании не учитывается уровень «воронки продаж». Значение имеет только количество объявлений, а не их последовательность.
С учетом давности взаимодействий
Ценность клика повышается вдвое каждые 7 дней по мере приближения к моменту конверсии. Например, у пользователя было два взаимодействия с рекламой: первое — на восьмой день до момента конверсии, второе — за день до конверсии. Соответственно ценность первой конверсии составила около 33,3%, второй — 66,7%.
Когда актуальна модель: если в рекламной кампании вы используете набор креативов для сужения «воронки продаж» — от общей осведомленности до продажи определенного товара. Тогда переходы по баннерам верхних уровней «воронки» будут оцениваться как менее значимые по сравнению с переходами по поисковым «продающим» объявлениям.
С привязкой к позиции
100% ценности конверсии распределяется так: первый и последний клики получают по 40%, оставшиеся 20% распределяются равномерно между остальными кликами. Поэтому если пользователь 4 раза взаимодействовал с объявлением, то ценность конверсии распределится так: 1-й клик — 40%, 2-й — 10%, 3-й — 10%, 4-й — 40%.
Когда актуальна модель: если для рекламной кампании в равной степени важны взаимодействия, которые привели к знакомству с товаром и конверсии.
На основе данных
Искусственный интеллект берет данные о конверсиях из вашего аккаунта в Google Ads, КМС и Менеджера кампаний. На их основе учитывается ценность каждого клика по объявлениям.
Для начала использования модели необходимо:
При выполнении этих условий вы сможете использовать эту модель в течение 28 дней. Дальше, для того чтобы продолжать ее использовать, нужно выполнить следующие требования:
Когда актуальна модель: подходит для любой рекламной стратегии при условии соблюдения требований к кампании.
Как установить модель атрибуции
Для того чтобы задать модель атрибуции, настройте отслеживание конверсий в Google Ads. Как это сделать, мы рассказывали в статье о настройке умных кампаний в КМС и поисковой сети.
Настроив модель атрибуции, вы сможете:
В Google Ads по умолчанию настроена модель атрибуции по «По последнему клику». Если вы хотите посмотреть параметры настройки и изменить их, то в меню выберите «Инструменты и настройки» / «Конверсии».
В разделе «Действия-Конверсии» кликните на нужную конверсию и посмотрите на текущие настройки.
В разделе «Настройки» указано название конверсии, категория, ценность, период учета конверсии, атрибуция и т. д.
Если вы хотите поменять модель «По последнему клику», кликните «Изменить настройки».
Отчеты по атрибуции в Google Ads
Статистика для анализа конверсий по аккаунту доступна в отчетах по атрибуции. Кликните на панели инструментов на «Инструменты и настройки», выберите раздел «Отслеживание» и перейдите в «Атрибуция в поисковой сети».
Раздел «Обзор атрибуции»
В этом отчете находятся данные о количестве конверсий, о среднем времени конверсии, а также среднем количестве кликов и показов, связанных с действием-конверсией.
Для конкретизации отчета:
Раздел «Конверсии»
«Лучшие конверсии». С помощью этого отчета вы можете отслеживать несколько действий-конверсий и узнавать, сколько конверсий принесло каждое действие и его ценность.
«Ассоциированные конверсии». Из отчета вы можете получить данные о том, какие ключевые слова чаще всего приводят к конверсиям. Для оценки эффективности предыдущих кликов в отчете представлено 2 параметра:
Раздел «Взаимодействия на нескольких устройствах»
Пользователи часто взаимодействуют с сайтом с разных устройств. Поэтому клики по объявлению могут осуществляться со смартфонов и планшетов, а покупка — с ПК.
В этом разделе представлены такие отчеты:
Устройства. Из этого отчета вы можете узнать о количестве конверсий, которые совершали пользователи на разных устройствах. Конверсии отображаются только в том случае, если пользователь на пути к действию-конверсии использовал несколько устройств. Если клики совершались только со смартфона, планшета или ПК, то эти конверсии не будут отображаться в отчете «Устройства».
Вспомогательные устройства. Отчет содержит данные о числе конверсий по последнему клику и конверсий по вспомогательным кликам для всех типов устройств. Вы можете узнать, с каких устройств чаще всего происходили вспомогательные клики и оптимизировать ставки.
В отчете рассчитывается коэффициент вспомогательных кликов с мобильных устройств. Он отражает эффективность вашей рекламы на смартфонах. Если этот показатель равен 2,55, то это показывает, что на одну конверсию с мобильного устройства приходится 2,55 конверсии на других устройствах (при условии, что мобильное устройство использовалось как вспомогательное).
