Kako vaši kanali oglašavanja međusobno djeluju? Koji je najbolji način za raspodjelu sredstava između njih? Trebate li onemogućiti reklamnu kampanju ako ne donosi konverzije? Na sva ova bolna pitanja može se odgovoriti proučavanjem ponašanja korisnika i njihovog puta do kupovine. U ovom članku ću vam pokazati kako to učiniti pomoću potpomognutih konverzija i uspoređivanja modela atribucije u Google Analytics.

Šta su potpomognute konverzije?

Učinkoviti kanali privlače korisnike koji obavljaju ciljane radnje na stranici (transakcije, registracije, narudžbe). uzvratiti poziv i više - sve ovisi o načinu monetizacije projekta). Istovremeno, ponekad je jedna interakcija sa sajtom dovoljna da posetilac izvrši konverziju, ali ne uvek. Češće funkcionira pravilo "sedam dodira" - zato se za svaku fazu toka prodaje koristi poseban alat. Na primjer, prikazno oglašavanje pomaže korisnicima da saznaju više o vašem proizvodu, dok oglašavanje na pretraživačkoj mreži privlači već zainteresirane korisnike.

Povezane konverzije— ciljne akcije u kojima je analizirani kanal bio pomoćni izvor (tj. konačna interakcija se dogodila nakon prelaska sa drugog kanala). Zamislite da prodajete dječje igračke.

1. Korisnik je vidio medijsko oglašavanje i otišao na vašu stranicu. Među asortimanom online trgovine, svidjela mu se igračka minion, ali korisnik nije izvršio transakciju jer u to vrijeme nije bio zainteresiran za kupovinu (ovo se često događa kod reklamiranja na baneru - čitajte).

2. Sedmicu kasnije, ovaj posjetilac je pozvan na rođendansku zabavu i sjetio se igračaka na vašem sajtu. Tražio sam "igračku minion" i vidio tvoju. oglašavanje u pretraživaču i sačuvali stranicu u markerima vašeg pretraživača da biste je brzo pronašli nakon što primite platu.

3. Konačno, tokom trećeg direktna posjeta korisnik je naručio igračku. Po defaultu, Google Analytics svim konverzijama dodjeljuje vrijednost na osnovu posljednjeg indirektnog izvora posjete, u našem slučaju, oglašavanja na pretraživačkoj mreži. Istovremeno, u općim izvještajima nećemo vidjeti da je prikazno oglašavanje jedan od faktora zbog kojih je korisnik kupio igračku na vašoj web stranici.

Ako neki od vaših kanala ili izvora ne prikazuje konverzije u redovnim Google Analytics izvještajima, nemojte žuriti da ga napustite, ovo bi mogao biti ključni korak na korisnikovom putu do kupovine.

Kako pregledati potpomognute konverzije s Google Analyticsom?

Da biste saznali je li kanal ili izvor doprinio korisnikovom putu konverzije ili ne, koristite izvještaj Višekanalni tokovi. Da biste to učinili, idite na karticu "Izvještaji" i na lijevoj ploči odaberite "Konverzije" - "Višekanalni tokovi". 1. U podstavci “Pregled” možete vidjeti opći sažetak i vizualizaciju odnosa između različitih izvora konverzije.
2. U podstavci “Pridružene konverzije” možete vidjeti direktne informacije o kanalima povezanih konverzija, njihovoj količini i vrijednosti:
3. Na kartici “Vrijeme do konverzije” postoji korisne informacije da saznate koliko je dana vašim korisnicima potrebno da donesu odluku o kupovini. Ove informacije se mogu koristiti za pravilno postavljanje ponovnog marketinga.
Imajte na umu da red “12-30 dana prije konverzije” prikazuje zbir ciljnih radnji za analizirane dane. Klikom na plus pored linije, vidjet ćete tačnije informacije.
4. Posljednja podstavka je “Glavni putevi konverzije”. Ovo prikazuje informacije o tome koliko interakcija korisnici naprave sa web-mjestom prije kupovine i koje kanale koriste. U našem primjeru vode direktne posjete i oglašavanje na pretraživačkoj mreži. Ovo nisu sve mogućnosti za analizu povezanih konverzija koje pruža Google Analytics. Zatim ćemo pogledati alat za poređenje modela atribucije.

