Sizning reklama kanallaringiz bir-biri bilan qanday o'zaro ta'sir qiladi? Ular o'rtasida mablag'larni taqsimlashning eng yaxshi usuli qanday? Agar reklama kampaniyasi konvertatsiyaga olib kelmasa, uni o'chirib qo'yish kerakmi? Ushbu og'riqli savollarning barchasiga foydalanuvchi xatti-harakatlari va ularning sotib olish yo'lini o'rganish orqali javob berish mumkin. Ushbu maqolada men buni yordamchi konvertatsiyalar yordamida va atribut modellarini taqqoslash orqali qanday qilishni ko'rsataman. Google Analytics.

Yordamchi konversiyalar nima?

Samarali kanallar saytdagi maqsadli harakatlarni (tranzaksiyalar, ro'yxatga olishlar, buyurtmalar) amalga oshiradigan foydalanuvchilarni jalb qiladi qayta qo'ng'iroq qilish va yana ko'p narsa - barchasi loyihani monetizatsiya qilish usuliga bog'liq). Shu bilan birga, ba'zida tashrif buyuruvchiga konvertatsiya qilish uchun sayt bilan bitta o'zaro aloqa etarli, lekin har doim ham emas. Ko'pincha "etti teginish" qoidasi ishlaydi - shuning uchun savdo hunisining har bir bosqichi uchun alohida vosita qo'llaniladi. Misol uchun, displey reklamasi foydalanuvchilarga mahsulotingiz haqida bilishga yordam beradi, qidiruv reklamasi esa allaqachon qiziqqan foydalanuvchilarni jalb qiladi.

Bog'langan konversiyalar— tahlil qilinayotgan kanal yordamchi manba boʻlgan maqsadli harakatlar (yaʼni yakuniy oʻzaro taʼsir boshqa kanaldan oʻtgandan keyin sodir boʻlgan). Tasavvur qiling, siz bolalar o'yinchoqlarini sotyapsiz.

1. Foydalanuvchi ko'rdi ommaviy axborot vositalarida reklama va saytingizga kirdi. Internet-do'konning assortimenti orasida unga o'yinchoq minion yoqdi, lekin foydalanuvchi tranzaktsiyani tugatmadi, chunki o'sha paytda uni sotib olishga qiziqmagan (bu ko'pincha bannerli reklama bilan sodir bo'ladi - o'qing).

2. Bir hafta o'tgach, bu mehmon tug'ilgan kunga taklif qilindi va saytingizdagi o'yinchoqlarni esladi. Men "minion o'yinchoq" ni qidirdim va siznikini ko'rdim. qidiruv reklama va ish haqini olganingizdan so'ng uni tezda topish uchun saytni brauzer xatcho'plarida saqlab qo'ying.

3. Nihoyat, uchinchisi davomida to'g'ridan-to'g'ri tashrif foydalanuvchi o'yinchoq buyurtma qildi. Odatiy bo'lib, Google Analytics barcha konversiyalarga tashrifning oxirgi bilvosita manbasiga, bizning holatlarimizda qidiruv reklamasiga asoslangan qiymatni belgilaydi. Shu bilan birga, umumiy hisobotlarda biz sizning veb-saytingizda foydalanuvchi o'yinchoq sotib olgan omillardan biri bo'lgan reklama reklama ekanligini ko'rmaymiz.

Agar kanallaringiz yoki manbalaringizdan biri muntazam Google Analytics hisobotlarida konversiyalarni ko'rsatmasa, undan voz kechishga shoshilmang, bu foydalanuvchining xarid qilish yo'lidagi asosiy qadam bo'lishi mumkin.

Google Analytics yordamida yordam konvertatsiyalarini qanday ko'rish mumkin?

Kanal yoki manba foydalanuvchining konversiya safariga hissa qo‘shganmi yoki yo‘qligini bilish uchun Ko‘p kanalli hunilar hisobotidan foydalaning. Buni amalga oshirish uchun "Hisobotlar" yorlig'iga o'ting va chap panelda "Konversiyalar" - "Ko'p kanalli hunilar" ni tanlang. 1. "Umumiy Tasavvur" kichik bandida siz turli konversiya manbalari o'rtasidagi munosabatlarning umumiy xulosasi va vizualizatsiyasini ko'rishingiz mumkin.
2. “Associated ayirboshlashlar” kichik bandida bog‘langan konvertatsiyalar kanallari, ularning miqdori va qiymati haqida to‘g‘ridan-to‘g‘ri ma’lumotni ko‘rishingiz mumkin:
3. "Konvertatsiya qilish vaqti" yorlig'ida mavjud foydali ma'lumotlar foydalanuvchilaringiz sotib olish to'g'risida qaror qabul qilish uchun qancha kun kerakligini bilish uchun. Ushbu ma'lumotlardan remarketingni to'g'ri sozlash uchun foydalanish mumkin.
E'tibor bering, "konversiyadan 12-30 kun oldin" qatori tahlil qilingan kunlar uchun maqsadli harakatlar yig'indisini ko'rsatadi. Chiziq yonidagi plyusni bosish orqali siz aniqroq ma'lumotlarni ko'rasiz.
4. Oxirgi kichik band - "Asosiy konversiya yo'llari". Bu foydalanuvchilar xarid qilishdan oldin sayt bilan qancha o'zaro aloqada bo'lishlari va ular qanday kanallardan foydalanishlari haqidagi ma'lumotlarni ko'rsatadi. Bizning misolimizda, to'g'ridan-to'g'ri tashriflar va qidiruv reklamasi etakchi. Bu Google Analytics taqdim etadigan bog'liq konvertatsiyalarni tahlil qilishning barcha imkoniyatlari emas. Keyinchalik, atribut modelini taqqoslash vositasini ko'rib chiqamiz.

