Понятие и виды моделей атрибуции в Google Ads

Модель атрибуции — это метод распределения конверсий между различными источниками трафика, рекламными кампаниями или другими элементами. В каждой модели каждому взаимодействию пользователя с рекламой или сайтом присваивается определённая ценность или вся конверсия.

Например, в модели по последнему взаимодействию ценность присваивается источнику, с которого был совершен последний клик перед конверсией. В модели по первому взаимодействию, наоборот, ценность присваивается точке, которая стала началом цепочки взаимодействий.

Зачем нужны разные модели атрибуции?

Сегодня, совершая покупки онлайн, пользователи проходят сложный путь, взаимодействуя с вашим сайтом через различные источники трафика. Они могут многократно использовать контекстные рекламные объявления по разным запросам, делая паузы между визитами. Все эти этапы удлиняют процесс принятия решения о покупке.

Модели атрибуции играют важную роль в оценке вклада всех точек взаимодействия с пользователем в итоговую конверсию. Эти модели, основанные на различных алгоритмах, предоставляют данные о значимости каждого контакта с пользователем. Они позволяют определить, какие точки касания оказались наиболее значимыми, а какие — менее важными. Это дает возможность более объективно оценить эффективность различных маркетинговых инструментов и источников трафика.

Используя модели атрибуции, маркетологи могут получить детализированное представление о пути клиента и на основании этого улучшить стратегию продвижения. Понимание того, как разные взаимодействия влияют на решение о покупке, помогает более эффективно распределять рекламный бюджет и оптимизировать маркетинговые кампании для достижения максимальной отдачи.

Чем отличается атрибуция в Google AdWords от Google Analytics

Многие знакомы с моделями атрибуции в Google Analytics, которые показывают вклад различных источников трафика в совершение конверсии.

В Google Ads (ранее известном как Google AdWords) атрибуция позволяет распределять ценность конверсии между точками взаимодействия внутри рекламной системы. Это включает в себя кампании, ключевые слова, объявления и устройства.

Например, если пользователь сначала перешел по запросу «купить постельное белье», посмотрел товары на сайте, ушел и позже вернулся через брендовое рекламное объявление, вы сможете отследить этот путь в отчетах. Выбирая одну из моделей атрибуции, можно перераспределить ценность в зависимости от вклада каждой рекламной кампании. В отличие от Google Analytics, отчеты по атрибуции в Google Ads также учитывают взаимодействия на нескольких устройствах.

Это позволяет увидеть, с каких устройств пользователи чаще всего начинают свой путь и на каких устройствах они совершают конверсии. Такое понимание помогает более точно оценить эффективность различных рекламных элементов и оптимизировать стратегии для достижения лучших результатов.

Какие модели атрибуции есть в Google AdWords?

В большинстве случаев, прежде чем совершить покупку, пользователи заходят на сайт несколько раз. Поэтому важно анализировать все аспекты кампании, объявления и способы подачи информации, основываясь на данных о пользовательской активности.

В настоящее время Google Ads (ранее Google AdWords) предлагает шесть моделей атрибуции, доступных для использования в рекламном кабинете:

По первому действию:

Используя модель атрибуции по первому действию, вы получаете полную информацию о пути клиента к конверсии, при этом весь приоритет и ценность отдаются первому клику пользователя, который впоследствии привел к конверсии. Эта модель подчеркивает значимость первых контактов пользователя с вашим сайтом или рекламой, позволяя понять, какие кампании, объявления или ключевые слова привлекают новых пользователей, и тем самым помогает оптимизировать стратегию привлечения.

Благодаря этой модели можно определить, какие каналы трафика или рекламные кампании наиболее успешны в привлечении внимания новых потенциальных клиентов, что позволяет более эффективно распределять бюджет на этапах привлечения. Вы можете анализировать, какие источники трафика или маркетинговые инструменты наиболее результативны в качестве начальных точек взаимодействия, что помогает оптимизировать первоначальные касания для привлечения большего числа потенциальных клиентов.

