[Google аналитика 4] Почните да користите приписивање

Преглед

Клијенти могу да обаве неколико претрага и кликну на неколико огласа пре него што обаве куповину или другу важну радњу на веб-сајту или у апликацији. Обично се све заслуге за важну радњу, која се назива кључни догађај, приписују последњем огласу на који су клијенти кликнули. Али да ли их је само тај оглас подстакао да остваре интеракцију са кључним догађајем на путањи до кључног догађаја? Шта је са другим огласима на које су кликнули пре њега?

У извештајима о приписивању у производима Google аналитике 4 доступна су 3 модела приписивања:

• Приписивање засновано на подацима
• Последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале
• Последњи клик на Google канале који се плаћају

Приступите извештајима о приписивању

Да бисте приступили извештајима о приписивању:

1. У Google аналитици кликните на Оглашавање са леве стране.
2. У делу Приписивање кликните на Модели приписивања или Путање приписивања.

Приписивање засновано на подацима

Засновано на подацима: Приписивање засновано на подацима распоређује заслуге за кључни догађај на основу података за сваки кључни догађај. Разликује се од других модела јер на основу података са налога израчунава стварни допринос сваке интеракције кликом.

Сваки модел заснован на подацима је другачији за сваког оглашавача и сваки догађај конверзије.

Како функционише приписивање засновано на подацима

Атрибуција користи алгоритме машинског учења како би проценила путање које остварују конверзије и путање које не остварују конверзије. Добијени модел који се заснива на подацима учи како различите тачке контакта утичу на исходе кључних догађаја. Овај модел обухвата факторе као што су време од кључног догађаја, тип уређаја, број интеракција са огласом, редослед изложености и тип елемената огласа. Коришћењем хипотетичког приступа, модел пореди оно што се десило са оним што је могло да се деси како би утврдио за које тачке контакта је највећа вероватноћа да подстакну кључне догађаје. Модел приписује заслуге тачкама контакта на основу те вероватноће.

Методологија приписивања на основу података (напредно)

Постоје 2 главна дела методологије приписивања заснованог на подацима:

• Анализирање доступних података о путањи ради прављења модела стопе кључних догађаја за сваки кључни догађај
• Коришћење предвиђања модела стопе кључних догађаја као уноса за алгоритам који приписује заслуге интеракцијама са огласима

Направите моделе вероватноће за кључне догађаје на основу доступних података из путање

На основу података из путање, укључујући податке од корисника који остваре и који не остваре конверзију, приписивање засновано на подацима сазнаје како присуство и временске одреднице одређених маркетиншких тачака контакта могу да утичу на вероватноћу да корисници остваре кључни догађај. Добијени модели процењују вероватноћу интеракције корисника са кључним догађајем на путањи до кључног догађаја на било којој тачки путање, имајући у виду изложеност одређеној интеракцији са огласом.

Модели пореде вероватноћу кључног догађаја корисника који су били изложени огласу и вероватноћу кључног догађаја сличних корисника у групи за задржавање. (Техничким жаргоном, модели израчунавају хипотетичку добит од изложености Google огласима обучавањем модела помоћу података из насумичних контролисаних експеримената.)

Приписивање делимичних заслуга маркетиншким тачкама контакта помоћу алгоритма

Модел приписивања на основу података приписује заслуге на основу тога како додавање сваке интеракције са огласом на путању мења процењену вероватноћу остваривања кључног догађаја. Алгоритам приписивања на основу података израчунава ове заслуге на основу функција као што су време између интеракције са огласом и кључног догађаја, тип формата и други сигнали упита.

Пример

У следећој детаљној илустрацији комбинација изложености огласу бр. 1 (плаћена претрага), изложености огласу бр. 2 (друштвене мреже), изложености огласу бр. 3 (промотер) и изложености огласу бр. 4 (претрага) доводи до вероватноће остваривања кључног догађаја од 3%. Када нема изложености огласу бр. 4, вероватноћа пада на 2%, па знамо да изложеност огласу бр. 4 повећава вероватноћу остваривања кључног догађаја за 50%. Понављамо ово за сваку интеракцију са огласом и користимо добијене доприносе за вредности приписивања.

Последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале

Последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале: Игнорише директан саобраћај и приписује 100% вредности кључног догађаја последњем каналу на којем је клијент остварио клик (или ангажовани преглед за YouTube) пре конверзије. У наставку можете да видите примере додељивања вредности кључног догађаја:

Последњи клик на Google канале који се плаћају

Последњи клик на Google канале који се плаћају: Приписује 100% вредности кључног догађаја последњем Google Ads каналу на којем је клијент остварио клик пре конверзије. Ако на путањи не постоји Google Ads клик, као у 6. примеру, модел приписивања се враћа на последњи клик на канале који се плаћају и бесплатне канале.

Изаберите подешавања приписивања