Atribut nima va qanday modellar mavjud?

Atribut- tranzaktsiyani amalga oshirishdan oldin foydalanuvchining sayt bilan barcha o'zaro aloqalari o'rtasida konversiya qiymatini taqsimlash.

Men allaqachon yozganimdek, sukut bo'yicha, Google Analytics hisobotlari foydalanuvchining sayt bilan so'nggi bilvosita o'zaro ta'siriga qiymat beradi. Agar foydalanuvchi birinchi o'zaro ta'sirdan keyin sotib olish to'g'risida qaror qabul qilsa, bu ma'lumot foydali bo'ladi. Misol uchun, pizza yetkazib berish xizmati uchun reklama reklamasi saytga birinchi tashrif buyurganingizdayoq konversiyalarni keltirishi mumkin.

Keling, Google taqdimotidagi rasmlardan foydalanib, har bir modelni batafsil ko'rib chiqaylik.

Konvertatsiya kreditining 100% birinchi o'zaro ta'sirga tayinlanadi. Ushbu model ko'rgazmali reklama samaradorligini o'lchash uchun juda mos keladi, chunki uning maqsadi foydalanuvchini sizning taklifingiz bilan tanishtirishdir.

O'zaro aloqalar zanjirida konvertatsiya kreditining 100% oxirgi kanalga tayinlanadi, hatto u saytga to'g'ridan-to'g'ri havola bo'lsa ham.

3. Google Ads oxirgi marta bosish modeli

E'lonni oxirgi marta bosish Google reklamalari konvertatsiya qiymatining 100% oladi.

Har bir o'zaro ta'sirga bir xil konversiya qiymati tayinlanadi. Ushbu modeldan foydalanuvchining sayt bilan o'zaro munosabatlarining har bir nuqtasi bir xil darajada muhim bo'lganda foydalanish mumkin.

O'zaro ta'sir saytda maqsadli harakat tugallangan paytga qanchalik yaqin bo'lsa, uning qiymati shunchalik katta bo'ladi.

O'zaro ta'sirlar zanjiridagi birinchi va oxirgi kanallarga qiymatning 40%, qolgan 20% qolgan kanallar o'rtasida teng taqsimlanadi. Ushbu model Agar siz foydalanuvchilar sizning taklifingiz haqida birinchi marta bilishgan birinchi o'zaro ta'sirga va veb-saytingizda maqsadli harakat bajarilgan oxirgi shovqinga qiziqsangiz foydali bo'ladi.

Ushbu model yordamida siz o'zaro ta'sirlar orasidagi konversiyalarning qiymatini mustaqil ravishda taqsimlaysiz. Bunday modelni bevosita Googe Advertising interfeysida yaratishingiz mumkin.

Ushbu model Google Marketing Platformasida mavjud. U zanjirdagi manbaning mavjudligi va zanjirning konvertatsiyasi o'rtasidagi korrelyatsiya asosida zanjirdagi barcha seanslar bo'ylab qiymatni taqsimlaydi.
Ma'lumotlarga asoslangan model faqat katta hajmdagi ma'lumotlarga ega hisoblarda qo'llanilishi mumkin (30 kun ichida kamida 20 ming marta bosish va 800 konvertatsiya).

1. Yuqori panelda "Hisobotlar" ni tanlang, so'ngra chap menyuda yo'lga o'ting: "Konversiyalar" - "Atribution" - "Modellarni taqqoslash vositasi".

2. Sizni qiziqtirgan maqsadlarni tanlang. Misol uchun, siz savatga mahsulot qo'shish kabi tegishli harakatlarni emas, balki faqat tranzaktsiyalarni hisobga olishingiz mumkin.

3. Qayta ko'rish oynasida tahlil qilish uchun konvertatsiya qilishdan necha kun oldin (1 kundan 90 kungacha) ko'rib chiqilishini tanlang.

4. Keyinchalik, hisobot tuziladigan atribut modelini tanlashingiz kerak.

4.1. Siz standart atribut modellaridan birini tanlashingiz mumkin.

4.2. Shuningdek, siz o'zingizning atribut modelingizni yaratishingiz yoki Google Analitycs galereyasidan tayyor modelni import qilishingiz mumkin.

4.3. Yana bir muhim xususiyat - bir nechta atribut modellarini tanlash (maksimal uchta). Misol uchun, oxirgi va birinchi o'zaro ta'sirlar uchun atribut modellarini olaylik.