Šta je atribucija i koji modeli postoje?

Pripisivanje je distribucija vrijednosti konverzije između svih interakcija korisnika s web-mjestom prije izvršenja transakcije.

Kao što sam već napisao, prema zadanim postavkama izvještaji Google Analytics dodjeljuju vrijednost posljednjoj indirektnoj interakciji korisnika sa web-mjestom. Ove informacije će biti korisne ako korisnik najčešće donese odluku o kupovini nakon prve interakcije. Na primjer, prikazno oglašavanje za uslugu dostave pice može donijeti konverzije već pri prvoj posjeti web stranici.

Pogledajmo svaki model detaljno, koristeći ilustracije sa Google prezentacije.

100% zasluga konverzije se dodjeljuje prvoj interakciji. Ovaj model je veoma pogodan za merenje efikasnosti displej oglašavanja, jer mu je cilj da upozna korisnika sa vašom ponudom.

U lancu interakcija, 100% zasluga za konverziju se dodjeljuje posljednjem kanalu, čak i ako je to bila direktna veza do stranice.

3. Google Ads model zadnjeg klika

Zadnji klik na oglas Google Ads prima 100% vrijednosti konverzije.

Svakoj interakciji je dodijeljena ista vrijednost konverzije. Ovaj model se može koristiti kada je svaka tačka interakcije korisnika sa sajtom podjednako važna.

Što je interakcija bliža trenutku kada je ciljna radnja završena na lokaciji, to je njena vrijednost veća.

Prvom i posljednjem kanalu u lancu interakcija bit će dodijeljeno 40% vrijednosti, preostalih 20% će biti ravnomjerno raspoređeno među preostalim kanalima. Ovaj model bit će korisno ako vas zanima i prva interakcija, kada su korisnici prvi put saznali za vašu ponudu, i posljednja interakcija, kada je ciljna radnja završena na vašoj web stranici.

Ovim modelom samostalno distribuirate vrijednost konverzija između interakcija. Takav model možete kreirati direktno u interfejsu Googe Advertising.

Ovaj model je dostupan na Google Marketing Platformu. On distribuira vrijednost na sve sesije u lancu na osnovu korelacije između prisustva izvora u lancu i konverzije lanca.
Model vođen podacima može se koristiti samo na nalozima sa velikom količinom podataka (minimalno 20 hiljada klikova i 800 konverzija u 30 dana).

1. Odaberite “Izvještaji” u gornjem panelu, a zatim u lijevom meniju slijedite putanju: “Konverzije” - “Atribucija” - “Alat za poređenje modela”.

2. Odaberite ciljeve koji vas zanimaju. Na primjer, možda nećete uzeti u obzir povezane radnje, kao što je dodavanje artikla u korpu, već samo transakcije.

3. U prozoru retrospektivnog pregleda odaberite koliko dana prije konverzije treba uzeti u obzir za analizu (od 1 do 90 dana).

4. Zatim morate odabrati model atribucije sa kojim će se izraditi izvještaj.

4.1. Možete odabrati jedan od zadanih modela atribucije.

4.2. Također možete kreirati vlastiti model atribucije ili uvesti gotov model iz Google Analitycs galerije.

4.3. Još jedna važna karakteristika je izbor nekoliko modela atribucije (maksimalno tri). Na primjer, uzmimo modele atribucije za posljednju i prvu interakciju.

