Rodzaje i modele atrybucji w Google Analytics

Temat atrybucji jest bardzo ciekawy. Modele atrybucji w marketingu są kluczowym zagadnieniem. Niestety nie ma w nim jednej objawionej prawdy na temat tego, jaki wybrany model jest najlepszy. Na szczęcie Google dostarcza nam kilka opcji do wyboru:

• Ostatnia interakcja
• Ostatnie kliknięcie non-direct
• Pierwsza interakcja
• Liniowy
• Custom, Model niestandardowy
• Rozkład czasowy,Time Decay
• Data driven atribution

Modele atrybucji Google Ads są dokładnie takie same jak w Google Analytics.

Po co nam różne modele Atrybucji?

Takie pytania, jak czym jest atrybucja? Dlaczego istnieją różne modele atrybucji? Mówiąc najprościej, atrybucja w Google Analytics jest związana z pewnymi interakcjami pomiędzy użytkownikiem a stroną internetową. Różne modele atrybucji w różny sposób kwalifikuje te interakcje nadając im różne wartości. Wiemy, że ścieżka użytkownika (customer journey) dla różnych produktów, usług wygląda inaczej. Nie mniej możemy zastosować Model AIDA gdzie zgeneralizowano ścieżkę do czterech kluczowych etapów.

• A — Attention (uwaga) — przyciągnięcie uwagi klienta do produktu.
• I — Interest (zainteresowanie) — zainteresowanie klienta właściwościami produktu.
• D — Desire (pożądanie) — przekonanie klienta, że produkt jest mu potrzebny i może zaspokoić jego potrzeby.
• A — Action (działanie) — właściwe przekonywanie klienta do zakupu tego właśnie produktu.

dzięki różnym modelom atrybucji jesteśmy w stanie przeprowadzić analizę danych związanych z rożnymi etapami interakcji z naszym użytkownikiem. Możemy przypisać je do poszczególnych etapów z modelu AIDA. Efektem końcowym jest lepsze zrozumienie tego jak poszczególne działania marketingowe wpływają na poszczególne etapy. Przy prawidłowo skonturowanej strategii, poprawnie zbieranych danych oraz prawidłowej komunikacji pomiędzy systemami CRM, Marketing Automation zewnętrznymi narzędziami marketingowymi Google, Bing, Afiliacją narzędziami programatycznymi czy Facebook, analiza wydatkowania jest możliwa i może przynieść wymierne efekty.

Google Analytics i modele atrybucji?

Google Analytics ma dwa główne obszary, w których używa przypisania: sesji i konwersji (konwersje będące celami i e-commerce).

Aby przypisać ogólny ruch i konwersje w standardowych raportach, Google Analytics używa czegoś, co nazywa się atrybucją, ostatnie kliknięcie (last click Non Direct). Wszystkie standardowe raporty oparte są na tym typie atrybucji.

Model atrybucji do liczenia konwersji

Ogólnie atrybucja ma na celu przypisanie konwersji celu i transakcji e-commerce do różnych źródeł.

Zaczynajmy! Aby znaleźć raporty atrybucji, skorzystaj z opcji menu Konwersje -> Atrybucja -> Narzędzie porównywania modeli. Pierwszy wymóg to posiadanie przygotowanych i zaimplementowanych poprawnie celi lub moduł e-commerce. Jeśli nie posiadasz zdefiniowanych celi Google Analytics nie będzie mógł przypisać tych konwersji do poszczególnych ścieżek i kanałów. Warto zwrócić uwagę na to, że Google Analytics pokazuje ścieżki nie dłuższe niż 4 kroki wstecz. Jeśli mamy, dłuższe ścieżki klientów nie zobaczymy tych, które były wcześniej niż 4 interakcje przed konwersją.

Gdy znajdziesz się w raporcie, zobaczysz listę rozwijaną, która pozwala Ci wybrać model, który chcesz wyświetlić lub porównać. Mamy kilka opcji. Nie martw się, sprawdzimy każdy z nich, abyś mógł określić, który model będzie dla Ciebie najlepszy.

