[GA4] Over attributie en attributiemodellen

Dit artikel is bedoeld voor alle mensen die meer willen weten over de manier waarop hun advertenties samenwerken op het pad naar conversies.

Google Analytics 4-property's hebben verbeterde attributiefuncties, zoals het vernieuwde rapport Conversiepaden, en nieuwe attributiefuncties, zoals attributie op propertyniveau, die zorgen voor meer inzicht en meer handvatten om actie te ondernemen dan ooit tevoren.

In dit artikel vindt u informatie over het volgende:

Overzicht van attributiemodellen

Klanten kunnen verschillende zoekopdrachten uitvoeren en op een of meer van uw advertenties klikken voordat ze een aankoop doen of een andere waardevolle actie op uw website afronden. Meestal wordt het conversiekrediet volledig toegeschreven aan de laatste advertentie waarop klanten hebben geklikt. Maar heeft alleen die advertentie ervoor gezorgd dat de klanten zijn geconverteerd? Hoe zit het met de andere advertenties waarop ze eerder hebben geklikt?

Attributie is het toekennen van krediet voor conversies aan verschillende advertenties, klikken en factoren langs het pad dat een gebruiker aflegt om een conversie af te ronden. Een attributiemodel is een regel, een verzameling regels of een data-driven-algoritme waarmee je bepaalt hoe krediet voor conversies wordt toegewezen aan contactpunten op conversiepaden.

Er zijn 3 soorten attributiemodellen beschikbaar in de attributierapporten in Google Analytics 4-property's: op regels gebaseerde modellen voor meerdere kanalen, een op regels gebaseerd model met voorkeur voor Google Ads en data-driven-attributie.

Klik links op Advertenties om de attributierapporten te bekijken. Klik onder Attributie op Modelvergelijking of Conversiepaden.

Opmerkingen:
  • Alle attributiemodellen sluiten directe bezoeken uit van het ontvangen van attributiekrediet, tenzij het pad naar conversie helemaal uit directe bezoeken bestaat.
  • Attributiemodellen zijn op verschillende datums geïntroduceerd (zie hieronder). Dit betekent dat u gedeeltelijke gegevens ziet als u een periode selecteert die een tijdsbestek vóór de startdatum voor een model bevat.

    • Op regels gebaseerde modellen voor meerdere kanalen: 14 juni 2021
    • Data-driven-attributie voor meerdere kanalen: 1 november 2021

Data-driven-attributie

Data-driven: Data-driven-attributie verdeelt krediet voor de conversie op basis van gegevens voor elke conversiegebeurtenis. Dit verschilt van de andere modellen doordat de gegevens van uw account worden gebruikt om de werkelijke bijdrage van elke klikinteractie te berekenen.

Data-driven model iconElk data-driven-model is specifiek voor elke adverteerder en elke conversiegebeurtenis.

Hoe data-driven-attributie werkt

Attributie maakt gebruik van machinelearning-algoritmen om zowel conversiepaden als niet-conversiepaden te evalueren. Het resulterende data-driven-model leert hoe verschillende contactpunten de conversieresultaten beïnvloeden. Het model omvat factoren zoals het tijdstip van conversie, het apparaattype, het aantal advertentie-interacties, de volgorde van advertentieweergave en het type bestanden voor advertentiemateriaal. Met een contrafeitelijke benadering contrasteert het model wat er is gebeurd met wat er had kunnen gebeuren om te bepalen welke contactpunten hoogstwaarschijnlijk de meeste conversies opleveren. Op basis van deze waarschijnlijkheid schrijft het model conversiekrediet toe aan deze contactpunten.

Opmerking: Afhankelijk van de beschikbaarheid van gegevens kunnen de attributiemodellen 'Laatste klik voor meerdere kanalen' en Data-driven-attributie in bepaalde situaties dezelfde resultaten opleveren.

De methodologie achter data-driven-attributie (geavanceerd)

De methodologie voor data-driven-attributie bestaat uit 2 belangrijke onderdelen:

  • Analyse van de beschikbare padgegevens om modellen voor het conversiepercentage te ontwikkelen voor elk van uw conversiegebeurtenissen
  • Gebruik van de voorspellingen voor het conversiepercentage als invoer voor een algoritme dat conversiekrediet toeschrijft aan advertentie-interacties

Modellen ontwikkelen voor de waarschijnlijkheid dat er conversies plaatsvinden, met behulp van beschikbare padgegevens

Data-driven-attributie maakt gebruik van padgegevens (waaronder gegevens van zowel converterende als niet-converterende gebruikers) om inzicht te krijgen in hoe de aanwezigheid en timing van bepaalde marketingcontactpunten van invloed kunnen zijn op de conversiekans van uw gebruikers. Via de resulterende modellen wordt beoordeeld hoe waarschijnlijk het is dat een gebruiker op een bepaald punt in het pad converteert, op basis van het bereik van een bepaalde advertentie-interactie.

In de modellen wordt de conversiekans van gebruikers die zijn blootgesteld aan de advertentie, vergeleken met de conversiekans van vergelijkbare gebruikers in een holdbackgroep. (Technisch gezien worden de modellen gebruikt om de contrafeitelijke winst te berekenen van het bereik van Google-advertenties door te trainen met gegevens van gerandomiseerde, gecontroleerde onderzoeken.)