5.1. Podrazumevano, možete analizirati po izvorima, kanalima i njihovim grupama.

5.2. Također imate mogućnost da odaberete bilo koji parametar sa liste izvora prometa, prilagođenih parametara i Google podaci Oglašavanje. 6. I na kraju, možete segmentirati izvještaj. Na primjer, usporedite konverzije koje su se dogodile kao rezultat oglašavanja pri prvoj ili posljednjoj interakciji.
Primjenom gore odabranih segmenata, dobićete sljedeću vrstu izvještaja:
Sada ste naučili kako koristiti alat za poređenje modela atribucije.

Saznajte kako se zasluga konverzije raspoređuje na različite modele atribucije.

Sljedeći standardni modeli atribucije dostupni su u alatu za poređenje modela. Takođe možete kreirati sopstvene modele.

Opis standardnih modela

U modelu Zadnja interakcija 100% zasluga za konverziju se dodjeljuje posljednjem kanalu u lancu interakcija.

Ovaj model se preporučuje za korištenje kada radite s oglasima i kampanjama koje se fokusiraju na privlačenje kupaca na mjestu kupovine ili ako se vaša poslovna aktivnost zasniva prvenstveno na transakcijama koje ne uključuju fazu donošenja odluka.

U modelu Posljednjim indirektnim klikom direktne posjete se ignorišu. 100% zasluga za konverziju se dodjeljuje posljednjem kanalu u lancu interakcija. Analitika koristi ovaj model prema zadanim postavkama za sve izvještaje osim izvještaja o višekanalnim tokovima.

Budući da je ovaj model zadani za sve izvještaje osim višekanalnih tokova, koristan je kao osnova za poređenje s drugim modelima.

Pogodan je i kada direktan promet dolazi od korisnika koji su prethodno stečeni drugim kanalima i ne treba ga uzimati u obzir prilikom analize ponašanja korisnika prije konverzije.

Unutar modela Zadnji klik u Google Adsu 100% zasluga za konverziju dodjeljuje se posljednjem kliku na Google Ads oglas u lancu interakcije. U modelu Prva interakcija 100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se prvom kanalu u lancu interakcija. IN linearno modelu, svim kanalima u toku konverzije je dodijeljena ista vrijednost. Ako ciklus kupovine uključuje kratku fazu donošenja odluke za klijenta, možete odabrati model Uzimajući u obzir trajanje interakcije. Ovaj model je zasnovan na konceptu eksponencijalno raspadanje. Što je dodirna tačka bliža konverziji, to se smatra vrednijom. U okviru ovog modela, period poluživot podrazumevano je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manja od one zabilježene istog dana, a dvije sedmice prije nego je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno opadanje se dešava tokom čitavog perioda retrospektivnog pregleda (podrazumevano je 30 dana). Atribucija zasnovana na poziciji je hibrid modela First Interaction i Last Interaction. Umjesto da dodijelite svu vrijednost prvom ili posljednjem kanalu, možete je podijeliti između njih. Obično se distribuira na sljedeći način: 40% za prvi i posljednji kanal i 20% za sve ostale.

Prilikom analize promocije web stranice i profita ostvarenog od reklamnih kampanja, vrlo je važno pratiti cijeli put korisnika – od trenutka kada posjeti web stranicu do kupovine. Ovo će nam dati priliku da shvatimo kako dalje rasporediti budžet između kanala za oglašavanje, kako ti kanali međusobno komuniciraju, koji je od njih najefikasniji i još mnogo toga.

U praksi, takav put se može sastojati od lanca različitih izvora saobraćaja. Na primjer, posjetitelj je prvo došao na našu web stranicu putem kontekstualnog oglašavanja (Paid Search), pogledao nekoliko stranica stranice i otišao. Kasnije sam ponovo prešao, ali sa organske pretrage. Nekoliko dana kasnije otišao sam na sajt preko direktnog izvora (Direct), unevši adresu u traku pretraživača i napravio narudžbu.

