Времена, когда можно было работать только с одним источником трафика (например, SEO) и при этом иметь хорошие продажи, давно прошли. Сегодня только комплексный подход дает реально эффективный рост продаж. Однако, работая с несколькими источниками, мы сталкиваемся с важным вопросом – а какую роль каждый из каналов играет в цепочке взаимодействия пользователя с сайтом (многоканальной последовательности) и как понять важность каждого канала? Ведь от понимания зависит:
- какой объем инвестиций вложить в каждый источник посетителей,
- какая отдача от каждого канала,
- как взаимодействуют каналы между собой.
Особое внимание обратите на взаимодействие. Например, пользователи из социальных сетей могут не совершать покупку сразу после перехода, но при этом именно социальные сети информируют посетителей о вашей компании, и уже после следующих взаимодействий, например, через контекстную рекламу, посетители совершают покупку.
Правила, по которым распределяется ценность совершенной конверсии между каналами, называются атрибуцией. Зная, какими каналами пользовался посетитель, мы можем присвоить большую или меньшую ценность каждому из каналов (либо одному из них) и на основании этой оценки принимать решение об эффективности канала.
Моделей атрибуции может быть много, самые распространенные:
Выбрать модель атрибуции можно в отчете Атрибуция → Инструмент сравнения
:
Подробнее об инструменте мы написали в статье ниже, для начала рассмотрим, какие основные модели атрибуции бывают.
1. Атрибуция по последнему клику
В данном случае вся ценность конверсии присваивается последнему источнику контакта пользователя с сайтом. Понятное дело, что это не совсем правильно, поскольку практически на всех сайтах, даже предлагающих очень дешевые товары, до момента конверсии пользователь обычно совершает 2-3 перехода.
Для сайта с дорогим или сложным товаром таких переходов может быть значительно больше, поскольку пользователь обдумывает, сравнивает, знакомится с информацией о товаре.
2. Атрибуция по последнему непрямому клику
Эта модель атрибуции применяется по умолчанию в Google Analytics. Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу, если это не прямой заход (например, из закладок или введенный в строку браузера URL). В случае прямого посещения сайта ценность конверсии присваивается предыдущему каналу. Логика довольно проста – если пользователь перешел к вам из закладок, значит, вначале он должен был откуда-то узнать о вашем сайте.
3. Атрибуция по первому клику
Что такое линкбилдинг в SEO?Как видно из названия, тут все наоборот – вся ценность конверсии присваивается первому каналу, который позволил посетителю узнать о вашем предложении.
4. Первый и последний клик
Ценность делится в равной степени между первым и последним каналом, по которому перешел пользователь в цепочке, приведшей к конверсии.
5. Линейная модель атрибуции
Ценность конверсии поровну делится между всеми источниками, по которым переходил пользователь.
6. Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия
Чем «ближе» канал к моменту конверсии, тем больше его ценность. Значимость каждого взаимодействия уменьшается с увеличением срока до самой конверсии.
Отчеты Google Analytics, позволяющие оценить вклад каждого источника трафика
Понимая важность правильной оценки каждого источника трафика и зная основные типы атрибуции, мы можем обратиться к специальным отчетам Google Analytics:
Уже глядя на общую информацию во вкладке «Обзор»
, можем составить для себя общее понимание того, как между собой взаимодействуют источники трафика. Каждый источник обозначен цветным кругом, мы наглядно видим, какой процент трафика «пересекается» – это значит, что посетитель пользовался несколькими источниками, прежде чем совершить покупку.
Обратите внимание – в левом верхнем углу на скриншоте есть данные по ассоциированным конверсиям.
Ассоциированные конверсии – это посещение из какого-то источника, которое было в начале либо в середине цепочки посещений, но не в конце, т.е. количество взаимодействий, которые не привели к конверсии, но участвовали в цепочке.
Как видим на скриншоте, из 744 конверсий у 423 (больше половины) были подготовительные посещения. Источники, давшие эти посещения, не привели к непосредственной продаже, но с высокой долей вероятности можем предположить, что без этих ассоциированных конверсий не было бы, собственно, самой конверсии, которая принесла доход.
Важно! Отчет о многоканальной последовательности использует модель атрибуции по последнему клику, в отличие от всех других отчетов, где по умолчанию используется последний непрямой клик.
Чтобы более детально оценить ассоциированные конверсии по каждому источнику, есть специальный отчет, который так и называется – «Ассоциированные конверсии» :
Например, на скриншоте мы явно видим, что переходы по ссылкам дали нам за указанный период 48 конверсий, кроме этого, еще 58 раз данный источник был промежуточным этапом для пользователей, которые в конечном итоге совершили конверсию.
При настроенной электронной коммерции этот отчет поможет вам намного точнее оценить доход от каждого источника трафика. Как вы понимаете, это очень важно, когда мы решаем, в какой из источников стоит вкладывать деньги. Можно, конечно, и без электронной коммерции ориентироваться на количество конверсий, но, разумеется, это менее точный показатель при формировании рекламного бюджета.
Чтобы более детально оценить, как взаимодействуют источники трафика, вам следует зайти в отчет «Основные последовательности конверсии» :
Тут показаны все варианты комбинаций источников, которые привели к конверсии.
Например:
Дополнительные отчеты, которые помогут лучше понять цепочку посещений до момента конверсии, – «Время до конверсии» и «Длина последовательности» . В них вы увидите статистику по количеству дней от момента посещения до совершения конверсии и количество заходов по любым источникам до момента совершения конверсии.
Также Google Analytics дает нам возможность сравнивать разные модели атрибуции Конверсия
→ Атрибуция → Инструмент сравнения моделей
:
Этот инструмент позволяет лучше понять разницу между различными вариантами атрибуции и наглядно увидеть значение каждого канала на различных этапах.
Например, сравним модель атрибуции по последнему, первому клику и линейной атрибуции:
Обратите внимание: бесплатный поиск, если мы будем оценивать конверсию только по последнему взаимодействию, проигрывает прямому каналу трафика. Владелец сайта, увидев такой отчет, тут же закричит: SEOшник плохо работает!
Но, сравнивая с другими моделями атрибуции, мы увидим, что по первому взаимодействию поисковый трафик самый мощный, т.е. именно из этого канала о вашем сайте узнают реальные покупатели. Важность поискового трафика подтверждает и линейная модель атрибуции, где её доля также самая высокая.
Учитывайте, что сравнение атрибуций позволяет с разных точек зрения взглянуть на успешность каждого канала, но для сравнения каналов между собой и оценки успешности каждого из них вы должны выбрать единую модель атрибуции.
Например:
— для краткосрочной кампании, направленной на сиюминутную покупку, – по последнему клику;
— для SMM-кампании, повышающей общую узнаваемость, – по первому клику и т.д.
В Google Analytics можно также создавать свою уникальную модель атрибуции, но на её создание необходимо потратить довольно много времени и предварительно оценить стандартные модели.
Если вы серьезно подходите к формированию бюджета и оценке вклада каждого источника в успешность бизнеса – вам не обойтись без многоканальных последовательностей и оценки атрибуции. Вы должны понимать всю важность канала, а не только его вклад в прямые продажи.
Обращайте внимание на эти отчеты Google Analytics, работайте с ними и различными вариантами атрибуции – это поможет вам использовать все каналы трафика более эффективно и грамотно. На основе этих отчетов вы сможете разумно планировать бюджет на рекламу в разных каналах.
Подписаться на рассылкуМы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».
Атрибуция конверсии - это многосоставное понятие, складывающееся из терминов «атрибуция» и «конверсия».
Конверсия в бизнесе - это совершение пользователем целевого действия для компании. Например, если ваша цель - это осуществление пользователем покупки, то самой важной для вас конверсией будет осуществление транзакции.
Конверсия делится на макро и микро:
- Макроконверсия - это конечное действие, к которому мы стремимся. Например, та самая покупка товара.
- Микроконверсия - это шаги пользователя, которые приводят его к макроконверсии: регистрация на сайте, добавление товаров и т. п.
Атрибуция - это правило распределенной ценности конверсии. Проще говоря - присвоение «баллов» за конверсию, чтобы рассчитать её эффективность.
