[GA4] Uvod v dodeljevanje

Pregled

Stranke lahko izvedejo več iskanj in kliknejo več vaših oglasov, preden opravijo nakup ali izvedejo drugo pomembno dejanje na vašem spletnem mestu ali v aplikaciji. Običajno se vse zasluge za pomembno dejanje, imenovano ključni dogodek, pripišejo oglasu, ki ga je stranka kliknila zadnjega. Toda – ali je stranka zgolj zaradi tega oglasa izvedla interakcijo s ključnim dogodkom na poti do ključnega dogodka? Kaj pa drugi oglasi, ki jih je kliknila pred tem oglasom?

Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.

An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.

V poročilih o dodeljevanju v znamkah Google Analytics 4 so na voljo tri vrste modelov dodeljevanja:

• dodeljevanje na podlagi podatkov,
• zadnji klik za plačane in neplačane kanale,
• zadnji klik za plačane kanale Google Ads.

Opomba: Vsi modeli dodeljevanja izključujejo dodeljevanje zaslug neposrednim obiskom, razen če je pot do ključnega dogodka v celoti sestavljena iz neposrednih obiskov.

Dosezite svoje trženjske cilje

Vpoglede iz storitve Google Analytics uporabite v programu Google Ads, da boste svoje podjetje lažje predstavili pravim strankam v Iskanju Google, YouTubu in drugje.

Začnite

Dostop do poročil o dodeljevanju

Za dostop do poročil o dodeljevanju:

1. V Googlu Analytics na levi strani kliknite Oglaševanje.
2. V razdelku Dodeljevanje kliknite Modeli dodeljevanja ali Poti dodeljevanja.

Dodeljevanje na podlagi podatkov

Na podlagi podatkov: Dodeljevanje na podlagi podatkov porazdeli zasluge za ključni dogodek na podlagi podatkov za posamezen ključni dogodek. Od drugih modelov se razlikuje po tem, da na podlagi podatkov iz vašega računa izračuna dejanski prispevek posamezne interakcije s klikom.

Vsak model na podlagi podatkov je specifičen za posameznega oglaševalca in ključni dogodek.

Kako deluje dodeljevanje na podlagi podatkov

Dodeljevanje z algoritmi strojnega učenja oceni tako poti, ki privedejo do konverzije, kot tudi poti, ki ne privedejo do konverzije. Nastali model na podlagi podatkov se nauči, kako različne stične točke vplivajo na izide ključnih dogodkov. Model vključuje dejavnike, kot so čas od ključnega dogodka, vrsta naprave, število interakcij z oglasi, vrstni red izpostavljenosti oglasa in vrste elementov oglasa. Model z uporabo hipotetičnega pristopa primerja, kaj se je dejansko zgodilo, s tem, kar bi se lahko zgodilo, da ugotovi, katere stične točke najverjetneje vodijo do ključnih dogodkov. Model na podlagi te verjetnosti dodeli zasluge tem stičnim točkam.

Opomba: Glede na razpoložljivost podatkov lahko modeli dodeljevanja na podlagi podatkov uporabijo združene podatke iz razdelka Nastavitve deljenja podatkov.

Metodologija dodeljevanja na podlagi podatkov (napredno)

Metodologija dodeljevanja na podlagi podatkov ima dva glavna dela:

• analiziranje razpoložljivih podatkov o poti z namenom razvijanja modelov za stopnjo ključnega dogodka za posamezne ključne dogodke;
• uporaba predvidevanj modelov za stopnjo ključnega dogodka kot vhodnih podatkov za algoritem, ki interakcijam z oglasi pripiše zasluge.

Razvijanje modelov za določanje verjetnosti ključnega dogodka na podlagi razpoložljivih podatkov o poti

Dodeljevanje na podlagi podatkov uporablja podatke o poti, vključno s podatki, ki jih zagotovijo uporabniki, ki ustvarjajo konverzije, in tisti, ki jih ne, da bi razumeli, kako lahko prisotnost in čas določenih trženjskih stičnih točk vplivata na verjetnost, da bodo uporabniki izvedli ključni dogodek. Nastali modeli ocenijo, kolikšna je verjetnost, da bo uporabnik izvedel interakcijo s ključnim dogodkom na poti do ključnega dogodka na kateri koli določeni točki poti ob izpostavljenosti določeni interakciji z oglasom.

Modeli primerjajo verjetnost ključnega dogodka za uporabnike, ki so bili izpostavljeni oglasu, z verjetnostjo ključnega dogodka za podobne uporabnike, ki oglasa niso videli. (Če se izrazimo bolj tehnično, modeli izračunajo hipotetične pridobitve izpostavljenosti oglasom v Googlu z učenjem na podatkih iz naključnih nadzorovanih preizkusov.)