Primjer kupovnog puta korisnika

Dakle, prije izvršenja transakcije (konverzije), korisnik je stupio u interakciju sa sajtom kroz tri različitih izvora saobraćaj:

1. Kontekstualno oglašavanje;
2. Organska pretraga;
3. Direktan ulazak;

Kome će od njih Google Analytics pripisati postignuti cilj u svojim izvještajima? Za odgovor na ovo pitanje potrebno je razumjeti koncepte kao što su atribucija I model atribucije. Atribucija u web analitici je pravilo distribucije vrijednosti konverzije između svih faza interakcije na putu konverzije i dodjeljivanja određenog broja bodova (u %) za izračunavanje njene učinkovitosti.

Model atribucije je skup pravila po kojima odlučujete da odredite vrijednost konverzije. Ima ih 7 u Google analitici razni modeli atribucija:

1. Zadnja interakcija;
2. Posljednjim indirektnim klikom;
3. Zadnji klik u AdWordsu;
4. Prva interakcija;
5. Linear;
6. Privremena recesija;
7. Na osnovu pozicije.

Zadnja interakcija (zadnji klik)

100% vrijednosti konverzije se dodjeljuje posljednjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru je to direktni kanal.

Model atribucije - posljednja interakcija

"Posljednji prelaz".

Prednost ovog modela je što sa 100% sigurnošću možete reći koja je posjeta rezultirala konverzijom. Međutim, ovo ima i nedostatak - ne uzima u obzir prethodne interakcije korisnika sa sajtom. Tako, prema našem primjeru u analitičkim izvještajima, nećemo moći shvatiti da je korisnik napravio svoj prvi dodir kroz oglašavanje (naime, potrošili smo novac na to i preko njega se korisnik prvi put upoznao s našom ponudom), a isto tako nećemo moći vidjeti da je tada izvršio sličnu pretragu i ponovo naišao na nas, ali samo preko organske tvari. Posljednji izvor je preuzeo svu vrijednost!

Ovaj model se preporučuje za primjenu na one projekte čija je publika spremna odmah kupiti i bez dodatnog vremena za razmišljanje. U pravilu se radi o robi ili uslugama sa brzim odgovorom - dostava hrane, pozivanje taksija, vuča automobila, popravka opreme itd.

Posljednjim indirektnim klikom

Ovaj model je zadani za sve izvještaje Google Analytics osim izvještaja o višekanalnim tokovima. Razlika u odnosu na prvi model je u tome što atribucija zanemaruje direktne posjete, a 100% vrijednosti se dodjeljuje posljednjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru, ovo je organska pretraga.

Model atribucije - posljednji indirektni klik

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Posljednja značajna tranzicija", u kojem su svi izvori uvjetno podijeljeni na značajne i sekundarne (beznačajne). Među beznačajne spadaju direktne posjete, interni prijelazi i prijelazi sa sačuvanih stranica.

Budući da je osnovni u Analyticsu, trebalo bi ga koristiti u poređenju s drugim modelima. Alat za poređenje modela dostupan je u odjeljku "Konverzije - atribucija". O tome će se detaljnije govoriti u narednim poglavljima.

Nedostatak ovog modela je što se vrijednost direktnih interakcija namjerno potcjenjuje.

Zadnji klikAdWords

100% zasluga za konverziju se dodjeljuje posljednjem AdWords oglasu u lancu interakcije. U našem primjeru, to uopće ne znači da će ići 100%. kontekstualno oglašavanje(kanal plaćene pretrage), budući da paralelno sa Google AdWords-om možete voditi kampanje u drugim sistemima oglašavanja.

Ovaj model se koristi ako ga imate Reklamna kampanja u AdWordsu, a korisnici iz vaših oglasa dolaze na stranicu kako bi izvršili transakcije. A Google, prilikom uvođenja takvog modela na listu standardnih modela atribucije Analyticsa, nije razmišljao o drugim uslugama oglašavanja osim o svom.

