- Сведения об использовании атрибуции в Google Аналитике 4 см. в статье [GA4] Атрибуция и ее модели.
- Сведения о параметрах атрибуции в Google Аналитике 4 см. в статье [GA4] Как выбрать настройки атрибуции.
Атрибуция в Google Аналитике – это бесплатное решение для многоканальной атрибуции на основе данных, доступное всем клиентам. С помощью проекта Атрибуции вы сможете:
- Получать точные данные о конверсиях с дедупликацией по всем цифровым каналам.
- Изучать целостную картину эффективности интернет-маркетинга.
- Анализировать путь к покупке для своего бренда.
Общие сведения о моделях атрибуции
Атрибуция – это присвоение ценности конверсии разным событиям, происходящим на пути к этой конверсии, например показам объявлений и кликам. Модель атрибуции – это правило или набор правил, определяющих принцип распределения ценности. В атрибуции используются модели двух типов: на основе правил и на основе данных.
Доступные модели атрибуции
Атрибуция на основе правил
Модели атрибуции на основе правил распределяют ценность конверсии с помощью фиксированных правил независимо от типа конверсии и поведения пользователей. Доступны следующие модели этого типа:
По последнему клику. Вся ценность конверсии присваивается последнему клику.
По первому клику. Вся ценность конверсии присваивается первому клику.
Линейная атрибуция. Всем кликами в последовательности присваивается одинаковая ценность.
С учетом давности взаимодействий. Кликам, полученным ближе к конверсии по времени, присваивается более высокая ценность. При этом считается, что ценность клика увеличивается вдвое каждые 7 дней. Это значит, что клику, сделанному за 8 дней до конверсии, приписывается вдвое меньшая ценность, чем клику, сделанному за один день до конверсии.
С привязкой к позиции. Первому и последнему кликам присваивается по 40 % ценности конверсии, а оставшиеся 20 % равномерно распределяются между остальными кликами.
Атрибуция на основе данных
При атрибуции на основе данных ценность конверсии распределяется между точками взаимодействия с учетом статистики по эффективности. В такой модели, в отличие от остальных, рассчитывается реальный вклад каждого клика.
Применяемая модель На основе данных зависит от типа конверсии и рекламодателя.
Как работает атрибуция на основе данных
При атрибуции на основе данных для анализа путей (независимо от того, завершаются ли они конверсией) используются алгоритмы машинного обучения. Полученная модель на основе данных определяет, как различные точки взаимодействия влияют на результат конверсии. При этом учитывается множество факторов, например время после конверсии, тип устройства, количество взаимодействий с объявлениями, порядок их просмотра, а также тип объектов креативов. Моделируются гипотетические ситуации, и их статистика сравнивается с полученной, чтобы определить, какие точки взаимодействия вероятнее всего приведут к конверсиям. Ценность конверсии распределяется между этими точками взаимодействия с учетом данной вероятности.
Подробнее о методах атрибуции на основе данных можно узнать из PDF-документа Data-driven attribution methodology in Attribution (Beta). Он доступен только на английском языке.
Требования для атрибуции на основе данных
Для создания точной модели атрибуции на основе данных требуется достаточное количество информации. Поэтому функция доступна лишь тем рекламодателям, в аккаунте которых зарегистрировано не менее 600 конверсий в течение 30 дней.
Как только в проекте Атрибуции соберется необходимый объем информации, начнется подготовка модели На основе данных и вам станут доступны соответствующие отчеты. Если данных недостаточно, этот тип модели будет вам недоступен.
Модель На основе данных зависит от объема информации по каждому действию-конверсии, поэтому может быть доступна для одних конверсий и недоступна для других.
Новые данные для продолжения работы
Чтобы модель На основе данных продолжала точно работать, должны поступать новые данные. Если количество конверсий за последние 30 дней меньше необходимого минимума, сведения по атрибуции уже не будут доступны в отчетах.
Сравнение атрибуции с многоканальными последовательностями
Атрибуция и многоканальные последовательности – это разные функции. Вы можете использовать любую из них, выбор зависит от ваших целей.
Атрибуция в Google Аналитике | Многоканальные воронки |
|
---|---|---|
Отчеты |
|
|
Интеграция назначения ставок с Google Рекламой для атрибуции на основе данных | Есть (закрытая бета-версия) | Нет |
Учет показов в качестве событий | Нет |
Бета-функция (показы, ведущие к сеансам)
|
Модель атрибуции на основе данных |
|
|
Настройка отчетов |
|
|
Время | Можно переключаться между временем взаимодействия и временем конверсии (взаимодействия учитываются в соответствии с настройками Google Рекламы) | Только время конверсии |
Данные о кликах и расходах Google Рекламы в отчетах | Нет | Есть |
Модели на основе правил |
|
|
Собственные модели на основе правил | Нет | Есть |
*Доступно только для клиентов Google Аналитики 360.
†Модели, используемые для атрибуции, не назначают ценность прямым переходам, если только путь к конверсии не состоит из них полностью. Файлы cookie Аналитики, которые используются для хранения информации о взаимодействии с вашим сайтом, могут быть недоступны по определенным причинам, например из-за настроек браузера. Поэтому некоторые конверсии могут быть ошибочно отнесены к прямому каналу. Во избежание этого в моделях атрибуции (бета-версия) используются агрегированные анонимные данные пользователей. Система Google будет включать смоделированные конверсии в отчеты атрибуции (бета) в качестве оценки для всех применимых моделей атрибуции.