Эта модель также поддерживает долгосрочные стратегии, помогая понять, какие маркетинговые усилия оказывают влияние на формирование интереса к вашему продукту или услуге в долгосрочной перспективе. Первый клик символизирует начало пути клиента и играет ключевую роль в последующем взаимодействии. Он демонстрирует, что именно привлекло внимание пользователя и побудило его начать путь к конверсии. Первый контакт часто формирует первое впечатление о бренде, и успешные первые касания могут существенно повлиять на дальнейшее взаимодействие пользователя с вашим сайтом.

Анализ первых кликов позволяет определить, какие рекламные каналы наиболее эффективны для привлечения новых пользователей, что важно для расширения клиентской базы. Понимание того, какие объявления или ключевые слова являются наиболее эффективными для привлечения пользователей, позволяет создавать более целенаправленный и привлекательный контент. Использование модели атрибуции по первому действию помогает лучше понять, какие маркетинговые усилия эффективно привлекают новых клиентов и формируют их интерес к вашему продукту или услуге, что в конечном итоге способствует более эффективному планированию и реализации маркетинговых стратегий.

По последнему действию:

Используя модель атрибуции по последнему действию, вся ценность конверсии приписывается последнему взаимодействию пользователя перед конверсией. Эта модель акцентирует внимание на завершающих этапах пути пользователя, показывая, какие конкретные действия побудили пользователя совершить покупку или другое целевое действие.

Модель по последнему действию обладает рядом преимуществ. Во-первых, она отличается понятностью и простотой, так как напрямую связывает финальное действие с конверсией. Маркетологи могут быстро определить, какие кампании или объявления непосредственно привели к конверсии. Во-вторых, эта модель фокусируется на завершающих касаниях, позволяя оценить их важность и влияние. Это помогает понять, какие элементы маркетинговой стратегии наиболее эффективны на завершающем этапе пути клиента. В-третьих, она помогает определить, какие конкретные действия, объявления или ключевые слова оказались решающими для принятия пользователем решения о покупке, что особенно полезно для оптимизации рекламных кампаний и повышения их эффективности.

Практическое применение этой модели включает оптимизацию рекламных кампаний, улучшение контента и креатива, повышение эффективности завершающих этапов и создание более эффективных ретаргетинговых и ремаркетинговых кампаний. Знание того, какие объявления или ключевые слова приводят к конверсии, позволяет маркетологам сосредоточить усилия на наиболее эффективных элементах кампании, более рационально распределять рекламный бюджет и повышать общую отдачу от инвестиций. Анализ последних взаимодействий перед конверсией помогает понять, какие сообщения, предложения или креативы оказывают наибольшее влияние на пользователей, что позволяет создавать более целенаправленный и убедительный контент. Понимание того, какие стимулы и предложения работают на завершающем этапе пути клиента, позволяет более точно настроить маркетинговые кампании для достижения максимальной конверсии. Информация о последних взаимодействиях может быть использована для создания более эффективных ретаргетинговых и ремаркетинговых кампаний, направленных на пользователей, которые уже проявили интерес к продукту или услуге.

Использование модели атрибуции по последнему действию помогает маркетологам точно оценить, какие маркетинговые усилия оказались наиболее эффективными на финальном этапе принятия решения о покупке. Это знание позволяет оптимизировать рекламные кампании, улучшить стратегию контента и повысить общую эффективность маркетинговых инициатив.

В зависимости от давности взаимодействия:

Модель атрибуции по последнему действию — это метод оценки эффективности маркетинговых каналов, который приписывает всю ценность конверсии последнему взаимодействию пользователя перед совершением целевого действия, такого как покупка или подписка. Эта модель основывается на принципе того, что наиболее значимым является последний шаг в покупательском пути, который часто является ключевым моментом принятия решения.

При использовании модели по последнему действию каждое взаимодействие пользователя с рекламными объявлениями, кампаниями или контентом учитывается, но вес или значимость каждого взаимодействия уменьшается по мере удаления во времени от момента конверсии. Это позволяет маркетологам определить, какие конкретные маркетинговые усилия или каналы играли наиболее критическую роль в завершении сделки.

Преимущества модели по последнему действию включают простоту интерпретации данных и понимание вклада каждого канала на завершающих этапах покупательского пути. Это также помогает оптимизировать расходы на рекламу, концентрируя усилия на наиболее эффективных каналах и объявлениях, которые приводят к наибольшему числу конверсий.

