[GA4] Početak upotrebe atribucije

Pregled

Prije izvršavanja kupnje ili druge vrijedne radnje na vašoj web-lokaciji klijenti mogu provesti nekoliko pretraživanja i kliknuti nekoliko vaših oglasa. Obično se zasluga za važnu radnju koja se naziva ključni događaj pripisuje zadnjem oglasu koji su korisnici kliknuli. No je li samo taj oglas naveo korisnika da odluči stupiti u interakciju s ključnim događajem na putu do ključnog događaja? Što je s drugim oglasima koje je klijent kliknuo prije tog oglasa?

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.

U izvješćima o atribuciji u Google Analytics 4 entitetima dostupna su tri modela atribucije:

• atribucija na temelju podataka
• zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala
• posljednji klik iz plaćenih Googleovih kanala.

Napomena: svi modeli atribucije onemogućuju da se za izravne posjete primi zasluga za atribuciju, osim ako se put do ključnog događaja ne sastoji samo od izravnih posjeta.

Ostvarite svoje marketinške ciljeve

Upotrebljavajte uvide iz Google Analyticsa u kombinaciji s Google Adsom kako biste svoju tvrtku predstavili odgovarajućim korisnicima na Pretraživanju, YouTubeu i drugim uslugama.

Početak

Pristup izvješćima o atribuciji

Da biste pristupili izvješćima o atribuciji:

1. U Google Analyticsu kliknite Oglašavanje na lijevoj strani.
2. U odjeljku Atribucija kliknite Modeli atribucije ili Putovi atribucije.

Atribucija na temelju podataka

Na temelju podataka: atribucija na temelju podataka distribuira zaslugu za ključni događaj na temelju podataka za svaki ključni događaj. Razlikuje se od drugih modela jer upotrebljava podatke vašeg računa za izračun stvarnog doprinosa svake interakcije klika.

Svaki model koji se temelji na podacima specifičan je za svakog oglašivača i svaki ključni događaj.

Način funkcioniranja atribucije na temelju podataka

Atribucija upotrebljava algoritme strojnog učenja kako bi procijenila putove koji rezultiraju konverzijama i one koji ne dovedu do konverzija. Model utemeljen na podacima koji nastane kao rezultat toga uči kako različite dodirne točke utječu na ishode ključnog događaja. Taj model uzima u obzir čimbenike kao što su vrijeme od ključnog događaja, vrsta uređaja, broj interakcija s oglasom, redoslijed izlaganja oglasa i vrsta elemenata oglasa. Upotrebom protučinjeničnog pristupa, taj model suprotstavlja ono što se dogodilo s onim što se moglo dogoditi kako bi utvrdio za koje je dodirne točke najvjerojatnije da će potaknuti izvršavanje ključnog događaja. Model atribuira zaslugu tim dodirnim točkama na temelju te vjerojatnosti.

Napomena: ovisno o dostupnosti podataka, modeli atribucije na temelju podataka mogu iskoristiti skupne podatke iz postavki dijeljenja podataka.

Metodologija atribucije na temelju podataka (napredno)

Dva su glavna dijela metodologije atribucije na temelju podataka:

• analiza dostupnih podataka o putovima radi razvoja modela stope ključnih događaja za svaki od vaših ključnih događaja
• upotreba predviđanja modela stope ključnih događaja kao unosa za algoritam koji pripisuje zasluge interakcijama s oglasom.

Razvijanje modela vjerojatnosti ključnih događaja na temelju dostupnih podataka o putovima

Atribucija na temelju podataka koristi podatke puta, uključujući podatke korisnika koji su izvršili konverziju i onih koji nisu, kako bi se stekao uvid u način na koji prisutnost i tempiranje određenih marketinških dodirnih točaka mogu utjecati na vjerojatnost ključnog događaja korisnika. Modeli koji nastanu kao rezultat toga pokazuju koliko je izgledno da korisnik stupi u interakciju s ključnim događajem na putu do ključnog događaja na bilo kojoj određenoj točki na putu, s obzirom na izlaganje određenoj interakciji s oglasom.

