בקטע Attribution בנכסי Google Analytics 4 תמצאו תכונות שיוך (Attribution) משופרות, כמו דוח נתיבי המרות משופר, ותכונות שיוך חדשות, כמו יצירת מודלים של שיוך ברמת הנכס. התכונות האלה מספקות תובנות מעמיקות ופרקטיות יותר מתמיד.
הנושאים במאמר:סקירה כללית של יצירת מודל שיוך (Attribution)
הלקוחות יכולים לבצע מספר חיפושים וללחוץ על כמה מודעות לפני שהם קונים משהו באתר או מבצעים בו פעולה חשובה אחרת. לרוב, כל הקרדיט על המרה משויך למודעה האחרונה שלקוחות לחצו עליה. אבל האם זו המודעה היחידה שגרמה להם להחליט לבצע המרה? מה לגבי מודעות אחרות שעליהן הם לחצו לפני כן?
שיוך (Attribution) הוא ייחוס קרדיט על המרות למודעות, לקליקים ולגורמים שונים לאורך נתיב ההמרה של המשתמש. מודל השיוך (Attribution) יכול להיות כלל, קבוצת כללים או אלגוריתם מבוסס-נתונים. על פי המודל שנבחר נקבעת השיטה שבה הקרדיט על ההמרות משויך לנקודות המגע עם הלקוחות בנתיבי ההמרות.
יש שלושה מודלים של שיוך שזמינים בדוחות השיוך בנכסי Google Analytics 4: שיוך מבוסס-נתונים, קליק אחרון בערוצים בתשלום ובערוצים אורגניים וקליק אחרון בערוצי Google בתשלום.
כדי למצוא את דוחות השיוך, לוחצים על פרסום בצד ימין. בקטע Attribution לוחצים על השוואה בין מודלים או על נתיבי המרות.
כל המודלים של השיוך לא משייכים קרדיט לביקורים ישירים, אלא אם נתיב ההמרה כלל רק ביקורים ישירים.
שיוך מבוסס-נתונים (DDA)
מבוסס-נתונים: במודל השיוך מבוסס-הנתונים, הקרדיט על ההמרה מחולק לפי הנתונים בכל אירוע המרה. המודל הזה שונה ממודלים אחרים מפני שהוא מתבסס על הנתונים הקיימים בחשבון כדי לחשב את התרומה בפועל של כל אינטראקציה שהסתיימה בקליק.
איך פועל המודל 'שיוך מבוסס-נתונים (DDA)'
כחלק מתהליך השיוך, המערכת משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי להעריך נתיבים של משתמשים שהשלימו המרות וגם נתיבים של משתמשים שלא השלימו המרות. המודל מבוסס-הנתונים שמתקבל לומד כיצד נקודות מגע שונות עם הלקוח משפיעות על תוצאות ההמרות. המודל משלב גורמים כגון זמן מההמרה, סוג המכשיר, מספר האינטראקציות עם המודעה, סדר החשיפה למודעה וסוג נכסי הקריאייטיב. המודל משתמש בגישה הפוכה כדי להשוות בין מה שקרה לבין מה שהיה יכול לקרות, במטרה לקבוע אילו נקודות מגע עם הלקוח צפויות להניב המרות. המערכת משייכת את הקרדיט על ההמרות לנקודות המגע האלה על סמך הסבירות הזו.
המתודולוגיה שעומדת מאחורי שיוך מבוסס-נתונים (מתקדם)
המתודולוגיה של השיוך מבוסס-הנתונים (DDA) מורכבת משני חלקים עיקריים:
- ניתוח של נתוני הנתיב הזמינים לצורך פיתוח מודלים של שיעור המרה בכל אחד מאירועי ההמרה
- שימוש בתחזיות של מודל שיעור המרה כקלט של אלגוריתם המשייך קרדיט על המרות לאינטראקציות עם מודעות
פיתוח מודלים הסתברותיים של המרות מנתוני הנתיב הזמינים
בשיוך מבוסס-נתונים (DDA) נעשה שימוש בנתוני הנתיב, כולל הנתונים מהמשתמשים שמשלימים המרות והנתונים מהמשתמשים שאינם משלימים המרות, כדי להבין איך הנוכחות והתזמון של נקודות מגע שיווקיות מסוימות עם הלקוח עשויים להשפיע על ההסתברות שהמשתמשים ישלימו המרה. המודלים שמתקבלים מעריכים את הסבירות שמשתמש ישלים המרה בכל נקודה מסוימת בנתיב, בהינתן חשיפה לאינטראקציה מסוימת עם מודעות.