5.1. Odatiy bo'lib, siz manbalar, kanallar va ularning guruhlari bo'yicha tahlil qilishingiz mumkin.

5.2. Shuningdek, siz trafik manbalari ro'yxatidan har qanday parametrni, moslashtirilgan parametrlarni va tanlash imkoniyatiga egasiz Google ma'lumotlari Reklama. 6. Va nihoyat, siz hisobotni segmentlarga bo'lishingiz mumkin. Misol uchun, birinchi yoki oxirgi shovqindagi reklama natijasida yuzaga kelgan konvertatsiyalarni solishtiring.
Yuqorida tanlangan segmentlarni qo'llash orqali siz quyidagi turdagi hisobotlarni olasiz:
Endi siz atribut modelini taqqoslash vositasidan qanday foydalanishni o'rgandingiz.

Turli atribut modellari boʻyicha konversiya krediti qanday taqsimlanishini bilib oling.

Quyidagi standart atribut modellari Modelni taqqoslash vositasida mavjud. Siz o'zingizning modellaringizni ham yaratishingiz mumkin.

Standart modellarning tavsifi

Modelda Oxirgi shovqin Konversiya kreditining 100% o'zaro aloqalar zanjiridagi oxirgi kanalga tayinlanadi.

Ushbu modeldan foydalanish tavsiya etiladi xarid qilish nuqtasida mijozlarni jalb qilishga qaratilgan reklama va kampaniyalar bilan ishlashda yoki sizning biznes faoliyatingiz birinchi navbatda qaror qabul qilish bosqichini o'z ichiga olmaydigan operatsiyalarga asoslangan bo'lsa.

Modelda Oxirgi bilvosita bosish orqali bevosita tashriflar e'tiborga olinmaydi. Konversiya kreditining 100% o'zaro aloqalar zanjiridagi oxirgi kanalga tayinlanadi. Analytics bu modeldan sukut boʻyicha Koʻp kanalli huni hisobotlaridan tashqari barcha hisobotlar uchun foydalanadi.

Ushbu model ko'p kanalli hunilardan tashqari barcha hisobotlar uchun sukut bo'lgani uchun u boshqa modellar bilan taqqoslash uchun asos sifatida foydalidir.

Bundan tashqari, to'g'ridan-to'g'ri trafik ilgari boshqa kanallar orqali olingan foydalanuvchilardan kelganda ham mos keladi va konvertatsiya qilishdan oldin mijozlar xatti-harakatlarini tahlil qilishda hisobga olinmasligi kerak.

Model ichida Google Ads-da oxirgi marta bosish Konversiya kreditining 100% oʻzaro taʼsirlar zanjiridagi oxirgi Google Ads reklamasi bosilishi uchun tayinlanadi. Modelda Birinchi shovqin O'tkazish qiymatining 100% o'zaro ta'sirlar zanjiridagi birinchi kanalga tayinlanadi. IN chiziqli modelda konversiya hunisidagi barcha kanallar bir xil qiymatga ega. Agar sotib olish tsikli mijoz uchun qaror qabul qilishning qisqa bosqichini o'z ichiga olsa, siz modelni tanlashingiz mumkin O'zaro ta'sirlarning davomiyligini hisobga olgan holda. Ushbu model kontseptsiyaga asoslangan eksponensial yemirilish. Tegishli nuqta konvertatsiyaga qanchalik yaqin bo'lsa, u shunchalik qimmatli hisoblanadi. Ushbu model doirasida, davr yarim hayot standart - etti kun. Bu shuni anglatadiki, konversiyadan etti kun oldin sodir bo'lgan o'zaro ta'sir o'sha kuni qayd etilganidan ikki baravar qimmatroq va undan ikki hafta oldin to'rt baravar kamroq qimmatlidir. Eksponensial parchalanish butun qayta ko'rib chiqish davrida sodir bo'ladi (standart 30 kun). Lavozimga asoslangan atribut Birinchi shovqin va oxirgi shovqin modellarining gibrididir. Barcha qiymatlarni birinchi yoki oxirgi kanalga belgilash o'rniga, uni ular o'rtasida bo'lishingiz mumkin. Odatda u quyidagicha taqsimlanadi: birinchi va oxirgi kanallar uchun 40% va qolganlari uchun 20%.

Veb-saytni ilgari surish va reklama kampaniyalaridan olingan foydani tahlil qilishda foydalanuvchining butun sayohatini kuzatish juda muhim - u veb-saytga tashrif buyurgan paytdan boshlab u xaridni amalga oshirgunga qadar. Bu bizga byudjetni reklama kanallari o'rtasida qanday taqsimlash, bu kanallar bir-biri bilan qanday o'zaro ta'sir qilishini, qaysi biri eng samarali ekanligini va yana ko'p narsalarni tushunish imkoniyatini beradi.

Amalda, bunday yo'l turli xil trafik manbalari zanjiridan iborat bo'lishi mumkin. Misol uchun, tashrif buyuruvchi birinchi bo'lib veb-saytimizga kontekstli reklama (Pulli qidiruv) orqali kirib, saytning bir nechta sahifalarini ko'rib chiqdi va chiqib ketdi. Keyinchalik men yana o'zgartirdim, lekin Organik qidiruvdan. Bir necha kundan so'ng men to'g'ridan-to'g'ri manba (Direct) orqali brauzer satriga manzilni kiritib, saytga bordim va buyurtma berdim.

