Kako vaši oglašivački kanali 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 kupnje. U ovom ću vam članku pokazati kako to učiniti pomoću potpomognutih konverzija i usporedbom modela atribucije u Google Analytics.

Što su potpomognute konverzije?

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

Pridružene konverzije— ciljne akcije u kojima je analizirani kanal bio pomoćni izvor (odnosno, konačna interakcija se dogodila nakon prijelaza s drugog kanala). Zamislite da prodajete dječje igračke.

1. Korisnik je vidio medijsko oglašavanje i otišao na vašu stranicu. Među asortimanom internetske trgovine svidjela mu se igračka minion, ali korisnik nije dovršio transakciju jer u tom trenutku nije bio zainteresiran za kupnju (to se često događa s banner oglašavanjem - čitaj).

2. Tjedan dana kasnije, ovaj je posjetitelj bio pozvan na rođendansku zabavu i sjetio se igračaka na vašoj stranici. Tražio sam "igračka minion" i vidio tvoju. pretraživačko oglašavanje i spremili stranicu u oznake vašeg preglednika kako biste je brzo pronašli nakon što primite plaću.

3. Konačno, tijekom trećeg izravni posjet korisnik je naručio igračku. Prema zadanim postavkama, Google Analytics svim konverzijama dodjeljuje vrijednost na temelju posljednjeg neizravnog izvora posjeta, u našem slučaju oglašavanja na pretraživačkoj mreži. Istodobno, u općim izvješćima nećemo vidjeti da je prikazno oglašavanje jedan od čimbenika zbog kojih je korisnik kupio igračku na vašoj web stranici.

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

Kako pregledati potpomognute konverzije s Google Analyticsom?

Da biste saznali je li kanal ili izvor pridonio korisnikovom putu konverzije ili ne, upotrijebite izvješće Višekanalni tokovi. Da biste to učinili, idite na karticu "Izvješća" 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 izravne informacije o kanalima povezanih konverzija, njihovoj količini i vrijednosti:
3. Na kartici "Vrijeme do pretvorbe" postoji korisne informacije kako biste saznali koliko je dana potrebno vašim korisnicima da donesu odluku o kupnji. Ove informacije mogu se koristiti za pravilno postavljanje remarketinga.
Imajte na umu da redak "12-30 dana prije pretvorbe" prikazuje zbroj ciljnih radnji za analizirane dane. Klikom na plus pored retka vidjet ćete točnije podatke.
4. Zadnja podstavka je “Glavni putovi pretvorbe”. Ovo prikazuje informacije o tome koliko interakcija korisnici ostvaruju na stranici prije kupnje i koje kanale koriste. U našem primjeru vode izravni posjeti i oglašavanje na pretraživačkoj mreži. Ovo nisu sve mogućnosti za analizu povezanih konverzija koje Google Analytics pruža. Zatim ćemo pogledati alat za usporedbu modela atribucije.

Što je atribucija i koji modeli postoje?

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

Kao što sam već napisao, Google Analytics izvješća prema zadanim postavkama dodjeljuju vrijednost posljednjoj neizravnoj interakciji korisnika sa web mjestom. Ova informacija će biti korisna ako se korisnik najčešće odlučuje o kupnji nakon prve interakcije. Na primjer, prikazno oglašavanje za dostavu pizze može donijeti konverzije već pri prvom posjetu stranici.

Pogledajmo detaljnije svaki model koristeći ilustracije iz Google prezentacije.

100% zasluge za konverziju dodjeljuje se prvoj interakciji. Ovaj model je vrlo prikladan za mjerenje učinkovitosti prikaznog oglašavanja, jer mu je cilj upoznati korisnika s vašom ponudom.

U lancu interakcija, 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem kanalu, čak i ako je to bila izravna poveznica na stranicu.

3. Google Ads model zadnjeg klika

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

Svakoj se interakciji dodjeljuje ista vrijednost konverzije. Ovaj model se može koristiti kada je svaka točka interakcije korisnika sa web mjestom jednako važna.

Što je interakcija bliža trenutku dovršetka ciljane radnje na stranici, to je njezina vrijednost veća.

Prvom i zadnjem kanalu u lancu interakcija bit će dodijeljeno 40% vrijednosti, preostalih 20% bit će 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 ciljana radnja izvršena na vašoj web stranici.

S ovim modelom neovisno raspoređujete vrijednost konverzija između interakcija. Takav model možete stvoriti izravno u sučelju Googe Advertising.

