[GA4] O atribuciji i modeliranju atribucije

Ovaj je članak namijenjen svima koji žele saznati kako njihovi oglasi surađuju na putu do konverzije.

Atribucija u Google Analytics 4 entitetima pruža poboljšane značajke atribucije, kao što su unaprijeđeno izvješće Putovi konverzije i nove značajke atribucije poput modeliranja atribucije na razini entiteta, koje pružaju detaljnije uvide i više temelja za djelovanje no ikad prije.

U ovom članku:

Pregled modeliranja atribucije

Prije izvršavanja kupnje ili druge vrijedne radnje na vašoj web-lokaciji klijenti mogu provesti nekoliko pretraživanja i kliknuti nekoliko vaših oglasa. Obično se zasluga za konverziju pripisuje zadnjem oglasu koji su klijenti kliknuli. No je li samo taj oglas naveo korisnika da izvrši konverziju? Što je s drugim oglasima koje je klijent kliknuo prije tog oglasa?

Atribucija je dodjela zasluga za konverzije različitim oglasima, klikovima i čimbenicima tijekom korisnikovog puta prema izvršavanju konverzije. Model atribucije može biti pravilo, skup pravila ili algoritam na temelju podataka koji određuje kako će se zasluga za konverzije dodijeliti dodirnim točkama ili putovima konverzija.

U izvješćima o atribuciji u Google Analytics 4 entitetima dostupne su tri vrste modela atribucije: modeli putem više kanala utemeljeni na pravilima, model utemeljen na pravilima koji daje prednost pripisivanju Adsu i atribucija na temelju podataka.

Da biste pronašli izvješća o atribuciji, kliknite Oglašavanje na lijevoj strani. U odjeljku Atribucija kliknite opciju Usporedba modela ili Putovi konverzije.

Napomene:
  • Svi modeli atribucije onemogućuju da se za izravne posjete primi zasluga za atribuciju, osim ako se put do konverzije ne sastoji samo od izravnih posjeta.
  • Modeli atribucije uvedeni su na različite datume (pogledajte u nastavku). Drugim riječima, ako odaberete datumski raspon koji uključuje vremenski okvir prije datuma početka za model, vidjet ćete djelomične podatke.

    • Modeli putem više kanala utemeljeni na pravilima: 14. lipnja 2021.
    • Atribucija na temelju podataka na više kanala: 1. studenoga 2021.

Atribucija na temelju podataka

Na temelju podataka: atribucija na temelju podataka zasluge za konverziju raspoređuje na temelju podataka za svaki događaj konverzije. Razlikuje se od drugih modela jer upotrebljava podatke vašeg računa za izračun stvarnog doprinosa svake interakcije klika.

Data-driven model iconSvaki model koji se temelji na podacima specifičan je za svakog oglašivača i svaki događaj konverzije.

Način funkcioniranja atribucije na temelju podataka

Atribucija upotrebljava algoritme strojnog učenja kako bi procijenila putove koji rezultiraju konverzijama i one koji ne dovedu do konverzija. Model utemeljen na podacima koji nastane kao rezultat toga uči kako različite dodirne točke utječu na ishode konverzija. Taj model uzima u obzir čimbenike kao što su vrijeme od konverzije, vrsta uređaja, broj interakcija s oglasom, redoslijed izlaganja oglasa i vrsta elemenata oglasa. Upotrebom protučinjeničnog pristupa, taj model suprotstavlja ono što se dogodilo s onim što se moglo dogoditi kako bi utvrdio za koje je dodirne točke najvjerojatnije da će potaknuti izvršavanje konverzija. Model atribuira zaslugu za konverziju tim dodirnim točkama na temelju te vjerojatnosti.

Napomena: ovisno o dostupnosti podataka, modeli atribucije na temelju podataka mogu iskoristiti anonimne, skupne podatke iz postavki dijeljenja podataka.

Metodologija atribucije na temelju podataka (napredno)

Dva su glavna dijela metodologije atribucije na temelju podataka:

  • analiza dostupnih podataka o putovima radi razvoja modela stope konverzije za svaki događaj konverzije
  • upotreba predviđanja modela stope konverzije kao unosa za algoritam koji pripisuje zaslugu za konverziju interakcijama s oglasom.

Razvijanje modela vjerojatnosti konverzija na temelju dostupnih podataka o putovima

Atribucija na temelju podataka koristi podatke puta, uključujući podatke korisnika koji su izvršili konverziju i onih koji nisu, kako bi se stekao uvid u način na koji prisutnost i tempiranje određenih marketinških dodirnih točaka mogu utjecati na vjerojatnost konverzije korisnika. Modeli koji nastanu kao rezultat toga pokazuju koliko je izgledno da korisnik ostvari konverziju na bilo kojoj određenoj točki na putu, s obzirom na izlaganje određenoj interakciji s oglasom.

Modeli uspoređuju vjerojatnost konverzije korisnika koji su bili izloženi oglasu s onom sličnih korisnika u grupi koja nije bila izložena oglasu. (Stručnije rečeno, modeli izračunavaju neočekivane dobitke prikazivanja Google oglasa učeći na temelju podataka iz nasumičnih kontroliranih probnih razdoblja.)