Foydalanuvchining xarid sayohatiga misol

Shunday qilib, tranzaktsiyani (konversiyani) amalga oshirishdan oldin, foydalanuvchi uchta orqali sayt bilan muloqot qildi turli manbalar tirbandlik:

1. Kontekstli reklama;
2. Organik qidiruv;
3. To'g'ridan-to'g'ri kirish;

Google Analytics o'z hisobotlarida erishilgan maqsadni ulardan qaysi biri bilan bog'laydi? Bu savolga javob berish uchun bunday tushunchalarni tushunish kerak atribut Va atribut modeli. Veb-analitikada atributatsiya - bu konversiya qiymatini konversiya yoʻlidagi barcha oʻzaro taʼsir bosqichlari oʻrtasida taqsimlash va uning samaradorligini hisoblash uchun maʼlum miqdordagi ball (%) belgilash qoidasi.

Atribut modeli - bu konvertatsiya qiymatini aniqlashga qaror qilgan qoidalar to'plami. Google Analytics-da 7 ta mavjud turli modellar atribut:

1. Oxirgi shovqin;
2. Oxirgi bilvosita bosish orqali;
3. AdWords-da oxirgi marta bosish;
4. Birinchi o'zaro ta'sir;
5. Chiziqli;
6. Vaqtinchalik tanazzul;
7. Lavozimga asoslangan.

Oxirgi shovqin (oxirgi marta bosish)

O'tkazish qiymatining 100% o'zaro ta'sirlar zanjiridagi oxirgi kanalga tayinlanadi. Bizning misolimizda bu to'g'ridan-to'g'ri kanal.

Atribut modeli - Oxirgi shovqin

"So'nggi o'tish".

Ushbu modelning afzalligi shundaki, siz 100% ishonch bilan qaysi tashrif konvertatsiyaga olib kelganligini aytishingiz mumkin. Biroq, buning ham kamchiligi bor - u foydalanuvchining sayt bilan oldingi aloqalarini hisobga olmaydi. Shunday qilib, Analytics hisobotlaridagi misolimizga ko'ra, foydalanuvchi o'zining birinchi teginishini reklama orqali qilganini tushuna olmaymiz (ya'ni, biz bunga pul sarfladik va u orqali foydalanuvchi birinchi marta bizning taklifimiz bilan tanishdi), va biz ham ko'ra olmaymiz, keyin u xuddi shunday qidiruvni amalga oshirdi va yana biz bilan uchrashdi, lekin faqat organik moddalar orqali. Oxirgi manba barcha qiymatni oldi!

Ushbu modelni tomoshabinlari darhol sotib olishga tayyor bo'lgan va o'ylash uchun qo'shimcha vaqtsiz loyihalarga qo'llash tavsiya etiladi. Qoida tariqasida, bu tezkor javob beradigan tovarlar yoki xizmatlar - oziq-ovqat etkazib berish, taksi chaqirish, avtomashinalarni tortib olish, jihozlarni ta'mirlash va hk.

Oxirgi bilvosita bosish orqali

Bu model koʻp kanalli huni hisobotlaridan tashqari barcha Google Analytics hisobotlari uchun standart hisoblanadi. Birinchi modeldan farqi shundaki, atribut to‘g‘ridan-to‘g‘ri tashriflarni e’tiborsiz qoldiradi va qiymatning 100% o‘zaro ta’sirlar zanjiridagi oxirgi kanalga tayinlanadi. Bizning misolimizda bu organik qidiruv.

Atribut modeli - Oxirgi bilvosita bosish

Yandex.Metrica'da shunga o'xshash atribut modeli mavjud "So'nggi muhim o'tish", unda barcha manbalar shartli ravishda muhim va ikkilamchi (ahamiyatsiz) bo'linadi. Ahamiyatsizlar to'g'ridan-to'g'ri tashriflar, ichki o'tishlar va saqlangan sahifalardan o'tishlarni o'z ichiga oladi.

Analytics-da asosiy bo'lgani uchun uni boshqa modellar bilan solishtirganda ishlatish kerak. Modelni taqqoslash vositasi bo'limda mavjud "Konversiyalar - Atribut". Bu keyingi boblarda batafsil muhokama qilinadi.

Ushbu modelning kamchiligi shundaki, to'g'ridan-to'g'ri o'zaro ta'sirlar qiymati ataylab kam baholanadi.

Oxirgi marta bosishAdWords

Konversiya kreditining 100% oʻzaro aloqalar zanjiridagi oxirgi AdWords reklamasiga tayinlanadi. Bizning misolimizda bu 100% ketadi degani emas kontekstli reklama(Pulli qidiruv kanali), chunki Google AdWords bilan parallel ravishda siz boshqa reklama tizimlarida kampaniyalar o'tkazishingiz mumkin.