В конечном счете, атрибуция конверсии - это метод определения эффективности маркетингового канала, расчет вклада конкретной сущности (канала, ключевого слова, целевой страницы) в совершение конверсии.
Модели атрибуции конверсии
Что такое модель атрибуции Google Analytics или Яндекс Метрики - это набора правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. Можно выделить 7 стандартных моделей атрибуции в Гугл Аналитикс и 2 в Яндекс.Метрике.
Представим, что посетитель зашёл на ваш сайт через рекламное объявление в Google , затем, через некоторое время, переходит по ссылке из социальной сети, в тот же день попадая на сайт через почтовую рассылку и по прямой ссылке.
- Модель «Последнего взаимодействия» («Последнего касания»): Все «баллы» отдаются последнему каналу в этой цепочки конверсии. В нашем случае, это будет прямой переход по ссылке.
- Модель «Последний непрямой клик»: Во многом схож с предыдущей моделью, но с тем условием, что прямые посещения игнорируются, и вся ценность присваивается последнему каналу, по которому пришёл пользователь перед макроконверсией. В этом примере, это будет почтовая рассылка.
- Модель « Последний клик в AdWords»: Вся ценность конверсии вкладывается в последний клик по объявлению AdWords. У нас - это единственный клик.
- Модель «Первое взаимодействие»: Ценным считается первый канал в цепочке, по которому пользователь совершил переход. Здесь это снова будет AdWords.
- Линейная модель: Всем каналам в цепочке конверсии присваивается одинаковая ценность. В нашей цепочке 4 элемента, и каждому присваивается по 25% от количества всех «баллов».
- Модель «С учетом давности взаимодействия»: Чем ближе находится точка взаимодействия пользователя со временем совершения макроконверсии, тем более ценной она будет. Здесь используется понятие «экспоненциальный распад», и период полураспада по-умолчанию равен 7 дням. То есть, если действие произошло более, чем 7 дней назад, то оно в 2 раза менее ценно, а более 2 недель - в 4 раза. Допустим, что переход через AdWords был совершен 8 дней назад от момента совершения покупки. Тогда этот канал получит в 2 раза меньше ценности, чем все остальные. Наибольшую ценность будут иметь переход из почты и прямой переход.
- Модель «Атрибуция с привязкой к позиции»: это слияние моделей первого и последнего касания. Первое и последнее звено цепочки получают по 40% от всей ценности конверсии, остальные 20% равномерно распределяются между всеми участниками. По 40% в нашем случае получат AdWords и прямое посещение, по 10% - социальная сеть и почта.
К моделям атрибуции метрики Яндекса относятся первый и последний переход, последний значимый переход.
- В случае с первым вариантом, вся ценность конверсии уходит к каналу, по которому произошло первое касание.
- Во втором - к последнему клику, приведшим к конверсии.
- Если с первыми двумя всё понятно, то с последним нужно разобраться внимательней. Последний значимый переход схож с атрибуцией по последнему переходу, с той лишь разницей, что переходы из закладок отбрасываются и остаются только значимые источники: поиск, контекст, соц.сети.
Вы можете настроить свою модель конверсии в зависимости от условий вашей рекламной компании.
Как выбрать модель атрибуции?
Модель подсчета атрибуции конверсии выбирается в зависимости от особенностей вашего бизнеса и рекламной кампании:
- Модель «последнего взаимодействия» подойдет вам, если ваш бизнес основан на покупках и транзакциях, не предусматривающих этапа принятия решений.
- «Последний непрямой клик» подойдет в качестве базовой для сравнения с другими моделями и если вы не хотите учитывать прямые заходы на сайт.
- «Последний клик в AdWords» нужен для того, чтобы определить самое высокоэффективное объявление AdWords.
- Если вы хотите узнать, что пробуждает интерес в ваших посетителях и обеспечивает первое касание, то используйте модель «Первого взаимодействия».
- Если вы постоянно контактируете с потенциальным клиентом через рекламу на всём пути от первого клика до конверсии, то используйте Линейную модель атрибуции.
- Для краткосрочных рекламных компаний рекомендуется использовать модель «Учета давности взаимодействия».
- Если вы одинаково цените первое знакомство клиента с продуктом и финальную конверсию, то следует использовать атрибуцию «С привязкой к позиции».
