fbpx

Atrybucja w Google Analytics cz.2 – Czym są modele atrybucji?

2 lipca 2019

Czas czytania: 8 min.

Z poprzedniej części poradnika o atrybucji w Google Analytics dowiedziałeś się, czym są ścieżki wielokanałowe i dlaczego warto je analizować. Dziś poznasz raport Porównanie modeli atrybucji, który przyda ci się w ocenie twoich działań reklamowych i nie tylko.

 

 

Atrybucja w Google Analytics cz.2

 

 

Czym są modele atrybucji?

 

Kolejnym ważnym raportem dostępnym w Google Analytics jest Porównanie modeli atrybucji, dostępny w zakładce Atrybucja.

 

Model atrybucji to zestaw zasad, które określają jak ważną rolę w pozyskaniu konwersji (zakupu, rejestracji itp.) odegrał konkretny kanał (źródło wejścia na stronę).

 

Poprzez raport w analityce Google możesz nie tylko sprawdzić, ile zakupów i o jakiej wartości pozyskałeś z danego źródła w modelu ostatniej interakcji (domyślnym w Google Analytics), ale przede wszystkim możesz porównać ze sobą różne modele.

W ten sposób dowiesz się, ile naprawdę pozyskałeś konwersji dzięki reklamie w Google, na Facebooku, czy poprzez wyniki wyszukiwania Google.

Aby skorzystać z raportu porównania modeli, musisz mieć skonfigurowane śledzenie e-commerce lub/oraz ustawione podstawowe cele, takie jak rejestracje, zapisy do newslettera itp.

 

Czym jest konwersja w raporcie Porównanie modeli atrybucji?

 

W przeciwieństwie do raportu E-commerce, konwersje w raporcie Porównanie modeli atrybucji to wszystkie działania, które zdefiniowaliśmy jako cel lub transakcję.

Mogą być więc to zarówno dodania do koszyka, rejestracje, zapisy do newslettera, jak i zakupy dokonane w sklepie online.

 

 

Rodzaje modeli atrybucji w Google Analytics

 

W narzędziu analitycznym Google możesz wybrać spośród 7 domyślnych typów modeli atrybucji. Są nimi:

 

  • Ostatnia interakcja. Jest to domyślny model atrybucji dostępny w raportach ścieżek wielokanałowych. Ten typ atrybucji przypisuje konwersję do ostatniego punktu styku odbiorcy z marką.

 

  • Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie. To model domyślny dla raportów podstawowych Google Analytics. Przypisuje on konwersje kanałowi, który jest ostatnim na ścieżce zakupowej i jednocześnie nie jest wejściem bezpośrednim.

 

  • Ostatnie kliknięcie Google Ads. Ten model przypisuje konwersję do ostatniego kliknięcia, które pochodzi z płatnej reklamy w sieci reklamowej lub sieci wyszukiwania Google. Jest w zasadzie zupełnie bezużyteczny model i nie warto z niego korzystać.

 

  • Pierwsza interakcja. Ten model przypisuje w 100% konwersję do pierwszego źródła na ścieżce zakupowej klienta.

Przykładowo, jeżeli odbiorca kliknął najpierw w link w newsletterze a później wszedł przez wyszukiwarkę, to konwersja zostanie przypisana źródłu E-mail.

 

  • Liniowy. Model liniowy przypisuje konwersję po równo do każdego źródła, z którym zetknął się odbiorca na ścieżce zakupowej. Nie jest to zbyt użyteczny model, gdyż zazwyczaj każdy punkt styku klienta z marką (zakończony kliknięciem linku) wywiera inny wpływ na odbiorcę.

 

  • Rozkład czasowy. Ten model przypisuje tym większą odpowiedzialność za konwersję, im później doszło do interakcji poprzez dane źródło.

Jeśli więc odbiorca najpierw kliknął w reklamę na Facebooku, później reklamę w wyszukiwarce a na końcu wykonał wyszukiwanie w Google, to konwersja zostanie przypisana wszystkim źródłom, ale największe “sprawstwo” będzie należało się wyszukiwarce a najmniejsze reklamie na Facebooku.

