Модель атрибуции метрика. По последнему непрямому клику

Времена, когда можно было работать только с одним источником трафика (например, SEO) и при этом иметь хорошие продажи, давно прошли. Сегодня только комплексный подход дает реально эффективный рост продаж. Однако, работая с несколькими источниками, мы сталкиваемся с важным вопросом – а какую роль каждый из каналов играет в цепочке взаимодействия пользователя с сайтом (многоканальной последовательности) и как понять важность каждого канала? Ведь от понимания зависит:

• какой объем инвестиций вложить в каждый источник посетителей,
• какая отдача от каждого канала,
• как взаимодействуют каналы между собой.

Особое внимание обратите на взаимодействие. Например, пользователи из социальных сетей могут не совершать покупку сразу после перехода, но при этом именно социальные сети информируют посетителей о вашей компании, и уже после следующих взаимодействий, например, через контекстную рекламу, посетители совершают покупку.

Правила, по которым распределяется ценность совершенной конверсии между каналами, называются атрибуцией. Зная, какими каналами пользовался посетитель, мы можем присвоить большую или меньшую ценность каждому из каналов (либо одному из них) и на основании этой оценки принимать решение об эффективности канала.

Моделей атрибуции может быть много, самые распространенные:

Выбрать модель атрибуции можно в отчете Атрибуция → Инструмент сравнения :

Подробнее об инструменте мы написали в статье ниже, для начала рассмотрим, какие основные модели атрибуции бывают.

1. Атрибуция по последнему клику

В данном случае вся ценность конверсии присваивается последнему источнику контакта пользователя с сайтом. Понятное дело, что это не совсем правильно, поскольку практически на всех сайтах, даже предлагающих очень дешевые товары, до момента конверсии пользователь обычно совершает 2-3 перехода.

Для сайта с дорогим или сложным товаром таких переходов может быть значительно больше, поскольку пользователь обдумывает, сравнивает, знакомится с информацией о товаре.

2. Атрибуция по последнему непрямому клику

Эта модель атрибуции применяется по умолчанию в Google Analytics. Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу, если это не прямой заход (например, из закладок или введенный в строку браузера URL). В случае прямого посещения сайта ценность конверсии присваивается предыдущему каналу. Логика довольно проста – если пользователь перешел к вам из закладок, значит, вначале он должен был откуда-то узнать о вашем сайте.

3. Атрибуция по первому клику

Что такое линкбилдинг в SEO?Как видно из названия, тут все наоборот – вся ценность конверсии присваивается первому каналу, который позволил посетителю узнать о вашем предложении.

4. Первый и последний клик

Ценность делится в равной степени между первым и последним каналом, по которому перешел пользователь в цепочке, приведшей к конверсии.

5. Линейная модель атрибуции

Ценность конверсии поровну делится между всеми источниками, по которым переходил пользователь.

6. Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия

Чем «ближе» канал к моменту конверсии, тем больше его ценность. Значимость каждого взаимодействия уменьшается с увеличением срока до самой конверсии.

Отчеты Google Analytics, позволяющие оценить вклад каждого источника трафика

Понимая важность правильной оценки каждого источника трафика и зная основные типы атрибуции, мы можем обратиться к специальным отчетам Google Analytics:

Уже глядя на общую информацию во вкладке «Обзор» , можем составить для себя общее понимание того, как между собой взаимодействуют источники трафика. Каждый источник обозначен цветным кругом, мы наглядно видим, какой процент трафика «пересекается» – это значит, что посетитель пользовался несколькими источниками, прежде чем совершить покупку.

Обратите внимание – в левом верхнем углу на скриншоте есть данные по ассоциированным конверсиям.

Ассоциированные конверсии – это посещение из какого-то источника, которое было в начале либо в середине цепочки посещений, но не в конце, т.е. количество взаимодействий, которые не привели к конверсии, но участвовали в цепочке.

Как видим на скриншоте, из 744 конверсий у 423 (больше половины) были подготовительные посещения. Источники, давшие эти посещения, не привели к непосредственной продаже, но с высокой долей вероятности можем предположить, что без этих ассоциированных конверсий не было бы, собственно, самой конверсии, которая принесла доход.

