[GA4] Про атрибуцію та моделювання атрибуції

Ця стаття призначена для тих, хто хоче дізнатися, як працюють оголошення на шляху до конверсій.

Певні параметри функції "Атрибуція" в ресурсах Google Analytics 4 було вдосконалено. Зокрема, оновлено звіт Шляхи до конверсії й запроваджено нові функції атрибуції. Наприклад, додано модель атрибуції на рівні ресурсу, завдяки чому ви отримаєте доступ до докладніших статистичних даних і зможете приймати зваженіші рішення.

Зміст

Огляд моделювання атрибуції

Перш ніж придбати щось або виконати іншу цінну дію на веб-сайті, користувачі можуть ввести ряд пошукових запитів і натиснути кілька ваших оголошень. Зазвичай уся цінність конверсії призначається оголошенню, яке користувачі натиснули останнім. Але чи справді тільки це оголошення вплинуло на рішення людини, щоб вона здійснила конверсію? Як оцінювати інші оголошення, натиснуті до цього?

Атрибуція – це процес призначення відсотків цінності конверсій оголошенням, клікам та іншим чинникам на шляху користувача до конверсії. Модель атрибуції може бути правилом, набором правил або алгоритмом на основі даних, що визначає, як розподіляються відсотки цінності конверсій між точками взаємодії на шляху до конверсії.

У звітах про атрибуцію в ресурсах Google Analytics 4 є три типи моделей атрибуції: на основі правил для різних каналів, на основі правил із пріоритетом на Google Ads і на основі даних.

Щоб знайти ці звіти, у меню зліва натисніть Реклама. У розділі Атрибуція виберіть Порівняння моделей або Шляхи до конверсії.

Примітки
  • Моделі атрибуції враховують прямі відвідування, лише якщо шлях до конверсії складається винятково з прямих відвідувань.
  • Різні моделі атрибуції було запроваджено в різний час (див. нижче). Тобто, якщо вибрати діапазон дат, який включає період до початку дії моделі, відображатиметься лише частина даних.

    • Моделі на основі правил (кілька каналів): 14 червня 2021 року
    • Атрибуція на основі даних (кілька каналів): 1 листопада 2021 року

Атрибуція на основі даних

У моделі атрибуції На основі даних цінність розподіляється на основі отриманих даних для кожної події-конверсії. Ця модель відрізняється від інших тим, що на основі даних вашого облікового запису обчислюється фактичний внесок кожної взаємодії у формі кліку.

Data-driven model iconМодель На основі даних індивідуальна для кожного рекламодавця й події-конверсії.

Як працює атрибуція на основі даних

Атрибуція використовує алгоритми машинного навчання, щоб оцінити шляхи, які призводять або не призводять до конверсії. У результаті модель атрибуції На основі даних визначає, як різні точки взаємодії впливають на результати конверсії. Модель враховує різні фактори, зокрема час між взаємодією та конверсією, тип пристрою, кількість взаємодій з оголошенням, порядок охоплення й тип об'єктів оголошень. На основі прийому протиставлення ця модель зіставляє фактичний і потенційний результати, щоб визначити, які точки взаємодії найімовірніше завершаться конверсіями. Модель зараховує відсотки цінності конверсії для цих точок взаємодії на основі такої ймовірності.

Примітка. Залежно від доступності даних, моделі атрибуції на основі даних можуть використовувати зведені анонімні відомості, зібрані за допомогою налаштувань спільного доступу.

Методика атрибуції на основі даних (додаткова інформація)

Методика атрибуції на основі даних передбачає два основні етапи:

  • аналіз доступних даних про шлях для розробки моделей коефіцієнтів конверсій для кожної події-конверсії;
  • використання прогнозів для моделі на основі коефіцієнта конверсії як вхідних даних для алгоритму, що відносить цінність конверсії до взаємодій з оголошенням.

Створення моделей імовірності конверсій на основі доступних даних про шлях

У моделі атрибуції "На основі даних" використовуються дані про шлях (зокрема дані від користувачів, які здійснили та не здійснили конверсію). Це дає змогу зрозуміти, як наявність і час певних маркетингових точок взаємодії можуть вплинути на ймовірність конверсії. Отримані моделі оцінюють імовірність здійснення конверсії користувачем на певній ділянці шляху за певної взаємодії з оголошенням.

Моделі порівнюють імовірність конверсій користувачів, які переглянули ваше оголошення, і ймовірність конверсії подібних користувачів із групи затримки. (Якщо говорити більш технічною мовою, ці моделі використовують дані з рандомізованих контрольованих досліджень, щоб порівнювати різні результати й розраховувати, коли краще показувати оголошення.)

Призначення відсотків цінності конверсії точкам маркетингової взаємодії за алгоритмом

Модель атрибуції "На основі даних" призначає цінність залежно від того, як додавання кожної взаємодії з оголошенням до шляху впливає на прогнозовану ймовірність конверсії. Алгоритм атрибуції на основі даних використовує для обчислення цінності конверсії різні особливості, як-от час між взаємодією з оголошенням і конверсією, тип формату та інші сигнали запиту.

