Modele atrybucji – Atrybucja konwersji w Google Ads | Google Analytics | Facebook Ads

  • 24 lutego, 2022
  • Piotr
  • 16 min read

Modele atrybucji Google Analytics, Google Ads czy Facebook Ads są ważne, aby w pełni zrozumieć i ocenić skuteczność kampanii marketingowych.

W tym wpisie na blogu omówimy różne typy atrybucji konwersji dostępne w każdej z platform i przedyskutujemy sposób ich działania. Przedstawimy również przykłady każdego z modeli, abyś mógł je lepiej zrozumieć.

Należy pamiętać, że nie ma jednego właściwego sposobu przypisywania konwersji.

Najlepszym sposobem jest znalezienie tego, co działa dla Ciebie jest przetestowanie różnych modeli i sprawdzenie, który daje najbardziej dokładne wyniki.

Modele atrybucji

Modelowanie atrybucji to proces określania, jak dużą zasługę należy przypisać różnym kanałom marketingowym za wyniki, które generują. Wykorzystuje się go do optymalizacji wydatków marketingowych poprzez określenie, które kanały są najbardziej efektywne, a które należy zmodyfikować lub wyeliminować.

Modelowanie atrybucji konwersji można przeprowadzić na wiele różnych sposobów, ale zazwyczaj polega ono na przypisaniu wagi różnym kanałom w zależności od tego, jak prawdopodobne jest, że doprowadzą one do sprzedaży lub innego pożądanego wyniku. Na przykład, możesz nadać większą wagę kliknięciom w płatną reklamę niż wejściom organicznym, lub odwrotnie.

Możesz zaprojektować model atrybucji, w którym przypiszesz całą zasługę pierwszemu działaniu (np. pierwsze wejście na stronę) lub to ostatnie, bezpośrednio przed konwersją. Istnieją też modele, które procentowo rozdzielą zasługę różnym kanałom, z których użytkownik kolejno przeszedł na stronę.

Podsumowując, informacje o źródłach ruchu są wykorzystywane do tworzenia „modeli atrybucji”, które pomagają określić, jak bardzo każdy kanał odpowiada za przynoszenie leadów, klientów lub innych pożądanych rezultatów.

Atrybucja konwersji

Kiedy robisz modelowanie atrybucji, próbujesz de facto odpowiedzieć na dwa pytania:

1. Które kanały są najbardziej odpowiedzialne za napędzanie konkretnych wyników?

2. Jaki procent każdego wyniku można przypisać każdemu kanałowi?

Modelowanie atrybucji może być skomplikowanym procesem, ale jest to kluczowy krok w poprawie efektywności marketingu. Dzięki zrozumieniu, które kanały przynoszą najlepsze rezultaty, można przeznaczyć więcej zasobów na te kanały i poprawić ogólny ROI.

Google Analytics 4

Google Analytics 4 to najnowsza wersja popularnej platformy analitycznej Google i jednocześnie następca Universal Analytics. Oferuje ona szeroki zakres funkcji i narzędzi, które pomogą Ci śledzić i mierzyć ruch i wydajność Twojej witryny. GA4 zastąpiła usługę App + Web, która w początkowej fazie była dedykowana aplikacjom mobilnym.

GA4 zawiera kilka nowych funkcji, takich jak większa wydajność (wyższe limity), dostęp do szczegółowej eksploracji i do danych surowych (eksport danych do BigQuery). Google Analytics 4 jest zbudowany w oparciu o najnowsze technologie, w tym korzysta z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Modele atrybucji w Google Analytics 4

Google Analytics 4 posiada własne, dedykowane modele atrybucji. Zmiana modelu atrybucji wpłynie na dane historyczne, więc możemy dowolnie zmieniać i porównywać modele.

Dla przypomnienia poprzednik – Universal Analytics opierał się przede wszystkim na modelu ostatniego niebezpośredniego kliknięcia (last non-direct click). Wyjątkiem były raporty konwersji ścieżek wielokanałowych jak np. porównanie modeli atrybucji czy konwersje wspomagane.

Modele atrybucji Google
Modele atrybucji w Google

W GA4 dostępne są modele:

Atrybucja oparta na danych

Model wykorzystuje uczenie maszynowe (machine learning). Ocenia on ścieżki zakończone konwersją, jak i te, w których nie doszło do konwersji. Model oparty na danych uczy się, jak różne punkty styku z klientem wpływają na wyniki konwersji.