Важно! Отчет о многоканальной последовательности использует модель атрибуции по последнему клику, в отличие от всех других отчетов, где по умолчанию используется последний непрямой клик.

Чтобы более детально оценить ассоциированные конверсии по каждому источнику, есть специальный отчет, который так и называется – «Ассоциированные конверсии» :

Например, на скриншоте мы явно видим, что переходы по ссылкам дали нам за указанный период 48 конверсий, кроме этого, еще 58 раз данный источник был промежуточным этапом для пользователей, которые в конечном итоге совершили конверсию.

При настроенной электронной коммерции этот отчет поможет вам намного точнее оценить доход от каждого источника трафика. Как вы понимаете, это очень важно, когда мы решаем, в какой из источников стоит вкладывать деньги. Можно, конечно, и без электронной коммерции ориентироваться на количество конверсий, но, разумеется, это менее точный показатель при формировании рекламного бюджета.

Чтобы более детально оценить, как взаимодействуют источники трафика, вам следует зайти в отчет «Основные последовательности конверсии» :

Тут показаны все варианты комбинаций источников, которые привели к конверсии.

Например:

Дополнительные отчеты, которые помогут лучше понять цепочку посещений до момента конверсии, – «Время до конверсии» и «Длина последовательности» . В них вы увидите статистику по количеству дней от момента посещения до совершения конверсии и количество заходов по любым источникам до момента совершения конверсии.

Также Google Analytics дает нам возможность сравнивать разные модели атрибуции Конверсия → Атрибуция → Инструмент сравнения моделей :

Этот инструмент позволяет лучше понять разницу между различными вариантами атрибуции и наглядно увидеть значение каждого канала на различных этапах.

Например, сравним модель атрибуции по последнему, первому клику и линейной атрибуции:

Обратите внимание: бесплатный поиск, если мы будем оценивать конверсию только по последнему взаимодействию, проигрывает прямому каналу трафика. Владелец сайта, увидев такой отчет, тут же закричит: SEOшник плохо работает!

Но, сравнивая с другими моделями атрибуции, мы увидим, что по первому взаимодействию поисковый трафик самый мощный, т.е. именно из этого канала о вашем сайте узнают реальные покупатели. Важность поискового трафика подтверждает и линейная модель атрибуции, где её доля также самая высокая.

Учитывайте, что сравнение атрибуций позволяет с разных точек зрения взглянуть на успешность каждого канала, но для сравнения каналов между собой и оценки успешности каждого из них вы должны выбрать единую модель атрибуции.

Например:

— для краткосрочной кампании, направленной на сиюминутную покупку, – по последнему клику;

— для SMM-кампании, повышающей общую узнаваемость, – по первому клику и т.д.

В Google Analytics можно также создавать свою уникальную модель атрибуции, но на её создание необходимо потратить довольно много времени и предварительно оценить стандартные модели.

Если вы серьезно подходите к формированию бюджета и оценке вклада каждого источника в успешность бизнеса – вам не обойтись без многоканальных последовательностей и оценки атрибуции. Вы должны понимать всю важность канала, а не только его вклад в прямые продажи.

Обращайте внимание на эти отчеты Google Analytics, работайте с ними и различными вариантами атрибуции – это поможет вам использовать все каналы трафика более эффективно и грамотно. На основе этих отчетов вы сможете разумно планировать бюджет на рекламу в разных каналах.

Откуда трафик? Пошаговый анализ источников трафика на сайте

Типы источников трафика в Яндекс.Метрике

Отчеты по источникам содержат подробную информацию о том, откуда посетители приходят на сайт.

В Метрике 2.0 есть следующие типы источников трафика:

• Переходы из поисковых систем;
• Переходы по рекламе (больше всего Метрика знает про кампании в Директе, так как для них она и была создана. Для других рекламных систем часто нужно настраивать метки);
• Переходы по ссылкам на сайтах;
• Переходы из социальных сетей;
• Прямые заходы;
• Внутренние переходы;
• Переходы с сохраненных страниц (страница сохранена не в закладки, а локально, как файл);
• Переходы из почтовых рассылок (для настройки отображения переходов как отдельного источника трафика нужно использовать в ссылках из писем метки).

Подробно каждый источник рассматривать не будем, перейдем сразу к отчетам.

Отчеты по Источникам наиболее интересны для оптимизаторов, так как позволяют следить за продвижением сайта. Каждому, кто продвигает сайт, отчеты по источникам помогут делать это эффективнее, экономить бюджет и принимать правильные решения по выбору каналов продвижения.

В статье рассмотрим основные моменты анализа эффективности источников трафика. Особое внимание поиску и рекламе, так как сюда обычно тратятся самые большие бюджеты.

Путь до отчетов Источники в Метрике 2.0:

В Метрике 2.0 богатые возможности по анализу трафика. С помощью настройки отчетов можно дополнительно:

• Выбрать цель и построить отчет по источникам трафика для конкретной цели. Для оценки эффективности трафика нужно обязательно настроить цели.
• Сегментировать данные и сравнить сегменты . Например, для разных источников сравнить: число вернувшихся и новых посетителей, отказы, объемы мобильного трафика и т.п.
• Выбирать модель атрибуций и находить основные и вспомогательные источники трафика.

Яндекс.Метрика: Сводка

Для примеров возьмем интернет-магазин систем обогрева.

Отчет, с которого нужно начинать анализ источников трафика — это «Источники, сводка». Он содержит общую (сводную) информацию по всем источникам трафика. В Сводке все источники объединены в группы по типам (8 типов, см. выше). Другие отчеты содержат более подробную информацию по источникам отдельных типов.

Отчет «Источники, сводка» дает общую картину: какие типы источников приносят трафик и в каком объеме . Так отчет Сводка выглядит по умолчанию:

Чтобы понять, сколько процентов трафика приносит источник каждого типа , переключим отображение графика на круговую диаграмму:

Теперь видно, кто герой: переходы по рекламе составляют 67 % трафика. На втором месте со значительным отставанием переходы из поиска – 14 %. На третьем – прямые заходы, 9 % трафика. Теперь есть представление о том, какие типы источников приносят трафик в интернет-магазин систем обогрева.

В таблице под графиком посмотрим подробнее поведенческие факторы для источников каждого типа:

Важно: если в Сводке нет какого-либо типа источников, то он либо совсем не приносит трафика (например, не используется реклама ), либо не настроен (для случая с отделением трафика с рассылок – нужны специальные метки в ссылках из писем ).

Еще пригодится переключатель «модель атрибуции»:

Для анализа конверсии лучше использовать атрибуцию «последний значимый», чтобы выявить источник, с которого была конверсия.

В случае анализа конверсии с рекламы, можно включить атрибуцию «первый переход». Реклама обычно является первым источником, по которому новые посетители приходят на сайт (знакомятся с сайтом, а потом уже могу вернутся на сайт, например, с прямым заходом).

Атрибуция «первый переход» нужна для сайтов, на которых покупки совершаются не в первом посещении. Обычно, это сайты, предлагающие дорогие товары, или комплексные услуги. На принятие решения о покупке клиентам нужно время, чтобы всё обдумать.

Для интернет-магазина сравнительного недорогого оборудования подойдет атрибуция – «последний значимый». Получаем такую картину эффективности источников:

Конверсия с рекламы ниже, чем из поиска. Напрашивается вывод, что возможно рекламная кампания некорректно настроена и показывает сайт по нерелевантным объявлениям. Чтобы реклама приносила не только трафик, но и конверсии, разработку рекламной кампании стоит заказывать у профессионалов.

Так как конверсия у трафика из поиска выше, интернет-магазину следует задуматься об оптимизации сайта и о продвижении в органическом поиске. А в каком поисковике лучше продвигаться? За ответом идем в следующий отчет: «Источники > Поисковые системы».

Источники > Поисковые системы

Итак, нужно узнать, какой из поисковиков приносит на сайт больше всего трафика и насколько эти посетители лояльны к сайту. По умолчанию отчет «Источники > Поисковые системы» выглядит так:

Сразу видим, что 87 % трафика приносит Яндекс. Далее смотрим поведенческие факторы по поисковым системам:

Видно, что с Яндекса приходит достаточно лояльный трафик, интересующийся сайтом.

