Модели атрибуции в Яндекс Метрике, Директе и Google Analytics для оптимизации рекламы

Модели атрибуции в Яндекс Метрике, Яндекс Директе и Google Analytics

Маркетинг

Модели атрибуции в «Метрике», «Директе» и Google Analytics

Умелое распределение бюджета на маркетинговые кампании — залог их успеха. Чтобы потраченные средства приносили максимальную отдачу, необходимо понимать, какие рекламные каналы и объявления действительно работают на результат.

Здесь на сцену выходит атрибуция — сложная, но невероятно ценная методика, позволяющая выяснить, с чего начинается путь покупателя к сделке и какие действия приводят его к конверсии.

Погрузитесь в мир атрибуции, который откроет вам новые горизонты в оценке эффективности рекламы. Познакомьтесь с различными моделями атрибуции, применяемыми в ведущих аналитических платформах, таких как Яндекс Метрика и Google Analytics, и узнайте, как их грамотное использование поможет вам принимать обоснованные решения и оптимизировать рекламные кампании.

Цель этого раздела — предоставить вам всеобъемлющий обзор концепции атрибуции в цифровом маркетинге. Мы покажем, как правильно применять модели атрибуции для анализа данных о конверсиях, чтобы максимально повысить эффективность ваших маркетинговых инициатив.

Содержание
  1. Схемы оценки эффективности рекламы
  2. Линейная
  3. Первого касания
  4. Последнего касания
  5. Распад по времени
  6. Позиционная
  7. На основе данных
  8. Понятие и виды механизмов определения вклада
  9. Типы механизмов
  10. Выбор наилучшего подхода к анализу конверсий
  11. Модель последнего перехода по клику
  12. Когда ее использовать?
  13. Достоинства и недостатки
  14. Модель первого перехода по клику
  15. Линейная модель
  16. Время действия
  17. Позиционная модель атрибуции
  18. Основные виды позиционной атрибуции
  19. Первая по клику
  20. Последняя по клику
  21. Линейная
  22. Позиция и время распада
  23. Модель учета позиций в атрибуции
  24. Модель на основе данных
  25. Мультиатрибутивные модели
  26. Инструменты для настройки моделей атрибуции
  27. Вопрос-ответ:
  28. Что такое модели атрибуции и зачем они нужны?
  29. Можно ли использовать разные модели атрибуции для разных кампаний?
  30. Видео:
  31. Почему Google Analytics и Яндекс Метрика показывают разные данные

Схемы оценки эффективности рекламы

Сложно переоценить современные методы повышения отдачи от рекламы. Грамотные механизмы оценки позволяют проанализировать вклад каждого объявления в достижение желаемых результатов. Этот раздел посвящен практическим рекомендациям по выбору схем оценки эффективности рекламы для улучшения ее качества.

В первую очередь необходимо выяснить, как пользователи взаимодействуют с рекламным материалом. Одни могут увидеть рекламу, сразу перейти на сайт и сделать покупку. Другие совершат покупку позже, несколько раз посетив сайт с разных устройств. Чтобы разобраться в таких ситуациях, разработаны схемы оценки эффективности рекламы. Они показывают, как разные точки контакта влияют на итоговое решение пользователя.

Выбор конкретной схемы зависит от целей рекламной кампании. Для повышения узнаваемости бренда лучше подходят модели, отдающие приоритет первому контакту с пользователем. Если же цель – побудить к покупке, то предпочтение стоит отдать моделям, учитывающим последние взаимодействия.

Ниже представлены краткие описания наиболее распространенных схем оценки эффективности рекламы.

Линейная

Засчитывает равный вклад каждому касанию. Простая в расчетах, но не учитывает сложные пользовательские пути.

Первого касания

Всю ценность конверсии присваивает первому взаимодействию пользователя с рекламой. Подходит для кампаний по повышению узнаваемости бренда.

Последнего касания

Приписывает всю ценность конверсии последнему взаимодействию. Актуально для кампаний, ориентированных на немедленное совершение покупки.

Распад по времени

Учитывает вес каждого касания в зависимости от его близости к конверсии. Чем ближе взаимодействие к продаже, тем выше его ценность.

