Metodologia atribuirii bazate pe date

Înţelegeţi suportul ştiinţific al atribuirii bazate pe date
Această funcție este disponibilă doar în Google Analytics 360, care face parte din Google Marketing Platform.
Aflați mai multe despre Google Marketing Platform.

Metodologia atribuirii bazate pe date este formată din două părţi principale: (1) analiza tuturor datelor disponibile privind căile, pentru a crea modele personalizate de probabilitate a conversiilor, şi (2) aplicarea la acel set de date probabilistice a unui algoritm care atribuie credit de conversie parţială la punctele dvs. de contact pentru marketing.

Creaţi modele de probabilitate a conversiilor pe baza tuturor datelor disponibile privind căile

Atribuirea bazată pe date utilizează toate datele disponibile privind căile, inclusiv date atât de la utilizatorii care realizează conversii, cât şi de la cei care nu realizează conversii, pentru a înţelege modul în care prezenţa unor anumite puncte de contact pentru marketing influenţează probabilitatea ca utilizatorii dvs. să realizeze conversii. Modelele de probabilitate care rezultă indică gradul de probabilitate ca un utilizator să realizeze o conversie în orice punct al căii, în funcţie de o anumită secvenţă de evenimente.

Atribuiţi în mod algoritmic credit de conversie punctelor de contact pentru marketing

Atribuirea bazată pe date aplică apoi acestui set de date probabilistice un algoritm bazat pe un concept din teoria jocurilor cooperative, numit valoarea Shapley. Valoarea Shapley a fost inventată de către laureatul premiului Nobel în economie, Lloyd S. Shapley, şi este un mod de a distribui în mod echitabil rezultatul unei echipe între membrii din care este constituită echipa.

În cazul atribuirii bazate pe date, „echipa” care este analizată are ca „membrii ai echipei” punctele de contact pentru marketing (de exemplu, căutare organică, Reţeaua de display şi e-mail), iar conversiile reprezintă „rezultatul” echipei. Algoritmul atribuirii bazate pe date calculează câştigurile ipotetice ale fiecărui punct de contact pentru marketing, cu alte cuvinte compară probabilitatea de a realiza conversii a unor utilizatori similari care au fost expuşi la aceste puncte de contact cu probabilitatea în care unul dintre punctele de contact nu apare în calea parcursă.

Calcularea efectivă a creditului de conversie pentru fiecare punct de contact depinde de compararea fiecărei permutări a punctelor de contact şi de normalizarea acestora. Prin urmare, algoritmul atribuirii bazate pe date ia în calcul ordinea în care intervine fiecare punct de contact şi atribuie credite diferite pentru poziţii diferite ale căilor. De exemplu, Reţeaua de display urmată de căutarea plătită este modelată separat de căutarea plătită urmată de Reţeaua de display.

Exemplu

În următorul exemplu de nivel înalt, combinaţia dintre căutare organică, Reţeaua de display şi e-mail duce la o probabilitate de conversie de 3%. Dacă Reţeaua de display este eliminată, probabilitatea scade la 2%. Creşterea de 50% observată când Reţeaua de display este prezentă serveşte ca bază pentru atribuire.

illustration of display increasing likelihood of purchase

Exploraţi modelul bazat pe date şi analizaţi implicaţiile sale asupra rentabilităţii investiţiei

Puteţi utiliza raportul exploratorului de modele pentru a explora ponderile specifice pe care le stabileşte modelul dvs. bazat pe date în funcţie de canal şi poziţie. (Pentru o analiză mai detaliată, puteţi descărca modelul ca fişier CSV.) Utilizaţi instrumentul de comparare a modelelor pentru a compara modele şi a descoperi posibilităţi de optimizare. Raportul de analiză a rentabilităţii investiţiei vă permite să înţelegeţi implicaţiile pe care le are modelul bazat pe date asupra rentabilităţii investiţiei.

A fost util?
Cum putem să îmbunătățim această pagină?