Проверим, посетители с какой поисковый системы совершали конверсии по цели «Купить 1 клик». Снова выбираем цель в выпадающем списке и смотрим конверсию:

Конверсия из Яндекса больше, целевых визитов также преобладающее большинство. Следовательно, в первую очередь следует озаботиться продвижением сайта в органическом поиске Яндекса, так как там точно есть целевая аудитория, которая готова покупать товар в интернет-магазине систем отопления.

А по каким запросам продвигать ? За ответом в отчет по поисковым фразам.

Источники > Поисковые фразы

Отчет содержит поисковые фразы, по которым переходили на сайт. Для удобства можно выбрать только те запросы, по которым переходили из Яндекса. Применяем сегментацию «Источники > Последний значимый источник > Поиск > Поисковая система > Яндекс»:

Получаем таблицу запросов, по которым приходят из Яндекса:

Но не торопитесь копировать запросы в семантическое ядро. Из запросов можно дополнительно выделить конверсионные. Снова выбираем цель «Купить в 1 клик» из списка целей и получаем график по конверсии:

Таким образом, «продают» запросы, содержащие конкретные модели оборудования. С поисковыми системами разобрались, теперь переходим к рекламе.

Поведенческие факторы хорошие и примерно одинаковые. Какая же рекламная система работает лучше? Снова выбираем цель «Купить в 1 клик» из выпадающего списка. Получим конверсию по рекламным системам:

Всё же побеждает Яндекс.Директ, по нему конверсия выше и больше целевых визитов. Теперь нужно переходить к анализу рекламных кампаний.

Подробно анализировать кампании Adwords нужно в Google Analytics, Метрика для этого не приспособлена, даже не пытайтесь. В Метрике можно и нужно подробно анализировать кампании в Директе (она была создана специально для этого).

Источники > Директ-Сводка

В отчете «Директ-Сводка» видим, какой объем трафика приносит каждая кампания :

Теперь выбираем цель «Купить в 1 клик» и смотрим, какие кампании приносят именно целевой трафик . При выборе цели картинка меняется:

Кампания по России, которая приносит больше всего трафика, на 4-м месте по числу целевых визитов.

Важно: , это не та, которая приносит больше всего трафика, а та, которая приносит больше всего целевых визитов . Почему не конверсий? Потому что конверсия – величина относительная и ею можно легко обмануться.

Теперь посмотрим, как те же кампании отработали в ноябре и декабре. Применим сравнение «с сегментом, заданным вручную»:

Настроим нужный период во втором сегменте и включим отображение в колонках (для наглядного сравнения):

График сравнения показывает, как изменилась конверсия по кампаниям. По мере необходимости, сравнение можно делать в любом из отчетов по Источникам.

Источники трафика в Яндекс.Метрике: резюме

Анализ источников трафика нужно начинать с отчета «Источники, сводка». Там есть общая картина по источникам трафика. Картина хоть и обобщенная, но показательная для понимания вклада каждого источника в продвижение сайта. Если настроены цели, то прямо в Сводке можно посмотреть, какие типы источников работают лучше всего.

После Сводки переходим в отдельные отчеты. В отчете «Поисковые системы» выясняем подробнее, какая поисковая система приносит больше всего целевого трафика и в каком поисковике стоит продвигаться. В отчете «Поисковые фразы» смотрим запросы, по которым пришли посетители на сайт.

Это самое основное, что можно посмотреть по источникам трафика в Метрике 2.0.

С каждым годом конкуренция на рынке усиливается, что заставляет предпринимателей буквально сражаться за каждого посетителя сайта. Именно поэтому в потребительском маркетинге на первый план выходит стратегия, основанная на поведении пользователя. Это в конечном итоге позволяет повысить выручку и увеличить число клиентов. Однако, к сожалению, многие маркетологи и владельцы сайтов просто игнорируют эту по-настоящему ценную информацию о поведении пользователей.

Начало конверсионного пути посетителя сайта сейчас может лежать в платных медиа, онлайн-рекламе и офлайн точках контакта (флаеры, сувенирная продукция, сарафанное радио). Единственным способом узнать, какие каналы действительно способствуют повышению конверсии, является использование смарт-метрик.

Введение атрибуции

Атрибуция – это определение источника трафика, благодаря которому была совершена конверсия (целевое действие или продажа).