Пути устройств. Данные в отчете сгруппированы с учетом того, в какой последовательности пользователи использовали устройства на пути к конверсии. В таблице отчета отображаются только переходы между устройствами.
Раздел «Пути»
Используйте данные этой группы отчетов для того, чтобы узнать последовательность кликов и показов, предшествующих конверсии.
Основные последовательности. Отчет о действиях, которые чаще всего выполняли клиенты на пути к конверсии.
Отчет содержит такую информацию:
Время до конверсии. Отчет показывает время, которое отсчитывается от последнего/первого клика на сайте или первого показа объявления для поисковой сети до совершения конверсии.
Длина последовательности. Отчет содержит данные о действиях пользователей до совершения конверсии.
Используйте отчет для того, чтобы анализировать:
Раздел «Анализ кликов»
Анализ первого клика. Из отчета вы можете узнать о том, какая рекламная кампания, группа объявлений или ключевое слово привело к конверсии.
Анализ последнего клика. В отчете представлены данные о том, какую информацию ищут пользователи до совершения конверсии.
Раздел «Моделирование атрибуции»
Отчет позволяет сравнивать две разные модели атрибуции для того, чтобы подобрать оптимальную модель для ведения бизнеса.
Вы можете проводить моделирование атрибуции на уровне кампании, группы объявлений, ключевого слова и т.д. Сравните модель по «Последнему клику» с другой моделью, чтобы выявить эффективные ключевые слова.
Сравнение моделей «По последнему клику» и «По первому клику» позволит выявить ключевые слова, с которых начинаются пути конверсий.
Сравнение моделей «По последнему клику» с «Линейной моделью» покажет ключевые фразы, которые повлияли на принятие решений пользователей. Также моделирование покажет ключевики, ценность которых выше рассчитанной.
Что делать после изменения модели атрибуции
Если вы поменяли модель атрибуции «По последнему клику» на другую модель, то данные на вкладке «Кампании» изменятся.
Что может измениться:
Вы можете узнать, как изменение времени до конверсии влияет на вашу деятельность. Для этого зайдите в раздел «Инструменты», выберите «Атрибуция в поисковой сети» и там выберите отчет «Время до конверсии».
Изменение модели атрибуции может привести к тому, что ставки по вашим объявлениям станут слишком завышенными или заниженными. Здесь надо учитывать способ назначения ставок:
Как выполнить расчет корректировок для ставок и целей:
При выборе диапазона дат для анализа исключайте последние 14 дней. Они могут содержать незавершенные последовательности от клика до конверсии.
Вы изменили модель атрибуции для определенной конверсии 1 ноября. Последние 14 дней вы исключили из анализа (с 18 по 31 октября), чтобы не учитывать незавершенные последовательности. Для выполнения корректировки целевой цены за конверсию на основе данных вы можете взять период с 4 по 17 октября.
Для Кампании 1 цена снизилась на 0,45 руб. Для корректировки ставки уменьшите целевую цену за конверсию на 7% (0,45/6,25=0,07).
Для Кампании 2 цена повысилась на 0,60 руб. Для корректировки ставки увеличьте целевую цену за конверсию на 14% (0,60/4,15=0,14).
Модели атрибуций в Google AdWords
Есть несколько способов отслеживать и измерять, откуда приходят посетители на сайт и как они конвертируются. Тем не менее, уверены ли вы, что отслеживаете источники конверсии достаточно хорошо?
Недавно в AdWords появилась возможность настраивать разные модели атрибуции для разных целей. В этом материале разберем, какие модели доступны в AdWords и как они помогут высчитывать ценность для каждого объявления, клика или ключевого слова, которые привели к конверсии.
Поскольку зачастую многие пользователи посещают ваш сайт не один раз, прежде чем выполнить целевое действие, нужно анализировать кампании, объявления и ключевые слова с точки зрения их вклада в конверсию. Это можно осуществить благодаря разным моделям атрибуции, доступным в AdWords:
Атрибуция по последнему клику
Можно смело утверждать, что большинство рекламодателей, анализирующих кампании в AdWords, лучше всего знакомы именно с этой моделью и используют ее, даже не осознавая этого*. Применение модели «по последнему клику» отдает всю ценность конверсии объявлению, на которое пользователь нажал в последний раз и соответствующему слову, которое привело к конверсии.