Guru web analitike i Google Evangelist Avinash Kaushik u jednom od svojih članaka nazvao je ovaj model beskorisnim. Stoga ćemo se pridržavati njegovih savjeta i prijeći na analizu sljedećeg.

Prva interakcija

100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se prvom kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru, ovo je kontekstualno oglašavanje.

Model atribucije - Prva interakcija

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Prva tranzicija".

Model linearne atribucije

Svim kanalima u toku konverzije je dodijeljena ista vrijednost. U našem primjeru 33%.

Model atribucije - Linearni

Ovaj model se koristi kada je korisnik izložen različitim kanalima tokom čitavog ciklusa konverzije i sve dodirne tačke su važne prilikom izračunavanja efikasnosti. potencijalni klijent. Na primjer, kada analizirate postove na blogu.

Vremenski pad (uzimajući u obzir trajanje interakcije)

Ovaj model je zasnovan na konceptu eksponencijalno raspadanje, a vrijednost cilja raste bliže posljednjem kanalu. Termin dolazi u Google Analytics iz nuklearne fizike i daje sveobuhvatno razumijevanje suštine modela vremenskog raspada: što je tačka dodira bliža konverziji, to se smatra vrednijom. Preostale tačke gube vrijednost kako se vremenski interval povećava.

Prema ovom modelu, zadano vrijeme poluraspada je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manja od one zabilježene istog dana, a dvije sedmice prije nego je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno raspadanje se dešava tokom čitavog perioda retrospektivna analiza(podrazumevano je 30 dana).

U našem primjeru, kanal najbliži konverziji je direktan pristup. On tada dobija najveću vrednost organska pretraga a najmanji %, uzimajući u obzir trajanje interakcija, ima kontekstualno oglašavanje.

Model atribucije - Vremenski pad

Model je primjenjiv za analizu kupovina koje proizlaze iz promocija kako bi se interakcijama dodijelila veća vrijednost u promotivnim danima. A oni koji su završeni nedelju dana ranije biće ocenjeni mnogo niže.

Međutim, neki ga trgovci češće koriste u svom radu od klasičnog. "Posljednjim indirektnim klikom", budući da je primjenjiv u gotovo svim temama. Može se dugo raspravljati o vrijednosti nekih tranzicija u odnosu na druge. Ali ovdje je sve sasvim logično - što je ovaj ili onaj kanal udaljeniji od trenutka konverzije, to bi manju vrijednost trebao dobiti. Uostalom, ako prethodne posjete stranici nisu bile ništa manje učinkovite, zašto onda nisu dovele do konverzije?

Jedna od prednosti modela Time Decay je mogućnost da se specificira dužina poluživota i uporedi sa drugim osnovnim modelima.

Sposobnost postavljanja poluraspada

Na osnovu pozicije

Na osnovu pozicije, 40% vrijednosti se dodjeljuje prvoj i posljednjoj interakciji, a preostalih 20% se ravnomjerno raspoređuje između ostalih. Model atribucije "Zasnovano na poziciji" je hibrid modela "Prva interakcija" I "Posljednja interakcija."

Model atribucije - zasnovan na poziciji

Ovaj model je najbliži stvarnom životu i preporučuje se korištenje kada trebate pratiti sve dodirne točke: od upoznavanja i prvog iskazivanja interesa za vaš brend, pa do posljednje interakcije koja je dovela do konverzije.

Svi navedeni modeli su standardni Google modeli Analitika. Međutim, korisnici imaju mogućnost kreiranja vlastitih modela atribucije. To možete učiniti pomoću postavki "Modeli atribucije", koji se nalazi na prezentacijskom sloju u korisničkim alatima i objektima.

Modeli atribucije na nivou prezentacije

U početnim fazama rada sa Google Analytics-om, preporučujem da temeljno shvatite 7 glavnih modela atribucije i višekanalne izvještaje o tokovima (mi ćemo ih pogledati u posebnom poglavlju), a tek onda preći na kreiranje vlastitog.