К примеру, предположим, что клиент видит ваше объявление на своем любимом новостном сайте, однако не предпринимает никаких действий. Позже он видит его в одной из социальных сетей, нажимает на объявление, но роста конверсии не происходит. В конечном итоге, он видит ваш призыв к действию на другом сайте, переходит на страницу и совершает целевое действие. Атрибуция позволяет вам отслеживать этот процесс, выявлять наиболее эффективные каналы и, в соответствии с полученной информацией, выстраивать маркетинговую стратегию.

Существует три основных действия, позволяющих включить атрибуцию в вашу маркетинговую кампанию.

1. Выберите модель атрибуции.

Существует множество вариантов, однако наиболее используемыми из них являются следующие:

• Последний клик . Согласно недавнему опросу, 80% рекламодателей используют эту модель атрибуции, несмотря на то, что считают ее недостаточно эффективной. На конверсию влияют самые различные факторы, однако эта модель охватывает все каналы, «затянувшие» клиента в воронку продаж. Пользователь видел одно и то же объявление на четырех разных сайтах – его интерес продолжал расти после каждого просмотра, однако лишь на последнем сайте клиент решился на целевое действие.
• Первый клик. Эта модель является обратной проекцией предыдущей. В этом случае «главной» считается именно первое объявление из всех, на которые нажал потенциальный клиент, даже если его действие не привело к моментальному увеличению конверсии.
• Первый и последний клик. Суть этой модель сводится к тому, что первое объявление пробуждает в пользователе интерес, а последнее побуждает его совершить действие.
• Равные права. Согласно этой концепции, всем размещенным и просмотренным клиентом объявлениям приписывается одинаковое значение.
• «Полная» воронка продаж. В этом случае значение имеет каждый элемент конверсионного пути пользователя. Можно даже определить в процентном соотношении, насколько важно первое объявление, какова роль email-маркетинга и, наконец, призыва к действию, благодаря которому в итоге и было совершено целевое действие. Это позволяет ранжировать значение каждого элемента маркетинговой кампании.

Вам следует протестировать различные модели, чтобы определить, какая из них эффективнее всего работает именно для вашего бизнеса.

1. Найдите платформу для осуществления атрибуции.

В зависимости от типа кампании, которую вы запускаете, атрибуция может быть встроена в используемую вами систему. Если это не так, у вас всегда есть возможность использовать различные сервисы, к примеру, в инструментах ретаргетинга AdRoll и Perfect Audience эта функция встроена в систему, как и в Facebook и Google’s Double Click Campaign Manager.

Для того чтобы добиться максимальной функциональности атрибуции, вы сможете использовать аналитические платформы, такие как Google Analytics, IBM Digital Analytics и Adobe Site Catalyst. В качестве альтернативного варианта вы можете нанять специалиста по атрибуции, который поможет разобраться в этом процессе.

Также понять эффективность канала можно, используя витжеты. Например, благодаря тому, что клиент провзаимодействует с витжетами: кликнет на «крестик», перейдет на рекомендуемую во всплывающем окне или оставит контакты.

Система Google Analytics посчитает целевое действие (которое нужно Вам) и найдет его источник. Так вы сможете понять, что Яндекс Директ, например, принес Вам 1 e-mail от клиента через .

Подробнее о том, как витжеты помогают строить воронки продаж и измерять эффективность каналов .

1. A / B тестирование с использованием атрибуции поможет лучше понять клиента.

Атрибуция в сочетании с A/B тестированием позволяет обратить внимание на те каналы, которые демонстрируют лучшие показатели, а также протестировать различные маркетинговые элементы, такие как призыв к действию, дизайн, использование выгодных предложений и т.д. По сути, это позволяет понять, как ваши действия влияют на весь цикл продаж.

Для того чтобы выявить, какой элемент кампании является более эффективным, рекомендуется встроить атрибуцию в каждый из них. Список включает в себя социальные сети, ретаргетинг объявлений, email-маркетинг, прямую рекламу и т.д. В итоге вы будете точно знать, что «этот баннер на этом сайте или вот эта цепочка писем в сумме дают X дохода».

