Атрибуція в Google Analytics 4, Google Ads та Meta Ads: визначення та практичне застосування

Атрибуція в цифровому маркетингу являє собою процес визначення цінності кожного маркетингового каналу в шляху користувача до конверсії. Розуміння моделей атрибуції є ключовим для ефективного розподілу бюджету та оптимізації маркетингових зусиль. Розглянемо особливості атрибуції в Google Analytics 4 (GA4), Google Ads та Meta Ads.

Прийоми перевірки якості роботи вашої агенції

Щоб перевірити що ваша агенція враховує атрибуцію в процесі рекламної кампанії необхідно спитати – яку атрибуцію використовує ваша агенція.

Якщо:

1. Вони не знають що таке атрибуція та яку використовують – це говорить що спеціаліст, який веде вашу рекламну кампанію, некомпетентний.
2. Якщо агенція веде 2 рекламні кампанії (наприклад Google Ads та Meta Ads) і результат вимірюють через по різному. Наприклад по Google Ads через GA4, а по Meta Ads через Meta Pixel. В такому разі ваша агенція не правильно рахує дохід та конверсії – вони пересікаються і вони часто рахують їх по 2 рази.
3. Якщо агенція використовує атрибуцію по показам, коли ціль продажі. Фактично в такому разі канал буде показувати завищені результати, через те що користувачі які бачили вашу об’яву, але купили потім через канал google ads, буде рахуватися в канал Meta Ads. Така атрибуція краще підходить під брендові канали.

Що таке атрибуція?

Атрибуція відповідає на питання: “Який маркетинговий канал зробив найбільший внесок у досягнення конверсії?”. Конверсією може бути покупка, заповнення форми, підписка на розсилку тощо. Правильне визначення каналів впливу дозволяє оцінити рентабельність інвестицій (ROI) кожного джерела трафіку та прийняти обґрунтовані рішення щодо подальших маркетингових активностей.

Плюси розуміння атрибуції:

• Точніша оцінка ефективності маркетингових каналів.
• Оптимізація бюджету шляхом перерозподілу коштів на найбільш ефективні канали.
• Глибше розуміння шляху користувача до конверсії.
• Покращення персоналізації маркетингових повідомлень.

Мінуси ігнорування атрибуції:

• Неправильна оцінка ефективності маркетингових зусиль.
• Неефективний розподіл бюджету.
• Упущення можливостей для оптимізації.
• Спотворене розуміння поведінки користувачів.

Метафора для простоти розуміння

Уявіть собі приготування святкового торта. Кілька людей беруть участь у цьому процесі:

• Фермер виростив пшеницю для борошна (перший контакт).
• Пекар замісив тісто (одна з проміжних взаємодій).
• Дизайнер прикрасив торт (ще одна проміжна взаємодія).
• Кур’єр доставив торт на святковий стіл (остання взаємодія перед “конверсією” – частуванням гостей).

Питання атрибуції полягає в тому, як справедливо розподілити “цінність” цього смачного торта між усіма учасниками процесу.

• Модель “Останній клік” у цьому випадку припише всю заслугу кур’єру, адже саме він доставив торт.
• Модель “Перший клік” відзначить лише фермера, який надав основний інгредієнт.
• Модель “Лінійна атрибуція” розподілить подяку порівну між усіма чотирма.
• Модель “Атрибуція на основі позиції” може віддати більше “ваги” фермеру та кур’єру, як початковому та завершальному етапам.
• “Атрибуція на основі даних” спробує оцінити реальний внесок кожного, враховуючи, наприклад, складність замішування тіста чи унікальність дизайну.

Так само і в маркетингу: різні канали (реклама, соціальні мережі, органічний пошук тощо) впливають на рішення клієнта про покупку. Моделі атрибуції допомагають визначити, який канал відіграв ключову роль на кожному етапі цього шляху.

Атрибуція в Google Analytics 4

GA4 використовує Data-driven attribution (атрибуція на основі даних) як модель за замовчуванням для звітів про конверсії. Ця модель використовує алгоритми машинного навчання для аналізу шляхів конверсії та присвоєння цінності кожній точці дотику на основі її фактичного внеску.

Доступні моделі атрибуції в GA4 (для порівняння):

• Last click: Вся цінність конверсії присвоюється останній взаємодії користувача перед конверсією.
  • Плюс: Проста для розуміння та реалізації.
  • Мінус: Ігнорує попередні взаємодії, які могли бути важливими.
• First click: Вся цінність конверсії присвоюється першій взаємодії користувача з вашим сайтом.
  • Плюс: Допомагає оцінити канали залучення нових користувачів.
  • Мінус: Ігнорує подальші взаємодії, які могли підштовхнути до конверсії.
• Linear: Цінність конверсії рівномірно розподіляється між усіма взаємодіями на шляху користувача.
  • Плюс: Враховує всі точки дотику.
  • Мінус: Не враховує різницю у важливості різних взаємодій.
• Position-based (U-shaped): 40% цінності присвоюється першій та останній взаємодіям, а решта 20% рівномірно розподіляється між проміжними.
  • Плюс: Враховує важливість першого та останнього кроків.
  • Мінус: Припускає однакову важливість першої та останньої взаємодій.
• Time decay: Більша цінність присвоюється взаємодіям, які відбулися ближче до моменту конверсії.
  • Плюс: Наголошує на останніх етапах шляху користувача.
  • Мінус: Може недооцінювати початкові етапи залучення.

Яку модель використовувати в GA4:

Рекомендується використовувати Data-driven attribution як основну модель, оскільки вона забезпечує найбільш об’єктивну оцінку внеску кожного каналу на основі фактичних даних. Інші моделі можуть бути корисними для порівняльного аналізу та отримання додаткових інсайтів про поведінку користувачів на різних етапах шляху.

Налаштувати атрибуцію в Google Analytics 4

Налаштувати атрибуцію в Google Analytics 4 можна в розділі Адміністратор -> Відображення даних -> Налаштування атрибуції.

Атрибуція в Google Ads

Google Ads пропонує власні моделі атрибуції для відстеження конверсій, які відбуваються після кліків на оголошення.

Доступні моделі атрибуції в Google Ads:

• Last click (атрибуція за останнім кліком): За замовчуванням. Вся цінність конверсії присвоюється останньому кліку на оголошення Google Ads.
  • Плюс: Проста та зрозуміла.
  • Мінус: Не враховує інші точки дотику, включаючи органічний пошук чи інші рекламні кампанії.
• First click (атримуція за першим кліком): Вся цінність конверсії присвоюється першому кліку на оголошення Google Ads.
  • Плюс: Допомагає оцінити ефективність кампаній, спрямованих на залучення нових клієнтів.
  • Мінус: Ігнорує подальші взаємодії з оголошеннями.
• Linear (рівномірна лінейна атрибуція): Цінність конверсії рівномірно розподіляється між усіма кліками на оголошення Google Ads перед конверсією.
  • Плюс: Враховує всі взаємодії з рекламою Google Ads.
  • Мінус: Не враховує різницю у важливості різних кліків.
• Position-based: Зазвичай 40% цінності присвоюється першому та останньому клікам, а решта 20% розподіляється між проміжними кліками.
  • Плюс: Враховує важливість першої та останньої взаємодій з рекламою.
  • Мінус: Обмежується лише кліками в Google Ads.
• Time decay: Більша цінність присвоюється клікам, які відбулися ближче до моменту конверсії.
  • Плюс: Наголошує на останніх взаємодіях з рекламою.
  • Мінус: Ігнорує початкові кліки, які могли ініціювати інтерес.
• Data-driven: (Доступна за наявності достатньої кількості даних про конверсії) Використовує алгоритми для визначення фактичного внеску кожного кліку на оголошення.
  • Плюс: Найточніша модель, враховує специфіку ваших рекламних кампаній.
  • Мінус: Потребує значного обсягу даних для коректної роботи.

Налаштувати атрибуцію в Google Ads

Налаштувати атрибуцію в Google Ads можна в розділі Цілі -> Вимірювання -> Атрибуція.

Яку модель використовувати в Google Ads:

Якщо у вас достатньо даних про конверсії, рекомендується використовувати Data-driven attribution. В інших випадках, вибір моделі залежить від ваших цілей. Наприклад, для оцінки першого контакту з рекламою підійде модель “First click”, а для акценту на останньому етапі – “Time decay”. Важливо також враховувати, що моделі атрибуції Google Ads фокусуються лише на взаємодіях всередині платформи.

Атрибуція в Meta Ads

Meta Ads також пропонує різні вікна атрибуції, які визначають період часу, протягом якого взаємодія користувача з рекламою вважається такою, що призвела до конверсії. На відміну від моделей атрибуції, тут йдеться про часове вікно, а не про розподіл цінності між точками дотику.

Доступні вікна атрибуції в Meta Ads:

• 7 днів після кліку (за замовчуванням): Конверсія враховується, якщо вона відбулася протягом 7 днів після кліку на рекламу.
  • Плюс: Стандартне налаштування, враховує короткостроковий вплив реклами.
  • Мінус: Може не враховувати конверсії, які відбуваються пізніше.
• 1 день після перегляду: Конверсія враховується, якщо користувач переглянув рекламу (навіть без кліку) протягом 1 дня до конверсії.
  • Плюс: Допомагає оцінити вплив показу реклами на впізнаваність бренду та подальші дії.
  • Мінус: Може завищувати кількість конверсій, оскільки користувач міг здійснити конверсію з інших причин.
• 1 день після кліку: Конверсія враховується лише протягом 1 дня після кліку.
  • Плюс: Найконсервативніший варіант, підходить для товарів з коротким циклом прийняття рішення.
  • Мінус: Може недооцінювати вплив реклами на користувачів, які приймають рішення довше.
• 7 днів після кліку або 1 день після перегляду: Конверсія враховується, якщо вона відбулася протягом 7 днів після кліку або 1 дня після перегляду.
  • Плюс: Комбінований варіант, що враховує як кліки, так і перегляди.
  • Мінус: Може потребувати ретельного аналізу для розуміння реального впливу кожного типу взаємодії.

Яке вікно атрибуції використовувати в Meta Ads:

Вибір вікна атрибуції залежить від циклу прийняття рішення вашої цільової аудиторії та специфіки вашого продукту чи послуги. Для продуктів з імпульсною покупкою може підійти коротше вікно, а для складніших рішень – довше. Важливо також враховувати, як ви порівнюєте дані з Meta Ads з даними з інших платформ, таких як GA4.

Налаштувати атрибуцію в Meta Ads

Налаштування атрибуціїї в Meta Ads знаходиться на рівні груп об’яв.

Узгодження атрибуції між платформами

Важливо розуміти, що моделі та вікна атрибуції різних платформ можуть відрізнятися, що може призводити до розбіжностей у звітах про конверсії. Для більш цілісного розуміння шляху користувача рекомендується:

• Використовувати Data-driven attribution в GA4 як основну модель.
• У Google Ads намагатися використовувати модель Data-driven attribution, якщо це можливо.
• В Meta Ads експериментувати з різними вікнами атрибуції та аналізувати їх вплив на звітність.
• Використовувати звіти про порівняння моделей атрибуції в GA4 для оцінки впливу різних моделей на оцінку ефективності каналів.
• Впроваджувати UTM-мітки для відстеження джерел трафіку та кампаній на всіх платформах.

Висновок

Атрибуція є критично важливим аспектом цифрового маркетингу. Розуміння принципів роботи атрибуції в Google Analytics 4, Google Ads та Meta Ads дозволяє маркетологам більш точно оцінювати ефективність своїх зусиль, оптимізувати рекламні кампанії та приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу бюджету. Вибір правильної моделі та вікна атрибуції залежить від специфіки вашого бізнесу, цілей маркетингових кампаній та доступних даних. Регулярний аналіз звітів про атрибуцію та експерименти з різними налаштуваннями допоможуть вам отримати глибше розуміння шляху ваших клієнтів до конверсії.