• Vk.com -

Vremena kada ste mogli da radite samo sa jednim izvorom saobraćaja (na primer, SEO) i još uvek imate dobru prodaju su davno prošla. Danas samo integrisani pristup omogućava zaista efikasan rast prodaje. Međutim, kada radimo sa više izvora, susrećemo se sa važnim pitanjem – koju ulogu svaki kanal igra u lancu interakcije korisnika sa sajtom (višekanalni niz) i kako razumeti važnost svakog kanala? Uostalom, zavisi od razumevanja:

• koliko ulaganja uložiti u svaki izvor posjetitelja,
• koliki je povrat sa svakog kanala,
• kako kanali međusobno komuniciraju.

Obratite posebnu pažnju na interakciju. Na primjer, korisnici društvenih mreža možda neće izvršiti kupovinu odmah nakon tranzicije, ali u isto vrijeme društvene mreže informiraju posjetitelje o vašoj kompaniji, a nakon naknadnih interakcija, na primjer, kroz kontekstualno oglašavanje, posjetitelji kupuju. .

Pravila po kojima se vrijednost dovršene konverzije distribuira između kanala nazivaju se atribucija. Znajući koje kanale je posetilac koristio, možemo svakom od kanala (ili jednom od njih) dodeliti veću ili manju vrednost i na osnovu te procene doneti odluku o efikasnosti kanala.

Može postojati mnogo modela atribucije, a najčešći su:

U izvještaju možete odabrati model atribucije Atribucija → Alat za poređenje :

Napisali smo više o alatu u članku ispod, pogledajmo koji su glavni modeli atribucije.

1. Atribucija zadnjeg klika

U ovom slučaju, cijela vrijednost konverzije se dodjeljuje posljednjem izvoru kontakta korisnika s web-mjestom. Jasno je da to nije sasvim točno, jer na gotovo svim stranicama, čak i onima koje nude vrlo jeftine proizvode, korisnik obično napravi 2-3 prijelaza prije konverzije.

Za sajt sa skupim ili složen proizvod Takvih prijelaza može biti znatno više o kojima korisnik razmišlja, upoređuje i upoznaje se s informacijama o proizvodu.

2. Atribucija zasnovana na zadnjem indirektnom kliku

Ovo je zadani model atribucije u Google Analyticsu. Sav kredit za konverziju se dodjeljuje posljednjem kanalu ako to nije direktna posjeta (na primjer, iz bookmarka ili URL-a unesenog u traku pretraživača). U slučaju direktne posjete lokaciji, vrijednost konverzije se dodjeljuje prethodnom kanalu. Logika je prilično jednostavna - ako vam je korisnik došao iz bookmarka, to znači da je u početku morao odnekud saznati za vašu stranicu.

3. Atribucija prvim klikom

Šta je izgradnja linkova u SEO-u Kao što ime govori, obrnuto je – sva vrijednost konverzije se dodjeljuje prvom kanalu koji je omogućio posjetitelju da sazna za vašu ponudu.

4. Prvi i zadnji klik

Vrijednost se dijeli jednako između prvog i posljednjeg kanala na koji je korisnik kliknuo u lancu koji je doveo do konverzije.

5. Linearni model atribucije

Vrijednost konverzije podijeljena je jednako između svih izvora na koje je korisnik kliknuo.

6. Model atribucije koji uzima u obzir nedavnost interakcije

Što je kanal bliži trenutku konverzije, to je njegova vrijednost veća. Značaj svake interakcije opada kako se vrijeme do konverzije povećava.

