Модели атрибуции в Метрике, Директе и Google Analytics

#COURSE##INNER#

Успех рекламных кампаний - величина неоспоримая, но крайне сложно измеримая Из чего он состоит? Где его искать? У кого спрашивать? Эти вопросы извечно терзают и маркетологов, и их клиентов. Ответом на них послужила разработка моделей атрибуции, позволяющих понять, кому и в какой объем отдать наград за успешную реализацию рекламной кампании.

Традиционно наибольшей популярностью среди специалистов пользовалась модель последнего клика, в рамках которой всю заслугу получал тот источник, который привел клиента к совершению целевого действия.

Однако со временем понимание важности правильного измерения эффективности рекламных затрат только росло, поэтому на смену им пришли более сложные модели атрибуции.

Сегодня системы веб-аналитики, такие как Яндекс.Метрика и Google Analytics, предлагают широкий выбор моделей атрибуции, каждая из которых предназначена для учета различных сценариев взаимодействия клиентов с рекламой.

Виды способов распределения результатов

Кто вносит главный вклад в успех? Какое влияние оказывают различные каналы? Ответы на эти вопросы определяют способы оценки эффективности.

Каждый способ распределения учитывает разные аспекты взаимодействия с рекламой.

Последний клик и Последний непрямой клик

Результаты приписываются последнему взаимодействию перед конверсией.

Последний непрямой клик учитывает и взаимодействия до последнего клика, но меньше им веса.

Первый клик

Эффективность приписывается первому взаимодействию с рекламой.

Линейный

Каждому взаимодействию приписывается одинаковый вес.

Позиционный

Больший вес приписывается первому и последнему взаимодействиям, а остальным - меньший.

Атрибуция на основе правил

В основе этого метода лежит установленная вами иерархия взаимодействий. То есть, вы сами определяете, какие касания с рекламными кампаниями были наиболее результативными.

Для этого в интерфейсе рекламного кабинета необходимо задать кастомную модель атрибуции и вручную установить приоритеты для каждого этапа воронки продаж.

Например, вы можете присвоить начальный этап (первый контакт с рекламой) 10% веса, а заключительный (конверсия) – 90%.

Таким образом, вы сможете более точно оценить эффективность отдельных рекламных каналов и оптимизировать их работу на основе собственных бизнес-целей.

Как настроить?

Настройки атрибуции на основе правил различаются в зависимости от конкретной рекламной системы, однако общие принципы остаются неизменными.

Найдите раздел настроек атрибуции в рекламном кабинете, выберите опцию «на основе правил» и укажите желаемый приоритет для каждого канала или типа взаимодействия.

После сохранения настроек новая модель атрибуции начнет применяться к данным об эффективности рекламы, предоставляя вам более гибкие возможности анализа и оптимизации.

Атрибуция, основанная на персонализации

Можно сказать, что это персонализированная атрибуция, где сфокусированы на индивидуальном поведении.

Такая атрибуция позволяет маркетологам понять, как каждый человек реагирует на рекламу.

С помощью этого понимания маркетологи могут создавать более эффективные кампании, ориентированные на конкретные группы людей с учетом их индивидуальных предпочтений и истории взаимодействия.

Стоимостная атрибуция

Как понять вклад каждого канала продвижения в достижение целевых действий? Об этом как раз и повествует стоимостная атрибуция.

Виды стоимостной атрибуции

Есть много вариантов такого распределения. Вот несколько распространённых:

Последний клик: весь доход от конверсии приписывается последнему клику по объявлению.

Первый клик: вся ценность конверсии присваивается первому клику по объявлению.

Линейная атрибуция: доход равномерно распределяется между всеми каналами продвижения, участвовавшими в достижении целевого действия.

Выбор модели атрибуции

Выбор подходящей модели атрибуции зависит от специфики бизнеса, поставленных целей и поведения пользователей.

Нет универсальной модели, которая подошла бы всем. Необходимо экспериментировать и анализировать результаты, чтобы выявить наиболее эффективную модель для конкретного случая.

Многоканальное распределение заслуг

Учёт взаимодействия клиента с компанией по всем маркетинговым каналам – основная идея этого подхода. Иными словами, учитывается вклад каждого канала в принятие решения о покупке.

Например, соприкосновение пользователя с брендом началось с клика по контекстной рекламе. Затем он зашёл на сайт с другого устройства по email-ссылке и ознакомился с предложением. Спустя несколько дней он подписался на рассылку и лишь затем оформил заказ.

Многоканальная атрибуция позволяет оценить, какой канал сыграл ключевую роль в каждом этапе пути клиента, и скорректировать маркетинговую стратегию.

