Ako medzi sebou interagujú vaše reklamné kanály? Aký je najlepší spôsob, ako medzi nich rozdeliť finančné prostriedky? Mali by ste zakázať reklamnú kampaň, ak neprináša konverzie? Všetky tieto bolestivé otázky možno zodpovedať štúdiom správania používateľov a ich cesty k nákupu. V tomto článku vám ukážem, ako to urobiť pomocou asistovaných konverzií a porovnaním atribučných modelov v Google Analytics.

Čo sú asistované konverzie?

Efektívne kanály priťahujú používateľov, ktorí na stránke vykonávajú cielené akcie (transakcie, registrácie, objednávky zavolaj späť a viac - všetko závisí od spôsobu speňaženia projektu). Návštevníkovi zároveň na konverziu niekedy stačí jedna interakcia so stránkou, no nie vždy. Častejšie funguje pravidlo „sedem dotykov“ – preto sa pre každú fázu predajného lievika používa samostatný nástroj. Napríklad grafická reklama pomáha používateľom dozvedieť sa o vašom produkte, zatiaľ čo reklama vo vyhľadávaní priťahuje už zainteresovaných používateľov.

Súvisiace konverzie— cieľové akcie, pri ktorých bol analyzovaný kanál pomocným zdrojom (to znamená, že ku konečnej interakcii došlo po prechode z iného kanála). Predstavte si, že predávate detské hračky.

1. Používateľ videl mediálna reklama a prešli na vašu stránku. Medzi sortimentom internetového obchodu sa mu páčil hračkársky prisluhovač, ale používateľ transakciu nedokončil, pretože v tom čase nemal záujem o kúpu (to sa často stáva pri bannerovej reklame - čítajte).

2. O týždeň neskôr bol tento návštevník pozvaný na narodeninovú oslavu a spomenul si na hračky na vašej stránke. Hľadal som „hračka prisluhovača“ a videl som tvoju. reklama vo vyhľadávaní a uložili ste si stránku do záložiek prehliadača, aby ste ju po prijatí mzdy rýchlo našli.

3. Nakoniec počas tretej priama návšteva užívateľ si objednal hračku. Služba Google Analytics štandardne priraďuje všetkým konverziám hodnotu na základe posledného nepriameho zdroja návštevy, v našom prípade reklamy vo vyhľadávaní. Zároveň vo všeobecných prehľadoch neuvidíme, že display reklama bola jedným z faktorov, kvôli ktorým si používateľ kúpil hračku na vašom webe.

Ak jeden z vašich kanálov alebo zdrojov nezobrazuje konverzie v bežných prehľadoch služby Google Analytics, neponáhľajte sa ho opustiť, môže to byť kľúčový krok na ceste používateľa k nákupu.

Ako zobraziť asistované konverzie pomocou Google Analytics?

Ak chcete zistiť, či kanál alebo zdroj prispeli ku konverznej ceste používateľa alebo nie, použite prehľad Viackanálové zúženia. Ak to chcete urobiť, prejdite na kartu „Prehľady“ a na ľavom paneli vyberte „Konverzie“ - „Viackanálové zúženia“. 1. V podpoložke „Prehľad“ môžete vidieť všeobecné zhrnutie a vizualizáciu vzťahu medzi rôznymi zdrojmi konverzií.
2. V podpoložke „Pridružené konverzie“ môžete vidieť priame informácie o kanáloch súvisiacich konverzií, ich množstve a hodnote:
3. Na karte „Čas do konverzie“ je uvedené užitočné informácie aby ste zistili, koľko dní trvá vašim používateľom, kým sa rozhodnú o kúpe. Tieto informácie je možné použiť na správne nastavenie remarketingu.
Upozorňujeme, že riadok „12 – 30 dní pred konverziou“ zobrazuje súčet cieľových akcií za analyzované dni. Kliknutím na znamienko plus vedľa riadku sa vám zobrazia presnejšie informácie.
4. Posledná podpoložka je „Hlavné konverzné cesty“. Zobrazia sa informácie o tom, koľko interakcií používatelia uskutočnia so stránkou pred uskutočnením nákupu a aké kanály používajú. V našom príklade vedú priame návštevy a reklama vo vyhľadávaní. Toto nie sú všetky možnosti analýzy súvisiacich konverzií, ktoré poskytuje služba Google Analytics. Ďalej sa pozrieme na nástroj na porovnávanie atribučných modelov.

