Чтобы усилия и финансовые затраты в продвижение приносили максимум отдачи, важно точно понимать, какие каналы сыграли наиважнейшую роль в принятии решения пользователя о совершении целевого действия.

Выбрав определенную модель атрибуции, можно не только оценивать «вложения» того или иного канала в дело получения выгодны, но и точнее выстроить стратегию привлечения целевых пользователей.

Содержание:

Онлайн обучение  веб-аналитике сайта картинка

Что такое модель атрибуции

Говоря о моделях атрибуции, подразумевается, что это такая система распределения ценности конверсии среди всех точек контакта с пользователями в зависимости от их эффективности.

Прежде, чем выполнить целевое действие (например, покупку), мы обычно вынашиваем мысль о необходимости такого действия и производим какие-либо шаги, например, собираем информацию о продукции, ждём акции или сравниваем предложения. Некоторые покупки делаются спонтанно: увидел – захотел – купил. Для других требуется время. Чтобы воздействовать на выбор пользователей, нам важно понимать, какой из используемых каналов сыграл наиболее важную роль в «доведении его до нужной кондиции», выстраивать отчёты и собственные шаги в соответствии с этими знаниями.

Модели атрибуции в google analytics скриншот

Какую информацию можно узнать из отчётов по атрибуции

В зависимости от выбранной модели атрибуции мы видим в отчётах подробную информацию, касающуюся того (или тех) канала взаимодействия, который мы хотим использовать в качестве основы для продвижения. 

Если отталкиваемся от того, откуда пользователи впервые узнали о бренде, то мы используем модель, в которой 100 % ценности присвоено именно первой точке контакта пользователя с ресурсом. В отчётах на основе этой модели будут представлены все данные об этом первом взаимодействии, что позволит скорректировать рекламную кампанию с учетом этих реальных показателей. Подавляющее большинство целевых посетителей, впоследствии совершивших покупки на сайте, в первый раз зашло на страницы ресурса благодаря видеоролику на YouTube? Значит, есть смысл продвигаться именно в этом направлении и получать заслуженную прибыль.

Существуют стандартные модели атрибуции, изначально позволяющие грамотно распределить собственные усилия и спрогнозировать пользу, получаемую от них на основе отчётов за предыдущий период. Давайте рассмотрим, какие бывают и как правильно выбрать модель атрибуции в конкретных случаях.

Разновидности моделей атрибуции в Google Analytics

Суть каждой модели атрибуции — это порядок распределения ценности по конверсиям в зависимости от того, какая из них играет наиболее важную роль в принятии решения пользователя о совершении целевого действия. Выбрав конкретную модель атрибуции в анализаторе, мы будем видеть отчётную информацию относительно нее. Таким образом, появляется возможность оценить кампанию с точки зрения анализа эффективности той конверсии, которая выбрана в качестве основной.

Стандартные модели атрибуции в Гугл Аналитикс

Если вы решили разобрать, что такое модели атрибуции, предлагаем заглянуть в Google Analytics. Этот инструмент позволяет выбрать наиболее подходящий вариант для собственного бизнеса из предложенных стандартов, разработанных специалистами сервиса с учётом многолетнего опыта профессиональных интернет-маркетологов Гугл.

  • По первому взаимодействию

    Всё внимание — на тот канал взаимодействия, который стал первой точкой контакта пользователя и ресурса. Например, юзер впервые узнал о бренде, продукте или предложении компании из социальной сети, через некоторое время для поиска заинтересовавшей информации воспользовался поисковой системой, а, сохранив сайт в закладках, через ещё какой-то временной отрезок зашёл на сайт путём перехода из закладок. При использовании модели атрибуции по первому взаимодействию вся слава будет отдана именно рекламе в соцсети. То есть на этот канал и будет нацелено воздействие маркетологов с целью привлечения целевой аудитории.

    Атрибуция по первому взаимодействию

    Модель актуальна для продвижения нового бренда или продукта, когда основная задача — рассказать о себе и заинтересовать новых пользователей. В этом случае важно понимать, какой из инструментов наилучшим образом справляется со своей задачей и концентрировать свою работу именно на нём.
     