- Использовать модель «Последнего перехода» для технического анализа сайта и обнаружения страниц без кода счетчика.
- Настроить модель «Первого перехода», если пользователь долго принимает решение о целевом действии и возвращаться на сайт из любых других источников трафика.
- «Последний значимый переход» для сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного визита.
Атрибуция конверсии - это мощный инструмент, используемый в интернет-маркетинге для анализа и корректировки рекламной кампании. Используя его, вы всегда сможете найти эффективные каналы рекламы и уменьшить затраты на развитие бизнеса.
Узнайте, как распределяется ценность конверсии в различных моделях атрибуции.
В Инструменте сравнения моделей доступны приведенные ниже стандартные модели атрибуции. Вы также можете создавать собственные модели.
Описание стандартных моделей
В модели Последнее взаимодействие 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий.Эту модель рекомендуется использовать при работе с объявлениями и кампаниями, ориентированными на привлечение клиентов в момент покупки, а также в том случае, если ваша коммерческая деятельность основана преимущественно на транзакциях, не предусматривающих этапа принятия решения.
В модели По последнему непрямому клику игнорируются прямые посещения. 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. Аналитики по умолчанию использует эту модель для всех отчетов, кроме отчетов по многоканальным последовательностям.Поскольку эта модель используется по умолчанию для всех отчетов, кроме отчетов по многоканальным последовательностям, ее полезно применять в качестве базовой для сравнения с другими моделями.
Кроме того, она подходит в том случае, когда прямой трафик исходит от пользователей, ранее привлеченных по другим каналам, и его не следует учитывать при анализе действий клиента перед конверсией.
В рамках модели Последний клик в Google Рекламе 100% ценности конверсии присваивается последнему клику по объявлению Google Рекламы в цепочке взаимодействий. В модели Первое взаимодействие 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке взаимодействий. В линейной модели всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность. Если цикл покупки предусматривает короткую стадию принятия решения клиентом, можно выбрать модель С учетом давности взаимодействий . В основе этой модели лежит такое понятие, как экспоненциальный распад . Чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней). Атрибуция с привязкой к позиции – это гибрид моделей "Первое взаимодействие" и "Последнее взаимодействие". Вместо того, чтобы присваивать всю ценность первому или последнему каналу, можно поделить ее между ними. Обычно она распределяется следующим образом: по 40% первому и последнему каналу и 20% – всем остальным.Как взаимодействуют ваши рекламные каналы между собой? Как лучше распределить между ними средства? Стоит ли отключать рекламную кампанию, если она не приносит конверсии? На все эти болезненные вопросы можно ответить, изучив поведение пользователей и их путь к покупке. В этой статье я расскажу, как это сделать с помощью ассоциированных конверсий и сравнения моделей атрибуций в Google Analytics.
Что такое ассоциированные конверсии?
Эффективные каналы привлекают пользователей, совершающих целевые действия на сайте (транзакции, регистрации, заказ обратного звонка и другое — все зависит от способа монетизации проекта). При этом иногда достаточного одного взаимодействия с сайтом, чтобы посетитель совершил конверсию, но далеко не всегда. Чаще работает правило «семи касаний» — поэтому для каждого этапа воронки продаж используют отдельный инструмент. Например, медийная реклама помогает пользователям узнать о вашем продукте, поисковая — привлекает уже заинтересованных пользователей.
Ассоциированные конверсии — целевые действия, при совершении которых анализируемый канал был вспомогательным источником (то есть финальное взаимодействие произошло после перехода из другого канала). Представьте, что вы продаете детские игрушки.
1. Пользователь увидел медийную рекламу и перешел на ваш сайт. Среди ассортимента интернет-магазина ему понравился игрушечный миньон, но пользователь не совершил транзакцию, потому что на тот момент не был заинтересован в покупке (с баннерной рекламой такое бывает часто — читайте ).
2. Через неделю этого посетителя пригласили на День рождения и он вспомнил об игрушках на вашем сайте. Ввел в поиске «игрушка миньон», увидел вашу поисковую рекламу и сохранил сайт в закладках браузера, чтобы быстро найти его после получения зарплаты.
