Apžvalga
Prieš ką nors įsigydami ar atlikdami kitą svarbų veiksmą svetainėje ar programoje, klientai gali atlikti kelias paieškas ir spustelėti kelis skelbimus. Paprastai visas kreditas už svarbų veiksmą, vadinamą pagrindiniu įvykiu, skiriamas paskutiniam skelbimui, kurį paspaudė klientai. Tačiau ar jie nusprendė sąveikauti su pagrindiniu įvykiu kelyje į pagrindinį įvykį tik dėl to skelbimo? Ar tam turėjo įtakos anksčiau spustelėti skelbimai?
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.
„Google Analytics 4“ nuosavybių Priskyrimo ataskaitose pasiekiami trys priskyrimo modeliai.
- Duomenimis pagrįstas priskyrimas
- Mokamas ir natūralus paskutinis paspaudimas
- „Google“ mokamų kanalų paskutinis paspaudimas
Pasiekite rinkodaros tikslus
Naudokite „Google Analytics“ įžvalgas sistemoje „Google Ads“, kad padėtumėte savo įmonei pasiekti tinkamus klientus Paieškoje, „YouTube“ ir kitur.
Prieiga prie priskyrimo ataskaitų
Jei norite pasiekti priskyrimo ataskaitas, atlikite toliau nurodytus veiksmus.
- Sistemoje „Google Analytics“ kairėje spustelėkite Reklamavimas.
- Skiltyje Priskyrimas spustelėkite Priskyrimo modeliai arba Priskyrimo keliai.
Duomenimis pagrįstas priskyrimas
Duomenimis pagrįstas priskyrimas: naudojant duomenimis pagrįstą priskyrimą kreditas už pagrindinį įvykį paskirstomas pagal kiekvieno pagrindinio įvykio duomenis. Šis modelis skiriasi nuo kitų, nes pagal paskyros duomenis apskaičiuojama faktinė kiekvienos paspaudimo sąveikos įtaka.
Kaip veikia duomenimis pagrįstas priskyrimas
Sistemoje „Attribution“ naudojami mašininio mokymosi algoritmai keliams, kuriuose įvyksta konversija, ir keliams, kuriuose konversija neįvyksta, vertinti. Gaunamas duomenimis pagrįstas modelis išmoksta, kokią įtaką skirtingi kontaktiniai taškai daro pagrindinių įvykių rezultatams. Modelis atsižvelgia į tokius veiksnius, kaip laikas nuo pagrindinio įvykio, įrenginio tipas, sąveikų su skelbimu skaičius, skelbimo parodymo eiliškumas ir skelbimo objektų tipas. Taikydamas priešingos padėties metodą, modelis lygina, kas iš tikrųjų įvyko ir kas galėjo įvykti, kad nustatytų, kurie kontaktiniai taškai, labiausiai tikėtina, sugeneruos pagrindinius įvykius. Pagal šią tikimybę modelis priskiria kreditą tiems kontaktiniams taškams.
Duomenimis pagrįsto priskyrimo metodologija (išplėstinė)
Yra dvi pagrindinės duomenimis pagrįsto priskyrimo metodologijos dalys.
- Pasiekiamų kelio duomenų analizė, siekiant sukurti kiekvieno pagrindinio įvykio metrikos modelį
- Pagrindinio įvykio metrikos modelio numatymų naudojimas algoritmui, kuris priskiria kreditą sąveikoms su skelbimu
Pagrindinių įvykių tikimybės modelių kūrimas iš pasiekiamų kelio duomenų
Duomenimis pagrįstam priskyrimui naudojami kelio duomenys, įskaitant konversiją vykdančių ir jos nevykdančių naudotojų duomenis, siekiant išsiaiškinti, kaip tam tikrų rinkodaros kontaktinių taškų buvimas ir laikas paveikia tam tikrų naudotojų pagrindinių įvykių tikimybę. Gauti modeliai rodo, kokia tikimybė, kad naudotojas sąveikaus su pagrindiniu įvykiu kelyje į pagrindinį įvykį bet kuriame konkrečiame kelio punkte, atsižvelgiant į tam tikros sąveikos su skelbimu poveikį.
Taikant modelius palyginama skelbimą mačiusių naudotojų pagrindinio įvykio tikimybė ir panašių naudotojų susilaikiusiųjų grupėje pagrindinio įvykio tikimybė. (Kalbant techniniais terminais, modeliai skaičiuoja „Google“ skelbimų parodymų naudą, priešingą faktinei, mokydamiesi pagal duomenis iš atsitiktinai pasirinktų valdomų bandymų.)
Algoritminis trupmeninio kredito priskyrimas rinkodaros kontaktiniams taškams
Naudojant duomenimis pagrįstą priskyrimo modelį kreditas priskiriamas atsižvelgiant į tai, kaip kiekvienos sąveikos su skelbimu įtraukimas į kelią pakeitė prognozuojamą pagrindinių įvykių tikimybę. Duomenimis pagrįsto priskyrimo algoritmas naudoja funkcijas, įskaitant laiką nuo sąveikos su skelbimu iki pagrindinio įvykio, formato tipą ir kitus užklausos signalus šiam kreditui apskaičiuoti.
Mokamas ir natūralus paskutinis paspaudimas
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > Mokama paieška > Natūrali paieška → 100 proc. natūraliai paieškai
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > Mokama paieška > El. paštas → 100 proc. el. paštui
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > Mokama paieška > Tiesioginis → 100 proc. mokamai paieškai
- Tiesioginis → 100 proc. tiesioginis duomenų srautas
- Mokamas ir natūralus paskutinis paspaudimas ir paskutinis netiesioginis paspaudimas yra du to paties priskyrimo modelio pavadinimai.
Naudojant duomenimis pagrįstą priskyrimą, įtraukimas į peržiūrą skaičiuojamas, kai naudotojas:
- žiūri skelbimą trisdešimt sekundžių (arba iki pabaigos, jei jis trumpesnis nei trisdešimt sekundžių);
- spustelėja kortelės nuorodos kortelę;
- spustelėja papildomą reklamjuostę arba vaizdo įrašų sieną;
- spustelėja raginimo veikti frazę;
- spustelėja pabaigos užsklandą;
- spustelėja norėdamas apsilankyti reklamuotojo svetainėje.
„Google“ mokamų kanalų paskutinis paspaudimas
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > Mokama paieška > Natūrali paieška → 100 proc. mokamai paieškai
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > „YouTube“ ĮĮPK > El. paštas → 100 proc. sistemai „YouTube“
- Vaizdo tinklas > Socialiniai tinklai > El. paštas > Tiesioginis → 100 proc. el. paštui (naudojamas netiesioginio paskutinio paspaudimo modelis)
- Tiesioginis → 100 proc. tiesioginis duomenų srautas
Priskyrimo nustatymų pasirinkimas
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:
- Sign in to Google Analytics.
- Skiltyje
Administratorius, under Data display, click Attribution settings.
Spustelėjus ankstesnę nuorodą bus atidaryta paskutinė „Analytics“ nuosavybė, prie kurios buvote prisijungę. Galite pakeisti nuosavybę naudodami nuosavybės parinkiklį.Turite būti rinkodaros specialistas arba aukštesnio lygio naudotojas nuosavybės lygiuselect the attribution settings. - Select these attribution settings:
- Click Save.