Čo je to pripisovanie a aké modely existujú?

Pripisovanie je rozdelenie hodnoty konverzie medzi všetky interakcie používateľa so stránkou pred uskutočnením transakcie.

Ako som už písal, predvolene prehľady Google Analytics priraďujú hodnotu poslednej nepriamej interakcii používateľa so stránkou. Tieto informácie budú užitočné, ak sa používateľ najčastejšie rozhoduje o nákupe po prvej interakcii. Napríklad grafická reklama na donášku pizze môže priniesť konverzie už pri prvej návšteve stránky.

Pozrime sa na každý model podrobne pomocou ilustrácií z prezentácie Google.

100 % kreditu za konverziu je priradených prvej interakcii. Tento model je vhodný na meranie efektivity display reklamy, keďže jeho cieľom je zoznámiť užívateľa s vašou ponukou.

V reťazci interakcií je 100 % kreditu za konverziu priradených poslednému kanálu, aj keď išlo o priamy odkaz na stránku.

3. Model posledného kliknutia Google Ads

Posledné kliknutie na reklamu Google Ads dostane 100 % hodnoty konverzie.

Každá interakcia má priradenú rovnakú hodnotu konverzie. Tento model možno použiť, keď je každý bod interakcie používateľa so stránkou rovnako dôležitý.

Čím bližšie je interakcia k momentu dokončenia cieľovej akcie na stránke, tým väčšia je jej hodnota.

Prvý a posledný kanál v reťazci interakcií bude mať priradených 40 % hodnoty, zvyšných 20 % bude rovnomerne rozdelených medzi zostávajúce kanály. Tento model bude užitočné, ak vás zaujíma prvá interakcia, keď sa používatelia prvýkrát dozvedeli o vašej ponuke, ako aj posledná interakcia, keď bola na vašom webe dokončená cieľová akcia.

Pomocou tohto modelu nezávisle rozdeľujete hodnotu konverzií medzi interakcie. Takýto model si vytvoríte priamo v rozhraní Google Advertising.

Tento model je dostupný v Google Marketing Platform. Rozdeľuje hodnotu medzi všetky relácie v reťazci na základe korelácie medzi prítomnosťou zdroja v reťazci a konverziou reťazca.
Model založený na údajoch je možné použiť iba v účtoch s veľkým množstvom údajov (minimálne 20 tisíc kliknutí a 800 konverzií za 30 dní).

1. Na hornom paneli vyberte „Prehľady“, potom v ľavom menu postupujte podľa cesty: „Konverzie“ – „Pripisovanie“ – „Nástroj na porovnávanie modelov“.

2. Vyberte si ciele, ktoré vás zaujímajú. Napríklad nemôžete brať do úvahy súvisiace akcie, ako je pridanie položky do košíka, ale iba transakcie.

3. V okne spätného náhľadu vyberte, koľko dní pred konverziou sa má zvážiť analýza (od 1 do 90 dní).

4. Ďalej musíte vybrať model pripisovania, pomocou ktorého bude zostava zostavená.

4.1. Môžete si vybrať jeden z predvolených modelov pripisovania.

4.2. Môžete si tiež vytvoriť svoj vlastný atribučný model alebo importovať hotový model z Galérie analýzy Google.

4.3. Ďalšou dôležitou vlastnosťou je výber viacerých atribučných modelov (maximálne troch). Vezmime si napríklad atribučné modely pre poslednú a prvú interakciu.

5.1. V predvolenom nastavení môžete analyzovať podľa zdrojov, kanálov a ich skupín.

5.2. Máte tiež možnosť vybrať si ľubovoľný parameter zo zoznamu zdrojov návštevnosti, vlastných parametrov a údaje Google Reklama. 6. A nakoniec môžete zostavu segmentovať. Porovnajte napríklad konverzie, ku ktorým došlo v dôsledku inzercie pri prvej alebo poslednej interakcii.
Použitím segmentov vybratých vyššie získate nasledujúci typ prehľadu:
Teraz ste sa naučili používať nástroj na porovnávanie atribučných modelov.

