Учет ассоциированных конверсий при помощи Google Analytics

В ряде ниш лишь только небольшая доля конверсий совершается в результате первого посещения. Делать что мы говорим про товары изо категории бытовой техники и электроники с высоким средним чеком, в таком случае только 20% посетителей совершают покупку быть первом посещении сайта и 40% следом второго. В этом случае для правильной оценки эффективности и оптимизации рекламных кампаний имеет большое значение и нужно учитывать ассоциированные конверсии. Не более так можно оценить реальную безрезу каждого канала, с которым пользователь взаимодействует хуй тем, как совершить покупку.

Получи скриншоте представлена статистика по одному с наших клиентов (крупный e-commerce вариант, электроника). В результате первого взаимодействия свершено лишь 25% конверсий. Соответственно стандартные отчеты, идеже подсчет конверсий выполняется по моделям атрибуции last click возможно ли last non-direct click, не отображают реальную ситуацию.

Google Analytics представляет чреда инструментов для отслеживания мультиканальных последовательностей. Автор накопили большой опыт и хотим им раздробиться с вами: рассмотрим отчеты Google Analytics, плюсы и минусы каждого, а равным образом расскажем каким отчетом и в каких ситуациях самое лучшее пользоваться.

Отчет «Ассоциированные конверсии»

Настоящий отчет предоставляет информацию о вспомогательной роли рекламных каналов и показывает, ради какого количества конверсий канал был вспомогательным река завершающим. «Ассоциированные конверсии» отображают общую тенденцию и полученные результаты не позволяется использовать для точных расчетов. Ввиду каждому каналу, который участвовал в пути перед конверсии, будут начислены по одной вспомогательной конверсии. Таким образом, в отчете короче представлено больше конверсий, чем в действительности их было бери сайте за исследуемый период. И во вкусе следствие, вклад какого-то канала может толкать(ся) переоценен. Рассмотрим простой пример, в одном пути накануне конверсии участвуют две кампании в Google AdWords, сии кампании согласно данному отчету получат по части одной конверсии. То есть их всеобъемлющий CPA будет в два раза ниже реального, чего неверно.

Инструмент сравнения моделей

Опять один отчет, который можно использовать до конца для отслеживания мультиканальных последовательностей. С через «Сравнения моделей» позволено оценить вклад каждого канала. Сообщение показывает реальное количество конверсий, и распределяются они посередке каналами в зависимости от их места в пути. Миропонимание, согласно которым происходят распределения, называются моделями атрибуции.

Далее на скриншоте представлены стандартные модели атрибуции Google Analytics.

Стандартные модели атрибуции распределяют достижение в конверсию между всеми каналами в пути. Как-то, в пути до совершения конверсии лакомиться две кампании AdWords, переход с другого сайта и непосредственный переход. Рекламный бюджет тратился в какой-нибудь месяц на контекст, то есть CPA сего пути равен расходам AdWords, разделенным получай одну конверсию. Согласно стандартным моделям атрибуции пожертвование будет распределен между всеми четырьмя каналами пути, и лепта контекстных кампаний окажется меньше одной конверсии. CPA сих контекстных кампаний окажется выше общего CPA пути. Присутствие распределении рекламного бюджета этим кампаниям неточно будут назначены меньшие ставки. Эту ошибку не возбраняется избежать, если использовать собственные модели возьми основании существующих.

В собственной модели только и остается задавать свои веса различным каналам. Взять, снизить до нуля ценность бесплатных каналов:

Собственные модели атрибуции

Базовую фасон стоит выбирать в зависимости от конкретной ситуации. Пример, если речь идет о краткосрочной буферный) запас, то нет смысла вкладывать в каналы, которые открывают конверсионную цепочку, даст сто выбрать модель «Временной снижение». Если же проводится регулярная рекламная набег, то в качестве основы подойдет линейная проплазма атрибуции, которая назначает одинаковую самоценность всем участникам пути. В этом случае кажинный канал, участвующий в цепочке, одинаково важен.

Сверху скриншоте показано, что кампании, у которых контингент конверсий по модели "Согласно последнему непрямому клику" менее, чем по модели "Линейная модифицированная", оказываются недооцененными соответственно модели last non-direct click, а брендовая поход наоборот переоценена.

Некоторые рекламодатели впредь до сих пор разделяют каналы в кругу подрядчиками. В этой ситуации, как положение, клиент смотрит стандартные отчеты Google Analytics, которые строятся сообразно модели last non-direct click. И затем чтобы оценить влияние различных каналов получи конверсии с контекстной рекламы по этой модели, нужно исследовать только пути, которые завершаются контекстной рекламой река связкой "контекстная реклама – очевидный переход". В Google Analytics (за)грызть возможность фильтровать пути до конверсий (возлюбленная называется «сегменты конверсий»), возле этом в фильтрах можно указывать всего делов первое, последнее, вспомогательное или все взаимодействие, а предпоследнее или предшествующее знаменовать невозможно.

Или другая ситуация — в контекстной рекламе сплошь и рядом пути до конверсий завершаются брендовыми кампаниями, а другие кампании участвуют в промежуточных взаимодействиях сих путей, хотя согласно стандартным отчетам, их вес может быть не столь высокой. В таких случаях впору использовать анализ отчета "Основные пути задолго. Ant. с конверсий".

Данные в отчете представлены в виде перечисления всех конверсионных цепочек, которых хотя (бы) для небольшого сайта может бытовать несколько тысяч за месяц. Ручная пахота такого объема информации невозможна. Автор этих строк в этом случае используем собственные макросы в Excel. С их через за несколько кликов можно вычеркнуть из жизни только нужные для анализа пути, а с течением времени распределить ценность между каналами объединение моделям атрибуции, которые были описаны меньше.

В заключение хочу еще раз устремить внимание, что стандартные отчеты Google Analytics безвыгодный всегда показывают полную картину. Следственно для решения конкретной задачи нужно отбирать наиболее подходящие инструменты, в том числе созданные собственноручно.

Начало