Инструмент сравнения моделей в Google Analytics

Написано seostudy . Опубликовано в Все о Google

Google Analytics – инструмент, который позволяющий владельцу любого ресурса мониторить информацию не только о поведении посетителей на самом сайте, но и выяснять его функциональность, планировать распределение бюджета. Можно не оплачивать услуги аналитиков или приобретать сложные статистические программы. При помощи Google Analytics можно самостоятельно собирать и анализировать информацию и использовать результаты для улучшения показателей.

Один из новых инструментов, открывающих дополнительные возможности — моделирование атрибуций (Attribution Modeling). Он позволяет выяснить, насколько та или иная модель влияет на определение ценности используемого канала.

Многоканальный визуализатор конверсий

Инструмент сравнения моделей в Google Analytics дает возможность изменять рентабельность инвестиций в рекламные компании путем отслеживания наибольшей эффективности той или иной модели.

Прежде чем клиент попадает на ваш сайт, он посещает какой-то из источников трафика. Базовые маркетинговые каналы:

  • органический поиск;
  • переход с другого ресурса (реферал);
  • социальные сети;
  • электронные рассылки;
  • прямые посещения;
  • оплаченная реклама.

Рентабельность инвестиций просчитывалась заранее, но при этом точной информации о том, какой из трафиков приносит наилучшие результаты, не было. Инструмент сравнения моделей, заложенный в Google Analytics, открывает перед пользователями возможность выяснить, какая из моделей более эффективна. И, в соответствии с эффективностью, перенаправлять рекламные потоки и повышать рентабельность и отдачу сайта.

Количетво человек, посетивших сайт

Практически все современные аналитические системы по умолчанию принимают 100% ценность конверсии последнему источнику трафика, направившего посетителя на ваш сайт. Но при этом люди взаимодействуют с ресурсом не однократно и чаще всего с различных источников трафика. Очевидно, что если основываться не только на показатель модели, построенной на последнем источнике, а выяснить, какой из каналов приносит меньшую эффективность, это поможет выстроить более верную стратегию. Однако обычное отключение канала с низкой конверсией может привести и к падению конверсии источника трафика с хорошей работой. Дело в том, что «плохой» может служить одним из звеньев цепочки взаимодействия потребителей с сайтом.

Инструмент сравнения моделей в Google Analytics может позволить сравнивать результаты тех или иных маркетинговых решений. Моделирование атрибуции конверсии, как дополнение к отчетам мультиканальных последовательностей, позволяет оценить важность каждого вашего канала. Так, для примера, можно сказать, что если посетитель взаимодействовал с сайтом до конверсионного действия 5 раз, причем каждый раз заходя с нового сайта, вы сможете отследить эти действия. А после их анализа перераспределить ценность конверсии (для goal value) или стоимость полученного заказа (eCommerce) между этими пятью источниками. Причем процент передачи назначаете вы сами, возможно передать «ценность» пополам между первым и последним источником, воспользоваться готовыми моделями, предлагаемыми Google или создать свои модели.

Модели атрибуции, предлагаемые Google Analytics

1. Последнее взаимодействие Последнее взаимодействие

В рамках этой модели 100% ценности конверсии придается последнему из каналов, предшествовавшему переходу клиента на сайт. При формировании отчетов многоканальных последовательностей именно эта та модель используется по умолчанию, обычно она принимается первичной и в других аналитических системах. Из-за этого рекомендуется принять ее как базовую при сравнении с другими моделями.

Обычно она лучше всего подходит в случаях, когда реклама настроена на привлечение внимания пользователей без стадии обдумывания, а непосредственно в момент покупки, то есть ориентирована на прямые транзакции.

2. Первое взаимодействие Первое взаимодействие

В этом случае 100% ценности присваивается каналу, стоящему на первом месте в цепочке переходов клиента. Такую модель можно рекомендовать тем, чья реклама нацелена на пробуждение интереса у покупателей или создание первоначальной осведомленности о существовании сайта или предлагаемого продукта.

К примеру, для малоизвестных марок важнее переходы по ключевым словам, а наиболее интересны каналы, которые впервые направляют посетителей на рекламируемый сайт.

3. Линейная модель Линейная модель

Линейная модель подразумевает, что каждый канал получает равную ценность в последовательности конверсии.

Чаще всего используется тогда, когда главной целью становится не разовый рекламный контакт, а постоянное взаимодействие с клиентами на всем протяжении цикла. В этом случае важны все точки взаимодействия.

4. Учет давности взаимодействия Учет давности взаимодействия

В случаях, когда цикл покупок подразумевает короткую стадию обдумывания, предпочтение может быть отдано модели атрибуции с учетом давности взаимодействий. Самой ценной будет считаться точка взаимодействия, наиболее приближенная к конверсии.

Подобная модель атрибуции может быть рекомендована для использования во время краткосрочных компаний. Большая ценность будет присваиваться взаимодействию, происходившему при проведении рекламной акции. А любые взаимодействия, происходившие, например, на неделю раньше, оценятся намного ниже происходящих непосредственно перед конверсией. Таким образом, подобная модель поможет сконцентрировать интерес на ближайших днях.

5. Привязка к позиции Привязка к позиции

Такую атрибуцию можно назвать гибридом двух первых моделей с ценностью первого и последнего каналов. В этом случае ценность не отдается какому-либо одному из них, а делится. Обычно распределение ценности происходит по следующему принципу: 40% — первый и последний канал, а оставшиеся 20% распределяются между остальными. Эта модель может быть рекомендована тем, для кого взаимодействия первоначального знакомства потенциального клиента с брендом, и канал, переход с которого привел к конверсии, одинаково важны.

Моделирования атрибуции позволит вам понять, как та или иная модель повлияет на ценность каналов. И основное удобство инструмента в том, что вы не только сможете выяснить, как та или иная модель выглядит для определенного канала, но и сравнивать показатели и результаты применения. Можно одновременно выбрать три атрибуции и сравнить результаты по всем каналам.

При импортировании данных из AdWords или каких-либо других источников, таблица отчета отразит новые столбцы, позволяющие анализировать и сравнивать соответствующие показатели.

Создание собственных моделей атрибуции

Перечисленные выше модели можно считать базовыми. При желании любой пользователь системы сможет составить что-то свое. Это позволяет разрабатывать модели, которые будут проверять интересующие вас пути конверсии.

Для их создания открывается соответствующее меню и выбирается «Создать новую». Затем выбирается базовая модель (3, 4 или 5-я) и применяются собственные правила. В «Пользовательском распределении» вы сможете определить точки конверсии по нескольким характеристикам:

  • позиции (первой, последней, средней, вспомогательной);
  • типа взаимодействия (показ, клик, прямое посещения);
  • источнику трафика или типу компании (по ключевому слову, типу компании и т.д.).
Создание собственных моделей атрибуции

После выбора точек взаимодействия самостоятельно распределяете между ними ценность. Так линейная атрибуция присваивает всем точкам одинаковую ценность, а если вы присвоите одному из каналов двойную ценность, то она распределится по-другому:

выбор точек взаимодействия самостоятельно Преимущества системы
  • Не требуется дополнительной настройки, инструмент работает с данными, уже отслеживаемыми в вашем аккаунте.
  • Создание и настройка моделей атрибуций без непонятных действий за несколько минут.
  • Возможно сравнение влияния различных каналов: поисковой рекламы, обычного поиска, почтовых рассылок, партнерского маркетинга, медийной рекламы, объявлений на мобильные устройства и т.п.
  • Сравнение между собой 3 моделей одновременно позволяет наглядно увидеть различия. Процентный показатель изменений разрешает сравнивать характеристики переходов, кампаний, ключевых слов, других показателей в различных моделях.
  • Создание собственных моделей, основанных на множестве факторов: типе взаимодействия, позиции, источнике трафика, ключевых словах, кампании и т.д.
  • Просмотр данных в реальном времени.

Если у Вас остались какие-либо вопросы по инструменту сравнения моделей в Google Analytics, оставляйте их в комментариях к данной статье. Если требуются пошаговые инструкции, можете записаться на дистанционный курс веб-аналитики с индивидуальным преподавателем, чтобы шаг за шагом настраивать и аналиировать ваш проект. Профессиональные услуги от аккредитованного партнера Google по веб-аналитике (GACP)  можете заказать на сайте компании SEM Complex (semcomplex.ru)

Теги:, , ,

Отметить курсы SEO на своем сайте

Оставить комментарий





Ваше имя

E-mail

Телефон

Заказать 1й урок за 1000 руб.