Algoritamsko pripisivanje djelomične zasluge za konverziju marketinškim dodirnim točkama

Model atribucije na temelju podataka dodjeljuje zasluge na temelju načina na koji dodavanje svake interakcije s oglasom putu mijenja procijenjenu vjerojatnost konverzije. Algoritam atribucije na temelju podataka za izračun te zasluge koristi značajke koje uključuju vrijeme između interakcije s oglasom i konverzije, vrste formata i drugih signala upita.

Primjer
 
U sljedećoj ilustraciji visoke razine kombinacija Izlaganja oglasa 1 (Plaćeno pretraživanje), Izlaganja oglasa 2 (Društvene mreže), Izlaganja oglasa 3 (Afilijacija) i Izlaganja oglasa 4 (Pretraživanje) dovodi do 3% vjerojatnosti konverzije. Ako se Izlaganje oglasa 4 ne ostvari, vjerojatnost pada na 2%, pa znamo da Izlaganje oglasa 4 donosi vjerojatnost konverzije od 50% i više. To ponavljamo za svaku interakciju s oglasom i koristimo naučene doprinose kao težine atribucije.
 

Modeli putem više kanala utemeljeni na pravilima

Last interaction model iconZadnji klik putem više kanala: zanemaruje izravni promet i 100% vrijednosti konverzije dodjeljuje zadnjem kanalu koji je klijent kliknuo (ili angažiranom prikazu za YouTube) prije izvršavanja konverzije. U nastavku pogledajte primjere kako se dodjeljuje vrijednost konverzije:

Primjeri
  1. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > organsko pretraživanje → 100% organskom pretraživanju
  2. Prikazivačka mreža > Društvene mreže > Plaćeno pretraživanje > E-pošta → 100% e-pošti
  3. Prikazivačka mreža > društvena mreža > plaćeno pretraživanje > izravno → 100% plaćenom pretraživanju

Napomena: to je jedini model zadnjeg klika koji možete izvesti u Google Ads. Zadnji klik koji se pripisuje Adsu dostupan je samo u svrhu izvješćivanja.

Angažirani prikaz bilježi se u atribuciji na temelju podataka kad korisnik:

  • pogleda 30 sekundi oglasa (ili ga pogleda do kraja ako je oglas kraći od 30 sekundi)
  • klikne karticu najave
  • klikne popratni banner ili videozid
  • klikne izraz koji je poziv na radnju
  • klikne završni zaslon
  • klikne za posjet web-lokaciji oglašivača.

First interaction model iconPrvi klik putem više kanala: dodjeljuje sve zasluge za konverziju prvom kanalu koji je klijent kliknuo (ili angažiranom prikazu za YouTube) prije izvršavanja konverzije.

Linear model iconLinearno putem više kanala: zasluga za konverziju ravnomjerno se raspodjeljuje na sve kanale koje je korisnik kliknuo (ili angažirani prikaz za YouTube) prije konverzije.

Time-decay model iconNa temelju pozicije putem više kanala: pripisuje 40% zasluge prvoj i zadnjoj interakciji, a preostalih 20% ravnomjerno se raspodjeljuje interakcijama između prve i zadnje.

Position-based model iconSmanjivanje s vremenom putem više kanala: veće zasluge pripisuju se dodirnim točkama koje su se dogodile bliže vremenu konverzije. Zasluga se distribuira pomoću sedmodnevnog poluvremena. Drugim riječima, kliku koji se dogodio osam dana prije konverzije pripisat će se pola zasluge u odnosu na onu koja će se pripisati kliku koji se dogodio jedan dan prije konverzije.

Model koji daje prednost pripisivanju Adsu

Last interaction model iconZadnji klik koji se pripisuje Adsu: 100% vrijednosti konverzije pripisuje se zadnjem Google Ads kanalu koji je korisnik kliknuo prije izvršavanja konverzije. Ako na putu nema Google Ads klika, kao u 6. primjeru, model atribucije vraća se na zadnji klik putem više kanala.

Primjeri
  1. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > organsko pretraživanje → 100% plaćenom pretraživanju
  2. Prikazivačka mreža > društvene mreže > YouTube EVC > e-pošta → 100% YouTubeu
  3. Prikazivačka mreža > društvene mreže > e-pošta > izravno → 100% e-pošta (povratak na zadnji neizravni klik)

Administratorske postavke atribucije

Korisnici s ulogom uređivača na entitetu sada mogu odabrati model atribucije i vremenski okvir retrospektivnog pregleda na razini entiteta koji će se primijeniti na nekoliko izvješća. Da biste pristupili toj postavci, otvorite odjeljke Administrator > Postavke atribucije. Saznajte više

Napomena: administratorske postavke atribucije ne utječu na modele atribucije odabrane u izvješćima o atribuciji.

 

Je li to bilo korisno?
Kako to možemo poboljšati?
false
Pretraživanje
Izbriši pretraživanje
Zatvaranje pretraživanja
Googleove aplikacije
Glavni izbornik
Pretraži Centar za pomoć
true
69256
false
false