Zistite, ako sa kredit za konverziu rozdeľuje medzi rôzne modely pripisovania.

V nástroji na porovnávanie modelov sú k dispozícii nasledujúce štandardné modely pripisovania. Môžete si vytvoriť aj vlastné modely.

Popis štandardných modelov

V modeli Posledná interakcia 100 % kreditu za konverziu je priradených poslednému kanálu v reťazci interakcií.

Tento model sa odporúča použiť pri práci s reklamami a kampaňami, ktoré sa zameriavajú na upútanie zákazníkov na mieste nákupu, alebo ak je vaša obchodná činnosť založená predovšetkým na transakciách, ktoré nezahŕňajú fázu rozhodovania.

V modeli Posledným nepriamym kliknutím priame návštevy sa ignorujú. 100 % kreditu za konverziu je priradených poslednému kanálu v reťazci interakcií. Analytics používa tento model predvolene pre všetky prehľady okrem prehľadov viackanálových zúžení.

Keďže tento model je predvolený pre všetky prehľady okrem viackanálových zúžení, je užitočný ako základ na porovnanie s inými modelmi.

Je vhodný aj vtedy, keď priama návštevnosť pochádza od používateľov, ktorí boli predtým získaní prostredníctvom iných kanálov, a nemal by sa brať do úvahy pri analýze správania zákazníkov pred konverziou.

V rámci modelu Posledné kliknutie v službe Google Ads 100 % kreditu za konverziu sa pripisuje poslednému kliknutiu na reklamu Google Ads v reťazci interakcie. V modeli Prvá interakcia 100 % hodnoty konverzie je priradených prvému kanálu v reťazci interakcií. IN lineárne všetky kanály v konverznom lieviku majú priradenú rovnakú hodnotu. Ak nákupný cyklus zahŕňa pre klienta krátku fázu rozhodovania, môžete si vybrať model Berúc do úvahy trvanie interakcií. Tento model je založený na koncepte exponenciálny rozpad. Čím bližšie je kontaktný bod ku konverzii, tým sa považuje za hodnotnejší. V rámci tohto modelu obdobie polovičný život predvolená hodnota je sedem dní. To znamená, že interakcia, ku ktorej došlo sedem dní pred konverziou, má polovičnú hodnotu ako interakcia zaznamenaná v ten istý deň a dva týždne pred ňou je štyrikrát menej hodnotná. Exponenciálny pokles nastáva počas celého obdobia spätného náhľadu (predvolená hodnota je 30 dní). Pripisovanie na základe pozície je hybridom modelov First Interaction a Last Interaction. Namiesto priradenia všetkých hodnôt prvému alebo poslednému kanálu ich môžete medzi ne rozdeliť. Zvyčajne sa distribuuje takto: 40 % pre prvý a posledný kanál a 20 % pre všetky ostatné.

Pri analýze propagácie webovej stránky a zisku z reklamných kampaní je veľmi dôležité sledovať celú cestu používateľa – od okamihu, keď web navštívi, až po uskutočnenie nákupu. To nám dá príležitosť pochopiť, ako ďalej rozdeľovať rozpočet medzi reklamné kanály, ako tieto kanály navzájom spolupracujú, ktorý z nich je najefektívnejší a oveľa viac.

V praxi môže takáto cesta pozostávať z reťazca rôznych zdrojov dopravy. Napríklad návštevník najprv prišiel na náš web prostredníctvom kontextovej reklamy (Platené vyhľadávanie), prezrel si niekoľko stránok webu a odišiel. Neskôr som znova prešiel, ale z organického vyhľadávania. O niekoľko dní neskôr som išiel na stránku prostredníctvom priameho zdroja (Direct), zadaním adresy do panela prehliadača a urobil objednávku.