Modeli uspoređuju vjerojatnost ključnog događaja korisnika koji su bili izloženi oglasu s onom ključnih događaja sličnih korisnika u grupi koja nije bila izložena oglasu. (Stručnije rečeno, modeli izračunavaju neočekivane dobitke prikazivanja Google oglasa učeći na temelju podataka iz nasumičnih kontroliranih probnih razdoblja.)

Algoritamsko pripisivanje djelomične zasluge marketinškim dodirnim točkama

Model atribucije na temelju podataka dodjeljuje zasluge na temelju načina na koji dodavanje svake interakcije s oglasom putu mijenja procijenjenu vjerojatnost ključnog događaja. Algoritam atribucije na temelju podataka za izračun te zasluge koristi značajke koje uključuju vrijeme između interakcije s oglasom i ključnog događaja, vrste formata i drugih signala upita.

Primjer

U sljedećoj ilustraciji visoke razine kombinacija Izlaganja oglasa 1 (Plaćeno pretraživanje), Izlaganja oglasa 2 (Društvene mreže), Izlaganja oglasa 3 (Afilijacija) i Izlaganja oglasa 4 (Pretraživanje) dovodi do 3% vjerojatnosti ključnog događaja. Ako se Izlaganje oglasa 4 ne ostvari, vjerojatnost pada na 2%, pa znamo da Izlaganje oglasa 4 donosi vjerojatnost ključnog događaja od 50% i više. To ponavljamo za svaku interakciju s oglasom i koristimo naučene doprinose kao težine atribucije.

Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala

Napomena: modeli atribucije na temelju prvog klika, linearnog modela, modela na temelju smanjivanja s vremenom i modela na temelju položaja nisu dostupni od studenog 2023. Saznajte više o obustavljenim modelima.

Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala: zanemaruje izravni promet i 100% vrijednosti ključnog događaja dodjeljuje zadnjem kanalu koji je klijent kliknuo (ili angažiranom prikazu za YouTube) prije izvršavanja konverzije. U nastavku pogledajte primjere kako se dodjeljuje vrijednost ključnog događaja:

Primjeri

1. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > organsko pretraživanje → 100% organskom pretraživanju
2. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > e-pošta → 100% e-pošti
3. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > izravno → 100% plaćenom pretraživanju
4. Izravno → 100% izravnog prometa

Napomena:

• Zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala te zadnji neizravni klik dva su naziva za isti model atribucije.

Angažirani pregled bilježi se u atribuciji na temelju podataka kad korisnik:

• pogleda 30 sekundi oglasa (ili ga pogleda do kraja ako je oglas kraći od 30 sekundi)
• klikne karticu najave
• klikne popratni banner ili videozid
• klikne izraz koji je poziv na radnju
• klikne završni zaslon
• klikne za posjet web-lokaciji oglašivača.

Posljednji klik iz plaćenih Googleovih kanala

Posljednjem kliku iz plaćenih Googleovih kanala: 100% vrijednosti ključnog događaja pripisuje se zadnjem Google Ads kanalu koji je korisnik kliknuo prije izvršavanja konverzije. Ako na putu nema Google Ads klika, kao u 6. primjeru, model atribucije vraća se na zadnji klik iz plaćenih i organskih kanala.

Primjeri

5. Prikazivačka mreža > društvene mreže > plaćeno pretraživanje > organsko pretraživanje → 100% plaćenom pretraživanju
6. Prikazivačka mreža > društvene mreže > YouTube EVC > e-pošta → 100% YouTubeu
7. Prikazivačka mreža > društvene mreže > e-pošta > izravno → 100% e-pošti (povratak na zadnji neizravni klik)
8. Izravno → 100% izravnog prometa

Odabir postavki atribucije

The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.

To select attribution settings:

1. Sign in to Google Analytics.
2. U odjeljku Administrator, under Data display, click Attribution settings.
   Prethodna veza otvara se s posljednjim Analytics entitetom kojem ste pristupili. Entitet možete promijeniti pomoću alata za odabir entiteta.

   Morate biti marketinški stručnjak ili na višoj razini na razini entiteta da biste select the attribution settings.
3. Select these attribution settings:
   • Reporting attribution model
   • Channels that can receive credit
   • Key event lookback window
4. Click Save.