המודלים משווים בין ההסתברות להמרה של משתמשים שנחשפו למודעה לבין ההסתברות להמרה של משתמשים דומים הנמצאים בקבוצת בקרה. (במונחים טכניים יותר, המודלים מחשבים את הרווחים המתאפשרים בחשיפה למודעות Google על ידי אימון שמבוסס על נתונים שהתקבלו מניסויים אקראיים מבוקרים).
הקצאה אלגוריתמית של קרדיט עשרוני על המרות לנקודות מגע שיווקיות עם הלקוח
מודל השיוך מבוסס-הנתונים מייחס קרדיט על סמך האופן שבו הוספה של כל אינטראקציה עם מודעה לנתיב משנה את ההסתברות המשוערת להמרה. לצורך חישוב הקרדיט, באלגוריתם של השיוך מבוסס-הנתונים נלקחות בחשבון תכונות שונות, וביניהן הזמן שעבר מהאינטראקציה עם המודעה עד להמרה, סוג הפורמט ואותות שאילתה אחרים.
קליק אחרון בערוצים בתשלום ובערוצים אורגניים
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > חיפוש בתשלום > חיפוש אורגני ← 100% לחיפוש אורגני
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > חיפוש בתשלום > אימייל ← 100% לאימייל
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > חיפוש בתשלום > ישיר ← 100% לחיפוש בתשלום
- קליק אחרון בערוצים בתשלום ובערוצים אורגניים וקליק אחרון שאינו ישיר הם שני שמות של אותו מודל שיוך.
צפייה פעילה נספרת בשיוך מבוסס-נתונים כשהמשתמש:
- צופה במודעה במשך 30 שניות (או עד הסוף אם היא קצרה מ-30 שניות)
- לוחץ על כרטיס טיזר
- לוחץ על מודעת באנר נלווית או על קיר סרטונים
- לוחץ על ביטוי שהוא קריאה לפעולה
- לוחץ על מסך הסיום
- לוחץ כדי להיכנס לאתר של המפרסם
קליק אחרון בערוצי Google בתשלום
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > חיפוש בתשלום > חיפוש אורגני ← 100% לחיפוש בתשלום
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > המרה לאחר צפייה פעילה (EVC) ב-YouTube > אימייל ← 100% ל-YouTube
- רשת המדיה > רשתות חברתיות > אימייל > ישיר → 100% לאימייל (הסתמכות על קליק אחרון שאינו ישיר)
בחירת הגדרות שיוך
כדי לבחור מודל שיוך (Attribution) וחלון המרות לנכס Google Analytics 4, צריך להיות לכם תפקיד עורך או תפקיד אדמין בנכס הזה.
- בדף ניהול, בקטע תצוגת נתונים לוחצים על הגדרות השיוך (Attribution).
- בקטע מודל שיוך (Attribution) לדיווח, בוחרים מודל שיוך (Attribution) מהתפריט הנפתח. מידע נוסף על מודלים של שיוך (Attribution) לדיווח.
- בקטע חלון המרות, בוחרים את חלונות ההמרות של אירועי המרה מסוג צירוף משתמשים ושל כל שאר אירועי ההמרה. באמצעות האפשרות כל שאר אירועי ההמרה אפשר גם לשנות את הגדרות השיוך לסשנים.
- לוחצים על שמירה.
להגדרות השיוך האלה אין השפעה על המודלים של שיוך (Attribution) שנבחרו בדוחות בקטע פרסום. כל אחד יכול לבחור מודלים של שיוך לשימוש אישי בדוחות בקטע פרסום. כשבוחרים מודל שיוך בקטע פרסום, אין לכך השפעה על האופן שבו משתמשים אחרים רואים נתונים, או על אופן החישוב של הנתונים בדוחות שמחוץ לקטע פרסום.