Agar mavjud bo'lsa, ushbu model ishlatiladi reklama kampaniyasi AdWords-da va sizning reklamalaringizdan foydalanuvchilar tranzaksiyalarni amalga oshirish uchun saytga kelishadi. Va Google, bunday modelni standart Analytics atributi modellari ro'yxatiga kiritayotganda, o'zidan tashqari boshqa reklama xizmatlari haqida o'ylamadi.

Web Analytics Guru va Google Evangelist Avinash Kaushik maqolalaridan birida bu modelni foydasiz deb atadi. Shuning uchun biz uning maslahatiga amal qilamiz va keyingisini tahlil qilishga o'tamiz.

Birinchi shovqin

O'tkazish qiymatining 100% o'zaro ta'sirlar zanjiridagi birinchi kanalga tayinlanadi. Bizning misolimizda bu kontekstli reklama.

Atribut modeli - Birinchi o'zaro ta'sir

Yandex.Metrica'da shunga o'xshash atribut modeli mavjud "Birinchi o'tish".

Lineer atribut modeli

Konversiya hunisidagi barcha kanallar bir xil qiymatga ega. Bizning misolimizda 33%.

Atribut modeli - Chiziqli

Ushbu model foydalanuvchi butun konvertatsiya davri davomida turli kanallarga ta'sir qilganda qo'llaniladi va samaradorlikni hisoblashda barcha aloqa nuqtalari muhim ahamiyatga ega. potentsial mijoz. Masalan, blog xabarlarini tahlil qilganda.

Vaqtinchalik pasayish (o'zaro ta'sirlar davomiyligini hisobga olgan holda)

Ushbu model kontseptsiyaga asoslangan eksponensial yemirilish, va maqsadning qiymati oxirgi kanalga yaqinroq ortadi. Bu atama Google Analytics-ga yadro fizikasidan kelib chiqqan bo‘lib, vaqtni yemirilish modelining mohiyatini har tomonlama tushunish imkonini beradi: teginish nuqtasi konvertatsiyaga qanchalik yaqin bo‘lsa, u shunchalik qimmatli hisoblanadi. Qolgan nuqtalar vaqt oralig'i ortishi bilan qiymatini yo'qotadi.

Ushbu modelda standart yarim yemirilish muddati etti kun. Bu shuni anglatadiki, konversiyadan etti kun oldin sodir bo'lgan o'zaro ta'sir o'sha kuni qayd etilganidan ikki baravar qimmatroq va undan ikki hafta oldin to'rt baravar kamroq qimmatlidir. Eksponensial parchalanish butun davr davomida sodir bo'ladi retrospektiv tahlil(sukut bo'yicha 30 kun).

Bizning misolimizda konvertatsiyaga eng yaqin kanal hisoblanadi to'g'ridan-to'g'ri yondashuv. O'shanda u eng katta qiymatga ega bo'ladi organik qidiruv va o'zaro ta'sirlar davomiyligini hisobga olgan holda eng kichik % ga ega kontekstli reklama.

Atribut modeli - Vaqtning qisqarishi

Model reklama kunlaridagi o'zaro munosabatlarga ko'proq qiymat berish uchun aksiyalar natijasida olingan xaridlarni tahlil qilish uchun qo'llaniladi. Va bir hafta oldin bajarilganlar ancha past baholanadi.

Biroq, ba'zi sotuvchilar uni o'z ishlarida klassikaga qaraganda tez-tez ishlatishadi. "Oxirgi bilvosita bosish orqali", chunki u deyarli barcha mavzularda qo'llaniladi. Ba'zi o'tishlarning boshqalarga nisbatan qiymati haqida uzoq vaqt bahslashish mumkin. Ammo bu erda hamma narsa mantiqiy - u yoki bu kanal konvertatsiya qilingan paytdan qanchalik uzoq bo'lsa, u shunchalik kam qiymatga ega bo'lishi kerak. Axir, agar saytga avvalgi o'tishlar unchalik samarali bo'lmagan bo'lsa, nega ular konvertatsiyaga olib kelmadi?

Time Decay modelining afzalliklaridan biri yarim yemirilish davrining uzunligini belgilash va uni boshqa bazaviy modellar bilan solishtirish qobiliyatidir.

Yarim yemirilish davrini belgilash qobiliyati

Lavozimga asoslangan

Lavozimga ko'ra, qiymatning 40% birinchi va oxirgi o'zaro ta'sirlarga, qolgan 20% esa boshqalarga teng taqsimlanadi. Atribut modeli "Lavozimga asoslangan" modellarning gibrididir "Birinchi aloqa" Va "So'nggi shovqin."

Atribut modeli - Lavozimga asoslangan

Ushbu model real hayotga eng yaqin bo'lib, barcha aloqa nuqtalarini kuzatish kerak bo'lganda foydalanish tavsiya etiladi: tanishuv va brendingizga birinchi qiziqish ifodasi va konversiyaga olib kelgan oxirgi shovqingacha.

Ro'yxatda keltirilgan barcha modellar standartdir Google modellari Analitika. Biroq, foydalanuvchilar o'zlarining atribut modellarini yaratish imkoniyatiga ega. Buni sozlamalar yordamida qilishingiz mumkin "Atribution modellari", bu foydalanuvchi asboblari va ob'ektlaridagi taqdimot qatlamida joylashgan.

