[UA] Про атрибуцію

Докладніше про атрибуцію та її відмінності від багатоканальних послідовностей.
У цій статті розповідається про атрибуцію в Universal Analytics. Нижче наведено ресурси зі схожою інформацією про Google Analytics 4.
Зараз Атрибуція працює в режимі бета-версії.

Атрибуція в Google Analytics – це безкоштовне рішення, за допомогою якого всі клієнти можуть аналізувати крос-канальну атрибуцію на основі даних. Проект атрибуції дає змогу:

  • створювати точні звіти про загальну кількість конверсій (без урахування копій) в усіх цифрових каналах;
  • зручно переглядати точні показники сукупної ефективності в єдиному місці;
  • аналізувати шляхи клієнтів вашого бренду до конверсії.
Зміст

Огляд моделювання атрибуції

Атрибуція – це процес віднесення відсотка цінності конверсії до оголошень, кліків або інших чинників на шляху користувача до конверсії. Модель атрибуції може бути правилом, набором правил або алгоритмом на основі даних, що визначає, як відбувається віднесення відсотка цінності конверсії до різних точок взаємодії на шляху до конверсії. В Атрибуції є два типи таких моделей: на основі правил і на основі даних.

Доступні моделі атрибуції

Примітка. Моделі атрибуції не призначають відсоток цінності атрибуції прямим відвідуванням, якщо шлях до конверсії не складається виключно з таких відвідувань.

Моделі атрибуції на основі правил

Такі моделі атрибуції діють на основі чітких правил призначення відсотка цінності конверсії, незалежно від типу конверсії та поведінки користувача. У Google Атрибуції доступні наведені нижче моделі на основі правил.

Last interaction model iconОстанній клік. У цій моделі вся цінність конверсії призначається події, яка ініціювала останній клік.

First interaction model iconПерший клік. У цій моделі вся цінність конверсії призначається події, яка ініціювала перший клік.

Linear model iconЛінійна. У цій моделі всім клікам на шляху до конверсії призначається однакова цінність.

Position-based model iconЗ урахуванням давності взаємодії. У цій моделі більша цінність призначається клікам, здійсненим незадовго до конверсії. Цінність розподіляється на основі періоду спаду тривалістю сім днів. Тобто клік, здійснений за вісім днів до конверсії, оцінюватиметься вдвічі нижче, ніж той, що відбувся за день до конверсії.

Time-decay model iconНа основі позиції. У цій моделі подіям, які ініціювали перший і останній кліки, призначається цінність 40%, а 20% розподіляються рівномірно між рештою кліків на шляху до конверсії.

Атрибуція на основі даних

У моделі атрибуції на основі даних цінність розподіляється на основі отриманих даних для кожного типу конверсії. Ця модель відрізняється від інших тим, що на основі даних вашого облікового запису обчислюється фактичний внесок кожної взаємодії у формі кліку.

Data-driven model iconМодель на основі даних індивідуальна для кожного рекламодавця й типу конверсії.

Як працює модель атрибуції на основі даних

Атрибуція використовує алгоритми машинного навчання, щоб оцінити шляхи, які приводять або не приводять до конверсій. У результаті модель атрибуції На основі даних визначає, як різні точки взаємодії впливають на результати конверсії. Модель враховує різні фактори, зокрема час між взаємодією та конверсією, тип пристрою, кількість взаємодій з оголошеннями, порядок їх показу й типи об’єктів оголошень. Ця модель протиставляє фактичний і потенційний результати, щоб визначити, які точки взаємодії найімовірніше завершаться конверсіями. Модель зараховує відсоток цінності конверсії для цих точок взаємодії на основі такої ймовірності.

Щоб дізнатися більше про метод атрибуції на основі даних, завантажте PDF-файл Data-driven attribution methodology in Attribution (Beta) (доступний лише англійською мовою).

Вимоги до атрибуції на основі даних

Ця модель атрибуції потребує певного обсягу даних для точного моделювання розподілу цінності конверсії. Тому модель атрибуції на основі даних доступна не для всіх рекламодавців. Загалом, щоб модель атрибуції на основі даних була доступна, обліковий запис має накопичити принаймні 600 конверсій протягом 30 днів.

Підготовка моделі на основі даних розпочнеться, коли в проекті буде накопичено мінімальну необхідну кількість даних для атрибуції. Коли Атрибуція збере достатньо даних, ви зможете створити звіт. Якщо даних недостатньо, ви не зможете використовувати модель атрибуції на основі даних.