Атрибуция позволяет лучше понять конверсионный путь ваших клиентов, а это, в свою очередь, поможет вам грамотно рассчитать расходы и оптимизировать маркетинговую стратегию.

Как взаимодействуют ваши рекламные каналы между собой? Как лучше распределить между ними средства? Стоит ли отключать рекламную кампанию, если она не приносит конверсии? На все эти болезненные вопросы можно ответить, изучив поведение пользователей и их путь к покупке. В этой статье я расскажу, как это сделать с помощью ассоциированных конверсий и сравнения моделей атрибуций в Google Analytics.

Что такое ассоциированные конверсии?

Эффективные каналы привлекают пользователей, совершающих целевые действия на сайте (транзакции, регистрации, заказ обратного звонка и другое — все зависит от способа монетизации проекта). При этом иногда достаточного одного взаимодействия с сайтом, чтобы посетитель совершил конверсию, но далеко не всегда. Чаще работает правило «семи касаний» — поэтому для каждого этапа воронки продаж используют отдельный инструмент. Например, медийная реклама помогает пользователям узнать о вашем продукте, поисковая — привлекает уже заинтересованных пользователей.

Ассоциированные конверсии — целевые действия, при совершении которых анализируемый канал был вспомогательным источником (то есть финальное взаимодействие произошло после перехода из другого канала). Представьте, что вы продаете детские игрушки.

1. Пользователь увидел медийную рекламу и перешел на ваш сайт. Среди ассортимента интернет-магазина ему понравился игрушечный миньон, но пользователь не совершил транзакцию, потому что на тот момент не был заинтересован в покупке (с баннерной рекламой такое бывает часто — читайте ).

2. Через неделю этого посетителя пригласили на День рождения и он вспомнил об игрушках на вашем сайте. Ввел в поиске «игрушка миньон», увидел вашу поисковую рекламу и сохранил сайт в закладках браузера, чтобы быстро найти его после получения зарплаты.

3. Наконец, во время третьего прямого посещения пользователь заказал игрушку. Всем конверсиям Google Analytics по умолчанию присваивает ее ценность по последнему непрямому источнику посещения, в нашем случае — поисковой рекламе. При этом в общих отчетах мы не увидим, что медийная реклама была одним из факторов, благодаря которому пользователь купил игрушку именно на вашем сайте.

Если для какого-то из ваших каналов или источников нет конверсий в обычных отчетах Google Analytics — не спешите от него отказываться, это может быть ключевой этап на пути пользователя к покупке.

Как посмотреть ассоциированные конверсии с Google Analytics?

Чтобы узнать, участвовал ли канал или источник в пути пользователя к конверсии или нет, воспользуйтесь отчетом по многоканальным последовательностям. Для этого перейдите на вкладку «Отчеты» и в левой панели выберите пункт «Конверсии» — «Многоканальные последовательности». 1. В подпункте «Обзор» вы можете посмотреть общую сводку и визуализацию соотношения разных источников конверсии.
2. В подпункте «Ассоциированные конверсии» можно увидеть непосредственную информацию о каналах ассоциированных конверсий, их количестве и ценности:
3. На вкладке «Время до конверсии» предоставлена полезная информация, чтобы узнать сколько дней ваши пользователи принимают решение о покупке. Эту информацию можно использовать для качественной настройки ремаркетинга.
Обратите внимание, что в строке «12-30 дней до конверсии» отображается сумма целевых действий за анализируемые дни. Нажав на плюс возле строки, вы увидите более точную информацию.
4. Последний подпункт — «Основные пути конверсий». Здесь отображена информация о том, сколько взаимодействий с сайтом совершают пользователи до покупки и какие каналы при этом используют. В нашем примере лидируют прямые заходы и через поисковую рекламу. Это еще не все возможности для анализа ассоциированных конверсий, которые дает Google Analytics. Далее мы рассмотрим инструмент сравнения моделей атрибуции.

Что такое атрибуция и какие модели существуют?

Атрибуция — это распределение ценности конверсий между всеми взаимодействиями пользователя с сайтом до совершения транзакции.

Как я уже писала, по умолчанию в отчетах Google Analytics ценность присваивается последнему непрямому взаимодействию пользователя с сайтом. Эта информация будет полезна, если чаще всего пользователь принимает решение о покупке после первого взаимодействия. Например, медийная реклама сервиса доставки пиццы может приносить конверсии уже при первом посещении сайта.