Met algoritmen fracties conversiekrediet toewijzen aan marketingcontactpunten

Het data-driven-attributiemodel wijst krediet toe op basis van hoe de toevoeging van elke advertentie-interactie aan het pad de geschatte conversiekans verandert. Het algoritme voor data-driven-attributie maakt gebruik van kenmerken om dit krediet te berekenen, zoals de tijd tussen de advertentie-interactie en de conversie, het indelingstype en andere querysignalen.

Voorbeeld
 
In de volgende illustratie van hoog niveau leidt de combinatie van Advertentiebereik 1 (Betaalde zoekresultaten), Advertentiebereik 2 (Sociaal), Advertentiebereik 3 (Partner) en Advertentiebereik 4 (Zoeken) tot een 3% kans op conversie. Als Advertentiebereik 4 niet optreedt, daalt de kans naar 2%. We weten dus dat Advertentiebereik 4 de conversiekans met 50% verhoogt. We herhalen dit voor elke advertentie-interactie en gebruiken de vastgestelde bijdragen als wegingsfactoren.
 

Op regels gebaseerde modellen voor meerdere kanalen

Last interaction model iconLaatste klik voor meerdere kanalen: Laat direct verkeer buiten beschouwing en schrijft 100% van de conversiewaarde toe aan het laatste kanaal waarvandaan de klant heeft doorgeklikt (of een volledige weergave via YouTube) voorafgaand aan een conversie. Hieronder ziet u voorbeelden van hoe de conversiewaarde wordt toegewezen:

Voorbeelden
  1. Display > Sociaal > Betaalde zoekresultaten > Organische zoekresultaten → 100% aan organische zoekresultaten
  2. Display > Sociaal > Betaalde zoekresultaten > E-mail → 100% aan e-mail
  3. Display > Sociaal > Betaalde zoekresultaten > Direct → 100% aan betaalde zoekresultaten

Opmerking: Dit is het enige 'Laatste klik'-model dat u naar Google Ads kunt exporteren. Het model Laatste klik met voorkeur voor Google Ads is alleen beschikbaar voor rapportagedoeleinden.

Een volledige weergave wordt in data-driven-attributie geteld als een gebruiker het volgende doet:

  • 30 seconden van de advertentie bekijkt (of tot het einde als de video korter dan 30 seconden duurt)
  • Op een teaserkaart klikt
  • Op de begeleidende banner of Video Wall klikt
  • Op een woordgroep klikt die een call-to-action is
  • Op het eindscherm klikt
  • Klikt om de website van de adverteerder te bezoeken

First interaction model iconEerste klik voor meerdere kanalen: Hiermee wordt alle krediet voor de conversie toegeschreven aan het eerste kanaal waarop een klant heeft geklikt (of een volledige weergave via YouTube) voorafgaand aan de conversie.

Linear model iconLineair model voor meerdere kanalen: Hiermee wordt het krediet voor de conversie gelijkmatig verdeeld over alle kanalen waarop een klant heeft geklikt (of een volledige weergave via YouTube) voorafgaand aan de conversie.

Time-decay model iconPositiegebaseerd model voor meerdere kanalen: Hiermee wordt 40% van het krediet toegeschreven aan de eerste en de laatste interactie en wordt de resterende 20% gelijkmatig verdeeld over de middelste interacties.

Position-based model iconTijdsverval voor meerdere kanalen: Hiermee wordt meer krediet toegeschreven aan de contactpunten die (wat tijd betreft) dichter bij de conversie plaatsvonden. Het krediet wordt verdeeld op basis van een 7-daagse halfwaardetijd. Dit wil zeggen dat een klik die 8 dagen voorafgaand aan een conversie plaatsvindt, half zo veel krediet krijgt toegewezen als een klik die 1 dag voorafgaand aan een conversie plaatsvindt.

Model met voorkeur voor Google Ads

Last interaction model icon'Laatste klik'-model met voorkeur voor Google Ads: Hiermee wordt 100% van de conversiewaarde toegeschreven aan het laatste Google Ads-kanaal waarvandaan de klant heeft doorgeklikt voorafgaand aan de conversie. Als er geen Google Ads-klik in het pad voorkomt, zoals in voorbeeld 6, valt het attributiemodel terug op 'Laatste klik voor meerdere kanalen'.

Voorbeelden
  1. Display > Sociaal > Betaalde zoekresultaten > Organische zoekresultaten → 100% aan betaalde zoekresultaten
  2. Display > Sociaal > YouTube-CVW > E-mail → 100% aan YouTube
  3. Display > Sociaal > E-mail > Direct → 100% aan e-mail (er wordt teruggevallen op het model voor de laatste indirecte klik)

Attributie-instellingen voor beheerders

Gebruikers met de rol Bewerker voor de property kunnen nu een attributiemodel en overzichtsperiode op propertyniveau selecteren en deze daarna op een aantal rapporten toepassen. Ga voor toegang tot deze instelling naar Beheerder > Instellingen voor attributie. Meer informatie

Opmerking: De attributie-instellingen voor beheerders zijn niet van invloed op attributiemodellen die zijn geselecteerd in de attributierapporten.

 

Was dit nuttig?
Hoe kunnen we dit verbeteren?
false
Zoeken
Zoekopdracht verwijderen
Zoekfunctie sluiten
Google-apps
Hoofdmenu
Zoeken in het Helpcentrum
true
69256
false
false