Доступність цієї моделі атрибуції залежить від наявності даних за кожним типом конверсії, тож модель на основі даних може відображатися не для всіх веб-сайтів і конверсій Google Analytics.

Як забезпечити відповідні умови для моделі атрибуції на основі даних

Для точності результатів модель на основі даних потребує оновлення даних. Якщо показник кількості конверсій за 30 днів опуститься нижче мінімального рівня, ви не зможете переглядати звіти за моделлю атрибуції на основі даних. 

Порівняння атрибуції та багатоканальних послідовностей

Атрибуція – це окрема від багатоканальних послідовностей функція. Обидві вони мають свої переваги, тож вибір залежить від ваших потреб.

 

  Атрибуція в Google Analytics Багатоканальні послідовності
 
Звіти
  • Порівняння моделей
  • Шляхи до конверсії (з відсотком цінності конверсії)
  • Час до конверсії
  • Довжина послідовності
  • Порівняння моделей
  • Асоційовані конверсії
  • Найкращі шляхи до конверсії (без відсотка цінності конверсії)
  • Час до конверсії
  • Довжина послідовності
  • Аналіз рентабельності інвестицій*
  • Огляд моделей*
Інтеграція ставок із Google Ads для атрибуції на основі даних Так (закрита бета-версія) Ні
Покази, включені як події Ні

Бета-версія функції (покази, які ініціюють сеанси)

  • Медійна мережа Google: через інтеграцію з Google Ads
  • Увесь інший відстежений платний медіаконтент (через інтеграцію з Display & Video 360 або Campaign Manager 360)*
Модель атрибуції на основі даних
  • Безкоштовна й доступна для всіх
  • Враховує всі точки взаємодії протягом указаного періоду ретроспективного аналізу
  • Не враховує взаємодії на різних пристроях
  • Не вважає каналом прямі відвідування
  • Доступна клієнтам Google Analytics 360
  • Враховує останні чотири точки взаємодії
  • Не враховує взаємодії на різних пристроях
  • Вважає каналом прямі відвідування
Налаштування звіту
  • Системне групування каналів Атрибуції
  • Стандартні групи каналів Google Analytics (але не інші групи, створені в Google Analytics)
  • Системне групування каналів Google Analytics
  • Стандартні групи каналів Google Analytics
  • Користувацьке групування каналів Google Analytics
Час звіту Ви можете вибрати взаємодію або час конверсії (взаємодія узгоджує звіти з Google Ads) Лише час конверсії
Дані про вартість і кліки Google Ads для звітів  Ні  Так
Моделі на основі правил
  • Останній клік (не враховує прямі відвідування)
  • Перший клік (не враховує прямі відвідування)
  • Лінійна (не враховує прямі відвідування)
  • З урахуванням давності взаємодії (не враховує прямі відвідування)
  • На основі позиції (не враховує прямі відвідування)
  • Останній клік (не враховує прямі відвідування)
  • Остання взаємодія (враховує прямі відвідування)
  • Останній клік Google Ads
  • Перша взаємодія (враховує прямі відвідування)
  • Лінійна (враховує прямі відвідування)
  • З урахуванням давності взаємодії (враховує прямі відвідування)
  • На основі позиції (враховує прямі відвідування)
Моделі на основі спеціальних правил Ні Так

*Доступно лише клієнтам Google Analytics 360

Моделі атрибуції не призначають відсоток цінності атрибуції прямим відвідуванням, якщо шлях до конверсії не складається виключно з прямих відвідувань. Файли cookie Analytics, які використовуються для зберігання інформації про взаємодії з вашим веб-сайтом, можуть бути недоступні з різних причин, зокрема через налаштування веб-переглядача. Тому деякі конверсії можуть бути помилково віднесені до каналу прямих відвідувань. Щоб знизити вірогідність такої помилки, конверсії за моделями атрибуції (бета-версія) враховують конфіденційні дані користувачів, а Google включає змодельовані конверсії у звіти Атрибуції (бета-версія) як прогнозовані показники для всіх відповідних моделей атрибуції.

Чи корисна ця інформація?

Як можна її покращити?
true
Виберіть власний план навчання

Наш новий ресурс google.com/analytics/learn допоможе використовувати Google Analytics 4 з максимальною користю. На цьому веб-сайті ви знайдете відео, статті й покрокові вказівки, а також посилання на Google Analytics Discord, блог, канал YouTube і сховище GitHub.

Почніть навчання вже сьогодні!

Пошук
Очистити пошук
Закрити пошук
Головне меню
13551578768148908209
true
Пошук у довідковому центрі
true
true
true
true
true
69256
false
false