Bắt đầu sử dụng tính năng phân bổ

Tổng quan

Khách hàng có thể tìm kiếm nhiều lần và nhấp vào nhiều quảng cáo của bạn trước khi mua hàng hoặc hoàn tất một hành động quan trọng khác trên trang web hoặc ứng dụng của bạn. Thông thường, tất cả giá trị đóng góp cho hành động quan trọng (được gọi là sự kiện quan trọng) sẽ được phân bổ cho quảng cáo mà khách hàng nhấp vào sau cùng. Thế nhưng, có phải chính quảng cáo đó khiến họ quyết định tương tác với một sự kiện quan trọng trên lộ trình dẫn đến một sự kiện quan trọng hay không? Còn những quảng cáo khác mà họ đã nhấp vào trước đó thì sao?

Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.

An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.

Hiện có 3 mô hình phân bổ trong Báo cáo phân bổ của các tài sản Google Analytics:

• Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu
• Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí và kênh tự nhiên
• Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí của Google

Lưu ý: Tất cả mô hình phân bổ sẽ không phân bổ giá trị đóng góp cho những lượt truy cập trực tiếp, trừ phi lộ trình dẫn đến sự kiện chính chỉ bao gồm các lượt truy cập trực tiếp.

Đạt được mục tiêu tiếp thị

Sử dụng thông tin chi tiết từ Google Analytics cùng với Google Ads để giúp doanh nghiệp của bạn tiếp cận những khách hàng phù hợp trên Tìm kiếm, YouTube và các nền tảng khác.

Bắt đầu

Truy cập vào Báo cáo phân bổ

Cách truy cập vào Báo cáo phân bổ:

1. Trong Google Analytics, hãy nhấp vào Quảng cáo ở bên trái.
2. Trong mục Phân bổ, hãy nhấp vào Mô hình phân bổ hoặc Lộ trình phân bổ.

Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu

Dựa trên dữ liệu: Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu phân bổ giá trị đóng góp cho sự kiện chính dựa trên dữ liệu cho từng sự kiện chính. Mô hình này khác với các mô hình khác vì nó dùng dữ liệu của tài khoản để tính toán mức đóng góp thực tế của mỗi lượt tương tác ở dạng lượt nhấp.

Mỗi nhà quảng cáo và mỗi sự kiện quan trọng sẽ có mô hình dựa trên dữ liệu riêng.

Cách hoạt động của mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu

Tính năng phân bổ sử dụng thuật toán học máy để đánh giá cả lộ trình chuyển đổi và lộ trình không chuyển đổi. Mô hình Dựa trên dữ liệu của thuật toán này tìm hiểu cách các điểm tiếp xúc khác nhau tác động đến kết quả sự kiện quan trọng. Mô hình này tích hợp các yếu tố như thời gian tính từ sự kiện quan trọng, loại thiết bị, số lượt tương tác với quảng cáo, thứ tự hiển thị quảng cáo và loại thành phần mẫu quảng cáo. Bằng cách sử dụng phương thức đối chứng, mô hình sẽ so sánh những lượt tương tác thực sự xảy ra với những lượt tương tác có thể đã xảy ra để xác định điểm tiếp xúc có nhiều khả năng dẫn đến sự kiện chính nhất. Mô hình này sẽ phân bổ giá trị đóng góp dẫn đến những điểm tiếp xúc dựa trên khả năng này.

Lưu ý:

• Tuỳ thuộc vào lượng dữ liệu có sẵn, các mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu có thể tận dụng dữ liệu tổng hợp từ phần Cài đặt cách chia sẻ dữ liệu.
• Bạn có thể phân bổ lại lượt chuyển đổi trong tối đa 7 ngày sau khi lượt chuyển đổi xảy ra. 