Типы многоканальной атрибуции

Существует несколько вариантов такого распределения:

• По последнему клику (Last Click)

  Вся заслуга присваивается каналу, с которого был совершён последний переход перед покупкой.

• По первому клику (First Click)

  Полностью отдаётся каналу, который изначально привёл клиента на сайт или познакомил его с брендом.

• По линейной модели (Linear)

  Кампании и каналы, с которыми взаимодействовал клиент, получают равные доли.

• По модели временного спада (Time Decay)

  Большая часть заслуг присваивается более близким к конверсии каналам.

• По модели с учётом позиции (Position-Based)

  Каналу первого клика и каналу последнего клика присваивается высокий приоритет, а остальным – средний.

Выбор подходящего метода оценки эффективности рекламы

Определить, какой рекламный канал принес больше всего пользы, порой непросто.

Существует множество способов приписать ценность.

Каждый метод имеет свои плюсы и минусы, и выбор оптимального зависит от конкретных задач бизнеса.

Учитывайте цели

Определяйте приоритеты:

повышение узнаваемости бренда, привлечение лидов или рост продаж.

Анализируйте путь клиента

Изучайте, как клиенты взаимодействуют с разными каналами и какой путь проделывают перед покупкой.

Выбирайте метод оценки эффективности рекламы, отвечающий целям бизнеса и учитывающий многоканальный путь клиента.

Рассмотрите типы атрибуции

Каждый метод приписывает ценность рекламным каналам по-разному.

Есть модели, учитывающие первое и последнее взаимодействия, а также равномерное распределение ценности.

Тестируйте и корректируйте

Ни один метод не идеален.

Тестируйте разные варианты и корректируйте стратегию на основе полученных данных.

Задаем маршрут рекламному потоку

Максимальная результативность рекламных кампаний зависит от корректного распределения заслуг за конверсию между разными каналами трафика. В процессе настройки атрибуции мы определяем, как оценивать эффективность каждого рекламоносителя. Рассмотрим, как это делается в Яндекс Метрике.

В Метрике есть стандартный набор моделей распределения ценности:

- Последний переход по рекламе (Last Click)

- Последний непрямой переход – для моделей Google Analytics

- Первый переход по рекламе (First Click)

- Равномерное распределение (Uniform)

- Распределение по времени (Time Decay)

- Линейное распределение (Linear)

- Позиционная атрибуция (Position-based)

Наиболее популярны две первые модели: Last Click и First Click. Они просты в применении и дают понятную картину эффективности рекламных каналов.

Для более детальной оценки можно использовать распределения по времени или по позиции. Например, модель распределения по времени учитывает, как менялась ценность клика в зависимости от времени, прошедшего с момента перехода по объявлению.

Чтобы изменить модель атрибуции, перейдите в настройки Яндекс Метрики и выберите раздел "Атрибуция". Выберите нужную модель и укажите период атрибуции – временной интервал, в течение которого учитываются переходы по рекламе при распределении ценности конверсии.

Настройка приоритетов конверсий в Яндекс Директе

Хотите понимать, какие объявления приносят вам больше всего прибыли? В Яндекс Директе есть специальный инструмент - "Приоритеты конверсий".

Он позволяет задать порядок учета конверсий, то есть определить, какой из них отдается приоритет.

Это важно, например, когда вы используете несколько целей на сайте и хотите знать, какая из них важнее для вашего бизнеса.

Настройте приоритеты конверсий, чтобы система Директа правильно учитывала их ценность и оптимизировала ваши рекламные кампании.

Благодаря этому вы сможете более эффективно распределять бюджет и получать максимальную отдачу от рекламы.

Настройка атрибуции в Google Analytics

Чтобы получить максимально точные данные о влиянии различных каналов на конверсию, важна настройка атрибуции. Она определяет, как будет учитываться участие каждого канала в достижении конечной цели.

Google Analytics предлагает несколько моделей атрибуции, которые позволяют выбрать наиболее подходящую для бизнеса. Они варьируются от присвоения всей ценности последнему взаимодействию до распределения ее между всеми взаимодействиями.

В зависимости от модели атрибуции будут меняться данные о вкладе каждого канала в достижение конверсии, а значит, и стратегии оптимизации маркетинговых кампаний.

При выборе модели атрибуции следует учитывать специфику бизнеса, характер конверсионного пути и доступные данные. Например, для интернет-магазинов, где большинство покупок совершается с помощью корзины, может подойти модель "Последний клик". А для сложных SaaS-продуктов с длительным циклом принятия решения может быть более эффективной модель "Позиция времени".