атрибуция трафика что это

Как оценить источники трафика, используя модели атрибуции в Google Analytics

Времена, когда можно было работать только с одним источником трафика (например, SEO) и при этом иметь хорошие продажи, давно прошли. Сегодня только комплексный подход дает реально эффективный рост продаж. Однако, работая с несколькими источниками, мы сталкиваемся с важным вопросом – а какую роль каждый из каналов играет в цепочке взаимодействия пользователя с сайтом (многоканальной последовательности) и как понять важность каждого канала? Ведь от понимания зависит:

Особое внимание обратите на взаимодействие. Например, пользователи из социальных сетей могут не совершать покупку сразу после перехода, но при этом именно социальные сети информируют посетителей о вашей компании, и уже после следующих взаимодействий, например, через контекстную рекламу, посетители совершают покупку.

Правила, по которым распределяется ценность совершенной конверсии между каналами, называются атрибуцией. Зная, какими каналами пользовался посетитель, мы можем присвоить большую или меньшую ценность каждому из каналов (либо одному из них) и на основании этой оценки принимать решение об эффективности канала.

Моделей атрибуции может быть много, самые распространенные:

Выбрать модель атрибуции можно в отчете Атрибуция → Инструмент сравнения:

Подробнее об инструменте мы написали в статье ниже, для начала рассмотрим, какие основные модели атрибуции бывают.

1. Атрибуция по последнему клику

В данном случае вся ценность конверсии присваивается последнему источнику контакта пользователя с сайтом. Понятное дело, что это не совсем правильно, поскольку практически на всех сайтах, даже предлагающих очень дешевые товары, до момента конверсии пользователь обычно совершает 2-3 перехода.

Для сайта с дорогим или сложным товаром таких переходов может быть значительно больше, поскольку пользователь обдумывает, сравнивает, знакомится с информацией о товаре.

2. Атрибуция по последнему непрямому клику

Эта модель атрибуции применяется по умолчанию в Google Analytics. Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу, если это не прямой заход (например, из закладок или введенный в строку браузера URL). В случае прямого посещения сайта ценность конверсии присваивается предыдущему каналу. Логика довольно проста – если пользователь перешел к вам из закладок, значит, вначале он должен был откуда-то узнать о вашем сайте.

3. Атрибуция по первому клику

Что такое линкбилдинг в SEO?Как видно из названия, тут все наоборот – вся ценность конверсии присваивается первому каналу, который позволил посетителю узнать о вашем предложении.

4. Первый и последний клик

Ценность делится в равной степени между первым и последним каналом, по которому перешел пользователь в цепочке, приведшей к конверсии.

5. Линейная модель атрибуции

Ценность конверсии поровну делится между всеми источниками, по которым переходил пользователь.

6. Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия

Чем «ближе» канал к моменту конверсии, тем больше его ценность. Значимость каждого взаимодействия уменьшается с увеличением срока до самой конверсии.

Отчеты Google Analytics, позволяющие оценить вклад каждого источника трафика

Понимая важность правильной оценки каждого источника трафика и зная основные типы атрибуции, мы можем обратиться к специальным отчетам Google Analytics:

Уже глядя на общую информацию во вкладке «Обзор», можем составить для себя общее понимание того, как между собой взаимодействуют источники трафика. Каждый источник обозначен цветным кругом, мы наглядно видим, какой процент трафика «пересекается» – это значит, что посетитель пользовался несколькими источниками, прежде чем совершить покупку.
Обратите внимание – в левом верхнем углу на скриншоте есть данные по ассоциированным конверсиям.

Ассоциированные конверсии – это посещение из какого-то источника, которое было в начале либо в середине цепочки посещений, но не в конце, т.е. количество взаимодействий, которые не привели к конверсии, но участвовали в цепочке.

Как видим на скриншоте, из 744 конверсий у 423 (больше половины) были подготовительные посещения. Источники, давшие эти посещения, не привели к непосредственной продаже, но с высокой долей вероятности можем предположить, что без этих ассоциированных конверсий не было бы, собственно, самой конверсии, которая принесла доход.

