Атрибуция конверсии. Модель атрибуции: Как определить самый эффективный канал рекламы

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.

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

При анализе продвижения сайта и полученной прибыли от проведения рекламных кампаний очень важно проследить весь путь пользователя целиком – от момента захода на сайт до совершения им покупки. Это даст нам возможность понять, как в дальнейшем распределить бюджет между рекламными каналами, как эти каналы взаимодействуют между собой, какой из них самый эффективный и многое другое.

На практике такой путь может состоять из цепочки различных источников трафика. Например, посетитель сначала перешел на наш сайт по контекстной рекламе (Paid Search), просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже перешел снова, но уже из органического поиска (Organic Search). А через несколько дней зашел на сайт через прямой источник (Direct), введя адрес в строке браузера, и сделал заказ.

Пример пути пользователя при покупке

Таким образом, до совершения транзакции (конверсии) пользователь взаимодействовал с сайтом через три разных источника трафика:

1. Контекстная реклама;
2. Органический поиск;
3. Прямой заход;

К какому же из них Google Analytics в своих отчетах припишет достигнутую цель? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться в таких понятиях как атрибуция и модель атрибуции . Атрибуция в веб-аналитике – это правило распределения ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия в пути конверсии и присвоение определенного количества баллов (в %) для расчета ее эффективности.

Модель атрибуции — это набор правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. В Google Analytics существует 7 различных моделей атрибуции:

1. Последнее взаимодействие;
2. По последнему непрямому клику;
3. Последний клик в AdWords;
4. Первое взаимодействие;
5. Линейная;
6. Временной спад;
7. На основе позиции.

Последнее взаимодействие (последний клик)

Все 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере это прямой канал .

Модель атрибуции — Последнее взаимодействие

«Последний переход» .

Плюс этой модели заключается в том, что можно со 100% уверенностью сказать какое посещение завершилось конверсией. Однако в этом есть и ее минус – она не учитывает предшествующие взаимодействия пользователя сайтом. Таким образом, по нашему примеру в отчетах Analytics мы не сможем понять, что пользователь осуществил свое первое касание через рекламу (а именно на нее мы потратили деньги и через нее пользователь познакомился с нашим предложением впервые), и также не сможем увидеть, что затем он осуществлял схожий поиск и снова наткнулся на нас, но только уже через органику. Всю ценность забрал последний источник!

Эту модель рекомендуется применять к тем проектам, аудитория которых готова купить сразу же и без дополнительного времени на размышления. Как правило, это товары или услуги с быстрым откликом – доставка еды, вызов такси, эвакуация авто, ремонт техники и т.д.

По последнему непрямому клику

Эта модель используется по умолчанию для всех отчетов Google Analytics, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. Отличие от первой модели состоит в том, что в атрибуции игнорируются прямые посещения, а 100% ценности присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это органический поиск .

Модель атрибуции — По последнему непрямому клику

В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Последний значимый переход» , в которой все источники условно разделены на значимые и вторичные (незначимые). К незначимым как раз и относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.

Поскольку она является базовой в Analytics, ее следует применять при сравнении с другими моделями. Инструмент сравнения моделей доступен в разделе «Конверсии – Атрибуция» . Подробнее об этом будет разобрано в следующих главах.

В этой модели минус заключается в том, что целенаправленно занижается ценность прямых взаимодействий.

Последний клик в AdWords

Все 100% ценности конверсии присваивается последнему по объявлению AdWords в цепочке взаимодействий. В нашем примере это вовсе не значит, что 100% пойдут на контекстную рекламу (канал Paid Search), поскольку параллельно Google AdWords вы можете вести кампании и других рекламных системах.

Такая модель используется, если у вас есть рекламная кампания в AdWords, и пользователи с ваших объявлений приходят на сайт для совершения транзакций. И Google, вводя такую модель в список стандартных моделей атрибуции Analytics, не думал о других рекламных сервисах, кроме своего.

Гуру веб-аналитики и евангелист Google Авинаш Кошик (Avinash Kaushik) в одной из своих статей назвал эту модель бесполезной. Поэтому придержемся его совета и перейдем к разбору следующей.

Первое взаимодействие

Все 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это контекстная реклама .

Модель атрибуции — Первое взаимодействие

В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Первый переход» .

Линейная модель атрибуции

Всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность. В нашем примере по 33%.

Модель атрибуции — Линейная

Такая модель применяется, когда пользователь подвергается воздействию с различных каналов на протяжении всего цикла совершения конверсии и при подсчете эффективности важны все точки взаимодействия с потенциальным клиентом. Например, при анализе публикаций в блоге.

Временной спад (с учетом давности взаимодействий)

В основе этой модели лежит такое понятие, как экспоненциальный распад , а ценность цели нарастает ближе к последнему каналу. Термин пришел в Google Analytics из ядерной физики и дает исчерпывающее представление о сущности модели временного распада: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. Остальные точки теряют ценность с увеличением временного интервала.

В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней).

В нашем примере наиболее близкий к конверсии канал – это прямой заход . Он получает наибольшую ценность, затем органический поиск и самый маленький % с учетом давности взаимодействий имеет контекстная реклама .

Модель атрибуции — Временной спад

Модель применима для анализа покупок, произошедших в результате рекламных акций, чтобы присваивать больше ценности взаимодействиям в дни их проведения. А те, что были выполнены неделей раньше, будут оценены гораздо ниже.

Однако некоторые маркетологи используют ее в своей работе чаще, чем классическую «По последнему непрямому клику» , поскольку она применима практически во всех тематиках. Можно долго спорить о ценности одних переходов по сравнению с другими. Но здесь все довольно логично — чем дальше от момента конверсии стоит тот или иной канал, тем меньше ценности он должен получить. Ведь если предыдущие переходы на сайт были не менее эффективными, то почему они не привели к конверсии?

Один из плюсов модели «Временной спад» - это возможность указать продолжительность периода полураспада и сравнивать ее с другими базовыми моделями.

Возможность задать период полураспада

На основе позиции

На основе позиции по 40% ценности присваивается первому и последнему взаимодействиям, а оставшиеся 20% поровну распределяются между остальными. Модель атрибуции «На основе позиции» является гибридом моделей «Первое взаимодействие» и «Последнее взаимодействие».

Модель атрибуции — На основе позиции

Эта модель является наиболее близкой к реальной жизни и ее рекомендуется использовать, когда необходимо отследить все точки взаимодействия: как от знакомства и проявления первого интереса к вашему бренду, так и до последнего взаимодействия, которое привело к конверсии.

Все перечисленные модели – это стандартные модели Google Analytics. Однако пользователи имеют возможность создавать свои собственные модели атрибуции. Сделать это можно с помощью настройки «Модели атрибуции» , которая находится на уровне представления в пользовательских инструментах и объектах.

Модели атрибуции на уровне представления

На начальных этапах работы с Google Analytics я рекомендую досконально разобраться с 7 основными моделями атрибуций и отчетами по многоканальным последовательностям (рассмотрим в отдельной главе), и лишь затем переходить к созданию собственных.

• Vk.com -

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.