Bruk og fortolkning av databasert attribusjon

Denne funksjonen er bare tilgjengelig i Google Analytics 360, som er en del av Google Marketing Platform. Finn ut mer om Google Marketing Platform.

Du kan bruke databasert attribusjon til å oppdage nye måter å optimalisere avkastningen fra annonsering på. Her er noen forslag til hvordan du kommer i gang:

1. Velg en konverteringstype du vil analysere: Gjennomgå mål og netthandelstransaksjoner i Analytics, og velg hvilken konverteringstype du ønsker å forbedre. La oss for eksempel si at du vil at flere skal fylle ut skjemaet for generering av potensielle salg, og at du har angitt dette som et mål. Du kan bruke Konverteringstype-velgeren i Attribusjon-rapportene for å få en analyse som fokuserer på denne konverteringstypen.
2. Velg en kampanje, en kanal eller et sett av søkeord du vil optimalisere: Se på målet ditt (utfylte skjemaer for generering av potensielle salg), og vurder teknikkene du bruker for å skape konverteringer. Se for deg at du har brukt bannerannonsering og ønsker å forbedre avkastningen fra denne kanalen.
3. Sammenlign verdiene fra den databaserte attribusjonsmodellen med verdiene fra en standardattribusjonsmodell: Mange annonsører bruker Siste klikk-modellen som standardattribusjonsmodell, men du kan sammenligne de nye verdiene med modellen du selv bruker. Åpne modellutforskeren for å se hvordan de databaserte verdiene ble beregnet.
4. Identifiser hvilke treffpunkter som endrer seg mest fra modell til modell: Bruk modellsammenligningsverktøyet for attribusjon til å sammenligne konverteringskreditten i den databaserte modellen med opptil to andre modeller. Sorter dataene etter prosentvis endring i CPA (kostnad per konvertering) for å finne kanalene eller kampanjene der endringer vil ha størst virkning.
5. Bruk budsjett og ressurser på muligheter for høy avkastning: Nå som du har identifisert hvilke kanaler (eller kampanjer eller søkeord) som har størst potensial, justerer du programmene dine og tester resultatene.
6. Bruk den databaserte attribusjonsmodellen: Når du har sett gjennom modellutforskeren og sett følgene av budsjett- og ressursendringene, vil du se hvordan den databaserte attribusjonsmodellen forholder seg til den forrige standardmodellen. Da slipper du å sammenligne lenger – du kan dra nytte av Avkastningsanalyse-rapporten, som lar deg fokusere på optimaliseringsmuligheter bare ved hjelp av den spesialtilpassede databaserte attribusjonsmodellen.

Vi gjør oppmerksom på følgende

De underliggende sannsynlighetsmodellene som brukes i databasert attribusjon har vist seg å forutsi konverteringsresultater bedre enn første/siste klikk-metodologier, men ingen modell er 100 % perfekt. Databasert attribusjon forsøker å gi en best mulig representasjon av kunders faktiske atferd, men det er et estimat som så langt det er mulig bør valideres med metoder som for eksempel kontrollerte eksperimenter.