 |
Deze functie is alleen beschikbaar in Google Analytics 360, een onderdeel van Google Marketing Platform. Meer informatie over Google Marketing Platform. |
Er zijn twee hoofdonderdelen voor de methodologie van toeschrijving op basis van gegevens: (1) het analyseren van al uw beschikbare padgegevens voor het ontwikkelen van aangepaste modellen voor de waarschijnlijkheid dat er conversies plaatsvinden, en (2) het toepassen van een geavanceerd algoritme op deze waarschijnlijkheidsgegevens dat een gedeeltelijke conversiebonus toekent aan uw marketingraakpunten.
In dit artikel vindt u informatie over het volgende:Modellen ontwikkelen voor de waarschijnlijkheid dat er conversies plaatsvinden, met behulp van alle beschikbare padgegevens
Toeschrijving op basis van gegevens maakt gebruik van alle beschikbare padgegevens, waaronder gegevens van gebruikers die wel conversies hebben gegenereerd en van gebruikers die geen conversies hebben gegenereerd, voor inzicht in hoe de aanwezigheid van bepaalde marketingraakpunten invloed heeft op de waarschijnlijkheid dat uw gebruikers conversies genereren. In de resulterende waarschijnlijkheidsmodellen wordt weergegeven hoe waarschijnlijk het is dat een gebruiker op een bepaald punt tijdens het traject een conversie genereert, op basis van een bepaalde volgorde van gebeurtenissen.
Met algoritmes conversietegoed toewijzen aan marketingraakpunten
Vervolgens past toeschrijving op basis van gegevens een algoritme toe op deze waarschijnlijkheidsgegevens. Dit algoritme is gebaseerd op een concept van coöperatieve speltheorie, genaamd de Shapley-waarde. De Shapley-waarde is ontwikkeld door Lloyd S. Shapley, Nobelprijswinnaar voor de economie, als benadering voor het evenredig verdelen van de uitvoer van een team over alle teamleden.
In het geval van toeschrijving op basis van gegevens heeft het 'team' dat wordt geanalyseerd, marketingraakpunten (bijvoorbeeld Organisch zoeken, Display en E-mail) als 'teamleden'. De 'uitvoer' van het team bestaat uit conversies. Het algoritme voor toeschrijving op basis van gegevens berekent de contrafeitelijke winst van elk marketingraakpunt. Dit wil zeggen dat de waarschijnlijkheid dat soortgelijke gebruikers die aan deze raakpunten zijn blootgesteld, conversies genereren, wordt vergeleken met de waarschijnlijkheid dat een van de raakpunten niet voorkomt in het pad.
De werkelijke berekening van de conversiebonus voor elk raakpunt is afhankelijk van het vergelijken van alle verschillende permutaties van raakpunten en deze te normaliseren. Dit betekent dat toeschrijving op basis van gegevens rekening houdt met de volgorde waarin elk raakpunt voorkomt, en verschillende bonussen toekent aan verschillende padposities. Display voorafgaand aan Betaald zoeken wordt bijvoor op een andere manier gemodelleerd dan Betaald zoeken voorafgaand aan Display.
Voorbeeld
In het volgende voorbeeld op hoog niveau leidt de combinatie van Organisch zoeken, Display en E-mail tot een waarschijnlijkheid voor conversie van 3%. Wanneer Display wordt verwijderd, daalt de waarschijnlijkheid naar 2%. De stijging van 50% die wordt waargenomen wanneer Display aanwezig is, dient als basis voor toeschrijving.
Uw gegevensgestuurde model verkennen en het effect hiervan op het ROI analyseren
Met het rapport Modelverkenner kunt u de specifieke wegingen van uw model op basis van gegevens verkennen op basis van het kanaal en de positie. (Voor een uitgebreidere analyse kunt u het model als CSV-bestand downloaden.) Gebruik het hulpprogramma voor modelvergelijking om modellen te vergelijken en om mogelijkheden voor optimalisatie te identificeren. Met het rapport ROI-analyse kunt u inzicht krijgen in de gevolgen voor het ROI van uw gegevensgestuurde model.