Приклад
 
Наведений нижче приклад показує, як поєднання варіантів показу оголошення 1 (пошукова реклама), 2 (соціальні мережі), 3 (афіліат) та 4 (пошук) приводить до 3% імовірності конверсії. Якщо виключити 4-й варіант показу, імовірність конверсії знижується до 2%. Це свідчить про те, що ймовірність конверсії на 50% залежить від 4-го варіанту показу оголошення. Ми повторюємо такі обчислення для кожної взаємодії з оголошенням і використовуємо отримані дані для визначення відсоткового значення під час атрибуції.
 

Моделі на основі правил (кілька каналів)

Last interaction model iconОстанній клік (кілька каналів). У цій моделі не враховується прямий трафік, а 100% цінності конверсії призначається останньому каналу, на якому користувач натиснув оголошення (або завершив зацікавлений перегляд реклами, яка показувалася на YouTube), перш ніж здійснити конверсію. Нижче наведено приклади, за допомогою яких ви дізнаєтеся, як призначається цінність конверсії.

Приклади
  1. Медійна реклама > Соціальні мережі > Пошукова реклама > Звичайний пошук → 100% цінності конверсії призначається звичайному пошуку.
  2. Медійна реклама > Соціальні мережі > Пошукова реклама > Електронна пошта → 100% цінності конверсії призначається електронній пошті.
  3. Медійна реклама > Соціальні мережі > Пошукова реклама > Прямий трафік → 100% цінності конверсії призначається прямому трафіку.

Зверніть увагу, що експортувати в Google Ads можна лише цю модель на основі останнього кліку. Модель "Пріоритет має останній клік Google Ads" доступна лише для створення звітів.

Зацікавлений перегляд зараховується в атрибуції на основі даних, якщо користувач:

  • переглянув оголошення протягом 30 секунд (або до кінця, якщо воно коротше);
  • натиснув картку заклику;
  • натиснув супровідний банер або відеостіну;
  • натиснув фразу, яка є закликом до дії;
  • натиснув кінцеву заставку;
  • натиснув посилання, щоб перейти на сайт рекламодавця.

First interaction model iconПерший клік (кілька каналів). У цій моделі вся цінність конверсії призначається першому каналу, на якому користувач натиснув оголошення (або завершив зацікавлений перегляд реклами, яка показувалася на YouTube), перш ніж здійснити конверсію.

Linear model iconЛінійна (кілька каналів). У цій моделі цінність конверсій розподіляється порівну між усіма каналами, на яких користувач натиснув оголошення (або завершив зацікавлений перегляд реклами, що показувалася на YouTube), перш ніж здійснити конверсію.

Time-decay model iconНа основі позиції (кілька каналів). Цінність конверсії призначається так: 40% – першій і останній взаємодії, а решта 20% розподіляється порівну між проміжними взаємодіями.

Position-based model iconЗ урахуванням давності взаємодії (кілька каналів). У цій моделі більшу цінність отримують точки взаємодії, найближчі до конверсії за часом. Цінність кліку зменшується вдвічі через 7 днів: клік, здійснений за 8 днів до конверсії, оцінюватиметься вдвічі нижче, ніж той, що відбувся за 1 день до конверсії.

Модель із пріоритетом на Google Ads

Last interaction model iconПріоритет має останній клік Google Ads. У цій моделі 100% цінності конверсії призначається останньому каналу Google Ads, який натиснув користувач, перш ніж здійснити конверсію. Якщо на шляху до конверсії немає кліків оголошень Google Ads, як у прикладі 6, модель атрибуції працює за принципом моделі "Останній клік (кілька каналів)".

Приклади
  1. Медійна реклама > Соціальні мережі > Пошукова реклама > Звичайний пошук → 100% цінності конверсії призначається пошуковій рекламі.
  2. Медійна реклама > Соціальні мережі > Конверсія за зацікавленим переглядом на YouTube > Електронна пошта → 100% цінності конверсії призначається YouTube.
  3. Медійна реклама > Соціальні мережі > Електронна пошта > Прямий трафік → 100% цінності конверсії призначається електронній пошті (за моделлю "Останній непрямий клік").

Налаштування атрибуції в розділі "Адміністратор"

Користувачі з роллю редактора ресурсу можуть вибрати модель атрибуції та період ретроспективного аналізу на рівні ресурсу й застосувати їх до кількох звітів. Для цього потрібно перейти до розділу Адміністратор > Налаштування атрибуції. Докладніше

Зверніть увагу, що ці налаштування не впливають на моделі, вибрані у звітах про атрибуцію.

 

Чи корисна ця інформація?
Як можна її покращити?

Потрібна додаткова допомога?

Увійдіть в обліковий запис, щоб отримати додаткову допомогу та швидко вирішити проблему

false
Пошук
Очистити вікно пошуку
Закрити пошук
Додатки Google
Головне меню
Пошук у довідковому центрі
true
69256
false
false