[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 dostupna su tri modela atribucije: atribucija na temelju podataka, zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala te posljednji klik iz plaćenih Googleovih kanala.

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.

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 icon Svaki 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 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 izvršili konverziju, 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 pondere atribucije.

Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala

Napomena: modeli atribucije na temelju prvog klika, linearnog modela, modela na temelju smanjivanja s vremenom i modela na temelju položaja nisu dostupni od studenog 2023. Saznajte više o obustavljenim modelima.

Last interaction model icon Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala: zanemaruje izravni promet i 100% vrijednosti konverzije pripisuje zadnjem kanalu koji je klijent kliknuo (ili angažiranom odgledanom videooglasu 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 > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > izravno → 100% plaćenom pretraživanju
Napomena:
  • Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala te zadnji neizravni klik dva su naziva za isti model atribucije.

Angažirani pregled 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.

Posljednji klik iz plaćenih Googleovih kanala

Last interaction model icon Posljednji klik iz plaćenih Googleovih kanala: 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 iz plaćenih i organskih 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-pošti (zamjenski oglas na zadnji neizravni klik)

Odabir postavki atribucije

Da biste odabrali model atribucije i vremenski okvir konverzije za Google Analytics 4 entitet, morate imati ulogu urednika ili administratorsku ulogu za entitet.

  1. Na kartici Administrator u odjeljku Prikaz podataka kliknite Postavke atribucije.
  2. U odjeljku Model atribucije za izvješća s padajućeg izbornika odaberite model atribucije. Saznajte više o modelima atribucije za izvješća.
  3. U odjeljku Vremenski okvir konverzije odaberite vremenske okvire konverzije za događaje konverzije akvizicije i sve ostale događaje konverzije. Opcija Svi ostali događaji konverzije upravlja i postavkama atribucije sesije.
  4. Kliknite Spremi.

Te postavke atribucije ne utječu na modele atribucije odabrane u izvješćima u odjeljku Oglašavanje. U izvješćima u odjeljku Oglašavanje svatko može odabrati modele atribucije za osobnu upotrebu. Kada u odjeljku Oglašavanje odaberete model atribucije, to ne utječe na to kako drugi korisnici vide podatke ili na koji se način podaci izračunavaju u izvješćima izvan odjeljka Oglašavanje.

Je li to bilo korisno?

Kako to možemo poboljšati?
false
Pretraživanje
Izbriši pretraživanje
Zatvaranje pretraživanja
Googleove aplikacije
Glavni izbornik
3039661248155164173
true
Pretraži Centar za pomoć
true
true
true
true
true
69256