какая модель атрибуции вычисляет путь отдельного клиента с помощью алгоритмов
Модели атрибуции в Google Analytics
При анализе продвижения сайта и полученной прибыли от проведения рекламных кампаний очень важно проследить весь путь пользователя целиком – от момента захода на сайт до совершения им покупки. Это даст нам возможность понять, как в дальнейшем распределить бюджет между рекламными каналами, как эти каналы взаимодействуют между собой, какой из них самый эффективный и многое другое.
На практике такой путь может состоять из цепочки различных источников трафика. Например, посетитель сначала перешел на наш сайт по контекстной рекламе (Paid Search), просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже перешел снова, но уже из органического поиска (Organic Search). А через несколько дней зашел на сайт через прямой источник (Direct), введя адрес в строке браузера, и сделал заказ.
Пример пути пользователя при покупке
Таким образом, до совершения транзакции (конверсии) пользователь взаимодействовал с сайтом через три разных источника трафика:
К какому же из них Google Analytics в своих отчетах припишет достигнутую цель? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться в таких понятиях как атрибуция и модель атрибуции. Атрибуция в веб-аналитике – это правило распределения ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия в пути конверсии и присвоение определенного количества баллов (в %) для расчета ее эффективности.
Модели атрибуции Google Analytics
Последнее взаимодействие (последний клик)
Все 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере это прямой канал.
В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Последний переход».
Плюс этой модели заключается в том, что можно со 100% уверенностью сказать какое посещение завершилось конверсией. Однако в этом есть и ее минус – она не учитывает предшествующие взаимодействия пользователя сайтом. Таким образом, по нашему примеру в отчетах Analytics мы не сможем понять, что пользователь осуществил свое первое касание через рекламу (а именно на нее мы потратили деньги и через нее пользователь познакомился с нашим предложением впервые), и также не сможем увидеть, что затем он осуществлял схожий поиск и снова наткнулся на нас, но только уже через органику. Всю ценность забрал последний источник!
Эту модель рекомендуется применять к тем проектам, аудитория которых готова купить сразу же и без дополнительного времени на размышления. Как правило, это товары или услуги с быстрым откликом – доставка еды, вызов такси, эвакуация авто, ремонт техники и т.д.
По последнему непрямому клику
Эта модель используется по умолчанию для всех отчетов Google Analytics, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. Отличие от первой модели состоит в том, что в атрибуции «По последнему непрямому клику» игнорируются прямые посещения, а 100% ценности присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это органический поиск.
В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Последний значимый переход», в которой все источники условно разделены на значимые и вторичные (незначимые). К незначимым как раз и относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.
Поскольку она является базовой в Analytics, ее следует применять при сравнении с другими моделями. Инструмент сравнения моделей доступен в разделе «Конверсии – Атрибуция». