Современные маркетинговые стратегии предусматривают использование разных источников трафика и создания многочисленных рекламных кампаний. Важно отслеживать, какие из них имеют более высокую эффективность и подталкивают пользователей к конверсии. В этом поможет отчет сравнения моделей атрибуции в Google Analytics 4.
Зачем нужен отчет сравнения моделей атрибуции
Он помогает измерять эффективность каналов трафика и рекламных кампаний, а также определять точки роста для увеличения рентабельности инвестиций.
Представим ситуацию.
- Пользователь увидел рекламу в YouTube и перешел на сайт, попав в одну из аудиторий Google Analytics 4.
- В следующий раз, уже познакомившись с брендом, пользователь увидел карусель товаров в Facebook с привлекательными ценами. Нажал на ссылку, но конверсию не осуществил.
- Через время он ввел название товара в поиске Google, увидел рекламное объявление Google Ads, перешел на сайт и осуществил конверсию.
Возникает несколько вопросов.
- Как выявить, какая точка взаимодействия подтолкнула пользователя к конверсии?
- Если пользователь осуществил конверсию после взаимодействия с поисковой рекламой Google, только она дала результат?
- Можно ли утверждать, что рекламные кампании на YouTube и Facebook «сливают бюджет» и отключить их?
- Возможно ли учитывать влияние всех точек взаимодействия на пути к конверсии?
Чтобы найти ответы, нужно проанализировать атрибуцию.
Атрибуция — процесс разделения ценности конверсий между точками взаимодействия с пользователем на пути к событию-конверсии. Она имеет правила и алгоритм присвоения ценности, которые отличаются в зависимости от модели.
Отчеты по каналам или рекламным кампаниям за тот же период будут иметь разные показатели ценности в зависимости от модели атрибуции.
Какими бывают модели атрибуции
В отчетах Google Analytics 4 есть две основные модели: по последнему клику и на основе данных.
Атрибуция по последнему клику
Она присваивает полную ценность по конверсии последней точке взаимодействия. Отчет показывает каналы с наивысшей эффективностью, учитывая только последнюю точку перед событием-конверсией.
Например, пользователь имел три точки взаимодействия: видео YouTube, карусель товаров Facebook и поисковую рекламу Google. В отчете 100% ценности конверсии будет иметь последнее взаимодействие — поисковая реклама Google. Предыдущие точки будут показывать затраты.
Исключение. Атрибуция не учитывает прямые переходы на сайт, если на пути к конверсии привлечены платные каналы трафика. Если последняя точка взаимодействия была с прямого перехода, ценность конверсии присваивается последнему платному клику с рекламы Google.
Атрибуция на основе данных (data driven)
Она с помощью искусственного интеллекта распределяет ценность конверсии между всеми точками взаимодействия, учитывая ряд факторов:
- типы устройств;
- порядок показа рекламных объявлений;
- общее количество точек соприкосновения;
- типы ресурсов и объявлений;
- время между взаимодействием относительно конверсии итд.
Благодаря искусственному интеллекту, модель атрибуции на основе данных способна анализировать более 50 точек взаимодействия и рассчитывать влияние каждой из них. Она предназначена для точного отображения эффективности работы каналов, поэтому индивидуальна для каждого рекламодателя и каждого события-конверсии.
Если у пользователя было три точки взаимодействия: видео YouTube, карусель товаров Facebook и поисковая система Google, в отчете отразится, что каждая имеет свой процент влияния на результат.
В Google Analytics 4 отчеты стандартно используют атрибуцию на основе данных. Исключение — отчеты по источнику трафика Google Analytics 4, которые отображаются с атрибуцией по последнему клику.
Атрибуция по последнему клику используется в отчетах Universal Analytics, в которых можно анализировать исторические данные. При исследовании долгих периодов времени, учтите, что модель атрибуции на основе данных начала работать с ноября 2021 года. Данные за предыдущие периоды будут отражаться по последнему клику.
Как анализировать отчет сравнения моделей атрибуции
Готовый отчет состоит из блока параметров и трех блоков с показателями.
- Показатели, подсчитанные по последнему клику с фактическими данными.
- Показатели, подсчитанные по модели атрибуции на основе данных с фактическими данными.
- Блок, который в процентах отображает разницу в данных между двумя атрибуциями.
В отчете, в зависимости от модели атрибуции, напротив каждой группы каналов изменяется количество конверсий и прибыль.
Чтобы посмотреть разницу по группе каналов, отсортируйте их по наибольшей разнице в количестве конверсий. Для наглядности измените количество строчек с 10 на 25.
Перечислю, какие выводы сделала из полученного отчета.
- Display — наиболее переоцененная группа каналов по последнему клику. Она получила 60 конверсий, но если учитывать предыдущие точки взаимодействия клиента в конверсию с Display, ценность кампании снижается до 31,78, что почти в два раза меньше. Стоит обдумать оптимизацию этой кампании для улучшения результатов и снижения приоритета в пользу более эффективных.