Algoritmsko dodeljevanje delnih zaslug trženjskim stičnim točkam

Model dodeljevanja na podlagi podatkov dodeli zasluge glede na to, kako se z dodajanjem posamezne interakcije z oglasom v pot spremeni ocenjena verjetnost ključnega dogodka. Algoritem za dodeljevanje na podlagi podatkov uporablja funkcije, vključno s časom med interakcijo z oglasom in ključnim dogodkom, vrsto oblike in drugimi signali poizvedbe, da izračuna te zasluge.

Primer

Na naslednji splošni sliki kombinacija izpostavljenosti oglasu št. 1 (plačani rezultat iskanja), izpostavljenosti oglasu št. 2 (oglas v družbenem omrežju), izpostavljenosti oglasu št. 3 (oglaševalski partner) in izpostavljenosti oglasu št. 4 (iskalno omrežje) vodi do 3-odstotne verjetnosti ključnega dogodka. Ko ne pride do izpostavljenosti oglasu št. 4, se verjetnost zniža na 2 %, zato vemo, da izpostavljenost oglasu št. 4 spodbuja +50 % verjetnost ključnega dogodka. To ponovimo za vsako interakcijo z oglasom in naučene prispevke uporabimo kot uteži za dodeljevanje.

Zadnji klik za plačane in neplačane kanale

Opomba: Model dodeljevanja prvemu kliku, linearni model dodeljevanja, model dodeljevanja časovnega upada in model dodeljevanja na podlagi pozicije od novembra 2023 niso več na voljo. Preberite več o zastarelih modelih.

Zadnji klik za plačljive in neplačljive kanale: Prezre neposredni promet in pripiše 100 % vrednosti ključnega dogodka zadnjemu kanalu, ki ga je kliknila stranka pred konverzijo (ali dejavnemu ogledu v celoti za YouTube). Spodaj si lahko ogledate primere dodeljevanja vrednosti ključnega dogodka:

Primeri

1. Prikazno omrežje > Družbeno omrežje > Plačani rezultat iskanja > Neplačani razultat iskanja → 100 % za neplačani rezultat iskanja
2. Prikazno omrežje > Družbeno omrežje > Plačani rezultat iskanja > E-pošta → 100 % za e-pošto
3. Prikazno omrežje > Družabno > Plačano iskanje > Neposredno → 100 % za plačano iskanje
4. Neposredno → 100 % neposreden promet

Opomba:

• Zadnji klik za plačljive in neplačljive kanale ter Zadnji posredni klik sta dve imeni za isti model dodeljevanja.

V dodeljevanju na podlagi podatkov se dejavni prikaz šteje, ko:

• si uporabnik ogleda 30 sekund oglasa (ali celoten oglas, če je krajši od 30 sekund);
• uporabnik klikne kartico dražljivke;
• uporabnik klikne spremljevalno pasico ali videozid;
• uporabnik klikne besedno zvezo, ki je poziv k dejanju;
• uporabnik klikne končni zaslon;
• uporabnik klikne, da obišče spletno mesto oglaševalca.

Zadnji klik za plačane kanale Google Ads

Zadnji klik za plačane kanale Google Ads: 100 % vrednosti ključnega dogodka dodeli zadnjemu kanalu Google Ads, ki ga je kliknila stranka, preden je izvedla konverzijo. Če na poti ni klika oglasa Google Ads (kot v 6. primeru), se za model dodeljevanja uporabi zadnji klik za plačljive in neplačljive kanale.

Primeri

5. Prikazno omrežje > Družbeno omrežje > Plačani razultat iskanja > Neplačani rezultat iskanja → 100 % za plačani rezultat iskanja
6. Prikazno omrežje > Družbeno omrežje > EVC v YouTubu > E-pošta → 100 % za YouTube
7. Prikazno omrežje > Družbeno omrežje > E-pošta > Neposredno → 100 % za e-pošto (rezervno se uporabi zadnji posredni klik)
8. Neposredno → 100 % neposreden promet

Izbira nastavitev dodeljevanja

The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.

To select attribution settings:

1. Sign in to Google Analytics.
2. Na strani Skrbnik, under Data display, click Attribution settings.
   Prejšnja povezava odpre zadnjo znamko Analytics, do katere ste dostopali. Znamko lahko spremenite z izbirnikom znamk.

   Imeti morate vlogo tržnika ali višjo na ravni znamke do select the attribution settings.
3. Select these attribution settings:
   • Reporting attribution model
   • Channels that can receive credit
   • Key event lookback window
4. Click Save.