3. Наконец, во время третьего прямого посещения пользователь заказал игрушку. Всем конверсиям Google Analytics по умолчанию присваивает ее ценность по последнему непрямому источнику посещения, в нашем случае — поисковой рекламе. При этом в общих отчетах мы не увидим, что медийная реклама была одним из факторов, благодаря которому пользователь купил игрушку именно на вашем сайте.
Если для какого-то из ваших каналов или источников нет конверсий в обычных отчетах Google Analytics — не спешите от него отказываться, это может быть ключевой этап на пути пользователя к покупке.
Как посмотреть ассоциированные конверсии с Google Analytics?
Чтобы узнать, участвовал ли канал или источник в пути пользователя к конверсии или нет, воспользуйтесь отчетом по многоканальным последовательностям. Для этого перейдите на вкладку «Отчеты» и в левой панели выберите пункт «Конверсии» — «Многоканальные последовательности». 
1. В подпункте «Обзор» вы можете посмотреть общую сводку и визуализацию соотношения разных источников конверсии. 
2. В подпункте «Ассоциированные конверсии» можно увидеть непосредственную информацию о каналах ассоциированных конверсий, их количестве и ценности: 
3. На вкладке «Время до конверсии» предоставлена полезная информация, чтобы узнать сколько дней ваши пользователи принимают решение о покупке. Эту информацию можно использовать для качественной настройки ремаркетинга. 
Обратите внимание, что в строке «12-30 дней до конверсии» отображается сумма целевых действий за анализируемые дни. Нажав на плюс возле строки, вы увидите более точную информацию. 
4. Последний подпункт — «Основные пути конверсий». Здесь отображена информация о том, сколько взаимодействий с сайтом совершают пользователи до покупки и какие каналы при этом используют. В нашем примере лидируют прямые заходы и через поисковую рекламу. 
Это еще не все возможности для анализа ассоциированных конверсий, которые дает Google Analytics. Далее мы рассмотрим инструмент сравнения моделей атрибуции.
Что такое атрибуция и какие модели существуют?
Атрибуция — это распределение ценности конверсий между всеми взаимодействиями пользователя с сайтом до совершения транзакции.
Как я уже писала, по умолчанию в отчетах Google Analytics ценность присваивается последнему непрямому взаимодействию пользователя с сайтом. Эта информация будет полезна, если чаще всего пользователь принимает решение о покупке после первого взаимодействия. Например, медийная реклама сервиса доставки пиццы может приносить конверсии уже при первом посещении сайта.
Рассмотрим подробно каждую модель, использовав иллюстрации с презентации Google .
100% ценности конверсии присваивается первому взаимодействию. 
Эта модель хорошо подходит для оценки эффективности медийной рекламы, так как ее цель — ознакомить пользователя с вашим предложением.
В цепочке взаимодействий 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, даже если это был прямой переход на сайт. 
3. Модель «Последний клик в Google Рекламе»
Последний клик по объявлению Google Рекламы получает 100% ценности конверсии. 
Каждому взаимодействию присваивается одинаковая ценность конверсии. 
Данную модель можно использовать, когда каждая точка взаимодействия пользователя с сайтом одинаково важна.
Чем ближе взаимодействие к моменту совершения целевого действия на сайте, тем больше его ценность. 
Первому и последнему каналам в цепочке взаимодействий будет присвоено 40% ценности, остальные 20% равномерно распределяются между остальными каналами. 
Данная модель будет полезна, если вам интересны как первое взаимодействие, когда пользователи только узнали о вашем предложение, так и последнее — когда было совершено целевое действие на вашем сайте.
С помощью данной модели вы самостоятельно распределяете ценность конверсий между взаимодействиями. Создать такую модель можно непосредственно в интерфейсе Googe Рекламы. 
Данная модель доступна в Google Marketing Platform. Она распределяет ценность по всем сессиям в цепочке на основе корреляции между наличием источника в цепочке и конверсией цепочки. 
Data-driven модель может быть использована только в аккаунтах с большим объемом данных (минимум 20 тысяч кликов и 800 конверсий за 30 дней).
1. Выберите в верхней панели пункт «Отчеты», далее в левом меню пройдите по пути: «Конверсии» — «Атрибуция» — «Инструмент сравнения моделей». 