Przegląd modeli atrybucji

Model atrybucji: Last click non-direct

Tego typu model jest używany domyślnie w raportach Google Analytics. Przez wielu użytkowników i właścicieli biznesów jest to traktowane jako najważniejsza i najbardziej wiarygodna metoda przypisania konwersji do kanału. Transakcji przypisana jest do ostatniego rozpoznanego kanału występującego w ścieżce przed konwersją. Kanał ten otrzymuje 100% udziału w sprzedaży. Jak widać jest to metoda teoretycznie oczywista nie mniej posiada ona wiele wad. Szczególnie gdy nasze kampanie reklamowe są rozbudowane i w ich skład wchodzą działanie wchodzą działania Attention przyciągające uwagę. Uzasadnienie wydatków w tym modelu dla pierwszych dwu kroków modelu AIDA graniczy z cudem.

Załóżmy na przykład, że w poniedziałek rozpoczniesz kampanię e-mailową i kampanię reklam Google Ads. Ja, konsument, klikam Twoją kampanię e-mailową w poniedziałek, a następnie kampanię reklam Google we wtorek, a następnie dokonuję zakupu w piątek bezpośrednio z witryny, gdzie wcześnie wchodziłem bezgpośrenio na stronę przez kanał Direct. W tym modelu transakcja zostanie przypisana do Google Ads.

Jak widać wszystkie interakcje poprzedzające transakcję zostały zignorowane plus w tym modelu direct także. 100% wartości transakcji przypisane jest do Google Ads.

Ten model jest dobrze działa przy analizie sprzedaży w biznesach o krótkich ścieżkach i dużej częstotliwości dokonywania translacji. Szczególnie gdy mamy mało aktywności marketingowych i ograniczamy się do SEO, Google Ads czy e-mail marketing.

Model atrybucji: Last Click

Model ostatnia interakcja(last click) jest podobna do Last Non-Direct, ale zawiera transakcje z kanału direct! Korzystając z powyższego przykładu (poniedziałek – kliknięcie w e-mail, wtorek – kliknięcie w reklamę Google, środa – bezpośredni, piątek – bezpośredni i konwersja) transakcja zostanie przypisana do kanału direct.

Model atrybucji: Pierwsza interakcja

To jest model który można opisać zdaniem: „Jak się o nas dowiedziałeś?”. Model atrybucji Pierwszego interakcja może być dobry dla nowych firm i stron internetowych. Analizując dane sprzedażowe w tym modelu jesteś w stanie dowiedzieć się jakie kanały generują pierwszą interakcję. Na tej podstawie możesz podejmować decyzje o tym gdzie i jak inwestować swój czas i pieniądza by pozyskiwać nowych klientów.

Przykładowo jeśli masz sklep internetowy z butami. Ja nie znam twojego sklepu a jednocześnie chciałbym zakupić nowy model New Balance. Mój pierwszy kontakt z twoim sklep następuje w Facebook przez to, że widzę reklamę i klikam. Nastanie przeszukuję inne sklepy w celu analizy cen i ponownie wchodzę do ciebie z reklamy Google i wyników organicznych i ostatecznie ostatecznie kupuje buty. W tym modelu widzisz właśnie te interakcje, które były pierwsze. Pierwsze oznacza pierwsze z czterech przed konwersją.

Liniowy model atrybucji

Jest to model, który rozdziela udział w konwersji pomiędzy więcej niż jedno źródło ruchu. Może wydawać się, że jest to bardziej sprawiedliwe rozłożenie odpowiedzialności za konwersję. Warto stosować ten model w sytuacji gdy nasze ścieżki konwersji są dłuższe i ich udział w ogólnej sprzedaży jest istotnie duży.

Model ten analizuje każdą ścieżki odbyte przez użytkownika i przypisuje każdemu etapowi taką samą ilość punktów. Załóżmy, że przed konwersją kliknę 3 e-maile i 2 reklamy Google przez 2 miesiące. Każda z tych prób daje 20% udziału w konwersji.