Phương pháp luận sử dụng trong mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (nâng cao)

Có 2 phần chính trong phương pháp luận sử dụng trong mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu:

• Phân tích dữ liệu lộ trình có sẵn để phát triển các mô hình tỷ lệ sự kiện quan trọng cho mỗi sự kiện quan trọng của bạn
• Dùng thông tin dự đoán mô hình tỷ lệ sự kiện chính làm dữ liệu đầu vào cho một thuật toán phân bổ giá trị đóng góp cho các lượt tương tác với quảng cáo

Phát triển các mô hình xác suất sự kiện quan trọng từ dữ liệu lộ trình có sẵn

Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu sử dụng dữ liệu về lộ trình (bao gồm dữ liệu từ cả người dùng chuyển đổi và người dùng không chuyển đổi) để xác định xem sự hiện diện và thời điểm hiện diện của một số điểm tiếp xúc nhất định trong quá trình tiếp thị có thể tác động như thế nào đến xác suất sự kiện quan trọng của người dùng. Các mô hình thu được sẽ đánh giá khả năng một người dùng tương tác với một sự kiện quan trọng trên lộ trình dẫn đến một sự kiện quan trọng tại bất kỳ điểm cụ thể nào trên lộ trình, dựa trên khả năng tiếp xúc với một lượt tương tác với quảng cáo cụ thể.

Các mô hình này so sánh xác suất sự kiện quan trọng của những người dùng đã xem quảng cáo với xác suất sự kiện quan trọng của những người dùng tương tự trong nhóm đối chứng. (Nói một cách kỹ thuật hơn, các mô hình sẽ học hỏi bằng dữ liệu từ các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng để tính toán mức tăng phản thực tế của việc tiếp xúc với quảng cáo trên Google).

Phân bổ giá trị đóng góp rất nhỏ cho các điểm tiếp xúc trong quá trình tiếp thị dựa trên thuật toán

Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu phân bổ giá trị đóng góp dựa trên cách xác suất sự kiện quan trọng ước tính thay đổi khi mỗi lượt tương tác với quảng cáo tham gia vào lộ trình. Thuật toán phân bổ dựa trên dữ liệu sử dụng các tính năng như thời gian giữa lượt tương tác với quảng cáo và sự kiện chính, loại định dạng, cũng như các tín hiệu truy vấn khác để tính toán mức giá trị đóng góp này.

Ví dụ

Trong hình minh hoạ chi tiết sau đây, việc kết hợp giữa Điểm hiển thị quảng cáo số 1 (Kết quả tìm kiếm có trả phí), Điểm hiển thị quảng cáo số 2 (Mạng xã hội), Điểm hiển thị quảng cáo số 3 (Đơn vị liên kết) và Điểm hiển thị quảng cáo số 4 (Tìm kiếm) sẽ mang lại xác suất sự kiện quan trọng là 3%. Khi không có Điểm hiển thị quảng cáo số 4, xác suất sẽ giảm xuống 2%. Vì vậy, chúng ta biết rằng Điểm hiển thị quảng cáo số 4 giúp tăng xác suất sự kiện quan trọng thêm 50%. Chúng tôi lặp lại quy trình này cho mỗi lượt tương tác với quảng cáo và dùng mức đóng góp đã biết làm trọng số phân bổ.

Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí và kênh tự nhiên

Lưu ý: Kể từ tháng 11 năm 2023, mô hình phân bổ theo lượt nhấp đầu tiên, mô hình phân bổ tuyến tính, mô hình phân bổ mức giảm dựa trên thời gian và mô hình phân bổ dựa trên vị trí sẽ không còn hoạt động nữa. Tìm hiểu thêm qua bài viết Giới thiệu về các mô hình không dùng nữa.

Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí và kênh tự nhiên: Bỏ qua lưu lượng truy cập trực tiếp và phân bổ 100% giá trị sự kiện quan trọng cho kênh cuối cùng mà khách hàng đã nhấp vào (hoặc cho lượt xem có chủ đích trên YouTube) trước khi chuyển đổi. Hãy xem các ví dụ bên dưới về cách mô hình này phân bổ giá trị sự kiện chính:

Ví dụ

1. Hiển thị > Mạng xã hội > Kết quả tìm kiếm có trả phí > Kết quả tìm kiếm tự nhiên → 100% cho Kết quả tìm kiếm tự nhiên
2. Hiển thị > Xã hội > Kết quả tìm kiếm có trả phí > Email → 100% cho Email
3. Hiển thị > Mạng xã hội > Kết quả tìm kiếm có trả phí > Trực tiếp → 100% cho Kết quả tìm kiếm có trả phí
4. Trực tiếp → 100% Lưu lượng truy cập trực tiếp

Lưu ý:

• Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí và kênh tự nhiên và Lượt nhấp không trực tiếp mới nhất là hai tên của cùng một mô hình phân bổ.

Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu sẽ tính một lượt xem có chủ đích khi người dùng:

• Xem quảng cáo trong 30 giây (hoặc cho đến khi kết thúc nếu quảng cáo đó ngắn hơn 30 giây)
• Nhấp vào thẻ dòng giới thiệu
• Nhấp vào biểu ngữ đi kèm hoặc hộp hiển thị video
• Nhấp vào một cụm từ là lời kêu gọi hành động
• Nhấp vào màn hình kết thúc
• Nhấp để truy cập vào trang web của nhà quảng cáo

Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí của Google

Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí của Google: Phân bổ 100% giá trị sự kiện quan trọng cho kênh Google Ads cuối cùng mà khách hàng đã nhấp vào trước khi chuyển đổi. Nếu không có lượt nhấp Google Ads nào trong lộ trình (như trong Ví dụ 6), thì mô hình phân bổ này sẽ trở lại thành Mô hình phân bổ theo lượt nhấp cuối cùng trên kênh có tính phí và kênh tự nhiên.

Ví dụ

5. Hiển thị > Mạng xã hội > Kết quả tìm kiếm có trả phí > Kết quả tìm kiếm tự nhiên → 100% cho Kết quả tìm kiếm có trả phí
6. Hiển thị > Mạng xã hội > Lượt chuyển đổi từ lượt xem được thực hiện (EVC) trên YouTube > Email → 100% cho YouTube
7. Hiển thị > Mạng xã hội > Email > Trực tiếp → 100% cho Email (quay lại mô hình lượt nhấp không trực tiếp mới nhất)
8. Trực tiếp → 100% Lưu lượng truy cập trực tiếp

Chọn chế độ cài đặt mô hình phân bổ

Trang Cài đặt mô hình phân bổ cho phép bạn chọn cách Google Analytics chỉ định giá trị đóng góp cho các quảng cáo, lượt nhấp và các yếu tố khác trước khi người dùng kích hoạt sự kiện chính và lượt chuyển đổi trên web của Google Ads.

Cách chọn chế độ cài đặt mô hình phân bổ:

1. Đăng nhập vào Google Analytics.
2. Trong trang Quản trị, trong mục Hiển thị dữ liệu, hãy nhấp vào Sự kiện.
   Lưu ý: Đường liên kết trước đó sẽ mở ra tài sản Analytics mà bạn đã truy cập gần đây nhất. Bạn phải đăng nhập vào một Tài khoản Google để mở tài sản đó. Bạn có thể thay đổi tài sản bằng bộ chọn tài sản.

   Bạn phải là Nhà tiếp thị hoặc có vai trò cao hơn ở cấp tài sản để chọn chế độ cài đặt mô hình phân bổ.
3. Nhấp vào Cài đặt mô hình phân bổ.
4. Xem lại các chế độ cài đặt mô hình phân bổ sau:
   • Mô hình phân bổ trong báo cáo
   • Những kênh có thể nhận giá trị đóng góp
   • Giai đoạn xem lại của sự kiện quan trọng
5. Nhấp vào Lưu.