Model ten również nie jest idealny. Jeżeli twój klient został przekonany do zakupu już na samym początku ścieżki, to Google przypisze największy udział w konwersji nie temu kanałowi, który na to zasługuje.

 

  • Uwzględnienie pozycji. Ten model przypisuje 40% udziału w transakcji pierwszej i ostatniej interakcji, a pozostałe 20% dzieli w równych częściach pozostałym źródłom na ścieżce zakupowej.

Z tego powodu jest to jeden z najbardziej logicznych i użytecznych modeli atrybucji dostępnych domyślnie w Google Analytics.

Jeżeli twoim zdaniem żaden z nich nie pasuje do strategii marketingowej i reklamowej twojej marki, możesz pokusić się o utworzenie własnego, niestandardowego modelu atrybucji.

 

 

Jak korzystać z raportu porównanie modeli atrybucji?

 

Przed skorzystaniem z raportu powinieneś się upewnić, że masz właściwie zgrupowane kanały.
Często się bowiem zdarza, że przeglądarkowe skrzynki pocztowe wpadają do Odesłań, zamiast kanału E-mail, co zaburza wyniki. Podobnie jest w przypadku ruchu z Facebooka – wszystkie wersje jego adresu URL powinieneś umieścić w jednym kanale.

O tym jak to zrobić, przeczytasz w artykule pomocy Google.

 

1. Tak samo jak w przypadku ścieżek wielokanałowych (które opisałam w części pierwszej), w pierwszej kolejności wybierz rodzaj i typ konwersji. Czy będą to transakcje e-commerce, rejestracje a może zapisy do newslettera?

Nigdy nie mieszaj mikrokonwersji (jak np. rejestracja) z makrokonwersjami (np. transakcja) – w ten sposób uzyskasz niewiarygodne dane, na podstawie których możesz wyciągać błędne wnioski.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

2. Ustaw okres ważności, czyli przedział czasu przed nastąpieniem konwersji. Może wynosić on od 1 do 90 dni.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

3. Wybierz modele atrybucji do porównania. Maksymalnie mogą być to 3 w jednym czasie. Najprościej porównywać ostatnie interakcje z ostatnimi kliknięciami niebezpośrednimi.

Dowiesz się w ten sposób, jaka jest różnica między liczeniem konwersji w standardowych raportach i w raportach ścieżek wielokanałowych.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

4. Wybierz wymiar podstawowy. Domyślnie ustawione jest grupowanie kanałów, czyli automatycznie połączone kanały w kilka grup, np. Sieć społecznościowa lub Odesłania.

Kolejne opcje obejmują bardziej szczegółowe dane, jak np. podział na poszczególne kanały, medium i źródła ruchu.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

5. Zdecyduj, jakie kolumny znajdą się w raporcie.

Do wyboru masz:

  • Konwersje i CPA (domyślne)
  • Konwersje i wartość
  • Wartość konwersji i ROAS

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

6. Utwórz lub wybierz segment, jeżeli chcesz dokonać analizy zachowań konkretnych grup odbiorców. Więcej o segmentach konwersje przeczytasz w poprzedniej części tego artykułu (pkt 6) – tutaj.

 

7. Sprawdź, jak zmieniłaby się wartość i ilość konwersji, gdybyś wybrał dany model atrybucji (ostatnia kolumna). Wartość dodatnia oznacza, ile procent więcej konwersji przypisano do danego źródła a ujemna ile procent mniej.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

 

Nie sumuj danych widocznych w poszczególnych modelach atrybucji.

 

 

Jak dobrać model atrybucji do rodzaju biznesu?

 

Po pierwsze i najważniejsze – dogłębnie poznaj swoją branżę, potencjalnych klientów oraz strategię działań własnej firmy (lub firmy klienta, jeśli jesteś pracownikiem agencji/freelancerem).

Dopiero w następnej kolejności będziesz mógł przejść do wyboru modelu atrybucji.

 

Dlaczego?