Рассмотрим подробно каждую модель, использовав иллюстрации с презентации Google .

100% ценности конверсии присваивается первому взаимодействию. Эта модель хорошо подходит для оценки эффективности медийной рекламы, так как ее цель — ознакомить пользователя с вашим предложением.

В цепочке взаимодействий 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, даже если это был прямой переход на сайт.

3. Модель «Последний клик в Google Рекламе»

Последний клик по объявлению Google Рекламы получает 100% ценности конверсии.

Каждому взаимодействию присваивается одинаковая ценность конверсии. Данную модель можно использовать, когда каждая точка взаимодействия пользователя с сайтом одинаково важна.

Чем ближе взаимодействие к моменту совершения целевого действия на сайте, тем больше его ценность.

Первому и последнему каналам в цепочке взаимодействий будет присвоено 40% ценности, остальные 20% равномерно распределяются между остальными каналами. Данная модель будет полезна, если вам интересны как первое взаимодействие, когда пользователи только узнали о вашем предложение, так и последнее — когда было совершено целевое действие на вашем сайте.

С помощью данной модели вы самостоятельно распределяете ценность конверсий между взаимодействиями. Создать такую модель можно непосредственно в интерфейсе Googe Рекламы.

Данная модель доступна в Google Marketing Platform. Она распределяет ценность по всем сессиям в цепочке на основе корреляции между наличием источника в цепочке и конверсией цепочки.
Data-driven модель может быть использована только в аккаунтах с большим объемом данных (минимум 20 тысяч кликов и 800 конверсий за 30 дней).

1. Выберите в верхней панели пункт «Отчеты», далее в левом меню пройдите по пути: «Конверсии» — «Атрибуция» — «Инструмент сравнения моделей».

2. Выберите интересные вам цели. Например, можно не учитывать сопутствующие действия, вроде добавления товара в корзину, а только транзакции.

3. В окне ретроспективного обзора выберите, какое количество дней перед совершением конверсии учитывать для анализа (от 1 до 90 дней).

4. Далее необходимо выбрать модель атрибуции, с помощью которой будет построен отчет.

4.1. Вы можете выбрать одну из моделей атрибуции по умолчанию.

4.2. Также можете создать собственную модель атрибуции или импортировать готовую из Галереи Google Analitycs.

4.3. Еще одна важная функция — выбор нескольких моделей атрибуции (максимум — три). Для примера, возьмем модели атрибуций по последнему и первому взаимодействиям.

5.1. По умолчанию можно анализировать по источникам, каналам и их группам.

5.2. Также у вас есть возможность выбрать любой параметр из списка источников трафика, пользовательских параметров и данных Google Рекламы. 6. И последнее — вы можете сегментировать отчет. Например, сравнить конверсии, которые произошли в результате рекламы при первом или последнем взаимодействии.
Применив сегменты, выбранные выше, вы получите отчет следующего типа:
Вот вы и научились пользоваться инструментом сравнения моделей атрибуции.

Атрибуция продаж представляет собой инструмент, позволяющий отслеживать взнос каждого задействованного рекламного канала по произведенным целевым действиям определенного пользователя.

Целевые действия могут быть представлены следующими операциями:

• online-регистрация;
• покупка товара/услуги;
• получение контактных данных.

Детальное определение атрибуции, раскрывает процесс, при котором маркетологи определяют, какие из инструментов приносят соответствующей фирме больше прибыли. Как вывод, идет вложение финансов в наиболее перспективные варианты, позволяющие повысить показатель ROI.

Модель атрибуции - это по-настоящему идеальное решение для построения рекламного плана, благодаря которому можно использовать наиболее результативную стратегию. Ее работа основывается на проверенных инструментах, позволяющих вливать инвестиции не опасаясь непредвиденных ситуаций. С помощью правильно-настроенной модели атрибуции можно фиксировать вклад каждого маркетингового канала, при этом рационально распределять бюджет.

