[Google аналитика 4] О приписивању и моделовању приписивања

Овај чланак је намењен свима који желе да сазнају како огласи заједно функционишу на путањи до конверзија.

Приписивање у производима Google аналитике 4 садржи побољшане функције (као што је унапређени извештај Путање до конверзије) и нове функције (као што је моделовање приписивања на нивоу производа) које пружају досад најдетаљније и најкорисније увиде.

У овом чланку:

Преглед моделовања приписивања

Клијенти могу да обаве неколико претрага и кликну на неколико огласа пре него што обаве куповину или другу вредну радњу на веб-сајту. Обично се све заслуге за конверзију приписују последњем огласу на који су клијенти кликнули. Али да ли их је само тај оглас подстакао да остваре конверзију? Шта је са другим огласима на које су кликнули пре њега?

Приписивање је додељивање заслуга за конверзије различитим огласима, кликовима и факторима на путањи корисника до конверзије. Модел приписивања може да буде правило, скуп правила или алгоритам заснован на подацима који одређује како се заслуге за конверзије додељују тачкама контакта на путањама до конверзије.

Постоје три типа модела приписивања доступна у извештајима о приписивању у производима Google аналитике 4: модели засновани на правилима за више канала, модел заснован на правилима у коме је Google Ads приоритет и приписивање на основу података.

Да бисте видели извештаје о приписивању, кликните на Оглашавање са леве стране. У делу Приписивање кликните на Поређење модела или Путање до конверзије.

Напомене:
  • Сви модели приписивања изузимају директне посете из приписивања заслуга ако се путања до конверзије не састоји само од директних посета.
  • Датуми увођења модела приписивања су различити (погледајте у наставку). То значи да ћете видети делимичне податке ако изаберете период пре датума почетка за модел.

    • Модели засновани на правилима за више канала: 14. јун 2021.
    • Приписивање на основу података са било ког канала: 1. новембар 2021.

Приписивање на основу података

На основу података: Приписивање на основу података распоређује заслуге за конверзију на основу података за сваки догађај конверзије. Разликује се од других модела јер на основу података са налога израчунава стварни допринос сваке интеракције кликом.

Data-driven model iconСваки модел заснован на подацима је другачији за сваког оглашавача и сваки догађај конверзије.

Како функционише приписивање засновано на подацима

Атрибуција користи алгоритме машинског учења како би проценила путање које остварују конверзије и путање које не остварују конверзије. Добијени модел који се заснива на подацима учи како различите тачке контакта утичу на остваривање конверзија. Овај модел обухвата факторе као што су време од конверзије, тип уређаја, број интеракција са огласом, редослед изложености и тип елемената огласа. Коришћењем хипотетичког приступа, модел пореди оно што се десило са оним што је могло да се деси како би утврдио за које тачке контакта постоји највећа вероватноћа да ће остварити конверзију. Модел приписује заслуге за остваривање конверзије тачкама контакта на основу те вероватноће.

Напомена: У зависности од доступности података, модели приписивања последњем клику са било ког канала и приписивања заснованог на подацима могу да доведу до истих резултата у одређеним ситуацијама.

Методологија приписивања на основу података (напредно)

Постоје два главна дела методологије приписивања на основу података:

  • Анализирање доступних података о путањи ради прављења модела стопе конверзије за сваки догађај конверзије
  • Коришћење предвиђања модела стопе конверзије као уноса за алгоритам који приписује заслуге за остваривање конверзије интеракцијама са огласима

Прављење модела вероватноће остваривања конверзија на основу доступних података из путање

На основу података из путање, укључујући податке од корисника који остваре и који не остваре конверзију, приписивање на основу података сазнаје како присуство и временске одреднице одређених маркетиншких тачака контакта могу да утичу на вероватноћу да корисници остваре конверзију. Добијени модели процењују вероватноћу да корисник оствари конверзију на било којој тачки путање, имајући у виду изложеност одређеној интеракцији са огласом.

Модели пореде вероватноћу остваривања конверзије корисника који су били изложени огласу и вероватноћу остваривања конверзије сличних корисника у групи којој није приказан оглас. (Техничким жаргоном, модели израчунавају хипотетичку добит од изложености Google огласима обучавањем модела помоћу података из насумичних контролисаних експеримената.)