Важно! Отчет о многоканальной последовательности использует модель атрибуции по последнему клику, в отличие от всех других отчетов, где по умолчанию используется последний непрямой клик.

Чтобы более детально оценить ассоциированные конверсии по каждому источнику, есть специальный отчет, который так и называется – «Ассоциированные конверсии»:

Например, на скриншоте мы явно видим, что переходы по ссылкам дали нам за указанный период 48 конверсий, кроме этого, еще 58 раз данный источник был промежуточным этапом для пользователей, которые в конечном итоге совершили конверсию.

При настроенной электронной коммерции этот отчет поможет вам намного точнее оценить доход от каждого источника трафика. Как вы понимаете, это очень важно, когда мы решаем, в какой из источников стоит вкладывать деньги. Можно, конечно, и без электронной коммерции ориентироваться на количество конверсий, но, разумеется, это менее точный показатель при формировании рекламного бюджета.

Чтобы более детально оценить, как взаимодействуют источники трафика, вам следует зайти в отчет «Основные последовательности конверсии»:

Тут показаны все варианты комбинаций источников, которые привели к конверсии.

Обратите внимание, что поисковая реклама (за которую владелец, естественно, платит), не всегда сама по себе приводит к продаже, однако принимает важное участие в продажах, а значит, деньги на данный рекламный канал тратятся не зря.

Дополнительные отчеты, которые помогут лучше понять цепочку посещений до момента конверсии, – «Время до конверсии» и «Длина последовательности». В них вы увидите статистику по количеству дней от момента посещения до совершения конверсии и количество заходов по любым источникам до момента совершения конверсии.

Также Google Analytics дает нам возможность сравнивать разные модели атрибуции Конверсия → Атрибуция → Инструмент сравнения моделей:

Этот инструмент позволяет лучше понять разницу между различными вариантами атрибуции и наглядно увидеть значение каждого канала на различных этапах.

Например, сравним модель атрибуции по последнему, первому клику и линейной атрибуции:

Обратите внимание: бесплатный поиск, если мы будем оценивать конверсию только по последнему взаимодействию, проигрывает прямому каналу трафика. Владелец сайта, увидев такой отчет, тут же закричит: SEOшник плохо работает!

Но, сравнивая с другими моделями атрибуции, мы увидим, что по первому взаимодействию поисковый трафик самый мощный, т.е. именно из этого канала о вашем сайте узнают реальные покупатели. Важность поискового трафика подтверждает и линейная модель атрибуции, где её доля также самая высокая.

Учитывайте, что сравнение атрибуций позволяет с разных точек зрения взглянуть на успешность каждого канала, но для сравнения каналов между собой и оценки успешности каждого из них вы должны выбрать единую модель атрибуции.

Если вы проводите несколько рекламных кампаний с участием многих источников – для каждой кампании может быть применена своя модель атрибуции.

— для краткосрочной кампании, направленной на сиюминутную покупку, – по последнему клику;

— для SMM-кампании, повышающей общую узнаваемость, – по первому клику и т.д.

В Google Analytics можно также создавать свою уникальную модель атрибуции, но на её создание необходимо потратить довольно много времени и предварительно оценить стандартные модели.

Если вы серьезно подходите к формированию бюджета и оценке вклада каждого источника в успешность бизнеса – вам не обойтись без многоканальных последовательностей и оценки атрибуции. Вы должны понимать всю важность канала, а не только его вклад в прямые продажи.

Обращайте внимание на эти отчеты Google Analytics, работайте с ними и различными вариантами атрибуции – это поможет вам использовать все каналы трафика более эффективно и грамотно. На основе этих отчетов вы сможете разумно планировать бюджет на рекламу в разных каналах.

Источник

Атрибуция в Метрике, Аналитике и контекстной рекламе

Каждый, кто хоть раз анализировал трафик сайта или приложения, пользовался атрибуцией, даже если не подозревал о её существовании. В статье объясняем, что это такое и почему это действительно важно, на примерах показываем, как и где использовать, разбираем, чем отличаются модели в Google Analytics, Метрике и рекламе. После прочтения ваша аналитика трафика выйдет на новый уровень!