2. Выберите интересные вам цели. Например, можно не учитывать сопутствующие действия, вроде добавления товара в корзину, а только транзакции. 
3. В окне ретроспективного обзора выберите, какое количество дней перед совершением конверсии учитывать для анализа (от 1 до 90 дней). 
4. Далее необходимо выбрать модель атрибуции, с помощью которой будет построен отчет. 
4.1. Вы можете выбрать одну из моделей атрибуции по умолчанию.
4.2. Также можете создать собственную модель атрибуции или импортировать готовую из Галереи Google Analitycs.
4.3. Еще одна важная функция — выбор нескольких моделей атрибуции (максимум — три). Для примера, возьмем модели атрибуций по последнему и первому взаимодействиям. 
5.1. По умолчанию можно анализировать по источникам, каналам и их группам.
5.2. Также у вас есть возможность выбрать любой параметр из списка источников трафика, пользовательских параметров и данных Google Рекламы. 6. И последнее — вы можете сегментировать отчет. Например, сравнить конверсии, которые произошли в результате рекламы при первом или последнем взаимодействии. 
Применив сегменты, выбранные выше, вы получите отчет следующего типа: 
Вот вы и научились пользоваться инструментом сравнения моделей атрибуции.
При анализе продвижения сайта и полученной прибыли от проведения рекламных кампаний очень важно проследить весь путь пользователя целиком – от момента захода на сайт до совершения им покупки. Это даст нам возможность понять, как в дальнейшем распределить бюджет между рекламными каналами, как эти каналы взаимодействуют между собой, какой из них самый эффективный и многое другое.
На практике такой путь может состоять из цепочки различных источников трафика. Например, посетитель сначала перешел на наш сайт по контекстной рекламе (Paid Search), просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже перешел снова, но уже из органического поиска (Organic Search). А через несколько дней зашел на сайт через прямой источник (Direct), введя адрес в строке браузера, и сделал заказ.
Пример пути пользователя при покупке
Таким образом, до совершения транзакции (конверсии) пользователь взаимодействовал с сайтом через три разных источника трафика:
- Контекстная реклама;
- Органический поиск;
- Прямой заход;
К какому же из них Google Analytics в своих отчетах припишет достигнутую цель? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться в таких понятиях как атрибуция и модель атрибуции . Атрибуция в веб-аналитике – это правило распределения ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия в пути конверсии и присвоение определенного количества баллов (в %) для расчета ее эффективности.
Модель атрибуции — это набор правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. В Google Analytics существует 7 различных моделей атрибуции:
- Последнее взаимодействие;
- По последнему непрямому клику;
- Последний клик в AdWords;
- Первое взаимодействие;
- Линейная;
- Временной спад;
- На основе позиции.
Последнее взаимодействие (последний клик)
Все 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере это прямой канал .
Модель атрибуции — Последнее взаимодействие
«Последний переход» .
Плюс этой модели заключается в том, что можно со 100% уверенностью сказать какое посещение завершилось конверсией. Однако в этом есть и ее минус – она не учитывает предшествующие взаимодействия пользователя сайтом. Таким образом, по нашему примеру в отчетах Analytics мы не сможем понять, что пользователь осуществил свое первое касание через рекламу (а именно на нее мы потратили деньги и через нее пользователь познакомился с нашим предложением впервые), и также не сможем увидеть, что затем он осуществлял схожий поиск и снова наткнулся на нас, но только уже через органику. Всю ценность забрал последний источник!
Эту модель рекомендуется применять к тем проектам, аудитория которых готова купить сразу же и без дополнительного времени на размышления. Как правило, это товары или услуги с быстрым откликом – доставка еды, вызов такси, эвакуация авто, ремонт техники и т.д.
По последнему непрямому клику
Эта модель используется по умолчанию для всех отчетов Google Analytics, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. Отличие от первой модели состоит в том, что в атрибуции игнорируются прямые посещения, а 100% ценности присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это органический поиск .
Модель атрибуции — По последнему непрямому клику
В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Последний значимый переход» , в которой все источники условно разделены на значимые и вторичные (незначимые). К незначимым как раз и относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.
