Встряска модели атрибуции Google: 3 решения для рекламодателей

Вы, наверное, слышали новость: в сентябре Google Ads и Google Analytics 4 полностью откажутся от моделей атрибуции по первому клику, линейной, покадровой и позиционной атрибуции.

Модели атрибуции по последнему клику и на основе данных остаются доступными наряду с внешней атрибуцией.

Чего не понимают некоторые маркетологи PPC, так это того, что Google не просто отменит эти модели атрибуции с точки зрения ставок. Они также будут удалены из функций отчетности и сравнения.

Это означает, что вы больше не можете анализировать пути клиентов в Google Ads и Google Analytics с помощью моделей атрибуции. Вам нужны альтернативы.

Обзор моделей атрибуции

Модели атрибуции помогают связать конверсию (т. е. продажу или лид) с кликом по объявлению или просмотром. Это способ определить, какие объявления, аудитории или сети работают лучше всего.

Исторически мы использовали несколько моделей атрибуции с разными правилами для создания этой связи.

Используя аналогию с футболом, вот что представляет собой каждая модель:

• Последний клик: Автор голов заслуживает всяческих похвал.
• Первый клик: Игрок, который первым коснется мяча во время действия, ведущего к голу, заслуживает всей похвалы.
• Линейный: все игроки, которые коснулись мяча во время действия, приведшего к голу, заслуживают равной доли.
• Распад времени: Игроки, которые последними коснулись мяча во время действия, ведущего к голу, заслуживают большего уважения, чем игроки, которые первыми.
• Позиция на основе: Автор гола и игрок, первым коснувшийся мяча во время действия, ведущего к голу, получают по 40% очков каждый. Оставшиеся 20% остальные игроки получат поровну.

---

---

Проблема с предпочтительной моделью атрибуции Google

Этот сдвиг оставляет атрибуцию на основе данных (DDA) в качестве модели атрибуции по умолчанию в Google Ads.

Google не разделяет правил, определяющих, какие объявления связаны с конверсией. Я лично предполагаю, что DDA использует комбинацию вышеупомянутых моделей атрибуции.

Однако есть одна очень крутая вещь: DDA адаптируется к вашей учетной записи.

• «Атрибуция на основе данных отличается от других моделей атрибуции, поскольку она использует ваши данные о конверсиях для расчета фактического вклада каждого взаимодействия с рекламой на пути конверсии. Каждая модель на основе данных специфична для каждого рекламодателя». согласно Гуглу.

Теоретически это идеально.

Индивидуальная модель атрибуции. И вам даже не нужно было думать об этих правилах!

Тем не менее, это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой.

DDA адаптируется к вашей учетной записи. Но на основании каких критериев? Мы не знаем.

Это не должно иметь значения, пока это работает.

И в этом мы могли убедиться, сравнив его с другими моделями.

Но что произойдет теперь, когда Google удалит «старые» модели атрибуции из раздела отчетов?

Обязательно ли меньшее количество моделей атрибуции означает более низкую эффективность?

Вот это настоящий вопрос.

Хотя мы все, вероятно, ненавидим терять больше контроля с каждым годом, это не должно быть проблемой, пока производительность продолжает расти.

И, как мы видели ранее, влияние меньше с точки зрения управления ставками (3% всех конверсий).

Настоящая проблема кроется в другом – на стратегическом уровне.

Как Google состояния:

«На пути к конверсии клиенты могут взаимодействовать с несколькими объявлениями от одного и того же рекламодателя… Модели атрибуции могут помочь вам лучше понять, как работают ваши объявления, и помочь оптимизировать пути конверсии».

Итак, как нам оптимизировать пути конверсии, если нам не хватает видимости? Сначала рассмотрим пример:

Анализ пути клиента в действии

У одного из наших клиентов относительно простой медиа-микс, поэтому я буду использовать его в качестве примера, чтобы проиллюстрировать свою точку зрения.

Так же, как и в футболе, в этом клиенте есть разные тактики: защитники, полузащитники и нападающие. Чтобы забить гол, нужна вся команда.