Ovaj je model dostupan u Google Marketing Platform. Distribuira vrijednost kroz sve sesije u lancu na temelju korelacije između prisutnosti izvora u lancu i konverzije lanca.
Model koji se temelji na podacima može se koristiti samo u računima s velikom količinom podataka (minimalno 20 tisuća klikova i 800 konverzija u 30 dana).

1. Odaberite "Izvješća" na gornjoj ploči, zatim u lijevom izborniku slijedite put: "Konverzije" - "Atribucija" - "Alat za usporedbu modela".

2. Odaberite ciljeve koji vas zanimaju. Na primjer, možda nećete uzeti u obzir povezane radnje, kao što je dodavanje artikla u košaricu, 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 trebate odabrati model atribucije s kojim će se izraditi izvješće.

4.1. Možete odabrati jedan od zadanih modela atribucije.

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

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

5.1. Prema zadanim postavkama možete analizirati prema izvorima, kanalima i njihovim grupama.

5.2. Također imate mogućnost odabrati bilo koji parametar s popisa izvora prometa, prilagođenih parametara i Google podaci Oglašavanje. 6. I na kraju, možete segmentirati izvješće. Na primjer, usporedite konverzije koje su se dogodile kao rezultat oglašavanja tijekom prve ili zadnje interakcije.
Primjenom gore odabranih segmenata dobit ćete sljedeću vrstu izvješća:
Sada ste naučili kako koristiti alat za usporedbu modela atribucije.

Saznajte kako se zasluge za konverziju raspodjeljuju na različite modele atribucije.

Sljedeći standardni modeli atribucije dostupni su u alatu za usporedbu modela. Također možete izraditi vlastite modele.

Opis standardnih modela

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

Preporučuje se korištenje ovog modela kada radite s oglasima i kampanjama koje su usmjerene na angažiranje kupaca na mjestu kupnje ili ako se vaša poslovna aktivnost temelji prvenstveno na transakcijama koje ne uključuju fazu donošenja odluka.

U modelu Po zadnjem neizravnom kliku izravni posjeti se ignoriraju. 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se posljednjem kanalu u lancu interakcija. Analytics koristi ovaj model prema zadanim postavkama za sva izvješća osim izvješća o višekanalnim tokovima.

Budući da je ovaj model zadani za sva izvješća osim za višekanalne tokove, koristan je kao osnova za usporedbu s drugim modelima.

Također je prikladan kada izravan promet dolazi od korisnika koji su prethodno stečeni putem drugih kanala i ne treba ga uzeti u obzir pri analizi ponašanja korisnika prije konverzije.

Unutar modela Zadnji klik u Google Adsu 100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem kliku na Google Ads oglas u lancu interakcije. U modelu Prva interakcija 100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se prvom kanalu u lancu interakcija. U linearni modelu, svim kanalima u toku konverzije dodjeljuje se ista vrijednost. Ako kupovni ciklus uključuje kratku fazu donošenja odluke za klijenta, možete odabrati model Uzimajući u obzir trajanje interakcija. Ovaj model se temelji na konceptu eksponencijalni raspad. Što je dodirna točka bliža konverziji, to se smatra vrijednijom. Unutar ovog modela razdoblje Pola zivota zadano je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manje vrijedna od one zabilježene istog dana, a dva tjedna prije toga je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno opadanje događa se tijekom cijelog razdoblja pregleda (zadano je 30 dana). Atribucija na temelju položaja je hibrid modela prve interakcije i posljednje interakcije. Umjesto da svu vrijednost dodijelite prvom ili zadnjem kanalu, možete je podijeliti između njih. Obično se raspodjeljuje na sljedeći način: 40% za prvi i zadnji kanal i 20% za sve ostale.

Pri analizi promocije web stranice i zarade ostvarene reklamnim kampanjama vrlo je važno pratiti cjelokupno putovanje korisnika – od trenutka kada posjeti web stranicu do kupnje. To će nam dati priliku da shvatimo kako dalje raspodijeliti proračun između kanala oglašavanja, kako ti kanali međusobno djeluju, koji je od njih najučinkovitiji i još mnogo toga.

U praksi se takav put može sastojati od niza različitih izvora prometa. Na primjer, posjetitelj je prvi put došao na našu web stranicu putem kontekstualnog oglašavanja (plaćeno pretraživanje), pregledao nekoliko stranica stranice i otišao. Kasnije sam se ponovno prebacio, ali s Organic Searcha. Nekoliko dana kasnije otišao sam na stranicu putem izravnog izvora (Direct), upisao adresu u traku preglednika i napravio narudžbu.

