[GA4] Rapport om sammenligning av modeller

Analyser endringer i konverteringskreditten ved bruk av ulike attribusjonsmodeller.
Merk: I november 2023 avvikler vi lineære og plasseringsbaserte attribusjonsmodeller og modeller som er basert på første klikk og tidsrelatert verdifall. Finn ut mer om de avviklede modellene.

I Sammenligning av modeller-rapporten kan du se hvordan ulike attribusjonsmodeller påvirker verdiene som tilskrives markedsføringskanalene du bruker.

Du finner følgende informasjon i denne artikkelen:

Tilgjengelige attribusjonsmodeller

En attribusjonsmodell er regelen eller regelsettet som avgjør hvordan salg og konverteringer blir tilskrevet ulike kontaktpunkter i konverteringstrakter. Finn ut mer om de tilgjengelige attribusjonsmodellene.

Slik bruker du rapporten

Sånn får du tilgang til rapporten

  1. Klikk på Annonsering til venstre i Google Analytics.
  2. Følg menybanen Attribusjon > Sammenligning av modeller.

Velg datoperiode og konverteringshendelser

Begynn med å velge ønsket datoperiode fra rullegardinmenyen for datovelgeren øverst til høyre. Velg så én eller flere konverteringshendelser fra rullegardinmenyen øverst til venstre i rapporten. Som standard er alle konverteringshendelsene valgt, og de vises samlet i rapporten.

Merk: Attribusjonsrapportene omfatter data fra 14. juni 2021 og fremover.

Legg til et filter (valgfritt)

Rapporten inneholder data om alle brukerne. Hvis du vil se data om et bestemt utvalg av brukere, må du klikke på Legg til filter øverst til venstre.

Eksempler

Det kan være lurt å filtrere etter følgende:

  1. En bestemt kampanje hvis du vil se hvordan attribusjonsmodeller tilskriver kreditt til kontaktpunkter i den aktuelle markedsføringskanalen. Opprett et Inkluder-filter, velg Brukerkampanje under Brukeranskaffelse, og velg kampanjenavnet som dimensjonsverdi.
  2. Visse regioner hvis du vil danne deg et tydelig bilde av hvordan kontaktpunktene verdsettes ulikt i attribusjonsmodellene ut fra hvilke markedsføringskanaler du har i de enkelte regionene. Opprett et Inkluder-filter, velg Region under Bruker, og velg så de ønskede dimensjonsverdiene.
  3. Enhetskategori for å se resultatene du oppnår på de ulike enhetene. Opprett et Inkluder-filter, velg Enhetskategori under Enhet, og velg Datamaskin, Mobil og Nettbrett som dimensjonsverdier.

Velg dimensjonen du vil rapportere om

I datatabellen kan du se dataene dine inndelt etter Standard kanalgruppe-dimensjonen. Bruk rullegardinmenyen for å se data inndelt etter dimensjonene Kilde/medium, Kilde, Medium eller Kampanje.  

Velg attribusjonsmodellene som skal sammenlignes

Bruk rullegardinmenyen i Attribusjonsmodell (ikke direkte)-kolonnene for å velge hvilke attribusjonsmodeller du vil sammenligne.

Merk: I Google Analytics 4 brukes «siste klikk» som attribusjonsmodell for alle konverteringer som eksporteres til Google Ads. Bare konverteringer der Google Ads er det siste ikke-direkte klikket, eksporteres til Google Ads, selv om en attribusjonsmodell som ikke er basert på det siste klikket, er valgt i Google Ads. Hvis du vil sammenligne konverteringer for en attribusjonsmodell i Google Ads med en attribusjonsmodell i Google Analytics 4, må du velge siste klikk i betalte og organiske kanaler for å få en presis sammenligning av dataene.

Tilpass rapporten

Klikk på Endre sammenligninger for å endre det som vises i rapporten. I Tilpass rapporter-panelet kan du legge til et filter eller endre rapporteringstiden.

Filtre

Rapporten inneholder data om alle brukerne. Klikk på navnet på filteret for å endre det eller legge til nye filtre.

Rapporteringstid

Standardinnstillingen er Konverteringstid.

  • Konverteringstid: Dette gjenspeiler tilskrevet kreditt for alle kontaktpunkter registrert i konverteringsvinduet før konverteringene i den valgte tidsperioden. Merk deg at disse kontaktpunktene kan registreres før den angitte tidsperioden.
  • Interaksjonstid: Dette gjenspeiler tilskrevet kreditt for alle kontaktpunkter i den angitte tidsperioden. Vær oppmerksom på at konverteringer kan forekomme etter den angitte tidsperioden.

Del, last ned eller eksporter rapporter

Klikk på Del denne rapporten  øverst til høyre for å dele, laste ned eller eksportere dataene i tabellen.

En forklaring av dataene

I datatabellen kan du se dataene dine inndelt etter Standard kanalgruppe-dimensjonen. For hver kanal vises to beregninger som er kalkulert i de valgte attribusjonsmodellene:

  • Konverteringer: antallet konverteringer som tilskrives den valgte dimensjonen
  • Inntekt: inntektsbeløpet som tilskrives den valgte dimensjonen

Inntekt-beregningen i rapporten bruker samme beregningsmetode som for Kjøpsinntekt-beregningen.

I % endring-kolonnen kan du se hvor stor prosentandel av konverteringene og inntektene du oppnår med de ulike attribusjonsmodellene.

Dimensjoner som ikke kan tilskrives kreditt

I noen tilfeller kan ikke dimensjonsverdier vises i Analytics fordi de mangler eller er utilgjengelige. For at du skal få presis rapportering om hvordan kreditt er tilskrevet for det totale antallet konverteringer og de samlede inntektene, kan én eller flere av disse verdiene fremgå i rapporten:

Verdi Definisjon
(not set) Hvis Analytics ikke har mottatt informasjon om dimensjonen du har valgt, brukes plassholderen (not set) – «ikke angitt». Nettadresser som er manuelt tagget, kan for eksempel mangle en parameter som kampanje, kilde eller medium.
Unassigned

I Analytics brukes verdien Unassigned (ikke tilordnet) når det ikke finnes noen andre kanalregler som samsvarer med hendelsesdataene. 

Direct

I Analytics brukes verdien Direct (direkte) når det ikke foreligger noen banedata (f.eks. Dataimportering) som kan tilskrives konverteringen.

Unattributable Verdien er «Unattributable» (kan ikke tilskrives noe) hvis det ikke kan tilskrives kreditt for den valgte dimensjonen. 
(Other) I Analytics brukes (Other)-verdien (annet) for aggregerte rader på grunn av kardinalitetsgrenser. Finn ut mer

Var dette nyttig for deg?

Hvordan kan vi forbedre den?
false
Søk
Slett søket
Lukk søkefunksjonen
Hovedmeny
16578879035470898857
true
Søk i brukerstøtte
true
true
true
true
true
69256
false
false