Есть несколько способов отслеживать и измерять, откуда приходят посетители на сайт и как они конвертируются. Тем не менее, уверены ли вы, что отслеживаете источники конверсии достаточно хорошо?
Недавно в AdWords появилась возможность настраивать разные модели атрибуции для разных целей. В этом материале разберем, какие модели доступны в AdWords и как они помогут высчитывать ценность для каждого объявления, клика или ключевого слова, которые привели к конверсии.
Поскольку зачастую многие пользователи посещают ваш сайт не один раз, прежде чем выполнить целевое действие, нужно анализировать кампании, объявления и ключевые слова с точки зрения их вклада в конверсию. Это можно осуществить благодаря разным моделям атрибуции, доступным в AdWords:
- По последнему клику;
- По первому клику;
- Линейная атрибуция;
- С учетом давности взаимодействия;
- С привязкой к позиции.
Атрибуция по последнему клику
Можно смело утверждать, что большинство рекламодателей, анализирующих кампании в AdWords, лучше всего знакомы именно с этой моделью и используют ее, даже не осознавая этого*. Применение модели «по последнему клику» отдает всю ценность конверсии объявлению, на которое пользователь нажал в последний раз и соответствующему слову, которое привело к конверсии.
Спортивные любители сказали бы об этой модели примерно так: не важно, кто передал мяч, тот, кто сделал удар, — сделал игру.
Преимущество заключается в том, что это самая простая моделью в применении, однако, в этом случае вы рискуете проигнорировать все остальные клики, которые сделал клиент на пути к конверсии. Использование более сложной модели атрибуции не только позволит вам подобрать более интегрированную модель для бизнеса, но также поможет вам понять путь клиентов к конверсии и улучшить вашу стратегию управления ставками.
*В Google Analytics по умолчанию установлена другая модель — последний непрямой клик — при которой все прямые заходы на сайт игнорируются, а 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, по которому заходил пользователь.
Атрибуция по первому клику
Эта модель отдает всю ценность конверсии первому клику и соответствующему слову. Спортивная метафора: тот, кто начал игру, имеет больше всего значения на результат.
Линейная
Если первая и последняя модели нажмите слишком ограничены для вашего бизнеса, попробуйте линейную. В этой модели все объявления, по которым кликнули до конверсии, получают одинаковую ценность. Если говорить на язык спорта, то это командная игра.
С учетом давности взаимодействия
Эта модель особенно подойдет для бизнеса с длинным циклом продаж. Модель с учетом давности взаимодействия позволяет выстроить взвешенную атрибуцию: клики, которые произошли ближе к конверсии, получают больше ценности, чем клики, которые произошли раньше.
В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что клик, который произошел за семь дней до конверсии, в два раза менее ценен, чем зарегистрированный в один день с ней, а за две недели — в четыре раза.
Модель атрибуции с привязкой к позиции
Атрибуция не подразумевает среднюю позицию объявления. В этом случае ценность распределяется следующим образом: по 40% первому и последнему каналу, а каналы между ними — 20%.
Настройка в AdWords
Чтобы настроить для цели определенную модель атрибуции, перейдите на вкладку «Инструменты», раздел «Конверсии», выберите действие-конверсию, модель атрибуции для которой нужно изменить.
Шаг 1
Шаг 2
Зачем это надо?
- Корректировать ставки в зависимости от показателей конверсии по ключевым словам и объявлениям;
- Понимание того, какая реклама лучше работает на каком этапе воронки, поможет верно настроить объявления и лендинги;
- Оценивать и пересматривать оценку эффективности ключевых слов.
Подробнее о выборе модели атрибуций для поисковых кампаний читайте в справке Google.
Заключение
Использование разных моделей атрибуции поможет определить, какие ключевые слова, группы объявлений или кампании какой вносят вклад в общую отдачу от контекстной рекламы, даже если достижение цели происходит не после клика по этим элементам.
По материалам PPC Hero.
