Какая атрибуция используется в метрике по умолчанию?

8 ответов на вопрос “Какая атрибуция используется в метрике по умолчанию?”

  1. cinit Ответить

    В этом случае, если конверсия была совершена при заходе из вторичного источника, вся ее ценность будет присвоена последнему значимому источнику, что позволяет более точно измерять его эффективность. В примере с Виктором таким источником будет органическая выдача.

    Когда следует использовать. Такая модель атрибуции подходит для сайтов с быстрой конверсией, которая происходит в течение одного визита. Но и при продвижении товаров с отложенным спросом ее использование тоже будет оправданно.

    Модели атрибуций в Google Analytics

    Суть моделей атрибуций в Google Analytics аналогичная: набор правил, в соответствии с которыми всем источникам трафика присваивается своя ценность. Однако выбор моделей здесь существенно выше и даже есть возможность создавать собственные вариации в зависимости от особенностей бизнеса.
    В начале мая Елена сидела на своей странице в Facebook и увидела таргетированную рекламу туров в Грецию. Предложение заинтересовало ее, она кликнула на объявление и стала изучать туры. Но, поскольку ее отпуск еще не был согласован с руководством, выбор закончился ничем. Спустя неделю Елена поговорила с руководителем, ее отпустили отдохнуть. Вечером она стала искать туры в Google. Сезон уже начался, предложений было много, и она открыла несколько первых сайтов из рекламы. И среди них нашла тот, который накануне посетила из таргетированной рекламы. На этот раз даже конкретный тур присмотрела. Только вот цена казалась ей несколько завышенной, поэтому она решила еще подумать.
    Прошло еще около недели, прежде чем Елена опять активно взялась за планирование своего отпуска и перешла на несколько сайтов из органической выдачи Google. И по-прежнему у нее не получилось остановиться на каком-то одном варианте. В конце месяца, когда о проблеме выбора узнал приятель Елены, он посоветовал ей посетить сайт-агрегатор, где собраны лучшие предложения всех операторов. И здесь она снова встретила приглянувшийся ей тур. Перешла на сайт и увидела, что сейчас на него предоставляется скидка 20%. Проблема с отпуском была решена!

    Первое взаимодействие

    При такой атрибуции единственным ценным источником трафика считается первый канал в цепочке. Вес всех остальных – 0, независимо от того, сколько их было. Суть этой модели с следующем: наиболее важным будет тот источник трафика, который побудил у пользователя интерес. В примере с Еленой первым взаимодействием стала таргетированная реклама в соцсети.

    Когда следует использовать. Такой подход к оценке важности конверсии оправдан, если перед рекламодателем стоит задача донести до пользователей информацию о товаре/услуге и вызвать у них интерес.

    Последнее взаимодействие

    Очень похожая атрибуция, с той лишь разницей, что все «лавры» здесь достаются последнему каналу, поскольку именно в этот визит и была совершена конверсия. Последним взаимодействием в нашем примере будет переход по ссылке на сайте.

    Когда следует использовать. Это довольно распространенная модель, актуальная для рекламы, которая нацелена на привлечение клиентов в момент покупки, т.е. на том этапе, когда они уже не раздумывают, а действуют.

    По последнему непрямому взаимодействию

    Последний непрямой клик – это модель, очень схожая с атрибуцией по последнему клику. Однако все прямые заходы в этом случае не учитываются. Вся ценность присваивается последнему каналу в цепочке. Поскольку прямых заходов в истории с Еленой не было вообще, при такой атрибуции наиболее ценным будет считаться опять же переход по ссылке на сайте-агрегаторе.

    Когда следует использовать. Такая модель атрибуций по умолчанию установлена в большинстве отчетов Google Analytics. Часто ее используют в качестве базовой для сравнения с другими моделями. Также ее применение полезно в том случае, если по какой-либо причине прямые заходы важно не учитывать.

    Линейная модель

    При таком подходе вся ценность конверсий делится поровну между всеми источниками трафика. Это означает, что вклад каждого визита в формировании конверсии был одинаковым. Например, если точек касания до совершения заказа было 4, как в случае с Еленой, то каждому каналу будет присвоена одинаковая ценность 25%.

    Когда следует использовать. Применение такой модели будет оправданно, если рекламодателю важно находиться в контакте с потенциальным покупателем на протяжении всего цикла от знакомства до конверсии.

    Последний клик в AdWords

    Вся ценность конверсии при такой атрибуции отдается последнему клику по объявлению Adwords. В примере выше клик по рекламе был 2 этапом в цепочке из 4 шагов до конверсии.

