Модель атрибуции — это правило, по которому присваивается ценность конверсии переходу, определенному рекламодателем. Необходимо выбрать атрибуцию, которая наиболее полно отразит вклад источника в полезное действие.
Сейчас в Яндекс Директе 4 типа атрибуций. Модель атрибуции «Последний переход из Директа» была добавлена последней, 30 июля 2019 года. Начиная с этой даты, появилась возможность учитывать в качестве значимого источника только переходы из Яндекс Директа.
Использование разных моделей атрибуции в аналитике позволяет рекламодателю в полной мере оценить отдачу от рекламных кампаний, распределение вклада в совершение пользователем целевого действия.
«Последний переход из Директа» предоставляет более полную статистику по Яндекс Директу для услуг и продуктов, которым присущ длинный цикл покупки. Например, при выборе пользователями недвижимости или автомобиля.
Как пишет сам Яндекс, «Последний переход из Директа — из всех последних значимых переходов за 90 дней учитывается только Директ. Если пользователь хотя бы раз перешел на сайт по объявлению в Директе, то именно этот переход считается источником всех последующих визитов — пока пользователь не перейдет по объявлению еще раз. Эта модель помогает увидеть все визиты, связанные с Директом, в том числе те, которые в других моделях атрибуции были бы отнесены к другим источникам.»
Теория Атрибуции
Наиболее близкой можем считать атрибуцию «Последний значимый переход», так как модели отличаются лишь правилом отнесения источников визита в категорию «значимых». Группу «незначимых» источников составляют прямые переходы на сайт с адресной строки, со страницы сайта, с сохраненной в Интернет браузере закладки.
На этой схеме видно, по каким правилам визит присваивается источнику при использовании модели атрибуции Последний переход из Яндекс Директа:
атрибуция последний переход из яндекс директ
Хотите узнать больше о контекстной рекламе?
Пройдите обучение у практикующих специалистов Finepromo
Первый, последний, последний значимый переход и последний с Директа: какую модель атрибуции выбрать?
Существенное различие у рассматриваемой модели с атрибуциями «Первый переход» и «Последний переход». При учете только последних переходов, история визитов не принимается во внимание. Однако, использование такой атрибуции позволит проследить за тем, какой источник конвертировал пользователя. Данная атрибуция применяется для товаров и услуг с коротким циклом покупки. Если в цепочке визитов пользователя нет рекламного объявления Яндекс Директа, при использовании атрибуции по последнему переходу из него, будет учитываться последний переход.
Атрибуция «Первый переход» применяется наравне с «Последним переходом из Директа» для продвижения, нацеленного на длинный цикл покупки. Однако модель «Первый переход» ориентирована на оценку источников, приобщивших пользователя к бренду компании. Применяется в анализе медийной рекламы.
Атрибуция ссылок: что это такое и для чего она нужна | SEMANTICA
О том, почему важно учесть разные модели атрибуции в рекламе, мы писали в статье про эффективность РСЯ
Атрибуция «Последний переход из Директа» помогает оценить влияние рекламных кампаний на каждый из этапов воронки продаж без учета сторонних источников.
Случаи, в которых использование других атрибуций приведет к выводам об отсутствии конверсий по объявлениям Яндекс Директа, будут интерпретироваться иначе.
Например, рекламное объявление первым привело пользователя на сайт и познакомило с брендом. При использовании «Последнего перехода» или «Последнего значимого перехода» статистика по данной ситуации не будет учтена.
Вторым вариантом исключительного применения атрибуции «Последний переход из Директа» является ситуация, когда клик по рекламному объявлению был совершен в середине пути к конверсии. Отследить влияние Директа в этом случае возможно только при использовании указанной модели атрибуции.
В каких случаях использовать атрибуцию «Последний переход из Директа»
Модель атрибуции «Последний переход из Директа» необходимо использовать при анализе эффективности рекламных кампаний и объявлений из Яндекс Директа. Она незаменима в ситуациях, когда следует оценить вклад рекламной кампании в поддержание воронки продаж на должном уровне.
Однако, стоит учитывать, что особенно актуальна данная атрибуция будет для товаров и услуг с длинным циклом покупки.
Обращайтесь, если вам нужна реклама в Яндекс Директ, основанная на данных
Источник: finepromo.ru
Автоматическая модель атрибуции в Директе и Метрике
В Директе и Метрике Яндекса запущена новая модель атрибуции — автоматическая. С её помощью можно будет более точно идентифицировать источники, оказавшие влияние на конверсию, и улучшить обучение стратегий.