Taqdimot darajasidagi atribut modellari

Google Analytics bilan ishlashning dastlabki bosqichlarida men 7 ta asosiy atribut modellari va ko'p kanalli huni hisobotlarini (biz ularni alohida bobda ko'rib chiqamiz) yaxshilab tushunishni tavsiya qilaman va shundan keyingina o'zingizni yaratishga o'ting.

• Vk.com -

Siz faqat bitta trafik manbai (masalan, SEO) bilan ishlashingiz mumkin bo'lgan va hali ham yaxshi savdoga ega bo'lgan vaqtlar allaqachon o'tib ketgan. Bugungi kunda faqat integratsiyalashgan yondashuv haqiqiy samarali savdo o'sishini ta'minlaydi. Biroq, bir nechta manbalar bilan ishlashda biz muhim savolga duch kelamiz - har bir kanal foydalanuvchining sayt bilan o'zaro munosabati zanjirida qanday rol o'ynaydi (ko'p kanalli ketma-ketlik) va har bir kanalning ahamiyatini qanday tushunish kerak? Axir, bu tushunishga bog'liq:

• tashrif buyuruvchilarning har bir manbasiga qancha sarmoya kiritish kerak,
• har bir kanaldan daromad qancha,
• kanallarning bir-biri bilan o'zaro ta'siri.

O'zaro munosabatlarga alohida e'tibor bering. Masalan, ijtimoiy tarmoqlardagi foydalanuvchilar o'tishdan keyin darhol xaridni amalga oshira olmaydilar, lekin shu bilan birga, aynan ijtimoiy tarmoqlar tashrif buyuruvchilarni kompaniyangiz haqida xabardor qiladi va keyingi o'zaro ta'sirlardan so'ng, masalan, kontekstli reklama orqali tashrif buyuruvchilar xaridni amalga oshiradilar. .

Tugallangan konvertatsiya qiymatini kanallar o'rtasida taqsimlash qoidalariga atribut deyiladi. Tashrifchi qaysi kanallardan foydalanganligini bilib, biz kanallarning har biriga (yoki ulardan biriga) katta yoki kichikroq qiymat berishimiz va shu bahoga asoslanib, kanalning samaradorligi haqida qaror qabul qilishimiz mumkin.

Ko'p atribut modellari bo'lishi mumkin, eng keng tarqalganlari:

Hisobotda atribut modelini tanlashingiz mumkin Atribut → Taqqoslash vositasi :

Quyidagi maqolada biz ushbu vosita haqida ko'proq yozdik; avvalo, asosiy atribut modellari nima ekanligini ko'rib chiqaylik.

1. Oxirgi marta bosish atributi

Bunday holda, butun konvertatsiya qiymati foydalanuvchining sayt bilan aloqa qilishning oxirgi manbasiga tayinlanadi. Bu mutlaqo to'g'ri emasligi aniq, chunki deyarli barcha saytlarda, hatto juda arzon mahsulotlarni taklif qiladigan saytlarda ham, foydalanuvchi konvertatsiya qilishdan oldin odatda 2-3 ta o'tishni amalga oshiradi.

qimmat yoki bilan sayt uchun murakkab mahsulot Bunday o'tishlar sezilarli darajada ko'proq bo'lishi mumkin, chunki foydalanuvchi mahsulot haqida o'ylaydi, taqqoslaydi va ma'lumot bilan tanishadi.

2. Oxirgi bilvosita bosishga asoslangan atribut

Bu Google Analytics’dagi standart atribut modelidir. Barcha konvertatsiya krediti, agar u to'g'ridan-to'g'ri tashrif bo'lmasa, oxirgi kanalga tayinlanadi (masalan, xatcho'plar yoki brauzer satriga kiritilgan URL orqali). To'g'ridan-to'g'ri saytga tashrif buyurgan taqdirda, konvertatsiya qiymati oldingi kanalga tayinlanadi. Mantiq juda oddiy - agar foydalanuvchi sizga xatcho'plardan kelgan bo'lsa, demak, u boshida saytingiz haqida qayerdandir o'rgangan bo'lishi kerak.

3. Birinchi marta bosish atributi

SEO-da havola yaratish nima?Nomidan ko'rinib turibdiki, buning aksi - barcha konvertatsiya qiymati tashrif buyuruvchiga sizning taklifingiz haqida bilish imkonini beradigan birinchi kanalga tayinlangan.

4. Birinchi va oxirgi marta bosish

Qiymat konvertatsiyaga olib kelgan zanjirda foydalanuvchi bosgan birinchi va oxirgi kanal o'rtasida teng taqsimlanadi.

5. Lineer atributsion model

O'tkazish qiymati foydalanuvchi bosgan barcha manbalar o'rtasida teng taqsimlanadi.

6. O'zaro ta'sirning yangiligini hisobga olgan holda atribut modeli

Kanal konvertatsiya qilish momentiga qanchalik yaqin bo'lsa, uning qiymati shunchalik yuqori bo'ladi. Har bir o'zaro ta'sirning ahamiyati konversiyaga qadar vaqt oshgani sayin kamayadi.

Har bir trafik manbasining hissasini baholash uchun Google Analytics hisobotlari

Har bir trafik manbasini to'g'ri baholash va atributning asosiy turlarini bilish muhimligini tushunib, biz maxsus Google Analytics hisobotlariga murojaat qilishimiz mumkin:

Yorliqdagi umumiy ma'lumotni allaqachon ko'rib chiqmoqdamiz "Ko'rib chiqish" , biz trafik manbalarining bir-biri bilan o'zaro ta'siri haqida umumiy tushunchani shakllantirishimiz mumkin. Har bir manba rangli doira bilan ko'rsatilgan; biz trafikning necha foizini "kesishini" aniq ko'ramiz - bu tashrif buyuruvchi xarid qilishdan oldin bir nechta manbalardan foydalanganligini anglatadi.

E'tibor bering, skrinshotning yuqori chap burchagida tegishli konvertatsiyalar haqida ma'lumotlar mavjud.

Bog'langan konversiyalar - bu tashriflar zanjirining boshida yoki o'rtasida bo'lgan, lekin oxirida emas, balki ba'zi manbalardan tashrif buyurishdir, ya'ni. konvertatsiyaga olib kelmagan, lekin zanjirda ishtirok etgan o'zaro ta'sirlar soni.

Skrinshotda ko'rib turganingizdek, 744 ta konvertatsiyadan 423 tasi (yarmidan ko'pi) tayyorgarlik tashriflari bo'lgan. Ushbu tashriflarni ta'minlagan manbalar to'g'ridan-to'g'ri sotuvga olib kelmadi, lekin yuqori ehtimollik bilan biz ushbu bog'liq konvertatsiyalarsiz daromad keltiradigan konversiyaning o'zi bo'lmaydi deb taxmin qilishimiz mumkin.

Muhim! Ko‘p kanalli huni hisoboti sukut bo‘yicha oxirgi bilvosita bosish uchun boshqa barcha hisobotlardan farqli o‘laroq, oxirgi marta bosish atributi modelidan foydalanadi.

Har bir manba uchun tegishli konvertatsiyalarni batafsilroq baholash uchun maxsus hisobot mavjud - "Aloqador konversiyalar" :

Misol uchun, skrinshotda biz havolalarni bosish bizga belgilangan vaqt ichida 48 ta konvertatsiyani berganligini aniq ko'ramiz, bundan tashqari yana 58 marta bu manba oxir-oqibat konvertatsiya qilgan foydalanuvchilar uchun oraliq qadam edi.

Elektron tijoratni o'rnatish bilan ushbu hisobot har bir trafik manbasidan keladigan daromadni aniqroq baholashga yordam beradi. Tasavvur qilganingizdek, qaysi manbalarga sarmoya kiritishga arziydiganligini hal qilishda bu juda muhim. Siz, albatta, e-tijoratsiz konvertatsiyalar soniga e'tibor qaratishingiz mumkin, lekin, albatta, bu reklama byudjetini yaratishda kamroq aniq ko'rsatkichdir.

Trafik manbalarining o'zaro ta'sirini batafsilroq baholash uchun siz hisobotga o'tishingiz kerak "Asosiy konversiya hunilari" :

Bu konvertatsiyaga olib kelgan barcha manba birikmalarini ko'rsatadi.

Masalan:

Konvertatsiya qilish paytigacha tashriflar zanjirini yaxshiroq tushunishga yordam beradigan qo'shimcha hisobotlar - "Konvertatsiya qilish vaqti" Va "ketma-ketlik uzunligi". Ularda siz tashrif paytidan boshlab konvertatsiya qilishgacha bo'lgan kunlar soni va konvertatsiya qilish paytigacha har qanday manbalardan tashriflar soni bo'yicha statistik ma'lumotlarni ko'rasiz.

Google Analytics ham bizga turli atribut modellarini solishtirish imkoniyatini beradi Konvertatsiya→Attribution → Modelni taqqoslash vositasi :

Ushbu vosita turli xil atribut variantlari o'rtasidagi farqlarni yaxshiroq tushunish va har bir kanalning qiymatini turli bosqichlarda vizual ko'rish imkonini beradi.

Masalan, oxirgi marta bosish, birinchi bosish va chiziqli atributlar uchun atribut modelini solishtiramiz:

Eslatma: bepul qidiruv, agar konvertatsiyani faqat oxirgi shovqin bilan o'lchaydigan bo'lsak, u to'g'ridan-to'g'ri trafik kanaliga yo'qotadi. Sayt egasi bunday hisobotni ko'rib, darhol baqiradi: SEO mutaxassisi yaxshi ishlamayapti!

Ammo, boshqa atribut modellari bilan taqqoslaganda, biz qidiruv trafigining birinchi shovqin uchun eng kuchli ekanligini ko'ramiz, ya'ni. Aynan shu kanaldan haqiqiy mijozlar veb-saytingiz haqida bilib olishadi. Qidiruv trafigining ahamiyatini chiziqli atributlash modeli ham tasdiqlaydi, bunda uning ulushi ham eng yuqori.

Yodda tutingki, atributlarni taqqoslash har bir kanalning muvaffaqiyatiga turli nuqtai nazardan qarash imkonini beradi, lekin kanallarni bir-biri bilan solishtirish va ularning har birining muvaffaqiyatini baholash uchun siz bitta atribut modelini tanlashingiz kerak.

Masalan:

- darhol sotib olishga qaratilgan qisqa muddatli kampaniya uchun - oxirgi marta bosish orqali;

- umumiy xabardorlikni oshiradigan SMM kampaniyasi uchun - birinchi marta bosish orqali va hokazo.

Google Analytics-da siz o'zingizning noyob atribut modelingizni ham yaratishingiz mumkin, lekin uni yaratish va avval standart modellarni baholash uchun juda ko'p vaqt sarflashingiz kerak.

Agar siz byudjetlashtirish va har bir manba biznesingiz muvaffaqiyatiga qanday hissa qo'shishini baholashga jiddiy yondashsangiz, ko'p kanalli hunilar va atributlarni o'lchashsiz qila olmaysiz. Siz to'g'ridan-to'g'ri savdoga qo'shgan hissasini emas, balki kanalning ahamiyatini tushunishingiz kerak.

Ushbu Google Analytics hisobotlariga e'tibor bering, ular bilan ishlang va turli atribut variantlari - bu sizga barcha trafik kanallaridan samaraliroq va oqilona foydalanishga yordam beradi. Ushbu hisobotlarga asoslanib, siz turli kanallar bo'ylab reklama byudjetingizni oqilona rejalashtirishingiz mumkin.

Bizning yangiliklarimizga obuna bo'ling

H Misol uchun, bir kishi reklamadan keldi, keyin yorliqni tark etdi, brauzerni yopdi, ertasi kuni ochdi, ko'rib chiqdi, lekin hech narsa sotib olmadi. Keyin men yana qidiruv tizimida xohlagan narsani qidirdim, saytingizga duch keldim, unga bordim va maqsadli harakatni amalga oshirdim.

IN ikkinchi variant: mehmon kelgan ijtimoiy tarmoq, keyin chap, qidiruvdan qaytib keldi va uni sotib oldi.

T Uchinchi variant: qidiruvdan keldi, keyin ketdi va reklama orqali keldi va sotib oldi.

Atribut modellari qayerda joylashgan?

IN Har bir holatda konvertatsiya manbai boshqa kanal bo'ladi. Shu bilan birga, birinchi manba hamma uchun farq qiladi va uni kuzatish uchun atribut deb nomlangan vosita mavjud. Deyarli har bir hisobot va segmentlarda modellar mavjud.

A atribut - maqsadli harakatning u yoki bu manbasining hissasini boshqalar orasida baholash qobiliyati. Agar siz trafikni jalb qilish uchun kompleks yondashuvdan foydalansangiz, bu ularning samaradorligini sinchkovlik bilan baholash va kerak bo'lganda byudjetni qayta taqsimlash imkoniyatidir. Atribut modeli kabi narsa ham mavjud. Konvertatsiya qiymatining og'irlik taqsimotiga qarab ularning bir nechtasi bor.

• Birinchi marta bosishda
• Oxirgi marta bosish orqali
• Oxirgi muhim bosish orqali

TO Albatta, ular ko'proq bo'lishi mumkin, ammo hozir men Yandex Metrica-da nima borligi haqida gapiryapman.

Atribut modellari nimani anglatadi?

IN Birinchi holda, konvertatsiya qiymatining 100% mijoz sizning veb-saytingizga birinchi marta teggan kanalga beriladi. Ikkinchisida, konvertatsiyaga olib kelgan haqiqiy oxirgi marta bosishga ko'ra, masalan, bir kishi qidiruvdan kelgan, xatcho'p qoldirgan va ertasi kuni xatcho'pdan sotib olgan. Uchinchi holatda, xatcho'plardan barcha ichki va o'tishlar o'chiriladi va faqat muhimlari ko'rsatiladi (qidiruv, kontekst, ijtimoiy tarmoqlar va boshqalar).

Konvertatsiya vaznini qanday taqsimlash kerak

BILAN Bir marta bosish bilan butun konversiya vaznini berish hech qaerga yo'l emasligi va bu yondashuv haqiqiy rasmni aks ettirmasligi o'qiladi, shuning uchun og'irlikni qandaydir tarzda taqsimlash muhimdir. Masalan, 40% birinchi va oxirgi muhim bosishga, qolgan 20% esa ushbu jarayonda sodir bo'lgan narsalarga beriladi. Axir, agar biror kishi qidiruvdan kelib chiqqan bo'lsa va reklama orqali sotib olgan bo'lsa, SEO narxini pasaytirish orqali, reklama yaxshiroq ishlashini hisobga olsak, siz umuman konversiyasiz qolishingiz mumkin, chunki birinchi teginish hali ham qidiruvdan edi.

D Keling, misol keltiraylik. Bir qator konvertatsiyalar mavjud. Biz tanlagan modelga qarab ularning turli raqamlariga qaraymiz. Birinchidan