Чи використовуєте ви правильну модель атрибуції в Google Ads?

Джерело

Автор: Тімоті Джонсон

Ми переклали, адаптували і доповнили статтю Тимоті Джонсона про вибір моделі атрибуції. Із моменту опублікування статті моделей атрибуції стало 7, але принцип вибору автор описав дуже правильно.

Чи знаєте ви вартість вашої інвестиції в Google Ads?

У маркетологів є безліч варіантів використання рекламних бюджетів, навіть часто обмежених.

Як ви розумієте, куди саме потрібно інвестувати? PPC - це інструмент для самої вузької частини воронки продажів, де ви знаходите найбільш цільових користувачів.

Ви задоволені своїми результатами? Чи потрібно вам інвестувати в цей канал ще більше? Чи менше?

Ці питання мають велике значення, якщо ви хочете отримати максимум від маркетингу. Але відповіді не завжди такі прості й зрозумілі, як здається, навіть у світі контекстної реклами, де обчислення рентабельності інвестицій набагато простіше, ніж у більшості інших цифрових каналів (і вже точно простіше, ніж у більшості маркетингових каналів).

Звучить просто. У вас є Google Analytics, і налаштоване відстеження конверсії. І ви запитуєте себе:

• «чи привів мій клік до конверсії»?

З цього випливають інші запитання:

• яка ціна конверсії та як часто конверсія приводить до прибутку?

Питання, на якому ми сфокусуємось у цій статті, досить просте: «завдяки кому ми отримали цю конверсію?» І це приводить нас до атрибуції.

Що таке атрибуція в маркетингу?

Багато хто вважає атрибуцію найважливішим маркетинговим параметром.

Атрибуція - це принцип розподілу «очок» за конверсію по всіх оголошеннях, які брали участь у ланцюжку торкань, яка в підсумку привела до конверсії. Побачити шлях клієнта до конверсії можна в звіті Google Аналітики "Основні шляхи до конверсії", однак зрозуміти цінність кожного окремого каналу і його роль в ухваленні рішення допоможе тільки модель атрибуції.

Якщо перед конверсією користувач чотири рази клікнув по різних оголошеннях з різних рекламних кампаній вашого облікового запису, то якому кліку ви віддасте «очки» за конверсію?

Все може швидко заплутатися, якщо цикл продажу занадто довгий. Наприклад, що привело до конверсії в цьому сценарії?

Google Ads та Google Analytics за замовчуванням налаштовані на модель атрибуції, яку називають «останній непрямий клік». З таким збігом обставин легко помітити, що існує безлімітна кількість комбінацій точок дотику, які приводять до конверсії. Тож, можливо, останній непрямий клік не завжди буде правильним рішенням.

Давайте подивимося на інші моделі атрибуції, доступні в Google Ads.

Моделі атрибуції

В Google Ads існує 7 різних моделей атрибуції (на листопад 2020 року - прим. ред.) на вибір, і кожна гарна для різних підходів. Я розгляну кожну і розповім, коли вигідніше вибирати одну з декількох.

Атрибуцію на основі даних виведено окремо в режимі бета.

Кожна модель має свої плюси й мінуси. Тож як обрати одну, яка підійде вам?

Вибір моделі атрибуції

У більшості випадків всі роблять як звикли, і перейти на нову модель досить складно, навіть якщо ми знаємо, що використовувана модель дає неправильні дані.

Тримаючи це в голові, дуже важливо вибрати модель, використовуючи факти і розуміння ваших цілей і очікувань. Google Analytics має чудовий інструмент, який може допомогти.

Інструмент для порівняння моделей

В Google Analytics під кнопками Конверсія > Атрибуція знаходиться інструмент для порівняння моделей.

Він дозволяє зіставити до трьох різних моделей атрибуції і порівняти їх на основі одних і тих самих даних, щоб зрозуміти, як змінюється ваша конверсія в залежності від вибору тієї чи іншої моделі.

Зокрема, ви можете перемкнути інструмент, щоб просто бачити дані Google Ads.

Почніть з Останньої Взаємодії (останній клік) і порівняйте різні моделі. Перевірте процентне співвідношення конверсії, щоб зрозуміти, як Google Ads підносить інформацію по-різному в залежності від моделі. Ви почнете помічати, що деякі стратегії по-різному залежать від різних моделей.

Перед переходом на іншу модель

Є багато речей, над якими треба подумати, перш ніж переходити на іншу модель в Google Ads.

Подумайте про мету ваших кампаній. Що ви намагаєтеся отримати за допомогою Google Ads? Якщо ви багато інвестуєте в Google Ads, то швидше за все ви очікуєте конверсію. Але чи обмежуєте ви себе в сценаріях, подібних тому, що ми розглянули спочатку?

Перегляньте ваші основні шляхи конверсії в Google Analytics, щоб зрозуміти, які шляхи користувачі вибирають найчастіше.

Швидше за все ви робили оптимізацію під певну модель, тому переконайтеся, що сторінки готові до переходу до іншої.

Фінальні думки

Атрибуція - це важливо, більшість рекламодавців приділяють увагу вивченню моделей. Швидше за все не буде певної моделі, яка підійде для вирішення всіх проблем.

Але тільки тому що Google за замовчуванням налаштовує показ даних по певній моделі, ви повинні пам'ятати, що розгляд інших моделей може дати вам додаткову інформацію про реальний стан справ і канали продажів, які беруть участь у шляху конверсії.

Наталі Процюк

інтернет-маркетолог, CEO
at Sprava Agency

 

Моделі атрибуції можна використовувати не тільки для вивчення ефективності роботи google ads. Це зручний інструмент для аналізу всіх каналів, які беруть участь у формуванні конверсії, з його допомогою ви можете зрозуміти, який із каналів дає найбільший внесок і як масштабувати кількість конверсії найбільш раціональним способом.

Давайте змоделюємо: ви вкладаєте гроші у свій сайт, як результат ви отримуєте замовлення з сайта. На якомусь етапі ви хочете більше замовлень, але як визначити, який бюджет збільшувати: бюджет на seo? Ppc? Соцмережі? Як зрозуміти, що потрібно масштабувати для збільшення кількості конверсії?

Саме тут нам стане у пригоді вивчення моделей атрибуції:

• якщо ви хочете дізнатися, який із каналів був результативнішим, настільки, що після нього було прийнято рішення про замовлення - використовуйте модель атрибуції за останнім непрямим кліком;
• якщо вам важливо зрозуміти, як про вас дізнались ті відвідувачі, які потім замовили, де вони вперше зіткнулися з вашою пропозицією - використовуйте модель атрибуції за першим кліком;
• якщо вам важливо зрозуміти, який канал зробив найбільший внесок - використовуйте модель з урахуванням давності взаємодії.