Primjer kupovnog puta korisnika

Dakle, prije transakcije (konverzije), korisnik je komunicirao sa stranicom kroz tri različiti izvori promet:

1. Kontekstualno oglašavanje;
2. Organsko pretraživanje;
3. Direktan ulaz;

Kome će od njih Google Analytics u svojim izvješćima pripisati postignuti cilj? Za odgovor na ovo pitanje potrebno je razumjeti koncepte kao što su atribucija I model atribucije. Atribucija u web analitici pravilo je raspodjele vrijednosti konverzije među svim fazama interakcije na putu konverzije i dodjeljivanja određenog broja bodova (u %) za izračun njezine učinkovitosti.

Model atribucije je skup pravila prema kojima odlučujete odrediti vrijednost konverzije. Postoji 7 u Google Analyticsu razni modeli atribucija:

1. Posljednja interakcija;
2. Po zadnjem neizravnom kliku;
3. Zadnji klik u AdWordsu;
4. Prva interakcija;
5. linearno;
6. Privremena recesija;
7. Na temelju položaja.

Zadnja interakcija (zadnji klik)

100% vrijednosti konverzije dodjeljuje se zadnjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru ovo je izravni kanal.

Model atribucije - zadnja interakcija

"Posljednji prijelaz".

Prednost ovog modela je što sa 100% sigurnošću možete reći koji je posjet rezultirao konverzijom. Međutim, to ima i nedostatak - ne uzima u obzir prethodne interakcije korisnika sa web mjestom. Dakle, prema našem primjeru u Analytics izvješćima, nećemo moći shvatiti da je korisnik svoj prvi dodir napravio putem reklame (naime, potrošili smo novac na nju i preko nje se korisnik prvi put upoznao s našom ponudom), a također nećemo moći vidjeti da je tada izvršio sličnu potragu i opet naišao na nas, ali samo preko organske tvari. Zadnji izvor je preuzeo svu vrijednost!

Ovaj se model preporuča primijeniti na one projekte čija je publika spremna kupiti odmah i bez dodatnog vremena za razmišljanje. U pravilu su to robe ili usluge s brzim odgovorom - dostava hrane, pozivanje taksija, vuča automobila, popravak opreme itd.

Po zadnjem neizravnom kliku

Ovaj je model zadani za sva izvješća usluge Google Analytics osim izvješća o višekanalnim tokovima. Razlika u odnosu na prvi model je u tome što atribucija zanemaruje izravne posjete, a 100% vrijednosti se dodjeljuje zadnjem kanalu u lancu interakcija. U našem primjeru to je organsko pretraživanje.

Model atribucije - zadnji neizravni klik

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Posljednja značajna tranzicija", u kojem su svi izvori uvjetno podijeljeni na značajne i sekundarne (beznačajne). Beznačajni uključuju izravne posjete, interne prijelaze i prijelaze sa spremljenih stranica.

Budući da je osnovni u Analyticsu, treba ga koristiti pri usporedbi s drugim modelima. Alat za usporedbu modela dostupan je u odjeljku "Konverzije - atribucija". O tome će biti više riječi u sljedećim poglavljima.

Nedostatak ovog modela je što je vrijednost izravnih interakcija namjerno podcijenjena.

Zadnji klik uAdWords

100% zasluge za konverziju dodjeljuje se zadnjem AdWords oglasu u lancu interakcije. U našem primjeru to uopće ne znači da će 100% ići na kontekstualno oglašavanje(Paid Search kanal), budući da paralelno s Google AdWordsom možete voditi kampanje u drugim sustavima oglašavanja.

Ovaj model se koristi ako imate reklamna kampanja u AdWordsu, a korisnici iz vaših oglasa dolaze na web-lokaciju kako bi izvršili transakcije. A Google, prilikom uvođenja takvog modela na popis standardnih Analytics modela atribucije, nije razmišljao o drugim uslugama oglašavanja osim vlastitih.

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

Prva interakcija

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

Model atribucije - prva interakcija

Yandex.Metrica ima sličan model atribucije tzv "Prvi prijelaz".

Linearni model atribucije

Svim kanalima u toku konverzije dodjeljuje se ista vrijednost. U našem primjeru 33%.