 

To, który z nich wybierzesz jest ściśle uzależnione od tego, z jakich kanałów twoja firma pozyskuje ruch na stronę, jak konkretnie zachowują się twoi klienci oraz jaka jest specyfika twojej branży.

 

Według autora tego artykułu, idealny model atrybucji to taki, który przypisze wartość do każdego źródła ruchu w taki sposób, że odpowiada ona przychodowi, który byłby utracony po zrezygnowaniu z niego.

 

Z tego właśnie powodu trudno jest określić uniwersalny model atrybucji.

Aby sprawdzić go samodzielnie, powinieneś przeanalizować wartości i liczby konwersji w poszczególnych modelach.

Jeżeli dane nie odbiegają od siebie znacznie, to nie musisz zmieniać domyślnego modelu opartego na ostatnim kliknięciu niebezpośrednim.

Jeśli natomiast widzisz znaczne różnice pomiędzy nim, a np. uwzględnieniem pozycji, to powinieneś rozważyć zmianę modelu.

 

 

Dlaczego warto korzystać z raportu modele atrybucji?

 

Porównując różne modele atrybucji dowiadujesz się więcej o swoich odbiorcach. W wyniku tego wiesz lepiej, które źródła ruchu są przeceniane lub niedoceniane.

 

 

Jak zmienić model atrybucji w Google Ads?

 

Niestety nie ma możliwości, by zmienić domyślny model atrybucji w Google Analytics. Możesz jedynie w porównywać raporty standardowych i niestandardowych modeli atrybucji i na tej bazie wyciągać wnioski.

W przypadku Google Ads masz taką możliwość. Aby zmienić model atrybucji konkretnej konwersji musisz wejść w zakładkę Konwersje, dostępną z głównego menu. Następnie kliknij w wybraną konwersję i edytuj ustawienia.

 

 

Niestandardowy model atrybucji od A do Z

 

Kiedy powinieneś utworzyć nowy model atrybucji?

Jeśli wiesz, że twój lejek zakupowy nie pasuje do standardowych modeli dostępnych w Google Analytics.

Może być bowiem tak, że bardzo skrupulatnie śledzisz całą ścieżkę odbiorcy od momentu pierwszej interakcji z twoją stroną aż do ostatniej. Wiesz wtedy, na jakim etapie rozważania zakupu jest odbiorca w danym momencie.

W takim wypadku warto rozważyć utworzenie niestandardowego modelu atrybucji.

 

Tworzenie niestandardowego modelu atrybucji krok po kroku

 

1.Upewnij się, że masz zdefiniowane cele w Google Analytics. Mogą nimi być transakcje zakupowe lub dowolne inne działania, które twoim zdaniem mają wartość w twoim biznesie.

 

2. Kliknij w Utwórz niestandardowy model w zakładce Porównanie modeli atrybucji, w polu Wybierz model.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

3. Zdefiniuj model bazowy. Odgrywa on dużą rolę w twoim modelu, ponieważ to jego zasady zostaną zastosowane zanim nałożą się na nie twoje zmiany.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

4. Wybierz okres ważności. Określa on ile dni wstecz będą zbierane dane do określenia, skąd pochodzi konwersja.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

5. Wybierz dodatkową funkcjonalność, zależną od wybranego modelu bazowego.

  • liniowy, rozkład czasowy oraz uwzględnienie pozycji – “Dostosuj kredyt na podstawie zaangażowania użytkowników”. Włączając tę opcję możesz kontrolować, na podstawie jakiej aktywności zostanie równo podzielony udział w konwersji.
  • pierwsza oraz ostatnia interakcja – “Określ, która interakcja otrzyma cały udział w rynku”. W przypadku ostatniej i pierwszej interakcji możesz ustawić działanie, które będzie odpowiadać w 100% za pozyskanie konwersji.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

6. W niektórych bazowych modelach masz również możliwość ustawienia niestandardowych reguł kredytowych. Określają one, jakiemu działaniu należy dać większy kredyt, czyli “sprawstwo” w konwersji.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

Przykładowo, jeżeli wiesz, że dużą rolę na ścieżce odgrywa reklama na Facebooku, to możesz dać jej kilkukrotnie większy kredyt, niż pozostałym elementom ścieżki.

