Какая модель атрибуции лучше при контекстной рекламе. Что значат модели атрибуции

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.

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 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 Отслеживание кнопок, действий и меню, для функционирования которых применяется JavaScript.
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.

Атрибуции помогают определить главный источник перехода на сайт по целевым действиям аудитории - покупка, заявка, подписка и т.д.

В этой статье вы узнаете, какие модели атрибуций предлагает Яндекс.Метрика и как оценить рекламные каналы с её помощью.

Что нового в Яндекс.Метрике

Пользователи заходят на сайт, как правило, не один раз: по контекстному объявлению, по результатам поиска, по адресу в строке браузера, через соцсети и т.д. Прежде чем совершить целевое действие, они изучают предложение, характеристики продукта, отзывы клиентов.

Ваша задача - выявить, какой путь проделывает посетитель и какие визиты ценные.

В декабре 2014 года Яндекс ввел модель по последнему значимому клику. Она анализирует поведение аудитории в режиме реального времени и помогает точнее рассчитывать конверсию.

Атрибуции доступны не только в отчетах по источникам для группировок «Источник трафика (детально)» и «Источник трафика». Можно применять их и к расширенным отчетам по Директу и к трафику с метками From, UTM и Openstat:

Это возможность без труда определить площадку, объявление и рекламную кампанию, по которым посетители приходили в первый раз.

Обзор моделей

Последний переход

Для каждого визита Метрика определяет источник:

В примере пользователи заходили на сайт 3 раза с разных каналов:

Полезно применять этот алгоритм для выявления страниц без кода счетчика.

Минус - он не учитывает историю посещений, а поэтому не показывает весь конверсионный путь. При этом количество касаний с брендом положительно влияет на готовность к покупке или заказу.

В оставшихся двух моделях команда Яндекса это учла.

Первый переход

Типичная ситуация: посетитель долго принимает решение о покупке (отложенная конверсия) и за это время возвращается несколько раз с других источников трафика.

Алгоритм первого взаимодействия использует историю посещений. Основной переход - первый визит. Все последующие суммируются к нему:

Например, пользователь захотел купить продукт после того, как открыл объявление, но после этого еще искал информацию о нем в Google и аккаунт компании в соцсетях:

Последний значимый переход

Клики из вторичных источников плюсуем к значимому предыдущему. Это помогает детально оценивать его эффективность.

Пример: источники первых двух посещений - реклама и поиск - значимые:

Третий визит по прямому заходу - незначимый. Поэтому все посещения приписываются второму - последнему значимому в этой цепочке:

Модель работает также для сайтов с быстрой конверсией (совершение целевого действия за одно посещение).

Как применить модели атрибуций в Яндекс.Метрике

Открываем стандартный отчет «Источники, сводка» (по Директу и меткам аналогичные по структуре).

Список стандартных отчетов сервиса вы найдете в меню «Отчеты»:

Как настроить отчет под свои задачи?

Настройте временные параметры

Период

Установите календарный период. По умолчанию стоит месяц:

Либо задайте интервал дат:

Детализация по времени

По умолчанию диаграммы показывают данные за интервал с учетом выбранного периода. При необходимости детализируйте временной период:

Определите содержание отчета

Сегментация

Допустим, нужен список визитов по Пермскому краю. Отфильтровываем пользователей по местоположению:

Создаем сегменты по нужным признакам. Кнопка «Сегмент» - и выбираем условия из списка:

Ограничение по количеству сегментов для одного счетчика - 500.

Примечание: Яндекс.Метрика соблюдает конфиденциальность пользователей и раскрывает некоторые данные с ограничениями, если выборка посетителей не превышает 10. Например, сайт посетили 6 человек. Это меньше 10, поэтому информация о доле мужчин или женщин недоступна.

Выберите из списка цель, по которой будете рассчитывать конверсию:

Модели атрибуций

Настройте отчет по переходам - первый, последний или последний значимый. В соответствии с атрибуциями, которые мы описывали ранее.