Разбор понятий

Что такое атрибуция

Атрибуция — это набор правил для распределения конверсий между каналами трафика.

Под конверсией понимается любое действие, приносящее пользу или выгоду: заявка, звонок, покупка и так далее.

Каналы трафика — источники перехода на посадочную страницу. Посадочная — чаще всего сайт, но это может быть и что-то другое — например, квиз или приложение.

Атрибуция используется в аналитических системах, теги которых стоят на посадочной. Это Google Analytics, Яндекс.Метрика, Roistat и подобные. Также она применяется на разных рекламных платформах от Facebook до Яндекс.Директа.

Зачем нужна атрибуция

«Теория пяти-семи касаний» гласит, что перед сделкой человек должен соприкоснуться с товаром или услугой 5-7 раз. Правда это или нет — не суть важно. Важно то, как эта теория помогает понять, почему без атрибуции не обойтись.

Например, перед покупкой в интернет-магазине пользователь совершил такие действия:

Итого мы имеем шесть разных каналов трафика (Маркет, соцсеть, другой сайт, поисковая реклама, seo, прямой заход) и всего одну покупку (одну конверсию).

Благодаря какому каналу пользователь купил? Что в этой цепочке самое эффективное, чему мы отдадим всю ценность конверсии? Какой канал самый значимый, куда нужно перераспределить бюджет? Именно для ответов на эти вопросы и существует атрибуция.

По модели атрибуции аналитическая система понимает, какому каналу присвоить конверсию, а аналитик (маркетолог, владелец бизнеса и так далее) понимает, какой канал работает наиболее эффективно.

Какие бывают модели атрибуции

Разные системы могут иметь разные модели атрибуции и свои технические тонкости их настройки. При этом основные модели везде примерно одинаковые. Наиболее распространённые:

Разница в атрибуции Метрики, Аналитики и рекламы

Модели атрибуции Яндекс.Метрики

В Метрике всего четыре модели и особенное удобство в том, что все их можно применять в разных отчётах, переключаясь в верхней панели:

Переключение атрибуции в Метрике

Последний переход

В этой модели источник определяется в данный момент, без учета истории, то есть берётся последний из всех.

Последний значимый переход

Метрика делит все переходы на:

Соответственно, по этой модели ценность конверсии отдаётся последнему значимому (непрямому) переходу.

Последний переход из Директа

В этой модели из всех последних значимых переходов учитывается только Директ. Если пользователь хотя бы раз перешел на сайт по объявлению в Директе, то именно этот переход считается источником конверсии независимо от того, какой по счёту это был «шаг» его пути к конверсии.

Если выбрана эта атрибуция, а пользователь, совершивший конверсию, ни разу не переходил по рекламе с Директа, то применится «Последний значимый переход».

Первый переход

Здесь источником будет первый переход пользователя за последние 180 дней. Он может быть и значимым, и незначимым.

Модели атрибуции Яндекс.Директа

Директ не имеет собственных настроек атрибуции, он работает в тесной связке с Метрикой и использует атрибуцию из её отчётов. То есть в Директе вы увидите те же самые модели, которые описаны выше.

Есть три варианта использования:

1. Разные модели можно применять на уровне Мастера отчётов аналогично Метрике:

Атрибуция в «Мастере отчётов» Директа

2. Выбор модели атрибуции есть в кампаниях с оплатой за конверсии и он существенно влияет на то, какие именно конверсии будут учитываться и оплачиваться:

Атрибуция в стратегиях с оплатой за конверсии Директа

По модели «Последний переход из Директа» будут оплачиваться все конверсии, совершённые после перехода по объявлению Директа, даже если они были сделаны в следующие визиты из других источников. Эта модель учитывает максимум возможных конверсий, что повышает качество оптимизации, но может увеличить расходы.

По «Первому переходу» оплачиваются только конверсии тех пользователей, которые начали свой путь с Директа, по «Последнему переходу» — конверсии пользователей, у которых Директ был последним шагом и на этом шаге они совершили конверсию.