  • По последнему непрямому взаимодействию

    Если вернуться к нашему примеру (соцсеть — поисковая система — прямой заход на сайт через закладки), в данном случае все лавры достаются выдаче в Google, значит, работаем над привлечением пользователей через этот канал. Смысл в том, что прямой переход, когда юзер в строке браузера забивает адрес сайта или открывает его через закладки, не приводит его на сайт для знакомства с предложением, а является следствием того, что ранее он уже успел изучить продукт и принять решение о покупке (пусть и отложенной). А вот основным толчком к такому решению послужил как раз последний непрямой переход, на котором нам и требуется сконцентрировать внимание.

    Атрибуция по последнему непрямому взаимодействию — это модель, которую специалисты Google Analytics используют в качестве основной, установленной по умолчанию в настройках отчётов. Исключение — отчёты по многоканальным последовательностям.

    Атрибуция по последнему непрямому взаимодействию

    Этот вариант подходит практически всем компаниям. Мы рекомендуем использовать его новичкам в вопросах продвижения, так как он весьма показателен и информативен. Собственно, этот фактор и определил, какая модель атрибуции по умолчанию используется в Google Analytics. Но и для уже продвинутых брендов он весьма полезен: когда основная масса целевых пользователей перед осуществлением покупки попадает на сайт самостоятельно, важно понимать, какой канал изначально привёл к такому результату.
     
  • По последнему взаимодействию посредством рекламы в Google AdWords

    Эта модель среди всех каналов выделяет только последний переход по конкретному рекламному объявлению, размещённому через Google AdWords. Таким образом, мы можем увидеть, какая реклама приносит больше пользы с точки зрения «созревания» клиента до состояния покупателя. Другие каналы привлечения и переходы в отчётах по этой модели не фиксируются и не имеют значения.

    Атрибуция по последнему взаимодействию из Google AdWords

    Использовать модель атрибуции по последней «сработавшей» рекламе Гугл рекомендуется при анализе тех проектов, которые активно продвигаются именно через этот инструмент. Она поможет понять, какие объявления лучше всего работают, а какие только расходуют бюджетные средства.
     
  • По последнему взаимодействию

    Здесь наиболее значимым будет тот источник посещения сайта, в рамках которого пользователь совершил целевое действие.

    Атрибуция по последнему взаимодействию пример

    Эту модель стоит брать за основу в тех случаях, когда целью компании является схема «пришёл – увидел – купил», то есть принятие окончательного решения о покупке должно сформироваться в момент изучения предложения. Обычно модель по последнему взаимодействию используют компании, реализующие недорогую продукцию, которую большая часть заинтересованных пользователей может купить прямо сейчас. Также ее можно применять при оценке эффективности лэндинг-пейдж, содержащих информацию о краткосрочных акциях.
     
  • Равномерное распределение ценности, или линейная модель атрибуции

    Как видно из названия, все точки контакта с пользователем, составляющие цепочку его взаимодействия с ресурсом, имеют равную ценность. При использовании этой модели в отчётах мы будем видеть все источники, но лишаемся возможности определить, какой из них сыграл решающую роль.

    Линейная модель атрибуции пример

    Линейную модель атрибуции используют при такой маркетинговой политике, когда ведётся постоянный активный контакт с пользователями: реклама бренда, видеоролики о продукции, контекстная реклама, акции с размещением информации на различных площадках, e-mail-рассылки на разных этапах «общения» с посетителями сайта и проч.
     
  • Привязка к позициям

    Предусматривает распределение ценности между всеми элементами цепочки взаимодействия с пользователями, но, в отличие от линейной модели атрибуции, здесь больший вес имеют первая и последняя точка контакта, а промежуточные шаги получаются равномерный меньший вес. Например, 40 – 10 – 10 – 40.

    Модель атрибуции с привязкой к позициям пример

    Такая модель атрибуции позволяет узнать, какой канал стал первой точкой контакта и познакомил пользователя с предложением, какой стал последним шагом на пути к целевому действию, а также раскрывает информацию по всех промежуточных «встречах» с посетителем, совершившим покупку.

    Модель привязки к позициям является практически универсальной, её можно с успехом использовать в любых сферах бизнеса и при различных вариантах политике продвижения.
     
  • Учёт давности взаимодействия

    Чем канал ближе к целевому действию, тем большую ценность он получает. Таким образом, «вес» пути пользователя на пути к покупке увеличивается с каждым шагом. Наибольшее значение имеет последнее взаимодействие, в рамках которого покупка состоялась, наименьший — первая точка контакта, произошедшая относительно давно. При этом в отчетах мы будем видеть все каналы.

