[GA4] Atribuce a atribuční modely

Tento článek popisuje, jak reklamy na konverzních trasách spolupracují.

Atribuce ve službách v Google Analytics 4 nabízí některé vylepšené funkce, včetně přepracovaného přehledu konverzních tras. Některé funkce jsou pak zcela nové – například modelování atribucí na úrovni služby, které přináší podrobnější statistiky a více možností, jak je využít.

Obsah tohoto článku:

Přehled atribučních modelů

Předtím, než zákazníci provedou nákup nebo dokončí jinou hodnotnou akci na vašem webu, mohou provést několik vyhledávání a kliknout na několik vašich reklam. Obvykle je veškerý kredit za konverzi připsán reklamě, na kterou zákazník kliknul naposledy. Byla to ale čistě tahle reklama, která ho přivedla ke konverzi. Co jiné reklamy, na které kliknul předtím?

Atribuce slouží k přiřazení zásluh na konverzích jednotlivým reklamám, kliknutím a faktorům, které se vyskytují na trase uživatele k dokončení konverze. Atribuční model představuje pravidlo, soubor pravidel nebo algoritmus založený na datech, který určuje, jak bude jednotlivým kontaktním bodům na konverzních trasách přiřazován kredit za konverze.

V přehledech atribuce jsou ve službách v Google Analytics 4 k dispozici tři atribuční modely: atribuce založená na datech, poslední placené a organické kliknutí a poslední placené kanály Google před konverzí.

Pokud chcete zobrazit přehledy atribuce, klikněte vlevo na možnost Inzerce. V části Atribuce klikněte na Porovnání modelů nebo Konverzní trasy.

Poznámky:

Atribuční modely nepřiřazují kredit přímým návštěvám. Výjimku představují jen případy, kdy konverzní trasu tvoří pouze přímé návštěvy.

Atribuce založená na datech

Založená na datech: Atribuce na základě dat rozděluje kredit za konverzi podle údajů zaznamenaných u jednotlivých konverzních událostí. Od jiných modelů se liší tím, že používá data z účtu k výpočtu skutečného přínosu jednotlivých kliknutí.

Data-driven model iconKaždý model na základě dat je specifický pro daného inzerenta a danou konverzní událost.

Princip atribuce na základě dat

Atribuce využívá algoritmy strojového učení k vyhodnocení konverzních tras i tras, které ke konverzi nevedou. Model na základě dat takto dokáže zjistit, jak různé kontaktní body ovlivňují výsledky konverzí. Model pracuje s faktory jako čas konverze, typ zařízení, počet interakcí s reklamou, pořadí expozice nebo typ podkladů. Při použití hypotetického přístupu staví model proti sobě to, co se stalo, s tím, co by se mohlo stát. Přitom se snaží určit, které kontaktní body mohou vést ke konverzi s největší pravděpodobností. Kredit za konverze připisuje model kontaktním bodům na základě této pravděpodobnosti.

Poznámka: Podle dostupnosti dat mohou atribuční modely na základě dat využívat souhrnná data z nastavení sdílení dat.

Metodika, na které je založena atribuce na základě dat (pokročilé)

Metodika atribuce založené na datech má dvě hlavní části:

  • Analýzu dostupných údajů o trase, která slouží k vypracovávání modelů konverzních poměrů pro jednotlivé konverzní události
  • Používání předpovědí modelů konverzních poměrů jako vstupu pro algoritmus, který připisuje kredit za konverzi interakcím s reklamami

Vytvoření modelů pravděpodobnosti konverze ze všech dostupných údajů o trase

Atribuce založená na datech využívá údaje o trase, včetně údajů o uživatelích, u kterých došlo ke konverzi, i uživatelích, u kterých ke konverzi nedošlo. Pomocí nich pak analyzuje, jak existence a časování konkrétních marketingových kontaktních bodů ovlivňuje pravděpodobnost konverze vašich uživatelů. Výsledné modely ukazují, jaká je pravděpodobnost konverze uživatele v konkrétním bodě v rámci trasy s ohledem na konkrétní interakci s reklamou.

Modely srovnávají pravděpodobnost konverze uživatelů, kterým se reklama zobrazila, s pravděpodobností konverze podobných uživatelů ve skupině s přesměrováním. (Řečeno technicky, tyto modely vypočítávají hypotetické srovnávací zisky plynoucí ze zobrazování reklam Google na základě dat získaných z náhodných kontrolovaných studií.)