Для первого и последнего значимого источника Яндекс использует историю посещений.

Выберите параметры одним из способов:

В «Группировках» выберите из списка нужные группы показателей:

При выборе группы рядом появляется значок, как около блока «Источники» на скриншоте. Это значит, что хотя бы одну группировку из этого блока вы отметили для отчета.

Чтобы выбрать отдельные показатели, нажмите «Метрики». Вот их список:

Максимум группировок и метрик в отчете - 10.

Задайте фильтр - основу для других статистических величин. Например:

Таблица покажет информацию (здесь - по отказам) только со значением выше 50%.

Обеспечьте точность и достоверность данных

Точность

Если для отчета нужно много информации, это займет кучу времени. Чтоб ускорить их сбор, сервис использует часть данных (например, 10%). Нажмите «Точность», чтобы изменить эту величину и выберите баланс между «Быстрее» и «Точнее»:

При открытии другого отчета настройка сохраняется.

Достоверность

Метрика дает много показателей, но они не всегда достоверные с точки зрения работы сайта. Если на сайт заходил один пользователь и читал контент 10 минут, это не значит, что среднее время посещения равно 10 минутам.

Этот вывод правильный по расчету, но не по здравому смыслу.

Нажмите галочку, чтобы скрыть строки с недостоверной информацией:

Сделайте отчет наглядным

Виды диаграмм

Чтобы получить наглядную динамику показателей, выберите тип диаграммы:

Круговая - распределение величин по группам:

Линии (по умолчанию) - абсолютные значения во времени:

Области - динамика величин. График в каждый момент показывает сумму посещений для указанных величин:

Колонки - изменение соотношений величин во времени:

Карта - суммарные данные (итого и средние) на карте мира и на картах России, Украины, Беларуси и Турции.

Отображение в таблице

Варианта два - все подряд или группировка по признакам. Как это выглядит?

Сортировка

По умолчанию сортировка по визитам. Чтобы изменить показатель, кликните по названию столбца.

По умолчанию диаграмма показывает значения по визитам, по которым вы сортировали данные:

Об этом также говорит активный значок диаграммы. На скриншоте он в красной рамке.

Можно поменять показатель. Аналогично - жмите на имя столбца.

Для переименования и удаления жмите ту же стрелку и выберите нужное действие. Удаленный отчет нельзя восстановить.

Для экспорта в PDF, XLSX или CSV нажмите кнопку:

Выгруженный файл включает первые 100 000 строк таблицы.

Примечание. Все операции доступны только владельцам счетчика, либо если есть представительский доступ или доступ на редактирование!

Сохраненные отчеты вы найдете здесь:

Теперь вы знаете, как построить отчет по источникам трафика и выявить, какие клики пользователей более ценные. Однако можно ли сделать достаточно полные выводы по Метрике? Или она уступает Google Analytics в достоверности и точности?

Яндекс.Метрика vs Google Analytics

Рассмотрим на примере.

На скриншоте - количество достижений по цели «Открытие корзины» в Метрике:

По атрибуции последнего клика лидируют внутренние переходы. По другим моделям это количество гораздо ниже.

Первое взаимодействие:

Последнее значимое взаимодействие:

Видно, что пользователи до целевого действия взаимодействовали с брендом через другие источники - соцсети, поисковую рекламу или ретаргетинг. Это значит, что реклама в соцмедиа, SEO-оптимизация и ретаргетинговая кампания не прошли даром.

Инструмент Google Analytics «пути многоканальных последовательностей» предлагает наглядно отследить цепочки трафика.

Выберем те же даты:

И правда: достижения цели произошли в основном по внутренним переходам. Здесь вес этого канала может достигать 20 - 40%, так как:

Он не приносит прямых конверсий по последнему взаимодействию;
Он активно участвует в цепочках;
Подобные цепочки повторяются несколько раз.

В Google Analytics больше возможностей по анализу источников трафика.