Príklad nákupnej cesty používateľa

Pred uskutočnením transakcie (konverzie) teda používateľ interagoval so stránkou prostredníctvom troch rôzne zdroje návštevnosť:

1. Kontextová reklama;
2. organické vyhľadávanie;
3. Priamy vstup;

Ktorému z nich pripíše Google Analytics dosiahnutý cieľ vo svojich prehľadoch? Na zodpovedanie tejto otázky je potrebné pochopiť také pojmy ako pripisovanie A atribučný model. Atribúcia vo webovej analytike predstavuje pravidlo rozloženia hodnoty konverzie medzi všetky fázy interakcie na konverznej ceste a priradenie určitého počtu bodov (v %) na výpočet jej účinnosti.

Atribučný model je súbor pravidiel, podľa ktorých sa rozhodnete určiť hodnotu konverzie. V Google Analytics je ich 7 rôzne modely pripisovanie:

1. Posledná interakcia;
2. Posledným nepriamym kliknutím;
3. posledné kliknutie v službe AdWords;
4. Prvá interakcia;
5. Lineárne;
6. Dočasná recesia;
7. Na základe pozície.

Posledná interakcia (posledné kliknutie)

100 % hodnoty konverzie je priradených poslednému kanálu v reťazci interakcií. V našom príklade je to tak priamy kanál.

Model pripisovania – posledná interakcia

"Posledný prechod".

Výhodou tohto modelu je, že môžete so 100% istotou povedať, ktorá návšteva viedla ku konverzii. Má to však aj nevýhodu – nezohľadňuje predchádzajúce interakcie používateľa so stránkou. Podľa nášho príkladu v prehľadoch služby Analytics teda nebudeme schopní pochopiť, že používateľ urobil prvý dotyk prostredníctvom reklamy (konkrétne sme na ňu minuli peniaze a používateľ sa prostredníctvom nej prvýkrát zoznámil s našou ponukou), a tiež nebudeme môcť vidieť, že potom vykonal podobné pátranie a narazil na nás znova, ale iba cez organické. Posledný zdroj prevzal všetku hodnotu!

Tento model sa odporúča aplikovať na tie projekty, ktorých publikum je pripravené okamžite a bez ďalšieho času na premýšľanie. Spravidla ide o tovar alebo služby s rýchlou odozvou – donáška jedla, privolanie taxíka, odťah auta, oprava zariadenia a pod.

Posledným nepriamym kliknutím

Tento model je predvolený pre všetky prehľady služby Google Analytics okrem prehľadov viackanálových zúžení. Rozdiel oproti prvému modelu spočíva v tom, že pripisovanie ignoruje priame návštevy a 100 % hodnoty je priradených poslednému kanálu v reťazci interakcií. V našom príklade je to tak organické vyhľadávanie.

Model pripisovania – posledné nepriame kliknutie

Yandex.Metrica má podobný atribučný model s názvom "Posledný významný prechod", v ktorom sú všetky zdroje podmienene rozdelené na významné a sekundárne (nevýznamné). Medzi nepodstatné patria priame návštevy, interné prechody a prechody z uložených stránok.

Keďže je v službe Analytics základná, mala by sa používať pri porovnávaní s inými modelmi. Nástroj na porovnávanie modelov je dostupný v sekcii "Konverzie – pripisovanie". Toto bude podrobnejšie diskutované v nasledujúcich kapitolách.

Nevýhodou tohto modelu je, že hodnota priamych interakcií je zámerne podceňovaná.

Posledné kliknutieAdWords

100 % kreditu za konverziu je priradených poslednej reklame AdWords v interakčnom reťazci. V našom príklade to vôbec neznamená, že 100 % pôjde do kontextová reklama(kanál Platené vyhľadávanie), keďže súbežne s Google AdWords môžete spúšťať kampane aj v iných reklamných systémoch.

Tento model sa používa, ak máte reklamná kampaň v službe AdWords a používatelia z vašich reklám prichádzajú na web, aby uskutočnili transakcie. A Google pri zavádzaní takéhoto modelu do zoznamu štandardných atribučných modelov Analytics nemyslel na iné reklamné služby okrem svojej vlastnej.

Guru Web Analytics a Google Evangelist Avinash Kaushik v jednom zo svojich článkov označil tento model za zbytočný. Preto sa budeme držať jeho rád a prejdeme k rozboru ďalšej.