    Когда следует использовать. Логично, что такая модель подходит только в том случае, если в цепочке был хотя бы один клик из рекламы. С помощью нее можно определить эффективность рекламных объявлений.

    С учетом давности взаимодействий

    Суть этой атрибуции в следующем: чем ближе точка взаимодействия пользователя с веб-страницей находится ко времени совершения основной конверсии, тем выше будет ее ценность. Для того, чтобы назначить ценность каждому переходу на сайт, применяется понятие экспоненциального распада. При этом период полураспада по умолчанию составляет 7 дней. Таким образом, если первый переход был осуществлен за неделю до совершения конверсии, его ценность будет в 2 раза меньше, чем ценность взаимодействия в день конверсии. Если же пользователь впервые посетил сайт за две недели до конверсии, то ценность такого визита будет в 4 раза ниже, чем посещения в день совершения конверсии и т.д.
    Иными словами, вес каждого канала в цепочке будет постоянно увеличиваться по мере приближения к моменту конверсии. В случае с Ириной, которая первый раз столкнулась с предложением в начале мая, а заказала тур только спустя месяц, наибольшая ценность N будет у перехода по ссылке на сайте, ценность перехода из поиска – N/2, клика по рекламе – N/4, а  «вклад» социальной сети в процесс совершения конверсии – N/8.

    Когда следует использовать. Подходит для тех случаев, когда клиент быстро принимает решение о покупке. Т.е. оптимально использовать такую модель для краткосрочной кампаний, например, приуроченной к определенной акции.

    С привязкой к позиции

    При такой модели ценность конверсии распределяется так: 40% получает первый канал взаимодействия, 40% – последний, а оставшиеся 20% равномерно распределяются между промежуточными звеньями цепочки. В истории с поиском тура facebook и переход по ссылке на сайте получат одинаковую ценность 40%, а клик по рекламе и посещение сайта из поиска – по 10%.

    Когда следует использовать. Такая атрибуция представляет собой комбинацию из двух: первое взаимодействие и последнее взаимодействие. Поэтому на ней следует остановиться в том случае, если одинаково важны как первый переход на сайт, так и последний, который привел к конверсии.
    Что в итоге?
    Путь пользователя до оформления заказа с сайта обычно довольно длительный. Люди смотрят десятки сайтов, изучают разные предложения и часто берут паузу на раздумья. Поэтому задача маркетологов – создать как можно больше точек контакта с товаром/услугой. Но чтобы не тратить бюджет бессмысленно, важно отслеживать все этапы взаимодействия с сайтом до совершения конверсии.
    Модель атрибуций – отличный помощник для тех, кто выстраивает план рекламы, выбирает нужные рекламные каналы и задумывается над тем, как рациональнее всего распределять бюджет на продвижение в интернете. Понимание ценности источников трафика на каждом этапе взаимодействия – важный шаг на пути к масштабированию прибыли компании.
    Инструкция по настройке целей в Яндекс.Метрике и Google Analytics
    Екатерина Тарасевич, PPC growth hacker

  2. V.ist Ответить

    Модель атрибуции — это принцип, по которому Метрика и другие системы аналитики подсчитывают количество визитов и конверсий для каждого источника трафика. «Последний переход» — именно такая модель атрибуции использовалась ранее Яндекс.Метрикой. У нее были свои и плюсы, и минусы, однако ничто не спасло ее от замены. Новая модель атрибуции — «Последний значимый переход».

    Яндекс.Метрика: «Последний значимый переход» важнее для рекламодателей

    Раньше по умолчанию использовалась модель «Последний переход», которая полезна для технического анализа сайта. Теперь применяется модель «Последний значимый переход» — она помогает лучше понять, как работают разные источники привлечения посетителей. В отчетах можно конкретно увидеть, откуда больше всего на сайт пришло посетителей. Путей обычно два: из социальных сетей или прочих каналов.

  3. Marsel000 Ответить

    Другие статьи из цикла:
    Как настроить метрику и цели
    Интерфейс и Сводки в Метрике
    Подробно разбираем отчеты метрики
    Как сделать доступ в метрику
    Вебвизор метрики
    Человек пришел допустим с рекламы, потом ушел оставив вкладку, закрыл браузер, открыл на следующий день, полазил, но ничего не купил. Потом опять искал в поисковике то, что хотел, наткнулся на ваш сайт зашел и совершил целевое действие.
    Второй вариант: посетитель пришел из социальной сети, потом ушел, вернулся из поиска и купил.
    Третий вариант: Пришел из поиска, потом ушел и пришел по рекламе и купил.