    Модель атрибуции с учетом давности пример

    Эту модель успешно используют при реализации акционных или сезонных товаров и услуг, когда важны все этапы взаимодействия с пользователями, привлекшие к себе внимание, но главная задача — понять, какой из каналов наилучшим образом мотивировал на покупку с учётом временного фактора, который также выступает одним из важнейших показателей эффективности.

Дополнительные модели атрибуции в Google Analytics

К этому типу мы условно отнесли те варианты, для работы с которыми недостаточно в общих чертах понимать, как использовать модели атрибуции в зависимости от характера бизнеса и предложения или политики продвижения. Они, скорее всего, будут недоступны для молодой компании или новичков в вопросах аналитики и маркетинга.

  • Модель атрибуции на основе данных

    Основой в этом случае служат накопленные системой данные, которые помогают с определением наиболее эффективного канала взаимодействия с пользователями с точки зрения силы влияния на его решение о необходимости совершения целевого действия. Ценность распределяется с учётом «вклада» рекламного канала вне зависимости от его позиции в цепочке взаимодействий.

    Модель атрибуции на основе данных пример

    Данная модель атрибуции является наиболее информативной, ведь в её основе — не прогнозы и предположения, а реальные данные, полученные за длительное время работы в системе с использованием различных алгоритмов определения полезности каждого объявления и даже ключевой фразы.

    Доступна модель атрибуции на основе данных только тем проектам, у которых уже есть основательный багаж данных, сохранённых в системе. В соответствии с требованиями Google, ее можно использовать только в случае минимум 600 конверсий за 30 дней и 15 000 кликов по рекламному объявлению, продемонстрированному в поисковой выдаче. Причём, как только эти «проходные» показатели сайта снизятся, она снова станет недоступна.
     
  • Индивидуальная модель на основе настроек пользователя

    Для опытных специалистов, которые уже успели поработать с различными моделями атрибуции, оценить плюсы и минусы каждой из них для своего проекта и понимают, как можно подстроить под себя распределение ценность рекламных каналов, существует возможность индивидуальной настройки.

    Создать индивидуальную пользовательскую модель атрибуции можно с помощью функционала Google AdWords.

Сервисы Google, использующие модели атрибуции

Ознакомиться с отчётами, сформированными с учётом выбранной модели атрибуции, можно в:

  • Google AdWords («Инструменты» — «Атрибуция на поиске»);
  • Google AnalyticsКонверсии»);
  • Google Marketing Platform.

В каждом из упомянутых сервисов можно настроить в качестве текущей любую из описанных моделей атрибуции.

О моделях атрибуции в Яндекс Метрике

Метрика также позволяет настроить формирование характера отчёта данных на основании моделей атрибуции — правила, которое устанавливает, какой из рекламных каналов будет учитываться в качестве источника визита на сайт.

В отличие от функционала Google, набор моделей атрибуций у Яндекса выглядит скромнее. В Метрике вы найдёте следующие варианты:

  • По первому переходу — в качестве источника всех последующих визитов пользователя в отчётах будет фигурировать тот канал взаимодействия, который мотивировал первый переход на сайт;
  • По последнему переходу — последним переходом в цепочке взаимодействий считается тот переход, который на текущий момент является финальным;
  • По последнему значимому переходу — значимыми считаются переходы по рекламным объявлениям, со сторонних сайтов и из результатов поисковой выдачи;
  • По переходу из Директа — в отчётах источником конверсии считаются переходы по объявлениям в Директе.

С отчетами, сформированными на основании выбранной модели атрибуции, можно ознакомиться в разделе Яндекс Метрики «Стандартные отчеты - Источники».

Как посмотреть модели атрибуции в Яндекс Метрике

Вывод

Модели атрибуции позволяют отображать в отчётах информацию о конверсионных источниках трафика в зависимости от того, какой канал взаимодействия пользователя с сайтом вы считаете приоритетным для продвижения. Благодаря этому оценка эффективности рекламной кампании становится более обоснованной.

Абсолютно универсальных моделей не существует, и выбор должен основываться в первую очередь на задачах вашего бизнеса, характере продукции и особенностях политики привлечения целевой аудитории.

Хотите узнать больше о том, как анализировать эффективность источников трафика и сайта в целом, чтобы привлекать максимально целевую аудиторию и получать в разы больше прибыли? Тогда рекомендуем пройти 30-ти дневную программу «Web-аналитика для бизнеса», где вы сможете все это сделать на практике. А с промо-кодом «Analitika-13-05» вас будет ждать дополнительный бонус к его покупке.