 

Przykładowe scenariusze niestandardowych reguł udziału znajdziesz tutaj.

 

7. Kliknij Zapisz i zastosuj.

 

 

Jak udostępnić niestandardowy model atrybucji?

Ikona udostępniania pojawi się obok nazwy niestandardowego modelu atrybucji w tym samym oknie, w którym znajduje się opcja tworzenia nowego niestandardowego modelu.

Kliknij w nią i wybierz, czy chcesz udostępnić link do szablonu, czy umieścić go w publicznej Galerii rozwiązań.

 

Atrybucja Google Analytics

 

 

Na końcu kliknij Udostępnij.

Pamiętaj, że twoje dane nie zostaną udostępnione.

 

 

PODSUMOWANIE

 

Z tego dwuczęściowego tekstu dowiedziałeś się, jak korzystać i po co nam w ogóle tak zaawansowane raporty, jak ścieżki wielokanałowe i porównanie modeli atrybucji.

Niestety, nie istnieje uniwersalny i idealny model atrybucji. To, który wybierzesz zależy w ogromnej mierze od charakterystyki twojego biznesu oraz twojej grupy odbiorców.

Porównuj różne modele i sprawdzaj, gdzie występują największe rozbieżności w zakupach pomiędzy modelami.

Następnie śledź ścieżki wielokanałowe, by dowiedzieć się, jak wiele punktów styku potrzebują klienci, by dokonać u ciebie zakupu.

Na końcu połącz dane zebrane z obu typów raportów i wyciągaj na ich bazie wnioski odnośnie przyszłych działań na stronie i w reklamach.




Bibliografia

Ten tekst powstał na podstawie mojej wiedzy i kilkudziesięciu rzetelnych źródeł, z których najważniejsze (i najciekawsze) to:

https://www.optimizesmart.com/attribution-modeling-google-analytics-ultimate-guide/
https://www.optimizesmart.com/advanced-attribution-modelling-google-analytics/
https://www.optimizesmart.com/baseline-and-custom-attribution-models-in-google-analytics/
https://www.optimizesmart.com/guidelines-selecting-attribution-model-google-analytics/
https://www.optimizesmart.com/create-attribution-model-google-analytics/
https://d2saw6je89goi1.cloudfront.net/uploads/digital_asset/file/469298/Beginners-Guide-to-Attribution-Modelling.pdf
https://support.google.com/analytics/answer/6148697?hl=pl
https://support.google.com/analytics/answer/1665189
https://medium.com/analytics-for-humans/a-comprehensive-guide-on-attribution-analysis-in-google-analytics-3c764da5cdd7
https://medium.com/analytics-for-humans/how-to-read-attribution-reports-in-google-analytics-716906c2eaca
https://medium.com/analytics-for-humans/an-in-depth-look-at-attribution-modeling-in-digital-marketing-2ed0170c6f3b
https://www.lovesdata.com/blog/google-analytics-attribution-models
https://support.google.com/google-ads/answer/7002714?hl=pl
https://www.searchenginejournal.com/perfect-attribution-model/217893/#close
https://youtu.be/PW_9TMZKJp0?list=UUJ5UyIAa5nEGksjcdp43Ixw



Ocena artykułu:
[Głosów:3    Średnia:5/5]



Skomentuj



me

O mnie

Cześć, jestem Natalia!

Od kilku lat zajmuję się szeroko rozumianym marketingiem. Chętnie poprowadzę dla Ciebie reklamy na Facebooku - specjalizuję się w branży e-commerce :).

Możemy też współpracować dużo szerzej - napisz, czego potrzebujesz a na pewno razem stworzymy coś fajnego!

Pytania?

Skontaktuj się ze mną

Kontakt

Masz pytania, propozycje, prośby? :)

Pisz do mnie na mój adres email lub wypełnij formularz kontaktowy obok.

chrzn-logo-poziome-2019-black-mobile

Copyright 2018 charzynska.pl ©
All Rights Reserved