Model atribucije - Linearni

Ovaj se model koristi kada je korisnik izložen različitim kanalima tijekom cijelog ciklusa konverzije i sve su dodirne točke važne pri izračunavanju učinkovitosti. potencijalni klijent. Na primjer, kada analizirate postove na blogu.

Vremenski pad (uzimajući u obzir trajanje interakcija)

Ovaj se model temelji na konceptu eksponencijalni raspad, a vrijednost cilja raste bliže zadnjem kanalu. Izraz dolazi u Google Analytics iz nuklearne fizike i daje sveobuhvatno razumijevanje suštine modela vremenskog pada: što je dodirna točka bliža konverziji, to se smatra vrijednijom. Preostale točke gube vrijednost kako se vremenski interval povećava.

Prema ovom modelu, zadani poluživot je sedam dana. To znači da je interakcija koja se dogodila sedam dana prije konverzije upola manje vrijedna od one zabilježene istog dana, a dva tjedna prije toga je četiri puta manje vrijedna. Eksponencijalno opadanje događa se kroz cijelo razdoblje retrospektivna analiza(standardno je 30 dana).

U našem primjeru, kanal najbliži konverziji je izravan pristup. Tada dobiva najveću vrijednost organsko pretraživanje a najmanji % uzimajući u obzir trajanje interakcija ima kontekstualno oglašavanje.

Model atribucije - vremenski pad

Model je primjenjiv za analizu kupnji koje proizlaze iz promocija kako bi se dodijelila veća vrijednost interakcijama na promotivne dane. A oni koji budu završeni tjedan dana ranije bit će ocijenjeni znatno niže.

Ipak, neki ga trgovci u svom radu koriste češće od klasičnog. "Po zadnjem neizravnom kliku", jer je primjenjiv u gotovo svim temama. Može se dugo raspravljati o vrijednosti nekih prijelaza u usporedbi s drugima. Ali sve je ovdje sasvim logično - što je ovaj ili onaj kanal dalje od trenutka pretvorbe, to bi manje vrijednosti trebao dobiti. Uostalom, ako prethodni prijelazi na stranicu nisu bili manje učinkoviti, zašto onda nisu doveli do konverzije?

Jedna od prednosti modela vremenskog opadanja je mogućnost određivanja duljine poluživota i njegove usporedbe s drugim osnovnim modelima.

Mogućnost postavljanja poluživota

Na temelju položaja

Na temelju pozicije, 40% vrijednosti se dodjeljuje prvoj i posljednjoj interakciji, a preostalih 20% se ravnomjerno raspoređuje među ostalima. Model atribucije "Na temelju pozicije" je hibrid modela "Prva interakcija" I "Posljednja interakcija."

Model atribucije - na temelju pozicije

Ovaj je model najbliži stvarnom životu i preporuča se koristiti kada trebate pratiti sve dodirne točke: od poznanstva i prvog iskaza interesa za vaš brend, do zadnje 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 razini prezentacije

U početnim fazama rada s Google Analyticsom preporučujem temeljito razumijevanje 7 glavnih modela atribucije i izvješća o višekanalnim tokovima (pogledat ćemo ih u zasebnom poglavlju), a tek onda prijeđite na izradu vlastitih.

• Vk.com -

Vremena kada ste mogli raditi sa samo jednim izvorom prometa (na primjer, SEO) i još uvijek imati dobru prodaju su davno prošla. Danas samo integrirani pristup osigurava istinski učinkovit rast prodaje. Međutim, kada radimo s više izvora, suočavamo se s važnim pitanjem - koju ulogu ima svaki kanal u lancu interakcije korisnika sa web mjestom (višekanalni slijed) i kako razumjeti važnost svakog kanala? Uostalom, ovisi o razumijevanju:

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

Obratite posebnu pozornost na interakciju. Na primjer, korisnici s društvenih mreža možda neće obaviti kupnju odmah nakon prijelaza, ali u isto vrijeme upravo društvene mreže informiraju posjetitelje o vašoj tvrtki, a nakon naknadnih interakcija, primjerice putem kontekstualnog oglašavanja, posjetitelji obavljaju kupnju .

Pravila po kojima se vrijednost izvršene konverzije raspodjeljuje između kanala nazivaju se atribucijom. Znajući koje je kanale posjetitelj koristio, svakom od kanala (ili jednom od njih) možemo dodijeliti veću ili manju vrijednost i na temelju te procjene donijeti odluku o učinkovitosti kanala.