Google Analytics izvještava za procjenu doprinosa svakog izvora prometa

Razumijevajući važnost ispravne procjene svakog izvora prometa i poznavajući glavne vrste atribucije, možemo se obratiti posebnim izvještajima Google Analytics:

Već gledam opće informacije na kartici "Recenzija" , možemo formulisati opšte razumevanje načina na koji izvori saobraćaja međusobno deluju. Svaki izvor je označen obojenim krugom, jasno vidimo koliki se postotak prometa "presijeca" - to znači da je posjetitelj koristio nekoliko izvora prije kupovine.

Imajte na umu da se u gornjem lijevom kutu snimka zaslona nalaze podaci o povezanim konverzijama.

Povezane konverzije su posjete iz nekog izvora koji su bili na početku ili u sredini lanca posjeta, ali ne na kraju, tj. broj interakcija koje nisu dovele do konverzije, ali su učestvovale u lancu.

Kao što možete vidjeti na snimku ekrana, od 744 konverzije, 423 (više od polovine) imalo je pripremne posjete. Izvori koji su obezbjeđivali ove posjete nisu doveli do direktne prodaje, ali sa velikim stepenom vjerovatnoće možemo pretpostaviti da bez ovih povezanih konverzija ne bi bilo same konverzije koja je ostvarivala prihod.

Bitan! Izvještaj višekanalnog toka koristi model atribucije posljednjeg klika, za razliku od svih ostalih izvještaja koji zadano koriste zadnji indirektni klik.

Da bismo detaljnije procijenili povezane konverzije za svaki izvor, postoji poseban izvještaj pod nazivom - "Povezane konverzije" :

Na primjer, na snimku ekrana jasno vidimo da nam je klik na linkove dao 48 konverzija u navedenom periodu, pored toga još 58 puta ovaj izvor bio je međukorak za korisnike koji su na kraju izvršili konverziju.

Uz postavljenu e-trgovinu, ovaj izvještaj će vam pomoći da preciznije procijenite prihod od svakog izvora prometa. Kao što možete zamisliti, ovo je vrlo važno kada odlučujemo u koje izvore vrijedi ulagati. Možete se, naravno, fokusirati na broj konverzija bez e-trgovine, ali, naravno, ovo je manje precizan pokazatelj pri kreiranju budžeta za oglašavanje.

Da biste detaljnije procijenili kako izvori saobraćaja međusobno djeluju, trebali biste otići na izvještaj "Osnovni tokovi konverzije" :

Ovo pokazuje sve izvorne kombinacije koje su dovele do konverzije.

Na primjer:

Dodatni izveštaji koji će vam pomoći da bolje razumete lanac poseta do trenutka konverzije - "Vrijeme za konverziju" I "dužina sekvence". U njima ćete vidjeti statistiku o broju dana od trenutka posjete do trenutka konverzije i broju posjeta iz bilo kojeg izvora do trenutka konverzije.

Google Analytics nam također daje priliku da uporedimo različite modele atribucije Konverzija→Atribucija → Alat za poređenje modela :

Ovaj alat vam omogućava da bolje razumijete razlike između različitih opcija atribucije i vizualno vidite vrijednost svakog kanala u različitim fazama.

Na primjer, uporedimo model atribucije za posljednji klik, prvi klik i linearnu atribuciju:

Bilješka: besplatno pretraživanje, ako mjerimo konverziju samo po zadnjoj interakciji, ona gubi na kanalu direktnog prometa. Vlasnik stranice, vidjevši takav izvještaj, odmah će viknuti: SEO stručnjak ne radi dobro!

Ali, u poređenju sa drugim modelima atribucije, vidjet ćemo da je promet pretraživanja najmoćniji za prvu interakciju, tj. Na ovom kanalu pravi kupci će saznati o vašoj web stranici. Značaj prometa pretraživanja potvrđuje i model linearne atribucije, gdje je i njegov udio najveći.

Imajte na umu da vam poređenje atribucija omogućava da sagledate uspjeh svakog kanala s različitih stajališta, ali da biste međusobno uporedili kanale i ocijenili uspjeh svakog od njih, morate odabrati jedan model atribucije.