Приписивање делимичних заслуга за остваривање конверзија маркетиншким тачкама контакта помоћу алгоритма

Модел приписивања заснованог на подацима приписује заслуге на основу тога како додавање сваке интеракције са огласом на путању мења процењену вероватноћу остваривања конверзије. Алгоритам приписивања заснованог на подацима израчунава ове заслуге на основу функција као што су време између интеракције са огласом и конверзије, тип формата и други сигнали упита.

Пример
 
У следећој детаљној илустрацији комбинација изложености огласу бр. 1 (плаћена претрага), изложености огласу бр. 2 (друштвене мреже), изложености огласу бр. 3 (промотер) и изложености огласу бр. 4 (претрага) доводи до вероватноће остваривања конверзије од 3%. Када нема изложености огласу бр. 4, вероватноћа пада на 2%, па знамо да изложеност огласу бр. 4 повећава вероватноћу остваривања конверзије за 50%. Понављамо ово за сваку интеракцију са огласом и користимо добијене доприносе за вредности приписивања.
 

Модели засновани на правилима за више канала

Last interaction model iconПоследњи клик са било ког канала: Игнорише директан саобраћај и приписује 100% вредности конверзије последњем каналу на којем је клијент остварио клик (или ангажовани преглед за YouTube) пре конверзије. У наставку можете да видите примере додељивања вредности конверзије:

Примери
  1. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > Плаћена претрага > Бесплатна претрага → 100% бесплатној претрази
  2. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > Плаћена претрага > Имејл → 100% имејлу
  3. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > Плаћена претрага > Директан саобраћај → 100% плаћеној претрази

Напомена: Ово је једини модел последњег клика који можете да извозите у Google Ads. Последњи клик са Google Ads канала је доступан само за извештавање.

У приписивању заснованом на подацима ангажовани преглед се рачуна када корисник:

  • Гледа оглас 30 секунди (или до краја ако је краћи од 30 секунди)
  • Кликне на картицу са тизером
  • Кликне на пратећи банер или видео зид
  • Кликне на фразу која представља позив на акцију
  • Кликне на завршни екран
  • Кликне на линк до веб-сајта оглашавача

First interaction model iconПрви клик са било ког канала: Све заслуге за конверзију приписују се првом каналу на којем је клијент остварио клик (или ангажовани преглед за YouTube) пре конверзије.

Linear model iconЛинеарни модел са било ког канала: Даје једнаке заслуге за остваривање конверзије свим каналима на којима је клијент остварио клик (или ангажовани преглед за YouTube) пре конверзије.

Time-decay model iconМодел на основу позиције са било ког канала: Приписује 40% заслуга првој и последњој интеракцији, а преосталих 20% заслуга се равномерно распоређује на интеракције између њих.

Position-based model iconОпадање у времену са било ког канала: Даје више заслуга тачкама контакта до којих је дошло ближе времену остваривања конверзије. Заслуге се распоређују помоћу 7-дневног времена трајања. Другим речима, клик остварен 8 дана пре конверзије добија упола мање заслуга од клика оствареног 1 дан пре конверзије.

Модел у коме је Google Ads приоритет

Last interaction model iconПоследњи клик са Google Ads канала: Приписује 100% вредности конверзије последњем Google Ads каналу на којем је клијент остварио клик пре конверзије. Ако на путањи не постоји Google Ads клик, као у примеру 6, модел приписивања се враћа на последњи клик са било ког канала.

Примери
  1. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > Плаћена претрага > Бесплатна претрага → 100% плаћеној претрази
  2. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > YouTube конверзија по ангажованом прегледу > Имејл → 100% YouTube-у
  3. Мрежа мултимедијалног оглашавања > Друштвене мреже > Имејл > Директан саобраћај → 100% имејлу (враћа се на последњи клик који није директан)

Администраторска подешавања приписивања

Корисници који имају улогу уређивача за производ сада могу да изаберу модел приписивања и период праћења на нивоу производа који желе да примене на више извештаја. Да бисте приступили овом подешавању, отворите Администратор > Подешавања приписивања. Сазнајте више

Напомена: Администраторска подешавања приписивања не утичу на моделе приписивања изабране у извештајима о приписивању.

 

Да ли вам је ово било корисно?
Како то можемо да побољшамо?
false
Претрага
Обришите претрагу
Затвори претрагу
Google апликације
Главни мени
Центар за помоћ за претрагу
true
69256
false
false