Позиционная

Отдает приоритет первому и последнему касаниям, деля оставшуюся ценность поровну между всеми другими взаимодействиями. Баланс между моделями первого и последнего касания.

На основе данных

Использует статистический анализ для определения веса каждого касания на основе исторических данных. Наиболее точная, но требует большого объема данных.

Понятие и виды механизмов определения вклада

Мы говорим о том, как оценить роль различных касаний в конверсионном пути и правильно выстроить тактику в продвижении.

Атрибуция — это логика присвоения доли ценности каждому касанию.

Цель — найти самые эффективные каналы, чтобы затем в них вкладываться.

Во времена оффлайн-маркетинга все было проще: если листовка сработала, покупатель покупал здесь и сейчас.

С развитием онлайна путь к покупке удлинился: потребитель заходит на сайт, подписывается на рассылку, читает обзоры, собирает отзывы, и только потом совершает покупку.

Понять, какой вклад внёс каждый этап в покупку — непросто.

Типы механизмов

Типы механизмов

По последнему клику.

Самый примитивный способ определения вклада.

Значение имеет только последнее взаимодействие с рекламой.

По первому клику.

Вклад в конверсию учитывается только от первого взаимодействия с рекламой.

Линейный.

Все точки контакта считаются равнозначными и вносят одинаковый вклад в результат.

По времени до конверсии.

Вознаграждение распределяется между касаниями в зависимости от близости ко времени конверсии.

По позиции.

Большая ценность присваивается первому и последнему касаниям.

По базе данных.

Вклад рассчитывается на основе исторических данных о том, как различные касания влияли на конверсии.

Выбор наилучшего подхода к анализу конверсий

Тщательно изучите особенности своего бизнеса и целей маркетинга.

Помните, что каждый подход имеет свои плюсы и минусы.

Вникание в данные о конверсиях и их анализ дадут вам понимание того, какие касания с рекламой наиболее эффективны. Не бойтесь экспериментировать и сравнивать разные подходы, чтобы определить лучший для вашего бизнеса.

Модель последнего перехода по клику

Эта схема признает вклад только последнего объявления, с которым пользователь взаимодействовал, полностью игнорируя предшествующие касания.

Проще говоря, за конверсию полностью отвечает последнее объявление.

Когда ее использовать?

Не подходит для кампаний с длинным циклом принятия решения.

Подходит для мгновенных покупок или заявок.

Если не требуется понимать влияние каждого объявления на путь пользователя к конверсии.

Достоинства и недостатки

Плюс Минус
Легкая настройка Искажает картину вклада разных объявлений в конверсию
Не требует глубокого исследования Не подходит для сложных воронок продаж

Модель первого перехода по клику

Модель первого перехода по клику — базовый способ оценки эффективности рекламных кампаний, при котором вся ценность конверсии приписывается первому клику по рекламе, независимо от последующих взаимодействий пользователя.

Данная модель проста для понимания и реализации.

Она пригодна для оценки результатов короткого рекламного взаимодействия.

Например, при продвижении товара с помощью текстовой рекламы.

Однако, для сложных рекламных воронок эта модель может быть неэффективна, поскольку не учитывает последующие взаимодействия пользователя с рекламой.

Линейная модель

Эта модель распределяет заслугу в достижении конверсии равномерно по всем точкам взаимодействия пользователя с рекламой.

То есть, если было четыре касания перед покупкой, то каждое из них получит по 25%.

Обычно используется, когда весь путь пользователя точно не известен или когда все точки взаимодействия кажутся одинаково важными.

Проводя аналогии с реальной жизнью, это как если бы вы одинаково наградили всех членов команды за победу в важном матче, независимо от их вклада в игру.

Хотя линейная модель проста и понятна, она может быть не самой точной в случаях, когда некоторые точки взаимодействия имеют большее влияние на конверсию, чем другие.

Время действия

При этой схеме весь вес атрибуции получают точки взаимодействия с пользователем в определенный период перед совершением конверсии.

К примеру:

Если вы установили период атрибуции в одну неделю, то все взаимодействия с пользователем в этот период будут учитываться при распределении конверсии.

Преимущества этой модели:

  • Простота реализации и понимания, даже для новичков
  • Наглядная картина взаимодействия с пользователем, что позволяет оценить влияние различных точек контакта

Позиционная модель атрибуции

Позиционная атрибуция: принцип, фокусирующийся на конечных точках маркетингового воронки. Она предполагает, что самый первый и последний касания с клиентом играют решающую роль в конверсии.

