 |
Tato funkce je k dispozici pouze ve službě Google Analytics 360, která je součástí Google Marketing Platform. Další informace o sadě služeb Google Marketing Platform. |
Metodologie atribučního modelu na základě dat se skládá ze dvou hlavních částí: (1) analýza všech vašich dostupných dat o trase pro vytvoření vlastních modelů pravděpodobnosti konverze a (2) přiřazení sofistikovaného algoritmu k této pravděpodobnostní sadě dat, který přiřazuje částečný kredit konverzí k vašim marketingovým kontaktním bodům.
Vytvoření modelů pravděpodobnosti konverze ze všech dostupných dat o trase
Atribuční model na základě dat využívá všechny dostupná data o trase, včetně dat jak o uživatelích, u kterých došlo ke konverzi, tak také o uživatelích, u kterých ke konverzi nedošlo. Pomocí nich pak analyzuje, jak existence konkrétních marketingových kontaktních bodů ovlivňuje pravděpodobnost konverze vašich uživatelů. Výsledné pravděpodobnostní modely ukazují, jaká je pravděpodobnost konverze uživatele v konkrétním bodě v rámci trasy s ohledem na konkrétní na sled událostí.
Algoritmické přiřazení konverzního kreditu marketingovým kontaktním bodům
Atribuční model na základě dat pak pro tuto pravděpodobnostní sadu dat použije algoritmus na základě koncepce z kooperativní hry v teorii hry, kterému se říká Shapleyova hodnota. Shapleyova hodnota byl vyvinuta Lloydem S. Shapleyem, nositelem Nobelovy ceny za ekonomii, jako způsob poměrného rozdělení výstupu týmu mezi jednotlivé členy týmu.
V případě atribučního modelu na základě dat obsahuje analyzovaný „tým“ jako „členy týmu“ marketingové kontaktní body (například Organické vyhledávání, Grafická reklama a E-mail) a „výstupem“ týmu jsou zde konverze. Algoritmus atribučního modelu na základě dat vypočítá hypotetické srovnávací zisky každého jednotlivého marketingového kontaktního bodu, což znamená, že porovná pravděpodobnost konverze podobných uživatelů, kteří byli těmto kontaktním bodům vystaveni, s pravděpodobností v případě, že se jeden z kontaktních bodů v trase nebude nacházet.
Vlastní výpočet konverzního kreditu pro každý kontaktní bod závisí na porovnání všech různých permutací kontaktních bodů a na normalizaci napříč nimi. To znamená, že algoritmus atribučního modelu na základě dat bere v úvahu pořadí, ve kterém k jednotlivým kontaktním bodům dochází, a přiřadí různým pozicím na trase různý kredit. Například situace, kdy grafická reklama předchází placenému vyhledávání, je modelována jinak než situace, kdy placené vyhledávání předchází grafické reklamě.
Příklad
V následujícím obecném příkladu kombinace organického vyhledávání, grafické reklamy a e-mailu vede ke 3% pravděpodobnosti konverze. Pokud je grafická reklama odebrána, pravděpodobnost klesne na 2 %. Pozorovaný 50% nárůst pravděpodobnosti v případě existující grafické reklamy slouží jako základ pro atribuci.
Prozkoumání modelu na základě dat a analýza jeho dopadu na návratnost investic
Přehled Průzkumník modelu vám umožňuje prozkoumat váhu konkrétních položek, které váš model na základě dat nastavuje, a to podle kanálu a pozice. (Pokud byste chtěli provést podrobnější analýzu, máte možnost si model stáhnout v podobě souboru CSV.) Pomocí Nástroje porovnávání modelů můžete porovnávat jednotlivé modely a zjistit, kde je ještě prostor pro optimalizaci. Přehled Analýza návratnosti investic vám umožní zjistit, jaký dopad bude mít daný model na základě dat na návratnost investic.