Поскольку она является базовой в Analytics, ее следует применять при сравнении с другими моделями. Инструмент сравнения моделей доступен в разделе «Конверсии – Атрибуция» . Подробнее об этом будет разобрано в следующих главах.
В этой модели минус заключается в том, что целенаправленно занижается ценность прямых взаимодействий.
Последний клик в AdWords
Все 100% ценности конверсии присваивается последнему по объявлению AdWords в цепочке взаимодействий. В нашем примере это вовсе не значит, что 100% пойдут на контекстную рекламу (канал Paid Search), поскольку параллельно Google AdWords вы можете вести кампании и других рекламных системах.
Такая модель используется, если у вас есть рекламная кампания в AdWords, и пользователи с ваших объявлений приходят на сайт для совершения транзакций. И Google, вводя такую модель в список стандартных моделей атрибуции Analytics, не думал о других рекламных сервисах, кроме своего.
Гуру веб-аналитики и евангелист Google Авинаш Кошик (Avinash Kaushik) в одной из своих статей назвал эту модель бесполезной. Поэтому придержемся его совета и перейдем к разбору следующей.
Первое взаимодействие
Все 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это контекстная реклама .
Модель атрибуции — Первое взаимодействие
В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Первый переход» .
Линейная модель атрибуции
Всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность. В нашем примере по 33%.
Модель атрибуции — Линейная
Такая модель применяется, когда пользователь подвергается воздействию с различных каналов на протяжении всего цикла совершения конверсии и при подсчете эффективности важны все точки взаимодействия с потенциальным клиентом. Например, при анализе публикаций в блоге.
Временной спад (с учетом давности взаимодействий)
В основе этой модели лежит такое понятие, как экспоненциальный распад , а ценность цели нарастает ближе к последнему каналу. Термин пришел в Google Analytics из ядерной физики и дает исчерпывающее представление о сущности модели временного распада: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. Остальные точки теряют ценность с увеличением временного интервала.
В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней).
В нашем примере наиболее близкий к конверсии канал – это прямой заход . Он получает наибольшую ценность, затем органический поиск и самый маленький % с учетом давности взаимодействий имеет контекстная реклама .
Модель атрибуции — Временной спад
Модель применима для анализа покупок, произошедших в результате рекламных акций, чтобы присваивать больше ценности взаимодействиям в дни их проведения. А те, что были выполнены неделей раньше, будут оценены гораздо ниже.
Однако некоторые маркетологи используют ее в своей работе чаще, чем классическую «По последнему непрямому клику» , поскольку она применима практически во всех тематиках. Можно долго спорить о ценности одних переходов по сравнению с другими. Но здесь все довольно логично — чем дальше от момента конверсии стоит тот или иной канал, тем меньше ценности он должен получить. Ведь если предыдущие переходы на сайт были не менее эффективными, то почему они не привели к конверсии?
Один из плюсов модели «Временной спад» - это возможность указать продолжительность периода полураспада и сравнивать ее с другими базовыми моделями.
Возможность задать период полураспада
На основе позиции
На основе позиции по 40% ценности присваивается первому и последнему взаимодействиям, а оставшиеся 20% поровну распределяются между остальными. Модель атрибуции «На основе позиции» является гибридом моделей «Первое взаимодействие» и «Последнее взаимодействие».
Модель атрибуции — На основе позиции
Эта модель является наиболее близкой к реальной жизни и ее рекомендуется использовать, когда необходимо отследить все точки взаимодействия: как от знакомства и проявления первого интереса к вашему бренду, так и до последнего взаимодействия, которое привело к конверсии.
Все перечисленные модели – это стандартные модели Google Analytics. Однако пользователи имеют возможность создавать свои собственные модели атрибуции. Сделать это можно с помощью настройки «Модели атрибуции» , которая находится на уровне представления в пользовательских инструментах и объектах.
Модели атрибуции на уровне представления
На начальных этапах работы с Google Analytics я рекомендую досконально разобраться с 7 основными моделями атрибуций и отчетами по многоканальным последовательностям (рассмотрим в отдельной главе), и лишь затем переходить к созданию собственных.
- Vk.com -
