Før folk kjøper noe eller utfører en annen verdifull handling på nettstedet ditt, kan de klikke på eller ha interaksjoner med flere av annonsene dine. Vanligvis blir konverteringen i sin helhet tilskrevet den siste annonsen den aktuelle kunden hadde en interaksjon med. Men var det virkelig denne annonsen som gjorde at kunden valgte bedriften din?
Databasert attribusjon fordeler kreditt for konverteringer til ulike kontaktpunkter basert på hvordan folk samhandler med de ulike annonsene dine og til slutt velger å bli kundene dine. Denne metoden bruker data fra kontoen din for å fastslå hvilke søkeord, annonser og kampanjer som har størst innvirkning på forretningsmålene dine. Den databaserte attribusjonen legger til grunn konverteringer på nettstedet, konverteringer fra butikkbesøk og Google Analytics-konverteringer fra YouTube, Displaynettverket og Søkenettverket (innbefattet Shopping).
I denne artikkelen ser vi nærmere på databasert attribusjon. Hvis du vil finne ut mer om attribusjonsmodeller generelt eller hvordan du kan velge attribusjonsmodell for konverteringshandlinger, kan du lese artikkelen Om attribusjonsmodeller.
Fordeler
- Finn ut hvilke søkeord, annonser, kampanjer og annonsegrupper og kampanjer som er viktigst for at du skal nå forretningsmålene dine.
- Optimaliser budgivningen basert på resultatdataene i den aktuelle kontoen.
- Velg den attribusjonsmodellen som helt uten tvil passer best for bedriften din.
Slik fungerer det
Databasert attribusjon skiller seg fra de andre attribusjonsmodellene ved at konverteringsdataene brukes for å beregne det faktiske bidraget fra hver annonseinteraksjon langs konverteringstrakten. Alle databaserte modeller er spesifikke for hver enkelt annonsør.
Den databaserte attribusjonen tar høyde for alle interaksjonene – deriblant klikk og videoengasjementer – med søkeannonsene (innbefattet Shopping-annonser), YouTube-annonsene, bannerannonsene og Demand Gen-annonsene dine i Google Ads. Ved å sammenligne banene til kunder som konverterer, med banene til kunder som ikke gjør det, kan modellen påvise mønstre blant de annonseinteraksjonene som fører til konverteringer. Det kan være visse trinn i sekvensen som har høyere sannsynlighet for at kunden går videre og gjennomfører en konvertering. Modellen gir da mer verdi til disse verdifulle annonseinteraksjonene på kundens vei frem mot en konvertering.
Dette betyr at når du evaluerer konverteringsdata, ser du hvilke annonser som har størst effekt på bedriftens mål. Hvis du bruker en automatisk budstrategi for å generere flere konverteringer, benyttes denne viktige informasjonen i budgivningen slik at du får flere konverteringer.
Eksempel
Du eier et reisebyrå i Bergen, og du bruker konverteringssporing for å registrere tilfeller der kundene kjøper billetter på nettstedet ditt. Du har en spesifikk konverteringshandling som sporer kjøp av turer med Fløibanen. Kundene klikker ofte på flere av annonsene dine før de bestemmer seg for å kjøpe en billett.
Du har en databasert attribusjonsmodell hvor det registreres at kunder som først klikker på annonsen «Sightseeing Bergen» og senere klikker på «Sightseeing Fløibanen», kjøper billetter oftere enn brukere som bare klikker på «Sightseeing Fløibanen». Modellen favoriserer derfor «Sightseeing Bergen» og tilhørende søkeord, kampanjer og annonsegrupper.
Rapportene dine inneholder nå mer utfyllende informasjon om hvilke annonser som er mest lønnsomme for bedriften.
I visse situasjoner kan du få tilsvarende resultater med databaserte attribusjonsmodeller og attribusjonsmodeller som er basert på siste klikk, avhengig av hvilke data som foreligger.
Du kan finne mer detaljert informasjon om hvordan databasert attribusjon fungerer, ved å laste ned denne Data-driven attribution methodologyPDF-filen (bare tilgjengelig på engelsk).
Datakrav
Alle konverteringshandlinger er kvalifisert for databasert attribusjon (DDA), uavhengig av konverterings- eller interaksjonsvolum. Hvis du velger databasert attribusjon for en konverteringshandling, brukes DDA for denne konverteringshandlingen.
Men resultatene fra den databaserte attribusjonen blir bedre jo flere data som finnes. For å sikre at modellen kan analysere dataene dine nøyaktig og gi deg den mest effektive attribusjonen, anbefaler vi at du har minst 200 konverteringer og 2000 annonseinteraksjoner i støttede nettverk i løpet av en periode på 30 dager.
Selv om den databaserte attribusjonen fortsatt fungerer med mindre data, kan modellen identifisere mønstre og fordele attribusjon mer presist hvis volumet er tilstrekkelig. Hvis konverteringsvolumet vedvarende er lavt, bør du vurdere å optimalisere kampanjene dine for å få mer trafikk og flere konverteringer.
Hvis du opplever problemer med den databaserte attribusjonen, eller hvis du foretrekker en annen attribusjonsmetode, kan du når som helst velge en av de andre tilgjengelige attribusjonsmodellene.
Slik kan du konfigurere databasert attribusjon for konverteringer
Databasert attribusjon er standard attribusjonsmodell for de fleste konverteringshandlinger. Følg veiledningen nedenfor hvis du vil oppdatere attribusjonsmodellen for eksisterende konverteringshandlinger til «databasert attribusjon»:
- Klikk på målikonet
i Google Ads-kontoen din.
- Klikk på Konverteringer-rullegardinmenyen i delmenyen og deretter på Sammendrag.
- Klikk på konverteringshandlingen du vil endre, i tabellen, og klikk deretter på Endre innstillingene.
- Velg Databasert fra Attribusjonsmodell-rullegardinmenyen.
- Klikk på Lagre og deretter på Ferdig.
i Google Ads-kontoen din.