[GA4] Атрибуция и ее модели

Эта статья предназначена для тех, кто хочет узнать, какие результаты приносит реклама на всей протяженности пути конверсии.

Для ресурсов Google Аналитики 4 доступны расширенные (например, отчет Пути конверсии) и новые (например, моделирование атрибуции на уровне ресурса) функции атрибуции. Это позволяет получать более подробные данные, на основе которых ещё проще принимать решения.

Содержание

• Общие сведения о моделях атрибуции
• Атрибуция на основе данных
• Атрибуция по последнему клику (платные и бесплатные каналы)
• Атрибуция по последнему клику (платные каналы Google)
• Как выбрать настройки атрибуции

Общие сведения о моделях атрибуции

Перед покупкой или другим ценным действием на вашем сайте потребители могут неоднократно воспользоваться поиском и нажать на несколько ваших объявлений. Нередко вся ценность конверсии последнему объявлению, на которое нажал пользователь. Но действительно ли именно оно повлияло на решение пользователя? И какую роль сыграли другие объявления?

Атрибуция – это распределение ценности конверсии между объявлениями, кликами и другими элементами пути к этой конверсии. Модель атрибуции – это правило, набор правил или алгоритм на основе данных, которые определяют, какая часть ценности должна назначаться точкам взаимодействия на пути конверсии.

В настоящее время в отчетах по атрибуции для ресурсов Google Аналитики 4 доступно три модели атрибуции: на основе данных, по последнему клику (платные и бесплатные каналы) и по последнему клику (платные каналы Google).

Чтобы посмотреть отчеты по атрибуции, на панели слева нажмите Реклама. В разделе Атрибуция выберите Сравнение моделей или Пути конверсии.

Примечания

Ни одна из моделей атрибуции не назначает ценность прямым переходам, если только путь к конверсии не состоит из таких переходов полностью.

Атрибуция на основе данных

Ценность конверсии распределяется с учетом полученной информации о каждом событии-конверсии. Эта модель отличается от всех остальных тем, что в ней фактический вклад каждого клика определяется на основе уже имеющихся данных.

Для разных рекламодателей и событий-конверсий эта модель будет выглядеть по-разному.

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.

Примечание. Модели атрибуции на основе данных могут использовать агрегированные данные, доступ к которым открыт в настройках.

Методология атрибуции на основе данных (информация для продвинутых пользователей)

Атрибуция на основе данных включает два основных этапа:

• Анализ доступных данных о путях для формирования моделей на основе коэффициента конверсии для каждого события-конверсии.
• Использование прогнозов по моделям на основе коэффициента конверсии в качестве входных данных для алгоритма, распределяющего ценность конверсии между точками взаимодействия.

Разработка моделей вероятности конверсий на основе доступных данных о пути

Для атрибуции на основе данных используются сведения о путях как совершавших, так и не совершавших конверсии пользователей. Это позволяет понять, как наличие определенных маркетинговых точек взаимодействия и время контакта влияют на вероятность конверсии. С помощью полученных вероятностных моделей можно узнавать, насколько пользователь склонен совершить конверсию в каждой точке пути, если ему будет показано определенное объявление.

Модели сравнивают вероятность совершения конверсии пользователями, увидевшими объявление, и схожими пользователями из контрольной группы. Другими словами, эти модели рассчитывают гипотетическую эффективность показа объявлений Google на основе данных рандомизированных контролируемых экспериментов.

Алгоритмическое назначение дробной доли ценности конверсий маркетинговым точкам взаимодействия

Модель атрибуции на основе данных присваивает ценность конверсии, определяя, как каждое следующее взаимодействие с рекламой меняет прогнозируемую вероятность конверсии. Алгоритм учитывает такие факторы, как время между взаимодействием с объявлением и конверсией, формат и другие сигналы запросов.

Пример

На приведенной ниже схеме сочетание показа объявления № 1 (поисковая реклама), объявления № 2 (реклама в социальных сетях), объявления № 3 (реклама на сайтах партнеров) и объявления № 4 (реклама в поисковой сети) обеспечивает вероятность конверсии, равную 3 %. Если убрать из пути показ объявления № 4, вероятность снизится до 2 %. Таким образом мы узнаем, что эта точка взаимодействия повышает вероятность конверсии на 50 %. Подобные расчеты необходимо провести для каждого взаимодействия с объявлением, после чего полученные результаты можно использовать для определения их веса при атрибуции.

Атрибуция по последнему клику (платные и бесплатные каналы)

Примечание. Модели атрибуции по первому клику, линейная, с учетом давности взаимодействий и на основе позиции недоступны с ноября 2023 года. Подробнее о моделях, которые больше не поддерживаются…

Последний клик (платные и бесплатные каналы). В рамках этой модели прямой трафик игнорируется, а вся ценность конверсии присваивается последнему каналу, для которого зарегистрирован клик (для YouTube – заинтересованный просмотр) перед конверсией. Ниже приведено несколько примеров.

Примеры

1. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > поисковая реклама > обычный поиск: 100 % ценности присваивается каналу "обычный поиск".
2. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > поисковая реклама > электронная почта: 100 % ценности присваивается каналу "электронная почта".
3. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > поисковая реклама > прямой переход: 100 % ценности присваивается каналу "поисковая реклама".

Примечания

• Последний клик (платные и бесплатные каналы) и Последний непрямой клик – два названия одной и той же модели атрибуции.

В модели атрибуции на основе данных заинтересованный просмотр засчитывается, если пользователь:

• смотрит объявление в течение 30 секунд (или до конца, если оно длится менее 30 секунд);
• нажимает на тизер;
• нажимает на сопутствующий баннер или видеостену;
• нажимает на призыв к действию;
• нажимает на конечную заставку;
• переходит на сайт рекламодателя.

Атрибуция по последнему клику (платные каналы Google)

Атрибуция по последнему клику (платные каналы Google). Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу Google Рекламы, для которого зарегистрирован клик пользователя перед конверсией. Если в пути конверсии нет кликов Google Рекламы (см. пример 6), используется модель атрибуции "Последний клик (платные и бесплатные каналы)".

Примеры

4. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > поисковая реклама > обычный поиск: 100 % ценности присваивается каналу "поисковая реклама".
5. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > конверсия по заинтересованному просмотру на YouTube > электронная почта: 100 % ценности присваивается YouTube.
6. Контекстно-медийная сеть > социальная сеть > электронная почта > прямой переход: 100 % ценности присваивается каналу "электронная почта" (т. е. последнему непрямому клику).

Как выбрать настройки атрибуции

Чтобы выбрать для ресурса Google Аналитики 4 модель атрибуции и период учета конверсий, требуется доступ с правами редактора или администратора к этому ресурсу.

1. Откройте страницу Администратор и в разделе Просмотр данных выберите Настройки атрибуции.
2. В разделе Модель атрибуции для отчетов выберите модель атрибуции в раскрывающемся списке. Подробнее о моделях атрибуции для отчетов…
3. В разделе Период учета конверсий выберите значения для событий-конверсий, связанных с привлечением пользователей, и всех остальных событий-конверсий. Настройки, выбранные для всех остальных событий-конверсий, распространяются на атрибуцию сеансов.
4. Нажмите Сохранить.

Эти настройки не затронут модели атрибуции, выбранные в отчетах раздела "Реклама". В этом разделе каждый пользователь может выбрать для себя модели атрибуции. Это не повлияет на то, что видят остальные пользователи, и на расчет данных за пределами раздела "Реклама".