Može postojati mnogo modela atribucije, a najčešći su:

U izvješću možete odabrati model atribucije Atribucija → Alat za usporedbu :

Pisali smo više o alatu u članku u nastavku; prvo, pogledajmo koji su glavni modeli atribucije.

1. Atribucija zadnjeg klika

U ovom slučaju, cjelokupna vrijednost konverzije dodjeljuje se zadnjem izvoru kontakta korisnika sa 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 mjesto sa skupim ili složen proizvod Takvih prijelaza može biti znatno više jer korisnik razmišlja, uspoređuje i upoznaje se s informacijama o proizvodu.

2. Atribucija na temelju zadnjeg neizravnog klika

Ovo je zadani model atribucije u Google Analyticsu. Sve zasluge za konverziju dodjeljuju se posljednjem kanalu ako se ne radi o izravnom posjetu (na primjer, iz oznaka ili URL-a unesenog u traku preglednika). U slučaju izravnog posjeta stranici, vrijednost konverzije se dodjeljuje prethodnom kanalu. Logika je vrlo jednostavna - ako je korisnik došao do vas iz bookmarka, to znači da je u početku morao odnekud saznati za vašu stranicu.

3. Atribucija prvog klika

Što je izgradnja poveznica u SEO-u? Kao što naziv sugerira, obrnuto je – sva vrijednost konverzije dodjeljuje se prvom kanalu koji je omogućio posjetitelju da sazna za vašu ponudu.

4. Prvi i zadnji klik

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

5. Linearni model atribucije

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

6. Model atribucije uzimajući u obzir nedavnost interakcije

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

Google Analytics izvješća za procjenu doprinosa svakog izvora prometa

Shvaćajući važnost točne procjene svakog izvora prometa i poznavajući glavne vrste atribucije, možemo se obratiti posebnim Google Analytics izvješćima:

Već gledate opće informacije u kartici "Pregled" , možemo formulirati opće razumijevanje načina na koji izvori prometa međusobno djeluju. Svaki izvor je označen krugom u boji, jasno vidimo koliki postotak prometa se "presijeca" - to znači da je posjetitelj prije kupnje koristio nekoliko izvora.

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

Pridružene konverzije su posjet iz nekog izvora koji je bio na početku ili u sredini lanca posjeta, ali ne na kraju, tj. broj interakcija koje nisu dovele do konverzije, ali su sudjelovale u lancu.

Kao što možete vidjeti na snimci zaslona, ​​od 744 konverzije, 423 (više od polovice) imalo je pripremne posjete. Izvori koji su osigurali ove posjete nisu doveli do izravne prodaje, ali s visokim stupnjem vjerojatnosti možemo pretpostaviti da bez tih povezanih konverzija ne bi bilo same konverzije koja je generirala prihod.

Važno! Izvješće o višekanalnom toku koristi model atribucije zadnjeg klika, za razliku od svih drugih izvješća koja prema zadanim postavkama koriste zadnji neizravni klik.

Za detaljniju procjenu povezanih pretvorbi za svaki izvor, postoji posebno izvješće pod nazivom - "Povezane pretvorbe" :

Na primjer, na snimci zaslona jasno vidimo da smo klikom na poveznice ostvarili 48 konverzija tijekom navedenog razdoblja, uz ovu još 58 puta ovaj izvor bio je međukorak za korisnike koji su u konačnici izvršili konverziju.

Uz postavljenu e-trgovinu, ovo će vam izvješće pomoći da točnije procijenite prihod od svakog izvora prometa. Kao što možete zamisliti, ovo je vrlo važno kada odlučujemo u koje izvore vrijedi ulagati. Možete se, naravno, usredotočiti na broj konverzija bez e-trgovine, ali, naravno, to je manje precizan pokazatelj pri izradi proračuna za oglašavanje.

Da biste detaljnije procijenili interakciju izvora prometa, trebali biste otići na izvješće "Osnovni tokovi konverzije" :

Ovo prikazuje sve izvorne kombinacije koje su dovele do konverzije.

Na primjer:

Dodatna izvješća koja će vam pomoći da bolje razumijete lanac posjeta do trenutka konverzije - "Vrijeme do pretvorbe" I "Duljina niza". U njima ćete vidjeti statistiku o broju dana od trenutka posjeta do trenutka konverzije i broj posjeta iz bilo kojeg izvora do trenutka konverzije.