Преимущество заключается в том, что это самая простая моделью в применении, однако, в этом случае вы рискуете проигнорировать все остальные клики, которые сделал клиент на пути к конверсии. Использование более сложной модели атрибуции не только позволит вам подобрать более интегрированную модель для бизнеса, но также поможет вам понять путь клиентов к конверсии и улучшить вашу стратегию управления ставками.
*В Google Analytics по умолчанию установлена другая модель — последний непрямой клик — при которой все прямые заходы на сайт игнорируются, а 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, по которому заходил пользователь.
Атрибуция по первому клику
Эта модель отдает всю ценность конверсии первому клику и соответствующему слову. Спортивная метафора: тот, кто начал игру, имеет больше всего значения на результат.
Линейная
Если первая и последняя модели нажмите слишком ограничены для вашего бизнеса, попробуйте линейную. В этой модели все объявления, по которым кликнули до конверсии, получают одинаковую ценность. Если говорить на язык спорта, то это командная игра.
С учетом давности взаимодействия
Эта модель особенно подойдет для бизнеса с длинным циклом продаж. Модель с учетом давности взаимодействия позволяет выстроить взвешенную атрибуцию: клики, которые произошли ближе к конверсии, получают больше ценности, чем клики, которые произошли раньше.
В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что клик, который произошел за семь дней до конверсии, в два раза менее ценен, чем зарегистрированный в один день с ней, а за две недели — в четыре раза.
Модель атрибуции с привязкой к позиции
Атрибуция не подразумевает среднюю позицию объявления. В этом случае ценность распределяется следующим образом: по 40% первому и последнему каналу, а каналы между ними — 20%.
Настройка в AdWords
Зачем это надо?
Подробнее о выборе модели атрибуций для поисковых кампаний читайте в справке Google.
Заключение
Использование разных моделей атрибуции поможет определить, какие ключевые слова, группы объявлений или кампании какой вносят вклад в общую отдачу от контекстной рекламы, даже если достижение цели происходит не после клика по этим элементам.
Атрибуция в Google Analytics и Google Ads
Что такое атрибуция и зачем она нужна
Для начала немного сухой теории.
Атрибуция — распределение конверсий, транзакций и их денежного выражения между источниками переходов пользователя на сайт.
Модель атрибуции — принцип распределения конверсий, транзакций и их денежного выражения между источниками переходов пользователя на сайт.
Для наглядности — ситуация.
Если посмотреть на эту ситуацию через призму аналитики, то получится следующее:
Возникает вопрос: откуда же все-таки конверсия?
Атрибуция нужна как раз для того, чтобы понять, какому источнику перехода пользователя на сайт стоит «присудить» конверсию (или между какими источниками ее поделить).
Почему это так важно? От модели атрибуции зависит то, как распределяются конверсии между источниками трафика. А от распределения конверсий зависит СРА по каждому источнику. Видя слишком высокий СРА, рекламодатель снизит ставки или вообще откажется от данного источника. А на источник, где СРА ниже, увеличит бюджет. Таким образом, неправильно распределяя конверсии, рекламодатель рискует неправильно распределить бюджет, что может повлечь снижение общего ROAS (Return of Advertising Spend).
Модели атрибуции в Google Analytics
Простые модели атрибуции
В простых моделях атрибуции конверсия целиком «присуждается» какому-то одному источнику.
По первому взаимодействию (First Interaction)
Конверсия и вся ее ценность отдается первому источнику посещения сайта.
По последнему взаимодействию (Last Interaction)
Конверсия и вся ее ценность отдается последнему источнику посещения сайта, даже если это был прямой переход.
Если применить эту модель атрибуции в нашем случае, то получится, что конверсия взялась. ниоткуда: пользователь сам и сразу нашел наш сайт и совершил конверсию. Так не бывает. Поэтому данная модель используется редко.
По последнему непрямому клику (Last Non-Direct Click)
Конверсия и вся ее ценность отдается последнему источнику посещения сайта, но если это был прямой переход на сайт, то источнику перед ним.
Если применить эту модель в нашем случае, то получится, что конверсию принес органический трафик, т.е. это заслуга специалистов по SEO, которые занимались продвижением сайта в поисковиках. С точки зрения аналитики это тоже не совсем корректно: мы не получили бы этот переход из поиска, если бы ранее не показали платную рекламу.
По последнему клику в Google Рекламе (Last Google Ads Click)
Конверсия и вся ее ценность отдается последнему источнику посещения сайта, связанному с Google Ads.
