마케팅 채널 전반에서 미디어 비용을 측정하고 최적화하는 방법은 많은 광고주에게 관심의 대상입니다. 고객이 웹사이트나 앱에서 구매를 완료하기 전, 혹은 다른 가치 있는 액션을 완료하기 전 여러 터치포인트에 노출될 수 있기에 이러한 작업은 쉽지 않습니다. 바로 이때 기여 분석이 중요한 역할을 합니다.
기여 분석이란 사용자가 전환을 완료하기까지의 경로에서 나타나는 여러 광고, 클릭 및 요소에 전환 기여도를 부여하는 작업을 말합니다. 기여 분석 모델은 전환 기여도를 전환 경로의 터치포인트에 어떻게 할당할지를 정하는 규칙, 규칙 집합 또는 데이터 기반 알고리즘이기도 합니다.
지금까지 Google 애널리틱스 4에서는 특정 전환에 대한 기여도를 여러 광고 터치포인트에 재분배하고자 고정 규칙을 사용하는 모델 세트를 제공해 왔습니다. 마침내 오늘 Google에서는 교차 채널 데이터 기반 기여 분석을 출시하게 되었습니다. 이 기여 분석 모델은 머신러닝을 엔드 투 엔드로 사용해 각 전환에 대한 맞춤 기여도(계정의 이전 데이터 기반)를 할당합니다. 모델이 지속적으로 개선되고 있는 만큼 이 솔루션은 다양한 터치포인트 카테고리의 성능 변화에도 자동으로 적응합니다.
교차 채널 데이터 기반 기여 분석은 광고 작업공간의 모든 Google 애널리틱스 4 속성과 기여 분석 설정의 속성 수준에서 사용할 수 있습니다. 광고주는 전환 경로 및 모델 비교 보고서를 통해 데이터 기반 모델이 각 채널 또는 캠페인에 어떻게 기여도를 할당하는지 확인할 수 있습니다. 속성 수준에서 데이터 기반 기여 분석을 선택하면 전환 세부정보 보고서 및 맞춤 탐색 분석에서 이를 사용할 수 있습니다.
데이터 기반 기여 분석에 대해 자세히 알아보려면 고객센터를 방문하세요.
게시자: 크리스 고르골레프스키(기여 분석 제품 관리자), 안잘리 라가반(Google 애널리틱스 제품 관리자)