- Значительно снижается ценность Organic Search — до 18,56%. Перед переходом на сайт по органике и осуществлением конверсии, пользователи контактируют с другими каналами, в частности с платными. Вывод: общая рентабельность у платной рекламы выше, чем это показывают отчеты атрибуции по последнему клику.
- Бросается в глаза разница в ценности Paid Shopping — показатели выше на 170,79%. С Paid Shopping получили одну конверсию по последнему клику и 2,71 на основе данных. Необходимо получить больше статистических данных для выводов.
- Группа каналов Cross-network содержит кампании с максимальной эффективность. Они имеют на 24,42% больше ценности на основе данных. Допускаю, что кампании с показателями графических креативов и видео влияют на конечное решение потребителя относительно осуществления конверсии, хотя и могут быть не последней точкой взаимодействия. Необходимо обдумать увеличение распределения бюджета в пользу Cross-network.
- Группы каналов Paid Video имеют на 8,83% высшую ценность за атрибуцию на основе данных.
Дальше стоит посмотреть на отчет в разрезе кампаний. Для этого в первой колонке выберите «Кампания». Для удобства отсортируйте по количеству конверсий от большего к меньшему — нажмите на «Конверсии» в другой колонке с моделью атрибуции на основе данных.
Перечислю, какие выводы я сделала из этого отчета.
- Кампания Perfomance Max имеет на 24,07% большую ценность на основе данных. Отчет показывает, что кампании с показами графических креативов и видео позитивно влияют на количество конверсий и доход. Хотя последний клик перед конверсией может достаться поисковой системе или другим каналам.
- Брендовые рекламные кампании имеют на 15,94% меньшую ценность на основе данных. Они не могут получать всю ценность за конверсию на свой счет, ведь перед поиском бренда в строке поиска, пользователь должен о нем узнать и заинтересоваться.
- Поисковая категорийная рекламная кампания показывает результаты на 7,26% лучше, чем атрибуция на основе данных. Она настроена на привлечение новых клиентов, поэтому показатель очень уместный. Стоит обдумать ее масштабирование.
В этой статье показаны отчеты рекламной кампании одного из клиентов, с кем работали специалисты Netpeak. Учитывая полученные результаты, они решили усилить:
- кампании с максимальной эффективностью;
- кампании, нацеленные на привлечение новых клиентов.
Это означало подсознательно пойти на увеличение цены за конверсию по PPC.
Результат: доход компании вырос и увеличилось общее количество активных клиентов.
В поиске точки роста:
- не останавливайтесь на одном или двух настройках отчета;
- экспериментируйте с уровнями, сужайте данные по аудиториям;
- выбирайте разные события-конверсии;
- анализируйте специфические параметры;
- обращайте внимание на кампании, которые значительно учитываются в конверсии и имеют успех среди последних точек взаимодействия.
Как настроить отчет сравнения моделей атрибуции в Google Analytics 4
Отчет отображает работу рекламных кампаний и каналов за определенный период, сравнивая только модели атрибуции. Он доступен в Google Analytics 4 бесплатно.
Главные требования для использования отчета:
- настроенное отслеживание конверсий;
- исходящие данные хотя бы за 30 дней — чем больше данных, тем выше точность.
Расскажу, как настроить отчет сравнения моделей атрибуции.
- Откройте Google Analytics 4 и в меню слева выберите «Реклама».
- Нажмите на «Сравнение моделей» в разделе «Атрибуция». Откроется рабочая зона отчета с настройками.
- Настройте даты. Во всплывающем меню выберите нужный период. От его длительности и количества анализируемых данных будет зависеть точность статистики.
- Выберите событие-конверсию. Стандартно Google Analytics 4 предлагает учитывать все события-конверсии.
Чтобы анализировать конкретные конверсии типа покупок (purchase), нажмите на всплывающее меню, поставьте галочки напротив нужной и выберите «Применить».
- Установите время отчета. Существует два варианта:
- «Время взаимодействия» — отчет будет включать все точки взаимодействия за указанный период;
- «Время конверсии» — отчет будет включать только точки взаимодействия, которые привели к выбранному событию-конверсии за указанный период.
Стандартно Google показывает время конверсии. Чтобы это изменить, нажмите в меню справа кнопку «Время отчета»и поставьте отметку напротив нужного параметра.
- Отфильтруйте аудитории по необходимым критериям. Стандартно предлагается отчет со всеми пользователями, но его можно сузить. Для этого в верхнем меню нажмите «Добавить фильтр +». Справа откроется панель настроек с тремя фильтрами аудиторий.
- Параметр. Позволяет указать характеристики типа «География» (город, страна, регион), «Демографические показатели» (возраст, пол), «Источник трафика» (кампании, группы каналов, названия групп объявлений, типы рекламной сети), «Устройство» и др.
- Тип соответствия. Точно или неточно отвечает указанному в фильтре значению.
- Значения. Сюда входят сегменты аудиторий, которые созданы на уровне аккаунта Google Analytics 4 и часто используются в Google Ads: «All users», «Посетители определенных страниц на сайте», «Пользователи за последние 14 или 30 дней»и др.