Model uwzględnia takie zmienne jak: czas od konwersji, typ urządzenia, liczbę wyświetleń reklamy, pozycję danego źródła w ścieżce użytkownika oraz rodzaj kreacji. Do obliczenia wagi model atrybycji oparty na danych korzysta z rachunku prawdopodobieństwa.

W skrócie im więcej danych dostarczymy modelowi, tym lepsze one będą. Celem jest przypisanie każdemu kanałowi marketingowemu wartości adekwatnej do tego, w jakim stopniu przyczynił się on do ostatecznego wyniku.

Warto jeszcze zanotować kiedy liczone będzie wyświetlenie angażujące (traktowane jak kliknięcie w reklamę) w kampaniach Youtube w przypadku użycia modelu atrybucji opartego o dane.

Wyświetlenie angażujące jest uwzględniane w atrybucji opartej na danych, gdy użytkownik:

* obejrzy 30 sekund reklamy (lub całą, jeśli jest krótsza niż 30 sekund);

* kliknie kartę zwiastuna;

* kliknie baner towarzyszący lub Ścianę wideo;

* kliknie wyrażenie będące wezwaniem do działania;

* kliknie na ekranie końcowym;

* kliknie, aby przejść do witryny reklamodawcy.

https://support.google.com/analytics/answer/10596866?hl=pl

Ostatnie kliknięcie w wielu kanałach

Model atrybucji ostatniego kliknięcia w wielu kanałach (last-click non-direct) jest modelem pomiaru, który przypisuje kredyt za konwersję do ostatniego punktu reklamowego lub marketingowego, który ją poprzedził. Oznacza to, że wszystkie wcześniejsze punkty kontaktu są ignorowane, a ostatnia interakcja przed konwersją jest przypisywana w całości.

Ten model atrybucji konwersji jest często używany, ponieważ jest łatwy do zmierzenia i zrozumienia. Jednak może on być bardzo niedokładny, ponieważ nie bierze pod uwagę wszystkich interakcji, które doprowadziły do konwersji. W rezultacie, nie jest zalecany do stosowania w złożonych kampaniach marketingowych.

Ignorowane jest źródło bezpośrednie (direct) chyba, że jest jedynym na ścieżce do konwersji.

Od razu mała uwaga, bo jeśli korzystamy z raportowania konwersji do Google Ads, importując je z Google Analytics 4, to jest to jedyny model ostatniego kliknięcia, który będzie dostępny przy ustawieniach atrybucji konwersji.

Pierwsze kliknięcie w wielu kanałach

Model atrybucji pierwszego kliknięcia (first click) jest modelem marketingowym, który przypisuje całą zasługę za konwersję pierwszemu kanałowi marketingowemu, z którego klient trafił na stronę. Niezależnie od tego, czy kontynuował interakcję w innych kanałach.

Model może być przydatny do pomiaru efektywności różnych kanałów w pozyskiwaniu nowych klientów, ale jest mniej przydatny do zrozumienia roli, jaką różne kanały odgrywają w lojalności i utrzymaniu klientów.

Liniowy w wielu kanałach

Liniowy model atrybucji w wielu kanałach jest sposobem mierzenia tego, jak różne kanały marketingowe współpracują ze sobą, aby napędzać wyniki.

Przypisuje on jednakową wartość każdemu kanałowi marketingowemu, z którym kontakt miał użytkownik.

Model z uwzględnieniem pozycji w wielu kanałach

Multi-Channel Position Attribution Model to model marketingowy, który przypisuje wartość do każdego punktu styku z marketingiem, który prowadzi do zakupu.

Model atrybucji pozycji w wielu kanałach przypisuje następujące wartości do każdego punktu styku:

Pierwszy punkt styku: 40% zasług za sprzedaż.

Drugi i każdy kolejny oprócz ostatniego: 20% zasług za sprzedaż / liczba styków pośrednich (bez pierwszego i ostatniego)

Ostatni punkt styku: 40% zasług za sprzedaż.

Model spadku udziału z upływem czasu w wielu kanałach

Ten model atrybucji zakłada, że im bliżej konwersji klient miał kontakt z naszą reklamą, tym takie źródło jest dla nas cenniejsze. Szczegółowo model spadku udziału z upływem czasu zakłada, że kolejne źródło wejścia będzie miało o połowę mniejszą zasługę, jeśli od poprzedniego minęło więcej niż 7 dni.

Model preferujący interakcje w Google Ads

Jest to model atrybucji specjalnie wyróżniający interakcje z Google Ads. Jeśli dany użytkownik kliknął kiedykolwiek reklamę Google Ads, to ta reklama otrzyma 100% zasług. Dla użytkowników, którzy nie weszli w interakcję z kampanią Google Ads, model będzie działał analogicznie jak ostatnie niebezpośrednie kliknięcie.