Prvá interakcia

100 % hodnoty konverzie je priradených prvému kanálu v reťazci interakcií. V našom príklade je to tak kontextová reklama.

Model pripisovania – prvá interakcia

Yandex.Metrica má podobný atribučný model s názvom "Prvý prechod".

Lineárny atribučný model

Všetkým kanálom v konverznom lieviku je priradená rovnaká hodnota. V našom príklade 33 %.

Atribučný model – lineárny

Tento model sa používa, keď je používateľ vystavený rôznym kanálom počas celého cyklu konverzie a všetky body kontaktu sú dôležité pri výpočte účinnosti. potenciálny klient. Napríklad pri analýze blogových príspevkov.

Dočasný pokles (berúc do úvahy trvanie interakcií)

Tento model je založený na koncepte exponenciálny rozpad a hodnota cieľa sa zvyšuje bližšie k poslednému kanálu. Tento výraz pochádza do služby Google Analytics z jadrovej fyziky a poskytuje komplexné pochopenie podstaty modelu rozpadu v čase: čím bližšie ku konverzii je kontaktný bod, tým je hodnotnejší. Zvyšné body strácajú hodnotu, keď sa časový interval zvyšuje.

Podľa tohto modelu je predvolený polčas rozpadu sedem dní. To znamená, že interakcia, ku ktorej došlo sedem dní pred konverziou, má polovičnú hodnotu ako interakcia zaznamenaná v ten istý deň a dva týždne pred ňou je štyrikrát menej hodnotná. Exponenciálny rozpad prebieha počas celého obdobia retrospektívna analýza(štandardne je to 30 dní).

V našom príklade je kanál najbližšie ku konverzii priamy prístup. Tak dostane najväčšiu hodnotu organické vyhľadávanie a najmenšie %, berúc do úvahy trvanie interakcií, má kontextová reklama.

Model pripisovania – časový pokles

Model je použiteľný na analýzu nákupov vyplývajúcich z propagačných akcií s cieľom priradiť väčšiu hodnotu interakciám počas propagačných dní. A tie dokončené o týždeň skôr budú hodnotené oveľa nižšie.

Niektorí marketéri ho však využívajú pri svojej práci častejšie ako ten klasický. "Posledným nepriamym kliknutím", pretože je použiteľný takmer vo všetkých témach. O hodnote niektorých prechodov v porovnaní s inými sa dá dlho polemizovať. Všetko je tu však celkom logické - čím ďalej je tento alebo ten kanál od okamihu konverzie, tým menšiu hodnotu by mal dostať. Koniec koncov, ak predchádzajúce prechody na web neboli menej efektívne, prečo neviedli ku konverzii?

Jednou z výhod modelu Time Decay je možnosť špecifikovať dĺžku polčasu rozpadu a porovnať ju s inými základnými modelmi.

Schopnosť nastaviť polčas rozpadu

Na základe pozície

Na základe pozície je 40 % hodnoty priradených prvej a poslednej interakcii a zvyšných 20 % je rovnomerne rozdelených medzi ostatné. Atribučný model "Na základe pozície" je hybridom modelov "Prvá interakcia" A "Posledná interakcia."

Model pripisovania – založený na pozícii

Tento model je najbližší skutočnému životu a odporúča sa ho použiť, keď potrebujete sledovať všetky body kontaktu: od zoznámenia sa a prvého prejavenia záujmu o vašu značku až po poslednú interakciu, ktorá viedla ku konverzii.

Všetky uvedené modely sú štandardné modely Google Analytics. Používatelia však majú možnosť vytvárať si vlastné modely pripisovania. Môžete to urobiť pomocou nastavení "Atribučné modely", ktorá je na prezentačnej vrstve v používateľských nástrojoch a objektoch.

Modely pripisovania na úrovni prezentácie

V počiatočných fázach práce s Google Analytics odporúčam dôkladne porozumieť 7 hlavným atribučným modelom a prehľadom viackanálových lievikov (pozrime sa na ne v samostatnej kapitole) a až potom prejsť k vytváraniu vlastných.

