Om databasert attribusjon

Før folk gjennomfører et kjøp eller utfører en annen verdifull handling på nettstedet ditt, legger de ofte inn flere søk og klikker på flere av annonsene dine. Vanligvis blir konverteringen fullt og helt tilskrevet den siste annonsen den aktuelle kunden klikket på. Men var det virkelig denne annonsen som gjorde at kunden valgte bedriften din?

Med databasert attribusjon blir æren for konverteringer tilskrevet elementer basert på hvordan folk søker etter bedriften din og bestemmer seg for å bli kunder hos deg. Denne metoden bruker data fra kontoen din for å finne ut hvilke annonser, søkeord og kampanjer som har størst innvirkning på bedriftens mål. Du kan bruke databasert attribusjon for nettstedskonverteringer og Google Analytics-konverteringer fra kampanjer i Søkenettverket. 

I denne artikkelen ser vi nærmere på databasert attribusjon samt kravene for å bruke denne modellen. Hvis du vil vite mer om attribusjonsmodeller generelt, eller lære hvordan du velger en attribusjonsmodell for konverteringshandlinger, se Om attribusjonsmodeller.

Fordeler

  • Finn ut hvilke søkeord, annonser, annonsegrupper og kampanjer som spiller den viktigste rollen for bedriftens måloppnåelse.
  • Optimaliser budgivningen basert på virkelige data for kontoen din.
  • Velg den riktige attribusjonsmodellen for bedriften din, uten noen form for gjetting.

Slik fungerer det

Databasert attribusjon skiller seg fra de andre attribusjonsmodellene ved at konverteringsdata brukes for å beregne det faktiske bidraget fra hvert søkeord langs konverteringstrakten. Alle databaserte modeller er spesifikke for hver enkelt annonsør.

Google Ads ser på alle klikk på annonsene dine på Google Søk. Ved å sammenligne klikksekvensene til kunder som konverterer, med sekvensene til kunder som ikke gjør det, kan modellen påvise mønstre blant de klikkene 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 klikkene i kundens klikksekvens.

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 når 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 som avdekker 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, annonsegrupper og kampanjer.

Rapportene dine inneholder nå mer utfyllende informasjon om hvilke annonser som er mest verdifulle for bedriften din.

I likhet med andre attribusjonsmodeller er databasert attribusjon bare tilgjengelig for søkeannonser på google.no og for konverteringshandlinger på nettsteder og i Google Analytics. Du finner detaljert informasjon om databasert attribusjon i Data-driven attribution methodology-dokumentet (som bare er tilgjengelig på engelsk).

Datakrav 

Databasert attribusjon krever en viss mengde data for å kunne opprette en nøyaktig modell for hvordan konverteringer skal tilskrives. Derfor ser ikke alle annonsører et alternativ for databasert attribusjon.  Som en tommelfingerregel må du ha minst 15 000 klikk på Google Søk og en konverteringshandling minst 600 konverteringer i løpet av 30 dager for at denne modellen skal være tilgjengelig. Vi kan begynne å forberede en databasert modell straks du har oppnådd minstekravet for attribusjonsdata. Når vi har samlet inn nok data til modellen i 30 påfølgende dager, kan du se dataene i Google Ads. Hvis du ikke har nok data, ser du ikke et alternativ for å bruke databasert attribusjon.

Ettersom databasert attribusjon er avhengig av dataene for hver konverteringshandling, kan databasert attribusjon være aktivert for noen av konverteringshandlingene på nettstedet ditt og i Google Analytics, men ikke for andre.

Når du bruker databasert attribusjon, kan du ikke fortsette å bruke denne modellen hvis dataene dine faller under 10 000 klikk på Google Søk eller 400 konverteringer for konverteringshandlingen innen 30 dager. Du får et varsel når dataene går under dette nivået. Hvis datamengden ikke har økt etter 30 dager, brukes det i stedet en lineær attribusjonsmodell for konverteringshandlingen. Hvis datareduksjonen er uventet, bør du sjekke taggen for konverteringssporing, statusen på «Konverteringshandlinger»-siden, innstillingene for konverteringshandlinger og andre kontoinnstillinger for å være sikker på at alt fungerer som det skal.

Hvis databasert attribusjon ikke er tilgjengelig for deg, har Google Ads andre attribusjonsmodeller, som ikke har datakrav.

Når du prøver databasert attribusjon eller andre nye attribusjonsmodeller som ikke er basert på siste klikk, anbefaler vi at du tester ut modellen først for å se hvordan den påvirker avkastningen din.

Slik konfigurerer du databasert attribusjon for konverteringene dine

Merk: Datakrav

Databasert attribusjon krever en viss mengde data for å kunne opprette en nøyaktig modell for hvordan konverteringer skal tilskrives. Se Datakrav ovenfor for å få mer informasjon.  

Følg veiledningen nedenfor for å angi databasert attribusjon som attribusjonsmodellen for en eksisterende konverteringshandling:

  1.  Logg på Google Ads-kontoen din.
  2.  Klikk på Verktøy-fanen, og velg Konverteringer.
  3.  Velg konverteringshandlingen du ønsker å endre, i tabellen, og klikk deretter på Rediger innstillinger.
  4.  Klikk på Attribusjonsmodell, og velg Databasert attribusjon fra rullegardinmenyen.
  5.  Klikk på Ferdig og så på Lagre.
Var dette nyttig for deg?
Hvordan kan vi forbedre den?