Эта модель может использоваться при анализе эффективности рекламных кампаний, потому что платные каналы (по сравнению с бесплатными, например, email-рассылкой) легко масштабировать — увеличивать охват или дневной бюджет и т.д.
Другие модели атрибуции
Существуют модели, при которых конверсия распределяется между несколькими источниками, а не отдается целиком какому-то одному.
Линейная модель (Linear)
Конверсия равномерно распределяется между всеми источниками, которые приводили пользователя. Например, если пользователь приходил из четырех источников, каждому из них зачтется по 0,25 конверсии.
С учетом давности взаимодействий (Time Decay)
Суть этой модели в том, что чем ближе был источник к моменту совершения конверсии, тем большую долю конверсии он получит. Ценность клика возрастает вдвое каждую неделю.
Допустим, пользователь впервые попал на наш сайт месяц назад; в течение месяца несколько раз возвращался и в какой-то момент совершил конверсию. Тогда первые источники трафика, которые приводили пользователя три-четыре недели назад, получат минимальную долю конверсии (почти не получат). А те источники, из которых пользователь приходил последние несколько дней, получат максимальную долю.
С привязкой к позиции (Position Based)
Первый и последний источники перехода получают по 40% конверсии. Оставшиеся 20% конверсии равномерно распределяются между промежуточными источниками.
«На мой взгляд, самый первый и самый последний источники трафика — самые важные. Потому что без самого первого источника трафика пользователь мог вообще не появиться у нас на сайте, а самый последний его „дожал“, чтобы он наконец совершил покупку».
В Google Analytics доступно сравнение моделей атрибуций («Конверсии» → «Многоканальные последовательности» → «Инструмент сравнения моделей»). Отчет показывает, как будет различаться распределение конверсий между РК, если использовать разные модели атрибуций.
В Google Analytics модель атрибуции по умолчанию — по последнему непрямому клику.
Веб-аналитика под ключ от 15 000 рублей! Специалисты eLama проведут аудит и исправят ошибки или настроят аналитику с нуля.
Кастомные модели атрибуции
Можно не ограничиваться стандартными моделями, а создать свои. Некоторые настраиваются внутри Google Analytics, но чаще создаются при помощи внешних инструментов. Данные из них используются для распределения бюджетов, управления ставками и т.д.
По количеству хитов в сессии
Если хотим оценить, насколько пользователи были активны, когда приходили из какого-либо источника.
Можно распределять источники по количеству хитов, например, открытий страниц и других событий. Если пользователь активно изучает сайт, ему, очевидно, интересно предложение. Источнику, из которого пришел такой пользователь, отдается большая часть конверсии. Источникам, откуда пользователь приходил, но почти не совершал действий на сайте, отдается минимум.
На основе воронки (Funnel-based)
Тем источникам, которые переводили пользователя с одного этапа воронки на другой, отдается большая доля конверсий. Источникам, из которых пользователь приходил, но не продвигался по воронке, — меньшая.
Например, если пользователь впервые зашел на сайт интернет-магазина и открыл карточку товара (посмотрел фото, характеристики или отзывы), он продвинулся по воронке. Если пользователь уже был на сайте и открывал карточку товара, а потом вновь зашел на сайт и положил товар в корзину, он также продвинулся по воронке. Если пользователь во второй визит открывал карточку товара, но не добавлял товар в корзину, он не продвинулся по воронке.
Модели атрибуции в Google Ads
Многие модели атрибуции в Google Analytics и Google Ads называются одинаково (например, атрибуция по последнему клику), но между ними есть принципиальное различие.
Модели атрибуции в Google Ads учитывают только взаимодействия, получаемые из Google Ads (то есть не учитывают органику, переходы из email-рассылки и т.п.), и применяются только для поисковых и торговых РК. Для остальных кампаний используется модель атрибуции по умолчанию.
Модели атрибуции в Google Analytics учитывают все взаимодействия: полученные как из Google Ads, так и из поиска, email-рассылок и прочих источников.
Например, пользователь впервые попал на сайт, кликнув по рекламному объявлению; во второй раз — из поиска и подписался на email-рассылку. В третий раз перешел на сайт по ссылке из письма и совершил конверсию.
Допустим, выбрана атрибуция по последнему клику. Google Analytics «присудит» конверсию email-рассылке, а Google Ads — объявлению из самой первой рекламной кампании.
Атрибуция по последнему клику (Last Click)
Конверсия и вся ее ценность отдается объявлению, по которому кликнули последним, и соответствующему ключевому слову.