По «Последнему значимому» оплачиваются конверсии, которые были совершены после клика из Директа, но до следующего значимого перехода.

3. В стратегиях рекламных кампаний тоже можно выбрать атрибуцию — при оптимизации Директ будет учитывать те конверсии, которые «отберёт» из Метрики по выбранной модели:

Атрибуция в стратегиях Директа

Мы в «Лидере поиска» при настройке автоматических стратегий чаще всего используем «Последний переход из Директа», чтобы учитывались все конверсии, которым так или иначе поспособствовал директ. Особенно это актуально на первых этапах запусков, когда накопленной статистики мало.

Источник

Модель атрибуции: что это такое, какие модели существуют и зачем нужны

Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Давайте сегодня обратимся к такому инструменту в маркетинге, как модель атрибуции. Рассказываю подробно, что это такое, зачем нужно и какие модели существуют.

Бизнес хочет, чтобы пользователь переходил на сайт и покупал сразу после того, как увидел рекламу. Но такое случается редко — 98% людей не покупают при первом визите на сайт компании. В среднем, для покупки нужно семь касаний, где каждый канал будет больше или меньше влиять на решение пользователя. Как понять, какие каналы оказались самыми эффективными? Выбрать и использовать модель атрибуции.

Модель атрибуции — это распределение ценности (веса или баллов) по каналам, которые привели к конверсии. Атрибуция показывает путь клиента от первого касания до целевого действия.

Возьмём пользователя N. Он увидел рекламу кроссовок в Facebook, кликнул на неё и заинтересовался, но решил пока не покупать. Позже ему показали рекламу тех же кроссовок, но уже в Google. N снова перешёл на сайт и даже добавил товар в корзину, но забыл про него. Через 5 дней опять увидел рекламу, но уже в Instagram, на этот раз сделал скриншот, чтобы не забыть и посмотреть позже, кликать на рекламу не стал. Вечером того же дня N нашёл модель кроссовок в Google и купил их.

Какой канал привёл клиента?

Если считать, что органический поиск, то это атрибуция одного типа. Учитывать первое касание по рекламе Facebook — другой тип. Оценивать все каналы в равной ценности — третий.

Атрибуция — это инструмент, который помогает отследить касания с брендом и понять, куда вкладывать деньги, а на какой канал бюджет тратить не стоит.

Также с моделями атрибуции устанавливают окно конверсии — период между первым касанием и покупкой. Здесь могут быть варианты: от 1 дня до 28 и более. Это зависит от длительности цикла покупки. Допустим, мы запускаем кампанию по продаже определённой марки автомобилей. Окно атрибуции здесь должно быть не менее 28 дней, потому что вряд ли кто-то решит купить автомобиль спонтанно за 3-7 дня и меньше.

Как отслеживать касания пользователей с брендом? Разные платформы собирают только свои данные: Facebook, ВКонтакте, сервисы Google и другие. Чтобы отследить, какой результат приносит каждый канал, пиксель (кусок кода, который собирает информацию о действиях пользователей) платформы устанавливается на сайт компании.

Путь клиента к покупке, где тот увидел и купил, — редкость, особенно если продукт сложный и дорогой. После первого знакомства проходит несколько этапов: клик на рекламу, подписка на рассылку, поиск продукта и информации о нём в Google. Если компания не знает, как клиент на самом деле приходит к покупке, его путь, то рискует вложить бюджет в неправильные каналы.

Как атрибуция в маркетинге помогает бизнесу:

Атрибуция не может быть однозначной и универсальной для каждого бизнеса. Например, для сферы недвижимости считать последний клик — неудачный вариант, от первого касания до покупки квартиры может пройти несколько месяцев, и вряд ли клиент примет решение за один раз. Разберём, какие бывают модели атрибуции: их преимущества и недостатки.

Большую ценность за конверсию получает первое взаимодействие с пользователем, например, клик на рекламу. Считается, что целевое действие принесла платформа, где было первое касание, остальные каналы не учитываются.

Источник

Как работают окна атрибуции в рекламе?