Google Analytics također nam daje priliku da usporedimo različite modele atribucije Pretvorba→Atribucija → Alat za usporedbu modela :

Ovaj vam alat omogućuje bolje razumijevanje razlika između različitih opcija atribucije i vizualni uvid u vrijednost svakog kanala u različitim fazama.

Na primjer, usporedimo model atribucije za zadnji klik, prvi klik i linearnu atribuciju:

Bilješka: besplatno pretraživanje, ako konverziju mjerimo samo po zadnjoj interakciji, gubi u odnosu na kanal izravnog prometa. Vlasnik web mjesta, vidjevši takvo izvješće, odmah će povikati: SEO stručnjak ne radi dobro!

Ali, uspoređujući s drugim modelima atribucije, vidjet ćemo da je promet pretraživanja najsnažniji za prvu interakciju, tj. Na ovom će kanalu stvarni kupci saznati za vašu stranicu. Važnost prometa pretraživanja potvrđuje i linearni model atribucije, gdje je njegov udio također najveći.

Imajte na umu da vam usporedba atribucija omogućuje da sagledate uspjeh svakog kanala s različitih gledišta, ali da biste međusobno usporedili kanale i ocijenili uspjeh svakog od njih, morate odabrati jedan model atribucije.

Na primjer:

- za kratkoročnu kampanju usmjerenu na trenutnu kupnju - zadnjim klikom;

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

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

Ako ozbiljno razmišljate o proračunu 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 izravnoj prodaji.

Obratite pozornost na ova Google Analytics izvješća, radite s njima i raznim opcijama atribucije - to će vam pomoći da sve kanale prometa koristite učinkovitije i inteligentnije. Na temelju tih izvješća možete inteligentno planirati svoj proračun za oglašavanje na različitim kanalima.

Pretplatite se na naše obavijesti

H Na primjer, osoba je došla s oglasa, zatim je napustila karticu, zatvorila preglednik, otvorila ga sljedeći dan, pregledavala, ali nije ništa kupila. Zatim sam ponovno tražio ono što sam želio u tražilici, naišao na vašu stranicu, ušao i poduzeo ciljanu radnju.

U druga opcija: posjetitelj je došao iz društvena mreža, pa otišao, vratio se s potrage i kupio ga.

T Treća opcija: Došao sa pretrage, pa otišao i došao preko oglasnika i kupio.

Gdje se nalaze modeli atribucije?

U U svakom slučaju, izvor konverzije bit će drugačiji kanal. U isto vrijeme, prvi izvor je različit za svakoga, a za njegovo praćenje postoji alat koji se zove atribucija. U gotovo svakom izvješću i segmentu postoje modeli.

A atribucija je sposobnost vrednovanja doprinosa jednog ili drugog izvora ciljne akcije među svim ostalima. Ako koristite integrirani pristup privlačenju prometa, onda je ovo prilika da trezveno procijenite njihovu učinkovitost i preraspodijelite proračun ako je potrebno. Postoji i nešto poput modela atribucije. Postoji ih nekoliko ovisno o raspodjeli težine konverzijske vrijednosti.

• Na prvi klik
• Zadnjim klikom
• Po zadnjem značajnom kliku

DO Naravno, može ih biti više, ali sada govorim konkretno o onome što je u Yandex Metrici.

Što znače modeli atribucije?

U U prvom slučaju, 100% vrijednosti konverzije daje se kanalu putem kojeg je klijent prvi put dotaknuo vašu web stranicu. U drugom, prema stvarnom zadnjem kliku koji je doveo do konverzije, npr. osoba je došla s pretrage, ostavila bookmark i sljedeći dan kupila s bookmarka. U trećem slučaju, svi interni i prijelazi iz knjižnih oznaka se odbacuju i prikazuju se samo oni značajni (pretraživanje, kontekst, društvene mreže itd.).

Kako rasporediti težinu konverzije

SČita se da je davanje cijele težine konverzije jednom kliku put u nikamo i ovakav pristup ne odražava stvarnu sliku, stoga je važno težinu na neki način rasporediti. Na primjer, 40% se daje prvom i zadnjem značajnom kliku, a preostalih 20% onome što se dogodilo unutar ovog procesa. Uostalom, ako je osoba došla s pretraživanja i kupila putem oglašavanja, onda smanjenjem troškova SEO-a, s obzirom da oglašavanje radi bolje, riskirate da uopće ostanete bez konverzija, jer je prvi dodir ipak bio iz pretraživanja.

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