• Vk.com -

Časy, keď ste mohli pracovať len s jedným zdrojom návštevnosti (napríklad SEO) a stále mali dobré tržby, sú dávno preč. Skutočne efektívny rast predaja dnes poskytuje iba integrovaný prístup. Pri práci s viacerými zdrojmi však stojíme pred dôležitou otázkou – akú úlohu zohráva každý kanál v reťazci interakcie používateľa so stránkou (viackanálová sekvencia) a ako pochopiť dôležitosť každého kanála? Koniec koncov, záleží na pochopení:

• koľko investícií investovať do každého zdroja návštevníkov,
• aká je návratnosť z každého kanála,
• ako kanály medzi sebou interagujú.

Venujte zvláštnu pozornosť interakcii. Používatelia zo sociálnych sietí napríklad nemusia uskutočniť nákup hneď po prechode, ale zároveň sú to práve sociálne siete, ktoré návštevníkov informujú o vašej spoločnosti a po následných interakciách, napríklad prostredníctvom kontextovej reklamy, návštevníci uskutočnia nákup .

Pravidlá, podľa ktorých sa hodnota dokončenej konverzie rozdeľuje medzi kanály, sa nazývajú atribúcia. Keď vieme, ktoré kanály návštevník použil, môžeme každému z kanálov (alebo jednému z nich) priradiť väčšiu alebo menšiu hodnotu a na základe tohto hodnotenia sa rozhodnúť o efektivite kanála.

Môže existovať veľa atribučných modelov, najbežnejšie sú:

V prehľade môžete vybrať model pripisovania Atribúcia → Nástroj na porovnanie :

Viac o nástroji sme napísali v článku nižšie. Najprv sa pozrime, aké sú hlavné atribučné modely.

1. Pripisovanie posledného kliknutia

V tomto prípade je celá hodnota konverzie priradená poslednému zdroju kontaktu používateľa so stránkou. Je jasné, že to nie je úplne správne, keďže na takmer všetkých stránkach, dokonca aj na tých, ktoré ponúkajú veľmi lacné produkty, používateľ zvyčajne vykoná 2-3 prechody pred konverziou.

Na stránku s drahými resp komplexný produkt Takýchto prechodov môže byť podstatne viac, o ktorých používateľ premýšľa, porovnáva, oboznamuje sa s informáciami o produkte.

2. Pripisovanie na základe posledného nepriameho kliknutia

Toto je predvolený model pripisovania v službe Google Analytics. Všetok kredit za konverziu je priradený poslednému kanálu, ak nejde o priamu návštevu (napríklad zo záložiek alebo adresy URL zadanej do panela prehliadača). V prípade priamej návštevy stránky je hodnota konverzie priradená predchádzajúcemu kanálu. Logika je celkom jednoduchá – ak k vám používateľ prišiel zo záložiek, znamená to, že na začiatku sa o vašej stránke musel odniekiaľ dozvedieť.

3. Priradenie podľa prvého kliknutia

Čo je to linkbuilding v SEO? Ako už názov napovedá, je to naopak – celá hodnota konverzie je priradená prvému kanálu, ktorý umožnil návštevníkovi dozvedieť sa o vašej ponuke.

4. Prvé a posledné kliknutie

Hodnota sa rovnomerne rozdelí medzi prvý a posledný kanál, na ktorý používateľ klikol v reťazci, ktorý viedol ku konverzii.

5. Lineárny atribučný model

Hodnota konverzie sa rovnomerne rozdelí medzi všetky zdroje, na ktoré používateľ klikol.

6. Atribučný model zohľadňujúci aktuálnosť interakcie

Čím bližšie je kanál k okamihu konverzie, tým väčšia je jeho hodnota. Význam každej interakcie klesá so zvyšujúcim sa časom do konverzie.

Prehľady služby Google Analytics na vyhodnotenie príspevku každého zdroja návštevnosti

Keď pochopíme dôležitosť správneho hodnotenia každého zdroja návštevnosti a poznáme hlavné typy pripisovania, môžeme sa obrátiť na špeciálne prehľady služby Google Analytics:

Už sa pozeráte na všeobecné informácie na karte "Preskúmanie" môžeme formulovať všeobecné pochopenie toho, ako zdroje návštevnosti navzájom spolupracujú. Každý zdroj je označený farebným krúžkom, jasne vidíme, aké percento návštevnosti sa „pretína“ – to znamená, že návštevník pred nákupom použil viacero zdrojov.

