Атрибуция на основе данных в Google Ads использует данные о конверсиях для расчета фактического вклада каждого рекламного взаимодействия на протяжении всего пути поиска. Эта модель распределяет частичный кредит между различными кликами, которые приводят к финальной конверсии, вместо того чтобы отдавать весь кредит последнему клику. Отходя от старых моделей на основе правил, таких как «Последний клик» или «Первый клик», рекламодатели получают более четкое представление о том, как их различные группы ключевых слов и форматы объявлений работают вместе для достижения бизнес-целей. Понимание этого механизма имеет важное значение для любого менеджера, пытающегося эффективно распределить бюджет в конкурентной поисковой среде.
Как работает атрибуция на основе данных для вашего аккаунта?
Система работает путем анализа путей конверсии пользователей, взаимодействующих с вашими объявлениями. Когда пользователь ищет ваш продукт, кликает на объявление, уходит, а затем возвращается позже для покупки, система оценивает важность обоих взаимодействий. В типичном аккаунте это включает в себя отслеживание нескольких точек касания. Модель сравнивает коэффициенты конверсии пользователей, которые взаимодействовали с определенными ключевыми словами, с теми, кто этого не делал. Затем она рассчитывает дробную ценность каждого взаимодействия, гарантируя, что бюджет будет направлен на наиболее эффективные части воронки. Этот процесс происходит автоматически, как только вы включаете его в настройках своего аккаунта.
Каковы основные различия между моделями атрибуции?
| Название модели | Распределение кредита | Основной вариант использования |
|---|---|---|
| Последний клик | 100% последнему объявлению | Простой, транзакционный |
| Первый клик | 100% первому объявлению | Узнаваемость бренда |
| На основе данных | Распределение на основе влияния | Сложные пути |
Почему вам стоит отказаться от атрибуции на основе последнего клика?
Модели на основе последнего клика игнорируют фазу исследования при покупке клиентом. Например, клиент может кликнуть по широкому информационному объявлению в понедельник, но завершить покупку только в пятницу через брендовый поиск. При атрибуции на основе последнего клика ваше объявление в понедельник получает нулевой кредит. Это часто приводит к сокращению бюджетов для ключевых слов в верхней части воронки, которые на самом деле необходимы для долгосрочного привлечения клиентов. Используя модели на основе данных, вы видите истинную ценность каждого ключевого слова, что помогает вам оправдать расходы на более широкие термины, которые со временем повышают интерес к вашему бренду.
Как Alien Road применяет атрибуцию на основе данных
В Alien Road мы следуем стандартной процедуре реализации стратегий атрибуции для наших клиентов. Во-первых, мы убеждаемся, что отслеживание конверсий настроено правильно, а теги срабатывают при всех критических действиях пользователей. Затем мы следим за аккаунтом в течение 30 дней, чтобы убедиться в наличии достаточного количества данных о конверсиях для заполнения модели. Для типичного проекта мы просматриваем отчет о путях конверсии, чтобы определить, какие ключевые слова часто появляются на ранних этапах пути. Затем мы корректируем стратегию назначения ставок, чтобы отдать приоритет этим ключевым словам, гарантируя, что они получат бюджет, необходимый для поддержания видимости.
Контрольный список для оптимизации настроек атрибуции
- Убедитесь, что ваш тег отслеживания конверсий Google Ads установлен на всех соответствующих целевых страницах.
- Убедитесь, что ваш аккаунт соответствует минимальным требованиям к конверсии для корректной работы модели.
- Ежемесячно просматривайте отчет о путях конверсии для выявления изменений в поведении пользователей.
- Согласуйте свою стратегию назначения ставок с моделью атрибуции, например, используя целевую цену за конверсию (Target CPA) или целевую окупаемость инвестиций в рекламу (Target ROAS).
- Исключите нерелевантные действия по конверсии из основного набора данных, чтобы избежать искажения модели атрибуции.
Каковы технические требования для успеха?
Модель работает лучше всего, когда у нее есть четкий сигнал о том, как выглядит успешная конверсия. Если у вас слишком мало конверсий, системе может быть трудно найти закономерности. Распространенным паттерном является группировка микроконверсий, таких как подписки на рассылку или скачивание whitepaper, в ваши основные отчеты о конверсиях, если у вас недостаточно торговых транзакций. Это дает алгоритму больше сигналов для расчета относительной важности различных рекламных взаимодействий. Всегда держите код отслеживания в актуальном состоянии и избегайте слишком частой смены настроек измерения конверсий.
Распространенные ошибки, которых следует избегать при управлении кампанией
- Игнорирование задержки конверсии, что может привести к неверной интерпретации недавних результатов кампании.
- Избыточная оптимизация под небольшие изменения в данных атрибуции, что может вызвать ненужную волатильность в автоматическом назначении ставок.
- Неучет офлайн-конверсий, которые могут отсутствовать в вашем цифровом отслеживании.
- Сравнение данных по разным моделям атрибуции, что может привести к путанице в отношении общего количества конверсий.
- Опора на ручное назначение ставок, когда ваших данных о конверсиях достаточно для поддержки автоматизированных решений.
С чего начать на этой неделе
Начните с перехода к настройкам конверсии на панели управления Google Ads, чтобы подтвердить, какая модель активна в данный момент. Если вы все еще используете последний клик, посмотрите на отчета о путях конверсии, чтобы узнать, сколько пользователей взаимодействуют с несколькими объявлениями перед совершением конверсии. Если вы обнаружите значительное многоканальное поведение, подумайте о переходе на настройки на основе данных. В течение следующих семи дней отслеживайте эффективность ключевых слов, которые вы ранее считали низкоценными. Вы можете заметить, что эти термины на самом деле вносят свой вклад в фазу исследования ваших клиентов, оправдывая их продолжающееся присутствие в структуре вашей кампании.
Часто задаваемые вопросы
Нужен ли мне большой бюджет для использования атрибуции на основе данных?
Нет, модель зависит не от размера вашего бюджета, а от объема данных о конверсиях. Если у вашей системы достаточно действий по конверсии для питания алгоритма, она может предоставлять аналитику независимо от ваших общих расходов. Сосредоточьтесь на обеспечении точности отслеживания конверсий, чтобы у системы были надежные данные для обработки.
Изменит ли эта модель мои ставки автоматически?
Сама модель атрибуции определяет, как кредит присваивается кликам, но она не меняет ваши ставки сама по себе. Однако в сочетании со стратегиями автоматического назначения ставок, такими как Target ROAS или Target CPA, система использует эту информацию о кредитах для принятия обоснованных решений по ставкам. Модель предоставляет данные, а стратегия ставок использует их для оптимизации ваших результатов.
Могу ли я вернуться к другой модели позже?
Да, вы можете изменить настройки атрибуции в любое время в меню настроек конверсии. Хотя вы можете переключать модели, имейте в виду, что это обновит способ отображения ваших исторических данных. Если вы решите вернуться к модели на основе правил, вы можете увидеть изменение в том, какие ключевые слова, судя по отчетам, приносят больше всего конверсий.
Сколько времени требуется для получения результатов?
Системе обычно требуется некоторое время для обучения на ваших путях конверсии. Хотя настройка вступает в силу немедленно, вам следует дать несколько недель на накопление данных, прежде чем вносить существенные изменения в стратегию назначения ставок. Это дает модели достаточно времени для создания надежной базы для конкретного пути пользователя вашего аккаунта.
Читайте далее: AI Оптимизация Рекламы · AI Оптимизация Рекламы