Есть возможность добавить Условия для аудиторий, чтобы сузить их по дополнительным параметрам: географией, демографией и т.д.
- Выберите основной параметр для отчета из всплывающего меню:
- «Группа каналов по умолчанию»;
- «Источник/канал»;
- «Источник»;
- «Канал»;
- «Кампания».
Рядом с основным параметром можете уточнить данные, нажав на «+». Откроется меню элементов: «Регион», «Возраст», «Пол», «Источник трафика», «Устройство» и др.
На уровне фильтрации аудитории показаны данные только по выбранной аудитории (например, по Киеву). При уточнении параметра видно сравнение между несколькими аудиториями по выбранному параметру (например, сравнение Киева, Харькова, Днепра и Львова).
При дальнейшей работе со своим отчетом есть возможность фильтровать параметры в поисковой строке.
- Сравните модели атрибуции. Раньше было доступно больше моделей: по первому клику, линейная, на основе предложения, с учетом давности взаимодействия итд. Но с мая 2023 Google и не поддерживает. Сейчас к сравнению доступны две основные модели атрибуции: по последнему клику и на основе данных.
Поздравляем, отчет готов!
Пути обмена отчетами
Чтобы поделиться отчетом с коллегами или заказчиками, воспользуйтесь одним из способов.
- Отправьте ссылку на отчет, если адресат имеет доступ к Google Analytics 4.
- Загрузите файл CSV и отправьте его адресату. Сработает независимо от наличия доступа к ресурсу. Также в загруженный отчет можете добавить дополнительные данные и формулы. К примеру, затраты на рентабельность.
Функция «Поделиться отчетом» находится в самом отчете. Нажмите на иконку в верхнем правом углу отчета и выберите необходимый вариант.
Недостатки отчета сравнения моделей атрибуции Google Analytics 4
Перечислю особенности отчета, которые стоит учитывать во время работы.
- Модель атрибуции на основе данных начала работать с 14 июня 2021 года. Данные за предыдущие периоды невозможно проанализировать, используя эту модель.
- Часть значений параметров может быть недоступна или удалена. В этом случае, в отчете будут значения «Не указано», «Не отмечено», «Атрибуция невозможна» итд. Например, в URL-адресах, которые отмечены тегами вручную, могут отсутствовать параметры «Кампания», «Источник» или «Канал».
- Отчеты по атрибуции на основе данных включают не только фактические конверсии и прибыль, но и вероятные. То есть гипотетические показатели, предоставленные искусственным интеллектом. Алгоритм и принципы начисления ценности невозможно проверить, приходится слепо им доверять.
- Меньше у аналитики статистических данных — менее точное моделирование. В этом случае маркетологам сложнее выявить реальные точки развития и пути оптимизации рекламных кампаний.
Чтобы обойти эти недостатки, крупные компании создают собственные модели атрибуции. Преимущества такого решения:
- полная прозрачность начисления ценности;
- гибкость относительно выбора принципов начисления;
- использование преимуществ существующих атрибуций и исключения их недостатков;
- учет всех нюансов бизнеса и возможность найти точки роста;
- выявление потенциальных проблем и лучшее понимание важности разных рекламных кампаний и каналов.
Вывод
- Отчет сравнения моделей атрибуции показывает, какую роль на пути к конверсии играют разные точки соприкосновения с пользователями.
- Он помогает распределить рекламный бюджет, увеличить доход и оптимизировать рекламные кампании.
- С помощью отчета можете проанализировать, как меняется процент ценности конверсий.
- В отчетах Google Analytics 4 есть две основные модели: по последнему клику и на основе данных.
- Чтобы поделиться отчетом с коллегами или заказчиками, пришлите ссылку на него или загрузите файл CSV, чтобы отправить его адресату.
По теме
Как настроить расширенную электронную торговлю с помощью Google Tag Manager
Как GTM помогает настроить расширенную электронную торговлю (enhanced ecommerce).
Всемогущая функция Query — подробное руководство
Как пользоваться одной из самых важных функций Google Таблиц — подробное руководство по Query
Дропшиппинг: как за два месяца снизить стоимость привлечения лида на 25%
Дропшип предполагает минимум затрат со стороны предпринимателя. Например, не нужно думать о логистике, держать склад. Можно минимизировать и траты на рекламу. Узнать как!
Свежее
Как повысить узнаваемость телеграм-канала и увеличить количество подписчиков в 20 раз — кейс «Голос Криму»
Какие же подходы работают для нетипичной новостной площадки
Как написать SEO-статью, чтобы попасть в топ-10 выдачи
Практические советы по частоте использования ключевых слов, правильному чередованию коротких и длинных предложений, а также бонусный чек-лист
Что такое маркетинговые исследования, и Почему они всем нужны
Исследование — основа маркетинговой деятельности, которая дает основу для определения ЦА, создания успешных стратегий и рекламных кампаний