Atrybucja w Google Analytics 4

Kilka ciekawych uwag do atrybucji w Google Analytics 4.

  • Najciekawszy jest domyślny model atrybucji, tj. oparty na danych i to jest realna przewaga GA4.
  • Modele atrybucji możemy dowolnie zmieniać i je porównywać. Zmiana modelu ma wpływ na dane historyczne.
  • Raport pozyskiwania użytkownika używa atrybucji pierwszego kliknięcia. Niezależnie od wybranego modelu atrybucji.
  • Raport pozyskiwania ruchu korzysta z atrybucji ostatniego kliknięcia. Niezależnie od aktualnie wybranego modelu atrybucji.
  • Wszystkie modele deprecjonują rolę wejścia bezpośredniego i przypisują mu zasługę, gdy nie istnieją inne interakcje.
  • Zmiana okna konwersji wpływa na wszystkie raporty GA4. Zmiana okna konwersji działa od tego momentu i nie wpływa na dane historyczne.
  • Atrybucja konwersji może podlegać zmianom nawet do 7 dni od dnia jej zarejestrowania.

Śledzenie konwersji w Google Ads

Istnieje kilka opcji na śledzenie konwersji w Google Ads.

Pierwszą opcją na rejestrowanie konwersji w Google Ads jest dodanie tagu śledzenia konwersji bezpośrednio do Twojej witryny po wykonaniu określonej akcji przez użytkownika. Kod śledzenia konwersji można pobrać ze swojego konta Google Ads (sekcja „Narzędzia” i „Śledzenie konwersji”).

Drugą opcją jest wykorzystanie Google Tag Manager (GTM), do którego dodajemy tag łączący konwersje oraz tag śledzenia konwersji.

Trzecią opcją jest skonfigurowanie celu w Universal Analytics (kod UA może być umieszczony bezpośrednio na stronie lub przez GTM) i połączenie usługi Google Analytics z kontem Google Ads.

Czwartą opcją jest skonfigurowanie konwersji w Google Analytics 4. Po zdefiniowaniu konwersji w GA4 musisz ją jeszcze wyeksportować do Google Ads. Tag Google Analytics 4 bowiem nie przechowuje identyfikatora kliknięcia Google (tzw. gclid) w pliku cookie dla celów śledzenia konwersji.

Połączenie Google Ads z Universal Analytics

Integrując Google Ads z Universal Analytics, uzyskasz pełniejszy obraz skuteczności swoich działań reklamowych. Dzięki tej integracji możesz zobaczyć, w jaki sposób użytkownicy wchodzą w interakcje z Twoimi reklamami, a następnie zmierzyć te dane w odniesieniu do działań podejmowanych przez nich w Twojej witrynie.

Łącząc dane z Google Ads z danymi z Universal Analytics, będziesz w stanie podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące tego, gdzie alokować budżet reklamowy i które reklamy są najbardziej efektywne w konwersji leadów na klientów.

Połączenie kont Universal Analytics i Google Ads pozwoli Ci na import konwersji do systemu reklamowego.

Jak połączyć Google Ads z Universal Analytics?

Aby połączyć Google Ads z Universal Analytics wykonaj następujące kroki:

  1. Przejdź do swojego konta Google Analytics i wybierz usługę.
  2. Przejdź na zakładkę administracji (dolny lewy róg).
  3. W środkowej sekcji „Usługa” wybierz Google Ads – łączenie.
  4. Kliknij czerwony przycisk „Nowa grupa połączeń”.
  5. Wybierz swoje konto Google Ads.
  6. Wybierz widoki danych, z którymi połączyć konto reklamowe.
Połączenie Universal Analytics z Google Ads
Łączenie Universal Analytics z Google Ads

Możesz również wykonać operację połączenia kont od strony Google Ads. Wówczas musisz przejść do sekcji „Narzędzia i ustawienia”, i „Połączone konta”. Następnie wybierz typ usługi Google Analytics i postępuj zgodnie ze wskazówkami.

Jak zaimportować konwersje z Universal Analytics do Google Ads?

Aby zaimportować konwersje z Universal Analytics do Google Ads wykonaj następujące kroki:

  1. Przejdź do swojego konta Google Ads i wybierz „Narzędzia i ustawienia”, i „Konwersje”.
  2. Kliknij niebieski przycisk „Nowe działanie powodujące konwersje”.
  3. Wybierz opcję „Importuj” i „Google Analytics (UA)”.
  4. Wybierz cele, które chcesz zaimportować.
  5. Po zaimportowaniu możesz zmienić istotne ustawienia konwersji (m.in. model atrybucji, okno konwersji, sposób jej wykorzystania do optymalizacji kampanii czy samego jej liczenia).