Upozorňujeme, že v ľavom hornom rohu snímky obrazovky sú údaje o súvisiacich konverziách.

Pridružené konverzie sú návštevou z nejakého zdroja, ktorý bol na začiatku alebo v strede reťazca návštev, ale nie na konci, t.j. počet interakcií, ktoré neviedli ku konverzii, ale podieľali sa na reťazci.

Ako môžete vidieť na snímke obrazovky, zo 744 konverzií malo 423 (viac ako polovica) prípravné návštevy. Zdroje, ktoré tieto návštevy poskytli, neviedli k priamemu predaju, ale s vysokou pravdepodobnosťou môžeme predpokladať, že bez týchto súvisiacich konverzií by nedošlo k samotnej konverzii, ktorá generuje príjem.

Dôležité! Prehľad viackanálového zúženia používa model pripisovania posledného kliknutia na rozdiel od všetkých ostatných prehľadov, ktoré predvolene používajú posledné nepriame kliknutie.

Na podrobnejšie vyhodnotenie súvisiacich konverzií pre každý zdroj existuje špeciálny prehľad s názvom - "Pridružené konverzie" :

Napríklad na snímke obrazovky jasne vidíme, že kliknutie na odkazy nám počas určeného obdobia prinieslo 48 konverzií, okrem toho ďalších 58-krát tento zdroj bol medzistupňom pre používateľov, ktorí nakoniec konvertovali.

S nastavením elektronického obchodu vám tento prehľad pomôže oveľa presnejšie odhadnúť výnosy z každého zdroja návštevnosti. Ako si viete predstaviť, je to veľmi dôležité, keď sa rozhodujeme, do ktorých zdrojov sa oplatí investovať. Môžete sa samozrejme zamerať na počet konverzií aj bez elektronického obchodu, ale to je, samozrejme, menej presný ukazovateľ pri tvorbe rozpočtu na reklamu.

Ak chcete podrobnejšie vyhodnotiť interakciu zdrojov návštevnosti, prejdite do prehľadu „Základné konverzné lieviky“ :

Zobrazia sa všetky kombinácie zdrojov, ktoré viedli ku konverzii.

Napríklad:

Ďalšie prehľady, ktoré vám pomôžu lepšie pochopiť reťazec návštev až do okamihu konverzie – "Čas do konverzie" A "Dĺžka sekvencie". V nich uvidíte štatistiku počtu dní od okamihu návštevy do okamihu konverzie a počtu návštev z ľubovoľných zdrojov až do okamihu konverzie.

Google Analytics nám tiež dáva možnosť porovnávať rôzne modely pripisovania Konverzia→Atribúcia → Nástroj na porovnávanie modelov :

Tento nástroj vám umožňuje lepšie pochopiť rozdiely medzi rôznymi možnosťami pripisovania a vizuálne vidieť hodnotu každého kanála v rôznych fázach.

Porovnajme napríklad atribučný model pre posledné kliknutie, prvé kliknutie a lineárnu atribúciu:

Poznámka: bezplatné vyhľadávanie, ak konverziu meriame len poslednou interakciou, stráca na priamy kanál návštevnosti. Majiteľ stránky, keď vidí takúto správu, okamžite zakričí: SEO špecialista nefunguje dobre!

V porovnaní s inými modelmi pripisovania však uvidíme, že návštevnosť z vyhľadávania je najsilnejšia pri prvej interakcii, t.j. Práve z tohto kanála sa o vašom webe dozvedia skutoční zákazníci. Dôležitosť návštevnosti z vyhľadávania potvrdzuje aj lineárny atribučný model, kde je jeho podiel tiež najvyšší.

Majte na pamäti, že porovnávanie atribúcií vám umožňuje pozerať sa na úspešnosť každého kanála z rôznych uhlov pohľadu, no ak chcete kanály navzájom porovnávať a hodnotiť úspešnosť každého z nich, musíte si vybrať jeden atribučný model.