Na primjer:

- za kratkoročnu kampanju za trenutnu kupovinu - zadnjim klikom;

- za SMM kampanju koja povećava ukupnu svijest - prvim klikom itd.

Također možete kreirati svoj jedinstveni model atribucije u Google Analyticsu, ali morate potrošiti dosta vremena na njegovu izradu i prvo na procjenu standardnih modela.

Ako ozbiljno razmišljate o budžetiranju i procjeni kako svaki izvor doprinosi uspjehu vašeg poslovanja, ne možete bez višekanalnih tokova i mjerenja atribucije. Morate razumjeti važnost kanala, a ne samo njegov doprinos direktnoj prodaji.

Obratite pažnju na ove Google Analytics izvještaje, radite s njima i razne opcije atribucije - to će vam pomoći da efikasnije i inteligentnije koristite sve kanale prometa. Na osnovu ovih izvještaja, možete inteligentno planirati svoj budžet za oglašavanje na različitim kanalima.

Pretplatite se na naše novine

H Na primjer, osoba je došla s reklame, zatim je napustila karticu, zatvorila pretraživač, otvorila ga sljedeći dan, pregledala, ali nije ništa kupila. Onda sam ponovo tražio ono što sam želeo u pretraživaču, naišao na Vaš sajt, ušao i preduzeo ciljanu akciju.

IN druga opcija: posjetilac je došao socijalna mreža, pa otišao, vratio se sa potrage i kupio.

T Treća opcija: Došao iz pretrage, pa otišao i prošao kroz oglas i kupio.

Gdje se nalaze modeli atribucije?

IN U svakom slučaju, izvor konverzije će biti drugačiji kanal. U isto vrijeme, prvi izvor je različit za svakoga, a za njegovo praćenje postoji alat koji se zove atribucija. Modeli postoje u gotovo svakom izvještaju i segmentu.

A atribucija je sposobnost evaluacije doprinosa jednog ili drugog izvora ciljane akcije između svih ostalih. Ako koristite integrirani pristup privlačenju prometa, onda je ovo prilika da trezveno procijenite njihovu učinkovitost i preraspodijelite budžet ako je potrebno. Postoji i nešto kao model atribucije. Postoji nekoliko njih ovisno o distribuciji težine konverzijske vrijednosti.

• Na prvi klik
• Zadnjim klikom
• Do posljednjeg značajnog klika

TO Naravno, možda ih ima više, ali sada govorim konkretno o tome šta se nalazi u Yandex Metrica.

Šta znače modeli atribucije?

IN U prvom slučaju, 100% vrijednosti konverzije se daje kanalu preko kojeg je klijent prvi put dodirnuo vašu web stranicu. U drugom, prema stvarnom posljednjem kliku koji je doveo do konverzije, na primjer, osoba je došla iz pretraživanja, ostavila bookmark i sljedećeg dana kupila iz bookmarka. U trećem slučaju se odbacuju svi interni i prijelazi iz bookmarka i prikazuju se samo oni značajni (pretraga, kontekst, društvene mreže, itd.).

Kako rasporediti težinu konverzije

WITHČita se da je davanje ukupne težine konverzije jednom kliku put u nigdje i ovakav pristup ne odražava stvarnu sliku, pa je važno na neki način rasporediti težinu. Na primjer, 40% se daje na prvi i posljednji značajan klik, a preostalih 20% na ono što se dogodilo u ovom procesu. Uostalom, ako je osoba došla iz pretraživanja i kupila putem oglašavanja, onda smanjenjem troškova SEO-a, s obzirom da oglašavanje bolje funkcionira, riskirate da uopće ostanete bez konverzija, jer je prvi dodir još uvijek bio iz pretrage.

D Dajemo primjer. Postoji određeni broj konverzija. Gledamo njihove različite brojeve ovisno o modelu koji odaberemo. Prvo