Основные виды позиционной атрибуции

*

Первая по клику

Приписывает 100% эффект рекламному объявлению, с которого пользователь впервые попал на сайт.

*

Последняя по клику

Отдает все лавры объявлению, по которому пользователь совершил целевое действие.

*

Линейная

Равномерно распределяет конверсию между всеми объявлениями, с которыми контактировал клиент.

*

Позиция и время распада

Учитывает дополнительные факторы: последовательность и давность контактов. Чем ближе касание к конверсии, тем больше вес.

Такие модели весьма удобны в оценке эффективности кампаний, так как они предоставляют однозначные данные о том, какие объявления являются наиболее эффективными.

Модель учета позиций в атрибуции

Некоторые модели сфокусированы не на оценке вклада каждого касания, а на выдаче большего веса конкретным событиям, таким как первый или последний просмотр объявлений.

В основе этой модели лежит идея значимости расположения рекламы в последовательности контактов.

Более высокая позиция в списке публикаций повышает заметность предложения и, следовательно, вероятность взаимодействия.

Позиция в результатах поиска, например, влияет на количество кликов по объявлению. Это объясняется тем, что при более низкой позиции пользователь меньше обращает на них внимания.

Модель на основе данных

Выбор взвешенного подхода к вычислению влияния каждого касания на конверсию. Учитываются реальные данные о поведении пользователей и их взаимодействии с различными каналами.

Использует продвинутые алгоритмы, основанные на машинном обучении.

Позволяет выявить наиболее значимые точки взаимодействия с посетителем.

Учитывает нелинейность пути к покупке и мультиатрибутивную природу конверсий.

Намного более точная, чем традиционные модели атрибуции, но требует наличие большого массива и соответствующих инструментов для обработки данных.

Мультиатрибутивные модели

Мультиатрибутивные модели

Распределение заслуг за продажи и конверсии среди нескольких рекламных каналов – сложная задача.

Мультиатрибутивные модели помогают преодолеть этот барьер.

Они принимают во внимание всю цепочку взаимодействия с пользователем.

Благодаря этому можно объективно оценить ценность каждого канала и понять, как они работают вместе.

Эти модели предоставляют более полное понимание эффективности рекламы и помогают в оптимизации её распределения.

Инструменты для настройки моделей атрибуции

В арсенале цифрового маркетолога есть целый набор инструментов, которые помогут установить модели атрибуции. Давайте погрузимся в их возможности!

Яндекс Метрика и Директ предлагают настраивать атрибуцию на уровне кампаний. Вы можете выбрать одну из предложенных моделей. У Google Analytics же настройки чуть более гибкие. Помимо кампаний, можно настроить атрибуцию и на уровне объявлений. У вас есть возможность задать первичную и вторичную модели.

Если вы работаете с разными каналами трафика, то стоит задуматься о персонализации моделей атрибуции. Каждому каналу можно присвоить свою модель. Это поможет объективно оценивать эффективность вложений в каждый из них.

Например, для контекстной рекламы можно установить модель «последний переход по небрендовому запросу», а для реферальных ссылок — «первый переход». Вот так, варьируя настройки, вы сможете максимально точно определить, какой канал трафика привел вас к конверсии.

Вопрос-ответ:

Что такое модели атрибуции и зачем они нужны?

Модели атрибуции в Яндекс Метрике, Директе и Google Analytics — это правила распределения ценности конверсии по различным этапам пути пользователя к покупке. Они необходимы для понимания эффективности рекламных кампаний и оптимизации расходов, поскольку позволяют определить, как разные точки взаимодействия с объявлениями влияют на совершение целевых действий.

Можно ли использовать разные модели атрибуции для разных кампаний?

Да, в Яндекс Метрике и Google Analytics можно использовать разные модели атрибуции для разных целей. Например, использовать «Последний клик» для кампаний по привлечению новых клиентов и «Распада по времени» для оценки долгосрочного влияния рекламы на лояльность клиентов.

Видео:

Почему Google Analytics и Яндекс Метрика показывают разные данные

Оцените статью
Обучение