Атрибуция в Яндекс Метрике

При задействовании различных средств атрибуции можно настроить отчет используя при этом источники трафика. При создании отчета для каждого пользователя может быть предоставлена информация о трех источниках:

• первый;
• последний;
• последний значимый.

Метрика для моделей «Последний значимый» и «Первый переход» применяет историю посещения пользователей.

Проанализируем такой пример:

Пользователь посетил веб-ресурс по ссылке контекстной рекламы , сделал несколько переходов по страницам сайта и вышел. Спустя некоторое время вошел на сайт снова, однако, уже при помощи результатов поиска. А позже появился снова, предварительно введя адрес в строку обозревателя, и произвел заказ. Как видим, пользователь посетил сайт трижды.

Для распознания точного источника перехода, следует применять различные модели атрибуции:

Назначение данной модели подходит для ресурсов с отложенной конверсией , то есть когда пользователь раздумывает о целевом действии (например: регистрация online), и во время своих размышлений может возвращаться на сайт, задействуя иные источники трафика. Помимо этого, модель может применяться, если необходимо узнать какой из источников больше привлекает посетителей.

В данной модели используется история пользователя, то есть берется источник трафика изначального посещения. Все дальнейшие посещения будут адресоваться к первоисточнику. В примере указан визит пользователя, сделавший переход по рекламе.

При задействовании данной модели, каждое посещение Метрика выявит источник перехода в настоящий период времени, не учитывая при этом истории посещения пользователя. На примере видим три посещения, каждое из которых имеет персональный источник:

Помимо этого, модель может быть использована при техническом анализе веб-ресурса. Примером может послужить выявления страниц, неимеющих счетчика при помощи анализа внутренних переходов.

Последний значимый переход

Данная модель дает возможность наиболее корректно высчитать конверсию. Источники в данном случае можно разделить на две группы: значимые и вторичные (незначимые).

Посещаемость с задействованием незначимых источников осуществляется путем переходов на веб-ресурс с сохраненных страниц с использованием адреса и внутренних переходов, которые, в свою очередь, подпадают под более значимый предыдущий источник, предоставляя возможность детальней проверить его эффективность.

Пример источников первого и второго посещения представлен значимыми вариантами - реклама и поиск. Помимо этого, источник первого посещения не может быть изменен. Источник третьего посещения является незначимым (прямой заход). В связи с этим посещения пользователя подпадают под второй значимый источник - поиск:

Данная модель атрибуции также отлично подходит для веб-сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного и того же посещения.

При использовании Инструмента сравнения моделей допускается анализ влияние всевозможных моделей атрибуции относительно ценности маркетинговых каналов. Количество и ценность конверсий для каждого определенного канала будет зависеть от применяемой модели атрибуции. Канал, который фигурировал в самом начале продвижения конверсии, с задействованием модели «Первое взаимодействие ценность» будет превышать уровень модели «Последние взаимодействие».

При улучшенной атрибуции ссылок появляется ряд преимуществ:

1. 1 Получение индивидуальной статистики для разных ссылок (линков) на одной странице, которые ведут на один и тот же сайт. К примеру, если на странице приведено два линка ведущих на раздел «Связаться с нами» - вам будет приведена информация по каждому из них.
2. 2 Отслеживание кнопок, действий и меню, для функционирования которых применяется JavaScript.
3. 3 Распознание элементов, отсылающих на несколько разных веб-ресурсов. Пример такого элемента: кнопка «Поиск».

Как выполнить улучшенную атрибуцию линков на странице

Следует добавить в код отслеживания соответствующий тег, который ниже приведен в качестве примера и выделен красным. Его расположения должно быть после команды создающей объект отслеживания.

ga("create", "UA-XXXX-X");

ga("require", "linkid");

ga("send", "pageview");

Для получения предельно точной статистики, необходимо присвоить каждому линку на веб-странице индивидуальный идентификатор элемента.

Включение улучшенной атрибуции линков (ссылок) в отчетах

Как только код обновился, следует активировать улучшенную атрибуцию линков в настройках веб-ресурса:

Рис.4. Google Analytics. Улучшенная атрибуция ссылок

Улучшенная атрибуция линков, позволяет вносить в отчеты наиболее расширенную статистику, при этом допускается мониторинг данных отдельно по каждому клику, адресованному на целевую страницу.