Тактика	Купить в последний клик	Покупка в первый клик	Разница
Органический поиск	2478	1579	57%
Электронная почта	1978	1184	67%
Платный поиск	1621	2796	-42%

Обратите внимание, что платный поиск достаточно хорошо «зарабатывает» при использовании модели атрибуции по первому клику. Однако не так много, когда вы используете последний клик. Органический поиск и электронный маркетинг затмевают всех, когда вы используете эту модель атрибуции.

Однако это ожидаемо, потому что:

• Путь конверсии начинается с небрендового платного поиска. Они генерируют лиды.
• Развитие потенциальных клиентов необходимо для их зрелости. В основном это делается с помощью электронного маркетинга.
• Квалифицированные потенциальные клиенты в конечном итоге покупают через органический и платный брендированный поиск.

Или, выражаясь футбольными терминами:

• Небрендовый платный поиск = защитники
• Электронная почта = полузащитники
• Органический и платный брендированный поиск = Strikers

Достаточно ли ДДА?

Вы бы поняли эту воронку конверсии без этих моделей атрибуции?

Вероятно. Этот пример довольно прост.

Но что, если мы начнем работать над проектом B2B, где продажи занимают месяцы, или над проектом B2C, где важны повторные покупки?

Теперь это другая история. Я видел множество примеров, когда DDA не преуспел.

Я считаю, что подтверждение выводов DDA со старыми и жесткими моделями атрибуции по-прежнему имеет значение. Без таких ориентиров вы подвергаете себя потенциальному вреду.

В конце концов, машинное обучение настолько разумно, насколько разумны данные, которые мы ему передаем.

Вот три решения для рекламодателей, которые хотят адаптироваться к изменениям.

Решение 1. Планирование на следующем уровне

Разработка надежной программы данных — ваш первый шаг в определении взаимодействия с клиентом.

Благодаря полному отслеживанию вы можете уверенно использовать модели DDA или атрибуции по последнему клику… но со всеми этими этапами пути клиента, чтобы заменить первый клик и так далее.

Я знаю, что это не идеально, но это первый шаг. Используя мой пример выше, вы бы отнесли лиды по последнему клику к небрендированному поиску, а продажи по последнему клику — к брендированному поиску. Не идеально, но работает.

Естественно, для этого необходимо проследить весь путь клиента. Вы не можете полагаться на свой старый упрощенный план тегов. Вам нужны микроконверсии.

Решение 2. Интеграция данных CRM

Останавливаетесь ли вы на продажах при отслеживании конверсий?

Теперь отслеживайте и направляйте весь путь клиента (да, включая послепродажный) обратно на рекламные платформы с помощью внешней атрибуции.

Затем вы можете использовать этот инструмент для повышения наглядности — например, для оценки лидов, но на этот раз с оценкой клиентов.

Если вы обнаружите отклонения в производительности, это должно позволить вам влиять на ваши ставки иначе, чем в модели, основанной на данных.

Короче говоря, CRM должна стать (если она еще не стала) центральным инструментом для рекламодателей, позволяющим лучше понимать и информировать о пути клиента — и, следовательно, о соответствующем медиа-миксе.

Решение 3. Другие методы атрибуции

Я рискну привести здесь более изощренные причины, которые не применимы ко всем проектам.

По сути, инкрементальность означает показ вашей рекламы аудитории и целенаправленное сокрытие той же рекламы от аналогичной аудитории, а затем сравнение уровней эффективности обеих аудиторий.

Как вы понимаете, этот метод очень классный, но подвержен ошибкам. (Не говоря уже о том, что доступно только в том случае, если у вас есть большие бюджеты в первую очередь для обеспечения надежности данных.)

Ваш следующий лучший выбор — опросы клиентов.

Вы можете, например. используйте всплывающее окно с намерением выйти (спрашивая брошенных посетителей, откуда они пришли, что им не понравилось и т. д.) или дополнительные поля в пути к покупке/лиду, чтобы получить дополнительную информацию.

Конечно, вам нужно быть осторожным с такими декларативными данными, так как они часто сильно искажены.

Идеальной модели атрибуции не существует

На протяжении всей этой статьи я искал идеальный способ измерения производительности.

Но не заблудитесь в кроличьей норе. Идеальной атрибуции не существует.

Вам нужен надежный, но направленный вклад в вашу стратегию.

Преодоление этого этапа предназначено для таких фанатов рекламы, как я, но бесполезно для принятия бизнес-решений. Соответственно расставляйте приоритеты.