[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.

У извештајима о приписивању у производима Google аналитике 4 доступна су 3 модела приписивања: приписивање засновано на подацима, последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале и последњи клик на Google канале који се плаћају.

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.

Приписивање на основу података

На основу података: Приписивање засновано на подацима 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 icon Сваки 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 засновани на подацима могу да користе збирне податке из подешавања дељења података.

Методологија приписивања заснованог на подацима (напредно)

Постоје 2 главна дела методологије приписивања заснованог на подацима:

  • 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 засновано на подацима 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.

Последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале

Напомена: Модел приписивања на основу првог клика, линеарни модел приписивања, модел приписивања са опадањем у времену и модел приписивања заснован на позицији нису доступни од новембра 2023. Сазнајте више о застарелим моделима.

Last interaction model iconПоследњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале: 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:
  • Последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале и Последњи клик који није директан два су назива за исти модел приписивања.

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

Последњи клик на Google канале који се плаћају

Last interaction model iconПоследњи клик на Google канале који се плаћају: 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 6. примеру, модел приписивања се враћа на последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале.

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)

Изаберите подешавања приписивања

Да бисте изабрали модел приписивања и период конверзије за производ Google аналитике 4, морате да имате улогу уређивача или администратора производа.

  1. У делу Администратор, у одељку Приказ података кликните на Подешавања приписивања.
  2. У делу Модел приписивања за извештавање изаберите модел приписивања у падајућем менију. Сазнајте више о моделима приписивања за извештавање.
  3. У делу Период конверзије изаберите периоде конверзије за догађаје конверзије за аквизицију и све друге догађаје конверзије. Опција Сви други догађаји конверзије такође контролише подешавања приписивања сесије.
  4. Кликните на Сачувај.

Ова подешавања приписивања не утичу на моделе приписивања изабране у извештајима у одељку Оглашавање. Сви могу да бирају моделе приписивања за личну употребу у извештајима у одељку Оглашавање. Када у овом одељку изаберете модел приписивања, то не утиче на начин приказивања података другим корисницима нити на израчунавање података у извештајима изван одељка Оглашавање.

Да ли вам је ово било корисно?

Како то можемо да побољшамо?
Претрага
Обриши претрагу
Затвори претрагу
Google апликације
Главни мени
737800999954952979
true
Центар за помоћ за претрагу
true
true
true
true
true
69256
false
false