[GA4] Atribuce a atribuční modely

Tento článek je určen všem, kdo chtějí vědět, jak jejich reklamy na konverzních trasách spolupracují.

Atribuce ve službách Google Analytics 4 nabízí vylepšené funkce atribuce, například přepracovaný přehled konverzních tras, a nové funkce atribuce, například atribuční modelování na úrovni služby, které přináší užitečnější statistiky a poznatky než kdy dříve.

Obsah tohoto článku:

Přehled atribučních modelů

Předtím, než zákazníci provedou nákup nebo dokončí jinou hodnotnou akci na vašem webu, mohou provést několik vyhledávání a kliknout na několik vašich reklam. Obvykle je veškerý kredit za konverzi připsán reklamě, na kterou zákazník kliknul naposledy. Byla to ale čistě tahle reklama, která ho přivedla ke konverzi. Co jiné reklamy, na které kliknul předtím?

Atribuce slouží k přiřazení zásluh na konverzích jednotlivým reklamám, kliknutím a faktorům, které se vyskytují na trase uživatele k dokončení konverze. Atribuční model představuje pravidlo, soubor pravidel nebo algoritmus založený na datech, který určuje, jak bude jednotlivým kontaktním bodům na konverzních trasách přiřazován kredit za konverze.

V přehledech atribuce jsou ve službách Google Analytics 4 v současné době k dispozici tři typy atribučních modelů: modely založené na pravidlech napříč kanály, modely založené na pravidlech s preferencí Google Ads a atribuce na základě dat.

Pokud chcete zobrazit přehledy atribuce, klikněte vlevo na možnost Inzerce. V části Atribuce klikněte na Porovnání modelů nebo Konverzní trasy.

Poznámky:
  • Atribuční modely nepřiřazují kredit přímým návštěvám. Výjimkou jsou jen případy, kdy konverzní trasa sestává pouze z přímých návštěv.
  • Různé atribuční modely jsme zavedli v různou dobu (viz níže). To znamená, že pokud vyberete období zahrnující dobu před datem zavedení daného modelu, zobrazí se částečná data.

    • Modely založené na pravidlech napříč kanály: 14. června 2021
    • Atribuce na základě dat napříč kanály: 1. listopadu 2021

Atribuce na základě dat

Založená na datech: Atribuce na základě dat rozděluje kredit za konverzi podle údajů zaznamenaných u jednotlivých konverzních událostí. Od jiných modelů se liší tím, že používá data z účtu k výpočtu skutečného přínosu jednotlivých kliknutí.

Data-driven model iconKaždý model na základě dat je specifický pro daného inzerenta a danou konverzní událost.

Princip atribuce na základě dat

Atribuce využívá algoritmy strojového učení k vyhodnocení konverzních tras i tras, které ke konverzi nevedou. Model na základě dat takto dokáže zjistit, jak různé kontaktní body ovlivňují výsledky konverzí. Model pracuje s faktory jako čas konverze, typ zařízení, počet interakcí s reklamou, pořadí expozice nebo typ podkladů. Při použití hypotetického přístupu staví model proti sobě to, co se stalo, s tím, co by se mohlo stát. Při tom se snaží určit, které kontaktní body mohou vést ke konverzi s největší pravděpodobností. Kredit za konverze připisuje model kontaktním bodům na základě této pravděpodobnosti.

Poznámka: Modely atribuce poslední kliknutí v rámci všech kanálů a atribuce na základě dat mohou v určitých situacích přinést stejné výsledky (podle dostupnosti dat).

Metodika, na které je založena atribuce na základě dat (pokročilé)

Metodika atribuce na základě dat má dvě hlavní části:

  • Analýzu dostupných údajů o trase, která slouží k vypracovávání modelů konverzních poměrů pro jednotlivé konverzní události
  • Používání předpovědí modelů konverzních poměrů jako vstupu pro algoritmus, který připisuje kredit za konverzi interakcím s reklamami

Vytvoření modelů pravděpodobnosti konverze ze všech dostupných údajů o trase

Atribuce na základě dat využívá údaje o trase, včetně údajů o uživatelích, u kterých došlo ke konverzi, i uživatelích, u kterých ke konverzi nedošlo. Pomocí nich pak analyzuje, jak existence a časování konkrétních marketingových kontaktních bodů ovlivňuje pravděpodobnost konverze vašich uživatelů. Výsledné modely ukazují, jaká je pravděpodobnost konverze uživatele v konkrétním bodě v rámci trasy s ohledem na konkrétní interakci s reklamou.

Modely srovnávají pravděpodobnost konverze uživatelů, kterým se reklama zobrazila, s pravděpodobností konverze podobných uživatelů ve skupině s přesměrováním. (Řečeno technicky, tyto modely vypočítávají hypotetické srovnávací zisky plynoucí ze zobrazování reklam Google na základě dat získaných z náhodných kontrolovaných studií.)

Algoritmické přiřazení částečného konverzního kreditu marketingových kontaktním bodům

Model atribuce na základě dat přiřazuje kredit na základě toho, jak přidání jednotlivých interakcí s reklamou do trasy změní odhadovanou pravděpodobnost konverze. Algoritmus atribuce na základě dat používá k výpočtu kreditu funkce, jako je doba mezi interakcí s reklamou a konverzí, typ formátu a další signály dotazu.

Příklad
 
V následujícím příkladu vede kombinace zobrazování reklam č. 1 (v placeném vyhledávání), zobrazování reklam č. 2 (v sociálních sítích), zobrazování reklam č. 3 (v partnerských sítích) a zobrazování reklam č. 4 (ve vyhledávání) ke konverzi s pravděpodobností 3 %. Pokud nedochází k zobrazování č. 4, pravděpodobnost klesne na 2 %, takže víme, že zobrazování č. 4 zvyšuje pravděpodobnost konverze o 50 %. To zopakujeme pro každou interakci s reklamou a zjištěné příspěvky použijeme jako atribuční váhy.
 

Modely napříč kanály založené na pravidlech

Last interaction model iconPoslední kliknutí v rámci všech kanálů: Ignoruje přímou návštěvnost a připisuje 100 % hodnoty konverze poslednímu kanálu, na který zákazník kliknul (nebo provedl aktivní zhlédnutí v případě YouTube). Podívejte se na následující příklady alokace hodnoty konverze:

Příklady
  1. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > organické vyhledávání → 100 % se připíše organickému vyhledávání
  2. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > e-mail → 100 % se připíše e-mailu
  3. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > přímé → 100 % se připíše placenému vyhledávání

Poznámka: Toto je jediný model posledního kliknutí, který můžete exportovat do Google Ads. Model posledního kliknutí s preferencí Google Ads je dostupný jenom pro účely přehledů.

V atribuci na základě dat se aktivní zhlédnutí započítá, když uživatel:

  • sleduje reklamu 30 sekund (nebo do konce, pokud je kratší než 30 sekund),
  • klikne na kartu s upoutávkou,
  • klikne na doprovodný banner nebo videostěnu,
  • klikne na frázi, která je výzvou k akci,
  • klikne na závěrečnou obrazovku,
  • kliknutím přejde na web inzerenta.

First interaction model iconPrvní kliknutí napříč kanály: Veškerý kredit za konverzi je přiřazen k prvnímu kanálu, na který zákazník před uskutečněním konverze kliknul (nebo provedl aktivní zhlédnutí v případě YouTube).

Linear model iconLineární napříč kanály: Rozdělí kredit za konverzi rovnoměrně mezi všechny kanály, na které zákazník před konverzí kliknul (nebo provedl aktivní zhlédnutí v případě YouTube).

Time-decay model iconNa základě pozice napříč kanály: Přiřadí 40 % kreditu první a poslední interakci a zbývajících 20 % kreditu si rovnoměrně rozdělí interakce mezi tím.

Position-based model iconS nárůstem v čase napříč kanály: Přiřadí více kreditu kontaktním bodům nacházejícím se v čase blíže k okamžiku konverze. Při připisování kreditu je uplatňován sedmidenní poločas rozpadu. Jinými slovy, kliknutí 8 dní před konverzí získá polovinu kreditu ve srovnání s kliknutím 1 den před konverzí.

Model s preferencí Google Ads

Last interaction model iconPoslední kliknutí s preferencí Google Ads: Přiřadí 100 % hodnoty konverze poslednímu kanálu Google Ads, na který zákazník kliknul, než uskutečnil konverzi. Pokud na trase není žádné kliknutí Google Ads (příklad 6), atribuční model vrátí záložní výsledek z modelu posledního kliknutí v rámci všech kanálů.

Příklady
  1. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > organické vyhledávání → 100 % se připíše placenému vyhledávání
  2. Obsahová síť > sociální sítě > aktivní zhlédnutí na YouTube > e-mail → 100 % se připíše YouTube
  3. Obsahová síť > sociální sítě > e-mail > přímé → 100 % se připíše e-mailu (poslední nepřímé kliknutí jako záložní výsledek)

Nastavení atribuce pro správce

Uživatelé s rolí editora služby můžou vybrat atribuční model a hloubku pohledu na úrovni služby a aplikovat je v různých přehledech. Toto nastavení naleznete v části Administrátor > Nastavení atribuce. Další informace

Poznámka: Nastavení atribuce pro administrátory nemají vliv na atribuční modely vybrané v přehledech atribuce.

 

Pomohly vám tyto informace?
Jak bychom článek mohli vylepšit?
false
Vyhledávání
Vymazat vyhledávání
Zavřít vyhledávání
Aplikace Google
Hlavní nabídka
Prohledat Centrum nápovědy
true
69256
false
false