Rozkład czasowy, Time Decay

Podobnie jak w przypadku modelu liniowego, funkcja Time Decay analizuje wszystkie wysiłki marketingowe / kampanijne, które przebył użytkownik przed konwersją. Główną różnicą między tym modelem a modelem liniowym jest to, że im starsza jest interakcja, tym mniej kredytów one otrzyma, a ostatni kanał ruchu uzyska najwięcej punktów. Ta metoda może Jest bardzo przydatna gdy proces zakupu wymaga więcej czasu. Taka sytuacje występuje w przypadku zakupu samochodu czy mieszkania.

Modele atrybucji oparte na pozycji

Ten model bardzo dobrze pracuje w przepadku gdy istotne dla nas jest to, by sterować wartością przypisanych udziałów w konwersji. Jeśli istotne dla Ciebie jest by pierwsza interakcja i ostatnia były wynagradzane to ten model jest dla Ciebie możesz dzięki temu modelowi sterować przypisanymi wartościom dając np 30% na pierwszą i 40% na ostatnią interakcję.

Modele atrybucji custom, Model niestandardowy

Jeśli żadna z powyższych nich nie pasuje do Twojej idei, możesz utworzyć niestandardowy model atrybucji. W menu niestandardowym możesz wybrać jeden z pozostałych modeli i użyć go jako podstawa do modyfikacji, a następnie dostosować go do własnych potrzeb.

Modele atrybucji Data driven, DDA(dla klientów 360)

DDA to model atrybucji oparty na danych. Atrybucja oparta na analizie danych jest wyjątkowa. Zamiast standardowego modelu jest to algorytmicznie generowany model dostępny dla klientów Google Analytics 360. Analizuje on wszystkie punkty styku, które użytkownicy mają przed konwersją. Algorytmy Google następnie sprawdzają dane i określają, które kanały były najskuteczniejsze z punktu widzenia algorytmu, dodatkowo uwzględniane jest to kiedy są najbardziej skuteczne.

To nie jest model statyczny, tak jak inne, ale model, który zmienia się wraz ze zmianami w zbieranych danych. Dzięki temu jest w stanie reagować na zmiany i sugerować, które zmiany są istotne, a które nie. Ten typ może być alternatywą dla modeli ekonometrycznych.

Aby korzystać z tego modelu, opartego na danych w Google Analytics, musisz być klientem Google Analytics 360, a także spełniać następujące wymagania (w cyklach 28-dniowych):

• 400 konwersji według typów przy co najmniej dwóch interakcjach na konwersję
• 10 000 ścieżek, co w przybliżeniu odpowiada 10 000 użytkownikom Twojej witryny. Należy pamiętać, że pojedynczy użytkownicy mogą tworzyć wiele ścieżek nawigacji

DDA korzysta z danych na temat konwersji na koncie, oblicza rzeczywisty udział każdej interakcji na ścieżce ścieżce konwersji. Porównując ścieżki klientów, którzy dokonują konwersji do tych, którzy tego nie robią, DDA określa, co naprawdę ma znaczenie dla każdej ścieżki konwersji. Jest to system uczący, który analizuje w ujęciu czasowym wpływ zmian w zachowaniach użytkowników, intensywności naszych kampanii, itp. na ostateczną ilośc konwersji. W tym przypadku oddajemy decyzję o ocenie algorytmowi. Niestety wszelkie zewnętrzne zmiany mogą zakłócać działanie algorytmu. Takie jak zmiany w produkcie, czynniki zewnętrzne które nie są uwzględniane przez algorytm takie jak pogoda mogą w istotny sposób zakłócić działanie tego algorytmu.

Koszty kampanii w atrybucji

Ostatnim ważnym elementem jest na który warto zwrócić uwagę to koszty w GA. Tylko narzędzia należące do Google dzila się danymi kosztowymi z Analytics. Pozostałe koszty kampanii takie jak SEO, Afiliacja, Facebook i inne źródła musimy wgrywać niezależnie do GA. więcej na ten temat znajdziesz tu

FAQ