Атрибуция по первому клику (First Click)
Конверсия и вся ее ценность отдается объявлению, по которому кликнули первым, и соответствующему ключевому слову.
Линейная атрибуция (Linear)
Конверсия равномерно распределяется между всеми объявлениями, которые приводили пользователя.
Атрибуция с учетом давности взаимодействий (Time Decay)
Чем ближе был клик к моменту совершения конверсии, тем большую долю конверсии он получит. Ценность клика возрастает вдвое каждую неделю.
Атрибуция с привязкой к позиции (Position-based)
Первый и последний клики (и соответствующие ключевые слова) получают по 40% конверсии. Оставшиеся 20% конверсии равномерно распределяются между промежуточными кликами.
Атрибуция на основе данных (Data-driven)
Система, используя большое количество данных, анализирует, какими путями пользователи чаще всего доходят до конверсии. Большая доля конверсии отдается тем источникам трафика, которые часто участвуют в путях, приводящих к конверсии.
Data-driven атрибуцию можно использовать, если собрано достаточно данных — не менее 15 000 кликов с поиска и 600 конверсий за последние 30 дней.
В Google Ads также есть инструмент, который позволяет сравнивать модели атрибуции.
Как модель атрибуции влияет на оптимизацию кампании
От выбранной модели атрибуции зависит распределение конверсий в кампаниях. Конверсия принадлежит не кампании в целом, а конкретному таргетингу: в поисковых РК — конкретной ключевой фразе. Чем больше конверсий приносит ключевая фраза, тем выше ставки по ней мы можем себе позволить. То есть если поменять модель атрибуции, в конечном счете изменятся ставки по ключевым словам (при использовании автоматических стратегий — автоматически). А это, в свою очередь, может повлиять на расходы рекламодателя.
Схематично это выглядит так:
смена модели атрибуции → перераспределение конверсий → переоценка эффективности ключевых фраз → пересчет ставок для ключевых фраз → оптимизация кампании
Например, мы использовали модель атрибуции Last Click, а затем перешли на Data-driven. Из-за этого конверсии распределились по-новому: фраза «лама плюшевая купить» получила больше конверсий, а «лама игрушечная купить спб» — меньше. Тогда ставки по фразе «лама плюшевая купить» поднимутся (потому что она приносит больше конверсий), а ставки по фразе «лама игрушечная купить спб» снизятся (потому что она приносит меньше конверсий).
Как сменить модель атрибуции
В Google Ads модель атрибуции можно сменить либо на этапе импорта конверсий из Google Analytics, либо уже после. Для этого нужно зайти в раздел «Конверсии» («Инструменты и настройки» → «Отслеживание» → «Конверсии»), выбрать нужную конверсию и зайти в редактирование.
Модель атрибуции в Google Ads по умолчанию — по последнему клику.
Как правильно выбрать модель атрибуции
Data-driven атрибуция — оптимальный вариант: она работает на общее увеличение конверсий и не требует никаких дополнительных действий. Если она для вас доступна, лучше подключить именно ее.
«Как правило, использование Data-driven атрибуции дает лучший результат. Правда, гарантий нет: все зависит от того, насколько точно у вас настроена аналитика. Если вам стала доступна Data-driven атрибуция, подключите ее и через месяц проанализируйте результаты. Должно стать лучше. Но если вам не повезло и результаты ухудшились — возвращайтесь на Last Click».
Last Click атрибуция подойдет, если:
Time Decay стоит применять только в одной ситуации: если вы неоспоримый лидер на своем рынке, о котором все знают и которого всегда рассматривают в первую очередь (Time Decay занижает вклад первых переходов).
Linear подойдет, если вы считаете, что вся ваша реклама работает в комплексе и каждый контакт пользователя с вашим брендом увеличивает вероятность покупки.
Position-based или First Click (как более «агрессивный» вариант) подойдут:
Прежде чем менять текущую модель атрибуции на новую, сравните их и оцените, насколько заметны изменения (выбирая модели для сравнения, учитывайте указанные выше рекомендации). Если отличия существенные — от 25%, — смена модели атрибуции может заметно улучшить результаты кампаний (хотя может произойти и наоборот).
Спустя месяц-два после смены модели атрибуции нужно проанализировать кампании — стали они лучше или хуже работать. Важно учитывать сезонность: например, не стоит сравнивать апрель с маем, потому что в мае из-за длинных праздников практически во всех тематиках наблюдается просадка показателей.
Получите до 3000 рублей на рекламу в Google Ads
Дарим бонусы при первом запуске рекламы через eLama!