Практическое применение модели атрибуции по последнему действию включает анализ рекламных кампаний, оценку эффективности ключевых слов и объявлений, а также улучшение контентной стратегии на основе данных о последних взаимодействиях пользователей перед покупкой. Это помогает компаниям более точно ориентировать свои маркетинговые усилия и повышать общий уровень конверсий.

С привязкой к определенной позиции:

Модель атрибуции, где большая часть ценности приписывается первому и последнему взаимодействиям пользователя, с последующим равномерным распределением оставшейся части между всеми остальными точками касания, играет ключевую роль в анализе эффективности маркетинговых усилий.

При таком подходе первое взаимодействие часто рассматривается как начальный импульс, который привлекает внимание пользователя и инициирует его интерес. Затем последнее взаимодействие перед конверсией воспринимается как завершающий акт, который приводит к фактическому выполнению целевого действия, такого как покупка товара или подписка на услугу.

Остальные точки касания между начальным и завершающим этапами также играют свою роль, но их вклад в общую ценность конверсии распределяется равномерно и считается менее важным по сравнению с первым и последним этапами. Это помогает справедливо оценить влияние различных маркетинговых каналов и объявлений на решение пользователя совершить целевое действие.

Практическое применение такой модели включает анализ эффективности рекламных кампаний, оптимизацию каналов привлечения трафика и улучшение пользовательского опыта на каждом этапе покупательского цикла. Определение наиболее значимых и влиятельных точек касания позволяет компаниям выстраивать стратегии маркетинга более эффективно и ориентироваться на достижение максимальных результатов в конверсиях и возврате на инвестиции.

Линейная атрибуция:

Модель равномерной атрибуции является методом оценки эффективности маркетинговых каналов, при котором вся ценность конверсии равномерно распределяется между всеми точками касания пользователя с рекламными источниками. Этот подход основывается на предположении, что каждое взаимодействие в процессе покупки имеет одинаковую значимость для достижения целевого действия, будь то покупка товара, регистрация или подписка.

Основные особенности модели равномерной атрибуции включают простоту и прозрачность в интерпретации данных. Поскольку все взаимодействия равнозначны, аналитики могут легко оценить влияние каждого рекламного канала или объявления на общее количество конверсий. Это особенно полезно в ситуациях, где покупательский путь не слишком сложен и пользователи быстро переходят от первого взаимодействия к конверсии без множественных этапов и задержек.

Практическое применение модели равномерной атрибуции включает оптимизацию рекламных бюджетов, выявление наиболее эффективных рекламных источников, а также улучшение стратегий маркетинга на основе данных о равномерно распределенной ценности конверсий. Этот подход помогает компаниям более точно выстраивать свои маркетинговые кампании, повышая общую эффективность и возвращаемость инвестиций в рекламу.

Модель атрибуции на основе данных:

Модель атрибуции, использующая машинное обучение для анализа данных о конверсиях и распределения ценности между точками касания, представляет собой высокоточный метод оценки эффективности маркетинговых кампаний. Она отличается тем, что учитывает уникальные характеристики бизнеса и поведение пользователей, что позволяет более точно определить влияние каждого этапа взаимодействия с потенциальным клиентом на совершение конверсии.

Основная суть модели заключается в использовании алгоритмов машинного обучения для анализа многочисленных данных о пользовательских действиях перед конверсией. Это позволяет учитывать не только первоначальные и последние контакты с рекламой или сайтом, но и промежуточные этапы покупательского процесса. Модель способна автоматически выявлять нелинейные связи между различными точками касания, что особенно важно для комплексных маркетинговых стратегий.

Применение модели атрибуции на основе машинного обучения помогает компаниям эффективно оптимизировать расходы на рекламу, идентифицировать наиболее влиятельные каналы привлечения клиентов и улучшать взаимодействие с целевой аудиторией. Этот подход обеспечивает более глубокое понимание вклада каждого маркетингового канала в общий результат и способствует более точному прогнозированию и адаптации маркетинговых стратегий в динамичной среде онлайн-бизнеса.

Каждая из этих моделей имеет свои особенности и применяется в зависимости от целей и задач рекламной кампании. Рассмотрение их специфики поможет выбрать наиболее подходящий метод атрибуции для более точного анализа и оптимизации маркетинговой стратегии.