Jak połączyć Google Ads z Google Analytics 4?

Aby połączyć Google Ads z Google Analytics 4 wykonaj następujące kroki:

  1. Przejdź do swojego konta Google Analytics 4 i wybierz usługę.
  2. Przejdź na zakładkę administracji (dolny lewy róg).
  3. W środkowej sekcji „Usługa” wybierz „Łączenie z Google Ads”.
  4. Kliknij niebieski przycisk „Połącznie”.
  5. Wybierz swoje konto Google Ads.
  6. Wybierz opcje zaawansowane i potwierdź połączenie.

Możesz również wykonać operację połączenia kont od strony Google Ads. Musisz wówczas przejść do sekcji „Narzędzia i ustawienia”, i „Połączone konta”. Następnie wybierz typ usługi Google Analytics 4 i postępuj zgodnie ze wskazówkami.

Import konwersji z Google Analytics 4 do Google Ads

Import konwersji z GA4 jest bardzo zbliżony do Universal Analytics.

Aby zaimportować konwersje z Google Analytics 4 do Google Ads wykonaj następujące kroki:

  1. Przejdź do swojego konta Google Ads i wybierz „Narzędzia i ustawienia”, i „Konwersje”.
  2. Kliknij niebieski przycisk „Nowe działanie powodujące konwersje”.
  3. Wybierz opcję „Importuj”, „Usługi Google Analytics 4” i „Internet”.
  4. Wybierz cele, które chcesz zaimportować.
  5. Jeśli nie są widoczne, sprawdź na usłudze GA4 czy masz oznaczone zdarzenie jako konwersję. Jeśli tak, to sprawdź czy konwersja miała miejsce w ostatnim czasie. Jeśli jest informacja uprzednim usunięciu zdarzeń, wróć na poprzedni ekran i kliknij „Wyświetl wszystkie działania powodujące konwersję”. Będziesz mógł przywrócić uprzednio usunięte cele.
  6. Po zaimportowaniu konwersji z GA4 możesz zmienić istotne ustwienia konwersji (m.in. model atrybucji, okno konwersji, sposób jej wykorzystania do optymalizacji kampani czy samego jej liczenia).
Import konwersji Google Analytics do Google Ads
konwersji Google Analytics do Google Ads

Tag śledzenia konwersji Google Ads czy import z Google Analytics

Z uwagi na to, że w obu przypadkach możesz obecnie określić model atrybucji konwersji nie ma drastycznych różnic w standardowym liczeniu konwersji. Największa różnica wynikała z domyślnego modelu Google Ads – ostatnie kliknięcie Google Ads (last Google Ads click). Niestety ten model już nie funkcjonuje i do wyboru są analogiczne sposoby atrybucji jak w przypadku importu.

Zmiana modelu atrybucji dla konwersji w Google Ads
Zmiana modelu atrybucji dla konwersji w Google Ads

Różnice też mogą dotyczyć daty i czasu przypisania konwersji. W przypadku tagu śledzenia konwersji liczony jest czas kliknięcia w reklamę, a nie samej konwersji. W pomocy Google jest opisane, że nadal tag Google Ads przypisuje czas konwersji do kliknięcia w reklamę, a nie docelowego działania.

Te dwa sposoby definiowania konwersji odróżnia jeszcze czas przetwarzania konwersji. Google Ads najszybciej zobaczy konwersję przy zastosowaniu tagu śledzenia konwersji (do 3 godzin).

Konwersje z Universal Analytics są widoczne w Google Ads do 9 godzin. Zwykle jest to kilka godzin. Najdłużej dane o realizacji konwersji przetwarza Google Analytics 4. Wtedy Google Ads otrzymuje je najpóźniej.

Importując konwersje z Analytics nie zobaczysz danych dotyczących konwersji po wyświetleniu oraz konwersji na różnych urządzeniach. Te dane będą widoczne wyłącznie, gdy korzystamy z natywnego śledzenia konwersji w Google Ads.

Z uwagi na to, że śledzenie konwersji Google Ads nie bazuje na sesjach liczy konwersje wielokrotnie. Wcześniej w przypadku, gdy użytkownik zrealizował konwersję dwukrotnie w ramach jednej sesji Universal Analytics policzył ją jednokrotnie, natomiast Google Ads 2 razy (pod warunkiem ustawienia zliczania „Wszystkie”). Obecnie zarówno w przypadku importu konwersji jak i bezpośredniego śledzenia konwersji tagiem Google Ads mamy te same opcje konwersji do wyboru. W tym „Wybierz liczbę konwersji naliczanych za kliknięcie lub interakcję” z opcją „Jedna” lub „Wszystkie”.