1) Наглядный путь пользователя, как вы уже убедились.

2) Больше моделей атрибуций:

Первый переход;
Последний переход;
Последний непрямой клик (игнорируются прямые посещения, 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий);
Последний клик в AdWords (100% ценности присваивается последнему клику по объявлению в AdWords);
Линейная (все каналы одинаково значимые);
Позиционная (ценные только первый и последний в одинаковой степени);
Давность взаимодействия (для краткосрочных или разовых рекламных акций).

Яндекс.Метрика предлагает только две первые атрибуции, а значит - не учитывает все нюансы путей, например, быстрые и отложенные конверсии наряду с обычными.

3) Отчет «Время до конверсии» показывает, как долго отдельный посетитель обдумывает решение о покупке. Похожей аналитики нет в Метрике - столбец «Время на сайте» общий для всех посещений для конкретного источника.

4) Возможность сравнить входящий трафик по критериям: мобайл vs десктоп, новые пользователи vs вернувшиеся клиенты.

5) GA дает четыре полезных отчета. В Яндексе всего один - «Источники».

Подробнее про атрибуции в Google Analytics - в статье:

Обе платформы показывают количество достижений и позволяют провести аудит рекламного бюджета и выявить, какие источники стоят вложений, а какие нет.

Заключение

Пути пользователей уникальные. Сложно предсказать, какой рекламный канал принесет больше конверсий. При правильном распределении веса между источниками трафика вы инвестируете в перспективные варианты и повышаете ROI.

На сегодня нет и единственно верного алгоритма для этого. Яндекс.Метрике есть куда расти и развиваться. И хотя она пока уступает Google Analytics по инструментам анализа и отчетам, команда регулярно работает над улучшениями.

Ч еловек пришел допустим с рекламы, потом ушел оставив вкладку, закрыл браузер, открыл на следующий день, полазил, но ничего не купил. Потом опять искал в поисковике то, что хотел, наткнулся на ваш сайт зашел и совершил целевое действие.

В торой вариант: посетитель пришел из социальной сети, потом ушел, вернулся из поиска и купил.

Т ретий вариант: Пришел из поиска, потом ушел и пришел по рекламе и купил.

Где находятся модели атрибуции

В каждом случае источником конверсии будет разный канал. При этом первый источник у всех разный, и чтобы его отследить существует инструмент под названием атрибуция. Находятся модели в почти в каждом отчете и сегментах.

А трибуция это возможность оценить вклад того или иного источника целевого действия среди всех остальных. Если вы используете комплексный подход к привлечению трафика, то это возможность трезво оценить их эффективность и перераспределить бюджет если требуется. Существует также такое понятие как модель атрибуции. Их несколько в зависимости от распределения веса ценности конверсии.

По первому клику
По последнему клику
По последнему значимому клику

К онечно их может быть больше, но я сейчас говорю конкретно о том, что есть в Яндекс Метрике.

Что значат модели атрибуции

В первом случае 100% ценность конверсии отдается тому каналу по которому было первое касание клиента с вашим сайтом. Во втором по реальному последнему клику приведшему к конверсии, например человек пришел из поиска, оставил закладку и наследующий день купил из закладки. В третьем случае все внутренние и переходы из закладок отбрасываются и показывается только значимые(поиск,контекст,соцсети и т.д).

Как распределять вес конверсии

С читается, что отдавать весь вес конверсии какому то одному клику это путь в никуда и такой подход не отражает реальной картины, поэтому важно каким то образом распределить вес. Например по 40% отдается первому и последнему значимому клику, а остальные 20% тому что происходило внутри этого процесса. Ведь если человек пришел из поиска, а купил по рекламе, то снизив расходы на СЕО посчитав что лучше работает реклама вы рискуете остаться без конверсий вообще, так как первое касание было все таки из поиска.

Д авайте на примере. Есть какое то кол-во конверсий. Смотрим различное их количество в зависимости от модели которую выбираем. Первый

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.

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.

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 .

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.