Что такое окно атрибуции и как оно работает?

Если коротко, то атрибуция в рекламе — это способ, с помощью которого определяется на какой из рекламных каналов (например, Facebook, Google) «записывать» действия пользователя (например, установку приложения).

Будет ли конверсия отнесена к рекламной сети или нет, зависит от окна конверсии атрибуции, которое представляет собой период времени (после того, как пользователь увидит или кликнет объявление) в течение, которого пользователь может быть отнесен к конкретному объявлению в конкретном источнике.

Если активность пользователя происходит в рамках окна, то рекламная сеть получает атрибуцию. Если активность пользователя происходит за пределами окна, то рекламная сеть не атрибутируется ни к каком каналу. В рекламе мобильных приложений если пользователь не атрибуцируется ни к одному каналу — это органическая установка (см. в отчетах Organic). В Google Analytics — конверсии будут попадать в Direct.

В приведенной выше таблице представлены несколько традиционных способов атрибуции установки, а также сценарии, указывающие, попадает ли установка в окно атрибуции, в зависимости от того, сколько времени прошло с момента клика до установки. Как вы видите, если установка происходит после того количества дней, которое указанного в окне атрибуции, установка будет записана в органику и не будет отнесена к какому-либо каналу.

В приведенной выше таблице перечислены настройки атрибуции по умолчанию для нескольких популярных сетей, а также для AppsFlyer и сценарии, указывающие, будет ли окно атрибуции приписывать объявление покупке, в зависимости от того, через какое время произошла покупка после первого клика пользователя. Вы можете видеть, что, если покупка происходит после определенного количества дней, указанного в окне атрибуции, то так же как и установка будет зачислена в органику, а не на рекламу.

Однако, в отличие от установок, AppsFlyer, Adjust, MyTracker, Yandex.Metrica (MMP) будут записывать покупки для рекламной сети до тех пор, пока они происходят, и до тех пор, пока исходная атрибуция не будет заблокирована например из-за отказа отслеживания и блокирования доступа к ID смартфона. Чтобы еще раз подчеркнуть этот важный момент: у рекламной сети может быть свое окно аттрибуции, после которого события выходящие за рамки указанного периода не будут приниматься рекламной сетью, в то время как MMP не имеют какого-либо ограничения для данных в отчетах и новые события продолжат записываться на установки связанные с конкретными каналами. Тем не менее, этот факт может измениться с развитием новых функций рекламы, ориентированных на LTV.

В дополнение к атрибуции по клику в аналитике конверсии могут записываться на показы, что чаще всего называют атрибуцией “по показу” или «VTA» (view-through attribution). Маркетологи, как правило, в меньшей степени доверяют атрибуции по показу в пользу более надежной атрибуции по кликам.

Тем не менее, с распространением мульти-клик аналитики (см. заключительный раздел этой статьи) и рекламных сетей использующих атрибуцию по показу, последняя достаточно популярная. Facebook, например, использует атрибуцию по умолчанию 1-день по показу, а Google в UAC кампаниях показывает сколько конверсий получено по показам.

В приведенном выше примере указан стандартное окно атрибуции по показу для Facebook и Google.

Одна из распространенных проблем, — у пользователя включено ограничение отслеживания рекламы (LAT, limited-ad-tracking) или он сбросил свой рекламный идентификатор. В случае пользователей с включенным LAT установка будет правильно отнесена к рекламной сети, но все события в приложении будут привязаны к органике, что вызывает проблемы при расчете ROAS.

В этом случае невозможно правильно распределить конверсии, но некоторые модели включают моделирование активности пользователя в приложении для установок с включенным LAT.

В MMP приписываются события (даже установки) рекламной платформе, которая их привела, чтобы отчеты показывали истинное представление о ценности каждой рекламной платформы.

С появлением алгоритмического маркетинга появилось еще одно окно атрибуции для рекламных сетей, называемое окном оптимизации (или биддинг). Установка окна оптимизации, которое короче окна атрибуции MMP, может заставить алгоритмы рекламной сети оптимизироваться более агрессивно, а не быть чрезмерно консервативными. При настройке правильного окна оптимизации необходимо управлять 2мя рисками:

Устанавливать короткое/длинное окно оптимизации — это решение, которое зависит от многих факторов, таких как событие, на которое оптимизируетесь, качество пользователей, конкуренции/стоимости трафика, конверсии в самом приложении и так далее.

Например, кампании на мобильные приложения в Facebook имеют окно атрибуции по клику 1 день, несмотря на то, что они могут быть установлены на срок до 28 дней. Опять же, это приводит к тому, что алгоритм ставок оптимизируется и настраивается более агрессивно, основываясь на данных только за последние 24 часа, что позволяет ему быть более эффективным. Поскольку установки обычно происходят в течение 1 дня после клика, хорошей идеей является окно оптимизации в 1 день. С другой стороны, кампании Facebook с value-оптимизацией, оптимизируются на 7-дневное окно оптимизации, которое в некоторых случаях может быть слишком агрессивным, поскольку покупки могут быть получены в течение недель или даже месяцев после первоначальной установки.

В приведенном выше примере 81% событий от общего числа происходит в течение первых 17 дней после даты установки. В этом случае использование 30-дневного окна атрибуции может привести к тому, что оптимизация будет откладываться до получения данных за месяц, что станет менее эффективным, CPA будет выше указанного и приведет к снижению ROAS. Судя по экспоненциальной форме графика, видим, что с течением времени число конверсий мало прирастает по дням,

Приведенный выше пример показывает другую историю: в этом случае только 62% от общего числа событий происходят в течение первых 30 дней, а форма графика линейна. Это указывает на то, что ожидание большего количества событий не приводит к снижению ROAS, и вероятно, лучше установить более длительное окно атрибуции для достижения наилучших результатов, учитывая, что с течением времени с равной вероятностью может произойти больше событий чем в первые дни, и слишком короткое окно атрибуции может привести к снижению объемов.

Полезно понимать различия в моделях, которые могут оказать фундаментальное влияние на оценку ваших кампаний.

Если не вдаваться в детали, то существует 2 типа модели: метод атрибуции по одному касанию (первому или последнему) и атрибуция с несколькими касаниями (мульти-тач), которая учитывает вспомогательные точки касания. Как объясняет Appsflyer: «Во многих случаях потенциальные пользователи знакомятся с приложением через вспомогательные источники, где увидели объявление, возможно кликнули по нему, но по каким-то причинам не установили его. Когда эти пользователи видят рекламу одного и того же приложения в нескольких источника, они уже убеждены в том, что хотят установить приложение и им просто нужно еще раз напомнить об этом показав рекламу. Без вспомогательных источников эти потенциальные пользователи, вероятно, не стали бы настоящими пользователями».

По последнему клику (last click). Это наиболее часто используемая модель, конверсия связана с источником, в котором пользователь совершил последний клик перед конверсией.

По первому показу (first click). Вторая по распространенности модель, в которой источник определяется по первому взаимодействию пользователя. Учитывается только первый клик по объявлению. Этот тип атрибуции используется главным образом для измерения узнаваемости бренда, что не так часто встречается в мире мобильного маркетинга, ориентированного на результат, эффективность закупки.

Линейный (linear). Каждый клик считается равным, и все получают атрибуцию.

На основе позиции (position-based). Как первый, так и последний клики получают атрибуцию, при этом любые клики между ними не учитываются.

В зависимости от времени (time decay). Чем ближе источник к последнему клику (т.е. к самой конверсии), тем выше процент атрибуции.

Multi-touch атрибуция, присваивает частичную принадлежность пользователя к каждому объявлению, источнику на основе их порядка в общей последовательности, ведущей к конверсии.

Если какой-то тип объявления или рекламная сеть имеет больший процент показов, повышает запоминаемость и узнаваемость бренда, чем другой, это объявление, рекламная сеть в конечном итоге в большей степени повлияли на конверсию и потому заслуживают большего процента от общей модели атрибуции (учитываются в вспомогательных конверсиях).

Источник