Napríklad:

- pre krátkodobú kampaň zameranú na okamžitý nákup - posledným kliknutím;

- pre kampaň SMM, ktorá zvyšuje celkové povedomie - prvým kliknutím atď.

V službe Google Analytics si môžete vytvoriť aj svoj vlastný jedinečný model pripisovania, ale jeho vytvorením a prvým vyhodnotením štandardných modelov musíte stráviť pomerne veľa času.

Ak to s rozpočtom a hodnotením toho, ako jednotlivé zdroje prispievajú k úspechu vašej firmy, myslíte vážne, bez viackanálových zúžení a merania atribúcie sa nezaobídete. Musíte pochopiť dôležitosť kanála, nielen jeho prínos k priamemu predaju.

Venujte pozornosť týmto prehľadom Google Analytics, práci s nimi a rôznym možnostiam pripisovania – pomôže vám to efektívnejšie a inteligentnejšie využívať všetky kanály návštevnosti. Na základe týchto prehľadov môžete inteligentne plánovať svoj reklamný rozpočet naprieč rôznymi kanálmi.

prihlásiť sa ku odberu noviniek

H Napríklad človek prišiel z reklamy, potom opustil kartu, zatvoril prehliadač, na druhý deň ho otvoril, prezeral, ale nič nekúpil. Potom som znova hľadal to, čo som chcel vo vyhľadávači, narazil som na vašu stránku, vstúpil som a urobil cielenú akciu.

IN druhá možnosť: návštevník prišiel z sociálna sieť, potom odišiel, vrátil sa z vyhľadávania a kúpil to.

T Tretia možnosť: Prišiel z vyhľadávania, potom odišiel a prišiel cez inzerát a kúpil.

Kde sa nachádzajú atribučné modely?

IN V každom prípade bude zdrojom konverzie iný kanál. Zároveň je prvý zdroj pre každého iný a na jeho sledovanie existuje nástroj nazývaný atribúcia. Takmer v každom prehľade a segmentoch sú modely.

A atribúcia je schopnosť vyhodnotiť prínos jedného alebo druhého zdroja cieľovej akcie medzi všetkými ostatnými. Ak používate integrovaný prístup k prilákaniu návštevnosti, potom je to príležitosť triezvo zhodnotiť ich efektívnosť a v prípade potreby prerozdeliť rozpočet. Existuje aj niečo ako atribučný model. Je ich niekoľko v závislosti od hmotnostného rozloženia hodnoty prevodu.

• Pri prvom kliknutí
• Posledným kliknutím
• Posledným významným kliknutím

TO Samozrejme, môže ich byť viac, ale teraz hovorím konkrétne o tom, čo je v Yandex Metrica.

Čo znamenajú modely pripisovania?

IN V prvom prípade sa 100 % hodnoty konverzie pridelí kanálu, cez ktorý sa klient prvýkrát dotkol vašej webovej stránky. V druhom podľa reálneho posledného kliknutia, ktoré viedlo ku konverzii, napríklad človek prišiel z vyhľadávania, zanechal záložku a na druhý deň nakúpil zo záložky. V treťom prípade sa všetky interné a prechody zo záložiek zahodia a zobrazia sa len tie podstatné (vyhľadávanie, kontext, sociálne siete atď.).

Ako rozložiť váhu konverzie

SČítalo sa, že pridelenie celkovej váhy konverzie jednému kliknutiu je cesta nikam a tento prístup neodráža skutočný obraz, takže je dôležité váhu nejakým spôsobom rozložiť. Napríklad 40 % sa pridelí prvému a poslednému významnému kliknutiu a zvyšných 20 % tomu, čo sa stalo v rámci tohto procesu. Ak totiž človek prišiel z vyhľadávania a nakúpil cez reklamu, tak znížením nákladov na SEO, vzhľadom na to, že reklama funguje lepšie, riskujete, že zostanete úplne bez konverzií, keďže prvý dotyk bol stále z vyhľadávania.

D Uveďme si príklad. Existuje určitý počet konverzií. Pozeráme sa na ich rôzne čísla v závislosti od modelu, ktorý si vyberieme. najprv