Атрибуции Google Analytics для оценки трафика

Атрибуции Google Analytics для оценки трафика

В интернете далеко не каждая продажа (либо другое конверсионное действие) осуществляется моментально, лишь посетитель увидел то, что его интересовало. Чаще всего это процесс многоступенчатый – выбор широкий, следовательно в долгих поисках необходимого, можно несколько раз попасть на один и тот же сайт, на котором, в конце концов, и будет совершена покупка. Каким образом при этом оценить эффективность каждого канала, если моменту сделки предшествовала большая «подготовительная работа», где были задействованы и реклама, и СЕО, и ссылки, и т.д.? На помощь приходит инструмент атрибуций от Google Analytics – то есть правила, по которым ценность конверсии распределяется между всеми каналами трафика.

Модели атрибуций в Google Analytics

Всего аналитика от Google предлагает семь моделей атрибуций.

atribucii-google-analytics-dlya-ocenki-traffika-01

1.       Атрибуция по последнему взаимодействию

В данном варианте вся ценность конверсии приписывается последнему источнику взаимодействия пользователя с сайтом. Данный вид атрибуции рекомендуется использовать, если ваша коммерческая деятельность не предполагает принятия решения клиентом, однако такие случаи крайне редки – практически всегда моменту конверсии предшествуют несколько переходов, особенно для дорогих и сложных товаров, где нужно обдумывать и сравнивать разные предложения.

2.       Атрибуция по последнему непрямому клику

Ценность конверсии также присваивается последнему источнику взаимодействия, но в ней исключены прямые переходы на сайт. Это объясняется тем, что человек, зашедший на сайт напрямую, уже на нем бывал, узнал о нем из других источников. Сюда же можно отнести и постоянных клиентов. Данная атрибуция используется в Google Analytics по умолчанию, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. Следовательно, её можно принять за базу.

3.       Атрибуция по первому взаимодействию

Обратная ситуация – ценность присваивается первому каналу, благодаря которому ваше предложение нашло посетителя. Её имеет смысл использовать в том случае, если перед вашей рекламой стоит задача проинформировать целевую аудиторию, дать о себе знать, если вы только выходите на рынок.

4.       Атрибуция с привязкой к позиции

Смешанный вариант, при котором ценность конверсии делится в установленной пропорции между несколькими элементами цепочки. Чаще всего первому и последнему каналу отдается по 40%, а всем промежуточным – оставшиеся 20%.

5.       Линейная модель

В данном случае ценность конверсии делится поровну между всеми этапами взаимодействия. Есть смысл использовать эту модель атрибуции, если для вас важен постоянный контакт с потребителем и имеют значение все источники.

6.       Последний клик в AdWords

Ценность присваивается последнему переходу по рекламным объявлениям в системе AdWords. Эту модель имеет смысл использовать, если вам необходимо проследить, какие объявления дают в итоге больше конверсий.

7.       Модель атрибуции с учетом давности взаимодействий

В этой модели наиболее ценным является взаимодействие, произошедшее ближе к конверсии, при этом по умолчанию существует установка, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии в два раза менее ценное, чем то, что ей непосредственно предшествовало. Эту модель полезно использовать, если вы прибегаете к краткосрочным кампаниям и проводите рекламные акции.

Отчеты Google Analytics, позволяющие оценить вклад каждого источника трафика

Теперь поговорим о том, как можно применить знания о типах атрибуции и значимости каждого канала трафика. Для этого в Google Analytics существует подраздел «Конверсии –> Многоканальные последовательности»

atribucii-google-analytics-dlya-ocenki-traffika-02

Во вкладке «Обзор» можно увидеть основные источники трафика, а по диаграмме понять, что они могут пересекаться между собой, то есть посетитель использовал несколько способов взаимодействия – лишнее подтверждение тому, что природа конверсий не так однозначна, и для оптимизации процессов нужно проводить аналитику.

Вкладка «Ассоциированные конверсии» раскрывает суть подготовительных посещений сайта, то есть участвовавших в конверсионной цепочке, но предшествующих непосредственной конверсии. Этот показатель очень важен – если бы не такие визиты, которые, казалось бы, не приносят результатов, то не было бы и конечного, когда пользователь совершил нужное нам действие. Благодаря данным об ассоциированным конверсиям, можно полнее понимать, в какой источник трафика вкладывать больше средств. Например, переходы по ссылкам могут дать 10 конверсий, но 100 раз поучаствовать в конверсионной цепочке – своеобразная схема «гол+пас» от Гугл Аналитикс.

Отчет «Основные последовательности конверсии» показывает этот процесс более наглядно, раскрывая конкретные конверсионные цепочки. Благодаря нему можно понять, например, что если контекстная реклама не дает конверсий, то это не обязательно значит, что она бесполезна – вполне вероятно, что без неё не было бы существенной части конверсий, так как цепочки взаимодействия лишаются одного из звеньев.

atribucii-google-analytics-dlya-ocenki-traffika-05

Во вкладке «Атрибуции -> Инструмент сравнения моделей» можно понять разницу между описанными выше моделями атрибуций и увидеть значение каждого канала на различных этапах.

Анализируя все источники трафика по разным моделям атрибуции, можно сделать вывод, что один источник, показывая высокие проценты при атрибуции по последнему взаимодействию, может быть неэффективным по атрибуции первого клика. И наоборот – один источник, не являющийся конечным в деле осуществления конверсии, может оказаться самым полезным из всех, отхватив львиную при оценке по первому взаимодействию – то есть пренебрегать им не стоит ни в коем случае.

Таким образом, детальные отчеты Google Analytics, если в них разобраться и выбрать наиболее подходящую модель, позволяют наиболее эффективно планировать рекламный бюджет и не дадут упустить какой-нибудь эффективный канал по привлечению клиентов, работа которого, на первый взгляд, незаметна.

Очень плохоПлохоСреднеХорошоОчень хорошо (голосов: 3, в среднем: 5,00 из 5)
Загрузка...


Комментарии (0)

Подписаться на
avatar

wpDiscuz
следующая статья предыдущая статья