Algoritmické přiřazení částečného konverzního kreditu marketingových kontaktním bodům

Model atribuce na základě dat přiřazuje kredit na základě toho, jak přidání jednotlivých interakcí s reklamou do trasy změní odhadovanou pravděpodobnost konverze. Algoritmus atribuce na základě dat používá k výpočtu kreditu funkce, jako je doba mezi interakcí s reklamou a konverzí, typ formátu a další signály dotazu.

Příklad
V následujícím příkladu vidíme, že u kombinace zobrazování reklam č. 1 (v placeném vyhledávání), zobrazování reklam č. 2 (v sociálních sítích), zobrazování reklam č. 3 (v partnerských sítích) a zobrazování reklam č. 4 (ve vyhledávání) je 3% pravděpodobnost, že dojde ke konverzi. Pokud nedochází k zobrazování č. 4, pravděpodobnost klesne na 2 %, takže víme, že zobrazování č. 4 zvyšuje pravděpodobnost konverze o 50 %. To zopakujeme pro každou interakci s reklamou a zjištěné příspěvky použijeme jako atribuční váhy.

Placené a organické poslední kliknutí

Poznámka: Atribuční modely První kliknutí, Lineární, Nárůst v čase a Podle pozice nejsou od listopadu 2023 k dispozici. Další informace o zrušených modelech

Last interaction model iconPlacené a organické poslední kliknutí: Ignoruje přímou návštěvnost a připisuje 100 % hodnoty konverze poslednímu kanálu, na který zákazník kliknul (nebo provedl aktivní zhlédnutí v případě YouTube). Podívejte se na následující příklady alokace hodnoty konverze:

Příklady
  1. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > organické vyhledávání → 100 % se připíše organickému vyhledávání
  2. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > e-mail → 100 % se připíše e-mailu
  3. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > přímá návštěvnost → 100 % se připíše placenému vyhledávání
Poznámka:
  • Placené a organické poslední kliknutí a Poslední nepřímé kliknutí jsou dva názvy stejného atribučního modelu.

V atribuci na základě dat se aktivní zhlédnutí započítá, když uživatel:

  • sleduje reklamu 30 sekund (nebo do konce, pokud je kratší než 30 sekund),
  • klikne na kartu s upoutávkou,
  • klikne na doprovodný banner nebo videostěnu,
  • klikne na frázi, která je výzvou k akci,
  • klikne na závěrečnou obrazovku,
  • kliknutím přejde na web inzerenta.

Poslední placené kanály Google před konverzí

Last interaction model iconPoslední placené kanály Google před konverzí: Přiřadí 100 % hodnoty konverze poslednímu kanálu Google Ads, kam se zákazník prokliknul, než uskutečnil konverzi. Pokud na trase není žádné kliknutí Google Ads (jako v příkladu 6), vrátí atribuční model záložní výsledek z modelu Placené a organické poslední kliknutí.

Příklady
  1. Obsahová síť > sociální sítě > placené vyhledávání > organické vyhledávání → 100 % se připíše placenému vyhledávání
  2. Obsahová síť > sociální sítě > aktivní zhlédnutí na YouTube > e-mail → 100 % se připíše YouTube
  3. Obsahová síť > sociální sítě > e-mail > přímá návštěvnost → 100 % se připíše e-mailu (záložní alternativou je poslední nepřímý proklik)

Vyberte nastavení atribuce

Pokud chcete pro službu v Google Analytics 4 vybrat atribuční model a dobu sledování konverzí, musíte v ní mít roli editora nebo administrátora.

  1. Na stránce Administrátor v části Zobrazení dat klikněte na Nastavení atribuce.
  2. V sekci Atribuční model pro přehledy vyberte z rozbalovací nabídky atribuční model. Další informace o atribučních modelech pro přehledy
  3. V části Doba sledování konverzí zvolte dobu sledování pro konverzní události akvizice a všechny ostatní konverzní události. Možnost Všechny ostatní konverzní události také ovládá nastavení atribuce relace.
  4. Klikněte na Uložit.

Tato nastavení atribuce nemají vliv na atribuční modely vybrané v přehledech v sekci Inzerce. Atribuční modely, které chce používat, si může kdokoli vybrat v přehledech v sekci Inzerce. Když si v této sekci atribuční model vyberete, nebude to mít vliv na to, jak se data zobrazí ostatním uživatelům, ani na způsob výpočtu dat v přehledech mimo sekci Inzerce.

Pomohly vám tyto informace?

Jak bychom článek mohli vylepšit?
false
Vyhledávání
Vymazat vyhledávání
Zavřít vyhledávání
Aplikace Google
Hlavní nabídka
8238310922528906644
true
Prohledat Centrum nápovědy
true
true
true
true
true
69256
false
false