    Где находятся модели атрибуции
    В каждом случае источником конверсии будет разный канал. При этом первый источник у всех разный, и чтобы его отследить существует инструмент под названием атрибуция. Находятся модели в почти в каждом отчете и сегментах.

    Атрибуция это возможность оценить вклад того или иного источника целевого действия среди всех остальных. Если вы используете комплексный подход к привлечению трафика, то это возможность трезво оценить их эффективность и перераспределить бюджет если требуется. Существует также такое понятие как модель атрибуции. Их несколько в зависимости от распределения веса ценности конверсии.
    По первому клику
    По последнему клику
    По последнему значимому клику
    Конечно их может быть больше, но я сейчас говорю конкретно о том, что есть в Яндекс Метрике.

    Что значат модели атрибуции

    В первом случае 100% ценность конверсии отдается тому каналу по которому было первое касание клиента с вашим сайтом. Во втором по реальному последнему клику приведшему к конверсии, например человек пришел из поиска, оставил закладку и наследующий день купил из закладки. В третьем случае все внутренние и переходы из закладок отбрасываются и показывается только значимые(поиск,контекст,соцсети и т.д).

    Как распределять вес конверсии

    Считается, что отдавать весь вес конверсии какому то одному клику это путь в никуда и такой подход не отражает реальной картины, поэтому важно каким то образом распределить вес. Например по 40% отдается первому и последнему значимому клику, а остальные 20% тому что происходило внутри этого процесса. Ведь если человек пришел из поиска, а купил по рекламе, то снизив расходы на СЕО посчитав что лучше работает реклама вы рискуете остаться без конверсий вообще, так как первое касание было все таки из поиска.
    Давайте на примере. Есть какое то кол-во конверсий. Смотрим различное их количество в зависимости от модели которую выбираем. Первый источник:

    Последний источник:
    Последний значимый источник:

    Как видите значения отличаются, но общее кол-во конверсий будет оставаться неизменным, просто из за разных моделей атрибуции, они передаются то одному то другому источнику. Надеюсь этот инструмент окажется для вас полезным и вы используете в своей работе и оценке работы специалистов по привлечению трафика.

  4. ErickCartman Ответить

    Что такое модель атрибуции Google Analytics или Яндекс Метрики — это набора правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. Можно выделить 7 стандартных моделей атрибуции в Гугл Аналитикс и 2 в Яндекс.Метрике.
    Представим, что посетитель зашёл на ваш сайт через рекламное объявление в Google, затем, через некоторое время, переходит по ссылке из социальной сети, в тот же день попадая на сайт через почтовую рассылку и по прямой ссылке.
    Модель «Последнего взаимодействия» («Последнего касания»): Все «баллы» отдаются последнему каналу в этой цепочки конверсии. В нашем случае, это будет прямой переход по ссылке.
    Модель «Последний непрямой клик»: Во многом схож с предыдущей моделью, но с тем условием, что прямые посещения игнорируются, и вся ценность присваивается последнему каналу, по которому пришёл пользователь перед макроконверсией. В этом примере, это будет почтовая рассылка.
    Модель «Последний клик в AdWords»: Вся ценность конверсии вкладывается в последний клик по объявлению AdWords. У нас — это единственный клик.
    Модель «Первое взаимодействие»: Ценным считается первый канал в цепочке, по которому пользователь совершил переход. Здесь это снова будет AdWords.
    Линейная модель: Всем каналам в цепочке конверсии присваивается одинаковая ценность. В нашей цепочке 4 элемента, и каждому присваивается по 25% от количества всех «баллов».
    Модель «С учетом давности взаимодействия»: Чем ближе находится точка взаимодействия пользователя со временем совершения макроконверсии, тем более ценной она будет. Здесь используется понятие «экспоненциальный распад», и период полураспада по-умолчанию равен 7 дням. То есть, если действие произошло более, чем 7 дней назад, то оно в 2 раза менее ценно, а более 2 недель — в 4 раза. Допустим, что переход через AdWords был совершен 8 дней назад от момента совершения покупки. Тогда этот канал получит в 2 раза меньше ценности, чем все остальные. Наибольшую ценность будут иметь переход из почты и прямой переход.
    Модель «Атрибуция с привязкой к позиции»: это слияние моделей первого и последнего касания. Первое и последнее звено цепочки получают по 40% от всей ценности конверсии, остальные 20% равномерно распределяются между всеми участниками. По 40% в нашем случае получат AdWords и прямое посещение, по 10% – социальная сеть и почта.

  5. VideoAnswer Ответить

Добавить ответ

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *