Med budsjettering for flere kanaler i Google Analytics kan du optimalisere investeringene dine i betalte kanaler og spore resultatene fra dem. I prognoseplaner kan du følge med på resultatene du forventes å få i annonseringskanalene du bruker, sett i lys av nøkkelindikatorer (KPI-er). Disse KPI-ene omfatter budsjett, inntekter og konverteringer. Identifiser områder med rom for forbedring, og optimaliser aktive budsjetter. Scenarioplanleggeren analyserer anslått avkastning på ulike budsjettnivåer og lager optimaliserte medieplaner for fremtidige initiativer som gir høyest mulig avkastning basert på det aktuelle budsjettet. Bruk dem sammen for å planlegge og optimalisere mediebudsjettene løpende.
Med disse verktøyene kan du få svar på viktige spørsmål som «Er forbruket mitt i rute?», «Hvor mange fremtidige konverteringer er anslått basert på det planlagte forbruket mitt?» og «Hvordan bør jeg fordele budsjettmidlene for å maksimere inntektene og avkastningen?».
Dette verktøyet brukes bare til planlegging og påvirker ikke budsjetter eller forbruk i tilknyttede kontoer.
Se rapportened
- Logg på Google Analytics.
- Velg Annonsering fra menyen til venstre.
- Klikk på Budsjettering.
Du kan lese rapporten ved å navigere til Annonsering-delen og knytte Google Ads-kontoen din sammen med området ditt. Husk at Annonsering-delen som rapporten finnes i, bare vises i Google Analytics-versjonen for datamaskiner.
Sjekk om områder er kvalifisert for budsjettering i flere kanaler
Hvis området ditt ikke er kvalifisert for budsjettering i flere kanaler, kan du se hva som kreves for å få «kvalifisert» som områdets status.
For å bruke disse rapportene må området innfri disse kriterier:
- Konverteringsdata: Budsjettering i flere kanaler krever minst ett år med data for at en konvertering skal være kvalifisert for planer i prognose- eller scenarioplanleggeren. Viktige hendelser er ikke kompatible.
Det er heller ikke nettkonverteringer. - Datakompatibilitet for primær kanalgruppe: Budsjettering i flere kanaler bruker den primære kanalgruppen din. Dette kan være en egendefinert eller standard kanalgruppering. Kanaler med kostnader kreves og må være datakompatible. Finn ut mer om datakompatibilitet.
- Merk: Hvis du endrer definisjonen av den primære kanalgruppen, kan det ta opptil 2 dager før planene dine oppdateres med den nye definisjonen.
- Kampanjedata: Budsjettering i flere kanaler krever minst ett år med kampanjedata fra minst to kanaler (Google og tredjepart). Knytt sammen Google-produktene dine for å hente inn historiske data om Google-integreringer. Du kan bruke dataimportering til å laste opp kampanjedata fra tredjepartsintegreringer eller andre importkilder. Når du har lastet opp kampanjedata, kan det ta opptil én dag før en statusoppdatering vises på siden om områdets kvalifikasjonsstatus for budsjettering. Hvis du tilordner de primære kanalgruppene ved hjelp av kampanjedata, bør du påse at du laster opp data til «Kampanjefelt» i dataimporteringene.
Etter innfrielse av kravene evaluerer Google modellene dine. Evalueringen kan ta opptil 2 dager. Vi kontrollerer blant annet modellkvaliteten og at kostnadsimporteringen er korrekt. Se mer om dette under Modellmetode. Du kan utarbeide planer når kontrollene er bestått.
Hvis du sletter eller endrer produkttilknytninger, importeringen av kampanjedata eller kanalgruppen, kan det påvirke budsjettmodellene.
Oversiktsside for budsjetter
I oversikten kan du se budsjettplanene du har lagret, og importkildene som inngår i budsjettmodellene du bruker. Denne siden inneholder
- en tabell som viser følgende:
- Planer du nylig har utarbeidet eller redigert.
- Produkttilknytninger: Google-produkter du er tilknyttet, for eksempel Google Ads, Display & Video 360 eller andre produkter.
- Kostnadsimport: bruk, dato for siste opplasting og filers matchprosent.
- Merk: Med kostnadsimportering kan kunder laste opp kampanjedata fra tredjepartskanaler og -kampanjer (altså ikke relatert til Google).
- Manuelle integreringer (integreringer med tredjeparter) viser statisk tekst som forklarer hvordan du konfigurerer manuelle integreringer for å hente inn annonsehendelser fra tredjepartskampanjer. På lengre sikt viser denne delen dynamisk hvilke plattformer som manuelt kan integreres med budsjettmodeller.
Prognose- og scenarioplanlegger
Prognoseoversikt
Lag prognoseplaner for å se de forventede resultatene opp mot en nøkkelindikator (KPI) per kanal, og optimaliser budsjetter ut fra resultatene for pågående tiltak.
I prognoseplanene får du svar på disse spørsmålene:
- Er bruken av budsjettet i planen i rute?
- Ser det ut til at jeg når ønsket antall konverteringer (f.eks. kjøp)?
- Ligger jeg an til å nå inntektsmålet?
- I hvilke kanaler får jeg spesielt gode eller dårlige resultater, og hvor bør jeg flytte budsjettmidler for å optimalisere de samlede resultatene?
Slik utarbeider du prognoseplaner:
- Gi planen et navn, for eksempel «Plan for fjerde kvartal».
- Angi ønsket planperiode, for eksempel «fjerde kvartal 2025».
- Velg nøkkelindikatoren (KPI-en) du vil det skal optimaliseres for i planen.
- Nå budsjettmål: Bruk hele budsjettet i løpet av planperioden.
- Generer konverteringer: Skaff deg et visst antall konverteringer i løpet av planperioden.
- Maksimer inntektene: Generer en viss inntekt i løpet av denne planperioden.
- Skriv inn ønsket KPI-verdi for nøkkelindikatoren du har valgt.
Du kan se listen over alle konverteringer som er kvalifisert for budsjettmodellene, basert på mengden historiske data som foreligger.
Når du har utarbeidet en prognoseplan, kan du se hvordan du ligger an i forhold til den definerte nøkkelindikatoren. Diagrammet øverst i planen viser de anslåtte resultatene i datoperioden du definerte da du utarbeidet planen. Den heltrukne linjen viser resultatene så langt, mens den stiplede linjen viser resultatene du anslås å få med planen.
Rapporten viser modellens konfidensgrenser via det skyggelagte området i linjediagrammet. Hvis det finnes betydelige endringer (svingninger) som ikke kan forklares av sesongvariasjoner eller effekten av ferie- og/eller helligdager, kan konfidensintervallene være store. Dette betyr at kanalens tidligere registrerte atferd nå er betydelig endret, og at prognosemodellen trenger tid (flere data) for å lære seg nye mønstre korrekt. I datatabellen ser du de anslåtte resultatene per kanal, noe som kan hjelpe deg å ta gode beslutninger om budsjettoptimalisering i flere kanaler.
Hvis denne prognoseplanen har nye eller justerte budsjetter, kan du utarbeide en scenarioplan for å finne ut hvordan du skal fordele de gjenværende budsjettmidlene.
Disse resultatene er kun anslag basert på modellen vår, ingen resultatgarantier.
Oversikt over scenarioplanleggeren
Bruk scenarioplanleggeren til å utarbeide omfattende planer som maksimerer effektiviteten i ulike kanaler i kvartalsvise eller årlige medieplaner. Du kan lage og undersøke ulike scenarioer for å se avkastningen du kan oppnå med ulike budsjetter, slik at du til slutt kan lage fremtidige medieplaner som gir deg høyest mulig avkastning gitt det aktuelle budsjettet. Når disse planene settes ut i livet, kan du se forbruksfrekvensen og de anslåtte resultatene ved å gå tilbake til prognoserapporten. Med scenarioplanleggeren kan du få svar på viktige spørsmål som «Hvordan bør jeg fordele budsjettmidlene for å maksimere inntektene og avkastningen?».
Slik utarbeider du planer i scenarioplanleggeren:
- Gi planen et navn, for eksempel «Plan for fjerde kvartal».
- Angi ønsket planperiode, for eksempel «fjerde kvartal 2025».
- Velg nøkkelindikatoren (KPI-en) du vil det skal optimaliseres for i planen.
- Generer konverteringer: Her genereres det så mange konverteringer som mulig innenfor budsjettet du har fastsatt.
- Maksimer inntekten: Målet er å maksimere inntektene innenfor det aktuelle budsjettet.
- Skriv inn ønsket KPI-verdi for nøkkelindikatoren du har valgt.
Du kan se listen over alle konverteringer som er kvalifisert for budsjettmodellene, basert på mengden historiske data som foreligger. Merk at du bare kan velge én konvertering om gangen.
Når du har utarbeidet en plan i scenarioplanleggeren, ser du en svarkurve øverst i planen. Den viser den optimale budsjettfordelingen for å få høyest mulig avkastning i alle kanaler innenfor det fastsatte budsjettet. Du kan samhandle direkte med kurven for å se optimal fordeling og avkastning på ulike budsjettnivåer. Du ser også hvilke resultater du forventes å få med planen hvis den ikke optimaliseres.
Du kan utarbeide planer kun basert på fremtidige datoer, for planer kan ikke ha startdatoer i fortiden. Hvis du går inn i planen midt i eller på slutten av datoperioden du har definert, ser du den samme responskurven som ble generert da du utarbeidet planen. Optimaliseringene er tett knyttet til markedsforholdene på tidspunktet da planen ble utarbeidet. Og husk at svarkurven en modell basert på historiske data og valgte planparametere, så med mindre du aktivt endrer planinnstillinger (budsjett, datoperiode, målberegninger osv.), endres ikke den matematiske modellen som kurven er basert på. For å se en oppdatert svarkurve og -prognose må du utarbeide en ny plan. For å få mest mulig ut av verktøyet bør du generere nye planer regelmessig basert på oppdaterte data.
Når disse planene løper, kan du se forbruksfrekvensen og de anslåtte resultatene ved å utarbeide og overvåke en prognoseplan.
Utdataene fra scenarioplanleggeren er anslag basert på modellen vår, ingen resultatgarantier.
Importkilder
-
attribusjonsdata fra Google Analytics-området ditt (databasert attribusjon)
- samlet kampanjeinformasjon fra alle relevante integreringsdata via produkttilknytninger og dataimportering
- også inkludert data utenfor nettet hvis du bruker importering utenfor nettet
- kun betalte kanaler (organiske kanaler er ikke inkludert i budsjettresultater)
Dimensjoner
Du kan se planresultatene på primært kanalgruppenivå. Hvis du ikke har angitt en egendefinert kanalgruppe som primær, er standardkanalgruppen den primære. Du ser bare dimensjoner der vi har nok data til å kjøre en prognosemodell, så det er ikke sikkert at alle annonseringskanalene du bruker, vises umiddelbart. Prognoseplaner viser anslåtte resultater fra betalte kanaler i tilfeller der modellens treffsikkerhet, gitt de tilgjengelige dataene, antas å være høy.
Den primære kanalgruppen må være datakompatibel før budsjettplaner kan utarbeides. Hvis du gjør en endring som ikke er kompatibel med budsjettering, blir du sendt tilbake til kvalifikasjonssiden. Når du har oppdatert kanalgruppen i tråd med kvalifikasjonskriteriene, ser du alle planene du tidligere har lagret.
Hvis du endrer definisjonen av den primære kanalgruppen, kan det ta opptil to dager før modellene oppdateres. Du kan sjekke endringsloggen for området ditt for å se endringer som er gjort i definisjonene av primære kanalgrupper.
Beregninger
Rapporten inneholder disse beregningene:
- Konverteringer: hvor mange ganger brukere har utløst konverteringer.
- Annonsekostnad: totalbeløpet du har betalt for annonsene dine.
- Kostnad per konvertering: totalkostnaden delt på antallet konverteringer.
- Totalinntekt: Summen av inntekter fra kjøp, annonsering og abonnementer (kjøpsinntekter pluss annonseinntekter pluss abonnementsinntekter).
- Avkastning på annonsekostnader: inntektene fra de valgte konverteringene delt på de totale annonsekostnadene.
Modellmetode
Budsjettering i Google Analytics bruker områdets historiske databaserte attribusjon som hovedinndata i en bayesiansk regresjonsmodell for å anslå det optimale totalbudsjettet per kanal i den definerte tidsperioden. Denne regresjonsmodellen er inspirert av Googles Meridian og basert på attribusjonsdataene for området ditt.
Bayesiansk regresjonsmodellering er en teknikk for statistisk analyse som måler effekten av tidligere markedsføringsaktiviteter for å gi deg rettesnorer ved fremtidige beslutninger om budsjettplaner. Den bayesianske regresjonsmodellen for budsjettering i Google Analytics kombinerer forhåndskunnskap (de historiske dataene om databasert attribusjon i området ditt) med signaler som er lært fra data, for å anslå effekten av medietiltak. Budsjetteringen i Google Analytics tar utgangspunkt i hva som ville ha skjedd hvis markedsføringskostnadene hadde vært annerledes, basert på forhåndskunnskap om databasert attribusjon (som attribusjonsinndata) og svarkurver (som utdata fra den bayesianske regresjonsmodellen). Til slutt anbefales en optimal budsjettfordeling basert på hvordan markedsføringskostnadene påvirker KPI-ene (inntekter og konverteringer).
Vi bruker en tidsrekkemodell til å anslå forbruksmønstrene i enkeltkanaler. Inntekter og konverteringer anslås ut fra svarkurver som er lært fra historiske data i Google Analytics-området. Basert på svarkurvene og de anslåtte kostnadene beregner vi inntekter og konverteringer i fremtidige tidsperioder. Avkastningsanslagene er i tråd med databasert attribusjon. Modellene læres opp på data fra 12 måneder for å ta høyde for sesongvariasjoner.
Budsjettmodeller viser resultater i betalte kanaler der det er høy sikkerhet om god modellkvalitet, basert på tilgjengeligheten av historiske data. Modellenes konfidensnivåer fastsettes ved hjelp av en retroaktiv testmodell for kostnad per kanal – vi kjører modeller på historiske tidsperioder for å se hvor presis områdets budsjettmodell er. Vi sjekker dessuten inntekter og konverteringer fra historiske tidsperioder for å se hvor godt anslagene på kanalnivå fra den opplærte modellen samsvarer med de historiske inntektene/konverteringene fra den databaserte attribusjonen. Hvis modellen til en kanal har lavt konfidensnivå, betyr det at kampanjedataene ikke var komplette, at implementeringen av konverteringer var annerledes, at den primære kanalgruppen ble byttet eller hadde endringer, eller at kanaler/konverteringer ble slettet.
Anbefalinger og statistikk
Vi deler anbefalinger og statistikk øverst i planer som oppsummerer planresultatene. Anbefalinger i prognoseplaner har informasjon om de mest og minst effektive kanalene, og anbefalinger i scenarioplanleggeren har informasjon om optimale budsjettfordelinger og -justeringer.