Nieco więcej komplikacji może zająć poprawne zaimportowanie konwersji z GA4.

Zgodnie z informacjami od Google:

Universal Analytics zachowuje identyfikator kliknięcia Google w pliku cookie. Jeśli chcesz mierzyć konwersje za pomocą Google Analytics 4, musisz wyeksportować te konwersje do Google Ads, ponieważ tag Google Analytics 4 nie zachowuje już identyfikatora kliknięcia Google w pliku cookie do śledzenia zdarzeń konwersji Google Ads.

https://support.google.com/analytics/answer/2679221?hl=en

Atrybucja konwersji – Facebook Ads

Atrybucja w Facebook Ads działa na zasadzie przypisania konwersji do ostatniej reklamy, którą ktoś widział przed konwersją. W ten sposób można zobaczyć, które reklamy są najbardziej skuteczne w przekonywaniu ludzi do konwersji.

Różnice w konwersjach Facebook Ads i Google Analytics

Facebook nie jest platformą wielokanałową. Narzędzia analityczne Facebook Analytics i Attribution zostały wygaszone. Atrybucja Facebooka, nie bierze tym samym pod uwagę innych platform.

Dodatkowo raporty bazują na identyfikatorze użytkownika z Facebooka, a konwersja jest przypisywana pod warunkiem spełnienia okna konwersji czyli określonego czasu od kliknięcia czy wyświetlenia reklamy (niekoniecznie musi ona zostać nawet obejrzana). Domyślnie okno konwersji ustawione jest na 28 dni w przypadku kliknięcia i 1 dzień dla wyświetlenia.

Tym samym niezależnie od tego czy Facebook wystąpi jako pierwsze, kolejne czy ostatnie źródło ruchu system Facebook Ads przypisze tę konwersję do siebie. Nie ma tutaj miejsca na konwersje wspomagane z innych źródeł.

Zadbaj o poprawne zdefiniowanie konwersji

Pierwszym krokiem w każdej udanej strategii marketingowej jest zrozumienie swoich odbiorców i tego, co ich motywuje. Bez prawidłowego zdefiniowania konwersji nie będziesz w stanie dokładnie zmierzyć sukcesu swoich kampanii marketingowych ani określić, gdzie należy alokować zasoby, aby osiągnąć najlepsze rezultaty.

Właściwe zdefiniowanie konwersji jest kluczowe, ponieważ pozwala na śledzenie, jak dobrze radzi sobie każda kampania marketingowa, a także pomaga określić, które taktyki są najbardziej skuteczne w konwersji leadów na klientów.

Poprzez zrozumienie motywacji grupy docelowej, możesz tworzyć kampanie, które przemawiają bezpośrednio do ich potrzeb i pragnień, zwiększając szanse, że przekształcą się w płacących klientów.

Analityka internetowa

Analityka internetowa to proces mierzenia i analizowania ruchu w sieci w celu zrozumienia, w jaki sposób ludzie wchodzą w interakcje z Twoją witryną. Informacje te mogą być wykorzystane do ulepszenia strony (również od strony treści), jakości ruchu oraz kampanii marketingowych.

Jednym z najważniejszych aspektów analityki internetowej jest zdefiniowanie tego, co chcesz mierzyć („konwersje” lub „cele kampanii reklamowych”). Na przykład, możesz chcieć śledzić ile osób zapisało się do newslettera, pobrało raport PDF lub dokonało zakupu.

Wsparcie analityczne

Czym więc jest modelowanie atrybucji? Jest to po prostu sposób na zrozumienie, jak różne kanały marketingowe współpracują ze sobą w celu napędzania konwersji.

Ale nie jest to jedyna rzecz, na którą powinieneś zwrócić uwagę analizując dane swojej strony internetowej. Musisz również upewnić się, że Twoi analitycy poprawnie definiują konwersje i przypisują je do właściwych kanałów.

Jeśli nie jesteś pewien, zapytaj ich o to! Im więcej informacji masz o tym, jak Twoi klienci wchodzą w interakcję z Twoją witryną, tym lepiej będziesz przygotowany do poprawy ich doświadczenia i zwiększenia sprzedaży.

Chcesz pomocy? Pisz, a ja pomogę!

0 0 votes
Ocena artykułu
Subskrybuj
Powiadom o
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments