Mainonta ja attribuutio

[GA4] Attribuutio ja attribuutiomallinnus

Tämä artikkeli on tarkoitettu kaikille, jotka haluavat tietää, miten heidän mainoksensa toimivat yhdessä konversioreitillä.

Google Analytics 4 ‑mittauskokonaisuuksien Attributionissa on saatavilla parannettuja attribuutio-ominaisuuksia, kuten uudistettu Konversioreitit-raportti, sekä täysin uusia attribuutio-ominaisuuksia (kuten mittauskokonaisuustason attribuutiomallinnus), jotka tarjoavat entistäkin tarkempia ja helpommin hyödynnettäviä tietoja.

Sisältö:

Attribuutiomallinnuksen yleiskatsaus

Asiakkaat voivat tehdä useita hakuja ja klikata monia mainoksiasi, ennen kuin he tekevät ostoksen tai jonkin muun arvokkaan valinnan verkkosivustollasi. Tavallisesti konversio luetaan kokonaan viimeiseksi klikatun mainoksen ansioksi. Mutta oliko se ainoa mainos, joka vaikutti konvertoitumiseen? Entä käyttäjän aiemmin klikkaamat muut mainokset?

Attribuutio tarkoittaa konversiokrediitin kirjaamista eri mainoksille, klikkauksille ja muille konvertoitumista edeltäneille tekijöille. Attribuutiomalli voi olla sääntö, sääntöjoukko tai dataan perustuva algoritmi, joka määrittää, miten konversiot kirjataan konversioreittien kontaktipisteille.

Google Analytics 4 ‐mittauskokonaisuuksien attribuutioraporteissa on saatavilla kolme attribuutiomallia: dataan perustuva attribuutio, maksullisten ja orgaanisten kanavien viimeinen klikkaus ja Googlen maksullisten kanavien viimeinen klikkaus.

Löydät attribuutioraportit klikkaamalla vasemmalta Mainonta. Klikkaa Attribuutio-kohdasta joko Mallien vertailu tai Konversioreitit.

Hyvä huomata

Missään attribuutiomallissa konversioita ei kirjata tulleiksi suorien käyntien kautta, ellei konversioreitti koostu pelkästään suorista käynneistä.

Dataan perustuva attribuutio

Dataan perustuva: Dataan perustuvassa attribuutiossa konversiokrediitti jaetaan kunkin konversiotapahtuman datan perusteella. Tämä eroaa muista malleista, koska tätä käytettäessä kunkin klikkausinteraktion todellinen vaikutus lasketaan tilin datan perusteella.

Data-driven model icon Kukin dataan perustuva malli on mainostaja- ja konversiotapahtumakohtainen.

Kuinka dataan perustuva attribuutio toimii

Attribuutiossa käytetään koneoppimisalgoritmeja sekä konversioon johtavien että muiden reittien arviointiin. Tuloksena syntyvä dataan perustuva malli oppii, miten eri kontaktipisteet vaikuttavat konversiotuloksiin. Mallissa yhdistyvät esimerkiksi seuraavat tekijät: konversiosta kulunut aika, laitetyyppi, mainosinteraktioiden määrä, mainosten näkyvyysjärjestys ja mainoselementtien tyyppi. Vastakkaista lähestymistapaa käyttäen malli vertaa todellisia tapahtumia siihen, mitä olisi voinut tapahtua. Näin pyritään selvittämään, mitkä kontaktipisteet johtavat todennäköisimmin konvertoitumisiin. Tämän todennäköisyyden perusteella malli lukee konversiot näiden kontaktipisteiden ansioksi.

Huom. Datan saatavuudesta riippuen dataan perustuvat attribuutiomallit voivat hyödyntää datan jakamisasetuksista löytyvää koostettua dataa.

Dataan perustuvassa attribuutiossa käytettävät menetelmät (kokeneille käyttäjille)

Dataan perustuvan attribuutiomallin menetelmät pohjautuvat kahteen osa-alueeseen:

  • Saatavilla oleva reittidata analysoidaan, ja sen perusteella kullekin konversiotapahtumalle kehitetään konversioprosenttimalleja.
  • Konversioprosenttimallien ennusteita käytetään algoritmissa, joka kirjaa konversiokrediitin mainosten aikaansaamalle toiminnalle.

Konversioiden todennäköisyysmallien kehittäminen saatavilla olevan reittidatan pohjalta

Dataan perustuvassa attribuutiossa käytetään sekä konvertoituviin että konvertoitumattomiin käyttäjiin liittyvää reittidataa. Sen perusteella voidaan selvittää, miten tiettyjen markkinoinnin kontaktipisteiden sisältyminen konversioreittiin ja niiden ajoitus voivat vaikuttaa siihen, kuinka todennäköisesti käyttäjät konvertoituvat. Tuloksena saatavat mallit arvioivat, kuinka todennäköisesti käyttäjä konvertoituu reitin tietyssä kohdassa, jos tietty mainosinteraktio toteutuu.

Mallit vertaavat sitä, kuinka todennäköisesti mainoksen nähneet käyttäjät konvertoituvat verrattuna samantyyppisiin käyttäjiin, jotka eivät ole nähneet mainosta. (Teknisesti mallit siis laskevat Google-mainosten näkyvyyden aikaansaamat vaihtoehtoiset tulokset satunnaistettujen ja kontrolloitujen kokeilujen datan perusteella.)

Osittaisten konversiokrediittien jakaminen markkinoinnin kontaktipisteille algoritmin perusteella

Dataan perustuvassa attribuutiomallissa konversiokrediitti jaetaan sen perusteella, miten kunkin mainokseen kohdistuvan toiminnan lisääminen reitille vaikuttaa konversion arvioituun todennäköisyyteen. Dataan perustuvan attribuution algoritmi laskee konversiokrediitin esimerkiksi mainokseen kohdistuvan toiminnan ja konversion välisen ajan sekä muototyypin ja muiden kyselysignaalien perusteella.

Esimerkki
Seuraavassa kuvassa mainoksen 1. (maksettu haku), 2. (some), 3. (yhteistyökumppani) ja 4. (Haku) näkyvyyden yhdistelmä johtaa 3 %:n konversiotodennäköisyyteen. Kun 4. mainosnäkyvyys ei toteudu, todennäköisyys laskee 2 %:iin, eli tiedämme, että mainoksen 4. näkyvyys nostaa konversion todennäköisyyttä 50 %. Tämä toistetaan jokaisen mainosinteraktion yhteydessä, ja attribuution painoarvot valitaan saatujen tulosten perusteella.

Maksullisten ja orgaanisten kanavien viimeinen klikkaus

Huom. Ensimmäinen klikkaus- ja Aikavaikutus-attribuutiomalli sekä lineaarinen ja positioperusteinen attribuutiomalli eivät ole käytettävissä marraskuusta 2023 alkaen. Lue lisää käytöstä poistetuista malleista.

Last interaction model icon Maksullisten ja orgaanisten kanavien viimeinen klikkaus: Suora liikenne ohitetaan ja 100 % konversioarvosta kirjataan viimeiselle kanavalle, jota asiakas on klikannut (tai YouTuben osalta katsonut riittävän kauan) ennen konvertoitumistaan. Alla on esimerkkejä konversioarvon kirjaamisesta.

Esimerkkejä
  1. Display > Some > Maksettu haku > Orgaaninen haku → 100 % orgaaniselle haulle
  2. Display > Some > Maksettu haku > Sähköposti → 100 % sähköpostille
  3. Display > Some > Maksettu haku > Suora → 100 % maksetulle haulle
Hyvä huomata
  • Maksullisten ja orgaanisten kanavien viimeinen klikkaus ja Viimeinen epäsuora klikkaus ovat saman attribuutiomallin kaksi eri nimeä.

Dataan perustuvaa attribuutiota käytettäessä jatkuneen katselun katsotaan tapahtuneen, kun käyttäjä

  • katsoo mainosta 30 sekuntia (tai loppuun asti, jos mainos kestää alle 30 sekuntia)
  • klikkaa tiiserikorttia
  • klikkaa täydentävää banneria tai videoseinää
  • klikkaa toimintakehotuksen sisältävää tekstiä
  • klikkaa päätösruutua
  • siirtyy mainostajan sivustolle klikkaamalla.

Googlen maksullisten kanavien viimeinen klikkaus

Last interaction model icon Googlen maksullisten kanavien viimeinen klikkaus: 100 % konversioarvosta kirjataan tulleeksi viimeisestä Google Ads ‐kanavasta, jota asiakas on klikannut ennen konvertoitumistaan. Jos reitillä ei ole Google Ads ‐klikkausta (kuten esimerkissä 6), attribuutiomallina käytetään maksullisten ja orgaanisten kanavien viimeistä klikkausta.

Esimerkkejä
  1. Display > Some > Maksettu haku > Orgaaninen haku → 100 % maksetulle haulle
  2. Display > Some > YouTube EVC (jatkuneesta katselusta saatu konversio) > Sähköposti → 100 % YouTubelle
  3. Display > Some > Sähköposti > Suora → 100 % sähköpostille (ei Google Ads ‑klikkausta, joten käytetään viimeistä epäsuoraa klikkausta)

Attribuutioasetusten valitseminen

Jos haluat valita Google Analytics 4 ‑mittauskokonaisuudelle attribuutiomallin ja konversioikkunan, sinulla on oltava mittauskokonaisuuden muokkaajan tai järjestelmänvalvojan rooli.

  1. Mene Järjestelmänvalvoja-sivulle ja klikkaa Datan näyttäminen ‐kohdasta Attribuutioasetukset.
  2. Valitse Raportoinnin attribuutiomalli ‑kohdan avattavasta valikosta haluamasi malli. Lue lisää raportoinnin attribuutiomalleista.
  3. Valitse Konversioikkuna-kohdasta haluamasi ikkuna hankintaan liittyville konversiotapahtumille ja kaikille muille konversiotapahtumille. Kaikki muut konversiotapahtumat ‑kohdan valinta vaikuttaa myös istuntoja koskeviin attribuutioasetuksiin.
  4. Klikkaa Tallenna.

Nämä attribuutioasetukset eivät vaikuta Mainonta-kohdan raporteissa valittuihin attribuutiomalleihin. Kuka tahansa voi valita attribuutiomalleja omaan käyttöönsä Mainonta-kohdassa olevista raporteista. Kun valitset sieltä attribuutiomallin, se ei vaikuta muiden käyttäjien näkemään dataan eikä siihen, miten data lasketaan Mainonta-kohdan ulkopuolisissa raporteissa.

Oliko tästä apua?

Miten sivua voisi parantaa?
Haku
Tyhjennä haku
Sulje haku
Päävalikko
13546424772397922141
true
Ohjekeskushaku
true
true
true
true
true
69256
false
false