Автоатрибуция базируется на уже существующих алгоритмах, к примеру, определение кросс-девайс конверсий, и на недавно появившихся — среди них учёт домохозяйств, основанный на обезличенных данных. Такой подход позволяет оценивать участие в конверсии всех устройств, относящихся к определённому домохозяйству. Предполагается, что в будущем автоматизированная модель будет учитывать больший объём всевозможных данных и использовать более совершенные обучающие алгоритмы.
Статистическую информацию по конверсиям, полученную с использованием автоатрибуции, видно в Метрике. Чтобы ознакомиться, перейдите на страничку с отчётами и выберите атрибуции. Режим «Кросс-девайс» будет активен постоянно.
Во всех новых кампаниях в Direct в параметрах будет стоять автоатрибуция. В существующих сохранятся ранее применённые параметры. При необходимости их можно изменить.
В Директе статистика отображается в Мастере отчётов на странице «Обзор». Просто выберите автоатрибуцию в соответствующем блоке.
Источник фото: jcomp на ru.freepik.com
Источник: qupe.ru
Руководство по моделям атрибуции Google Ads и Google Analytics
В этой статье подробно описаны модели атрибуции Google Ads и Google Analytics. После прочтения вы сможете выбрать правильную модель атрибуции для своей рекламной стратегии и определить, какие каналы или объявления приносят продажи и в них стоит инвестировать ваш бюджет, а какие каналы можно вообще исключить. Модель атрибуции — это принцип распределения конверсий, транзакций и их денежной стоимости между их источниками, что критически важно для контекстной рекламы интернет-магазина.
- Модели атрибуции Google Ads
- Варианты атрибуции
- Модель атрибуции на основе данных: преимущества
- Модель атрибуции на основе данных: принципы
На данный момент мы можем отслеживать огромное количество данных после того, как пользователь нажимает на объявление Google. Данные записываются через тег gclid, который автоматически добавляется к рекламной ссылке, например:
Тег gclid генерируется автоматически после клика по объявлению. Он отправляет в систему такие данные как поисковый запрос, дату клика, данные об объявлении и т. д. Информация, полученная через тег gclid, будет сохранена в файле cookie вашего браузера.
Прежде чем совершить конверсию (звонок, отправка формы, покупка и так далее), пользователь часто проходит долгий путь. Он может переходить от одного объявления к другому в поисках выгодного предложения. В конце концов, когда пользователь совершает конверсию, установленный тег отслеживания обрабатывает файл cookie и отправляет его в рекламный аккаунт.
В статье «Важность корректного отслеживания конверсий для eCommerce проектов» рассказываем, какие особенности отслеживания конверсий важны для интернет-магазинов, а также как проверить корректность отслеживания конверсий на сайте, если вы не специалист в этом вопросе.
Модели атрибуции Google Ads
Рассмотрим варианты атрибуции, доступные в вашем аккаунте Google Ads при настройке конверсий.
Варианты атрибуции
Last Click (по последнему клику): присваивает всю ценность конверсии последнему объявлению и соответствующему ключевому слову, по которому был сделан клик.
First Click (по первому клику): присваивает всю ценность конверсии первому объявлению и соответствующему ключевому слову, по которому был сделан клик.
Linear (линейная): ценность конверсии распределяется равномерно между всеми взаимодействиями с рекламой.
Time Decay (с учетом давности): присваивает большую ценность рекламным действиям, которые произошли ближе по времени к конверсии. Ценность клика удваивается каждую неделю.
Position-based (на основе позиции): присваивает 40% ценности первому и последнему клику, а оставшиеся 20% распределяются между оставшимися кликами.
Data-driven (на основе данных): распределяет ценность за конверсию на основе уже собранных данных. Эта модель отличается от других моделей и использует собранные данные для расчета фактической ценности каждого взаимодействия на пути конверсии. Атрибуция на основе данных используется по умолчанию для большинства действий-конверсий.
Разберем модель атрибуции “ Data-driven” (на основе данных) , так как она самая универсальная. На данный момент эта атрибуция доступна для большинства рекламных аккаунтов, в том числе новых.
Проверить доступность этой атрибуции можно нажав на вкладку “ Switch to DDA” ( использовать атрибуцию на основе данных ) в настройках Google Ads:
Источник: liraltd.com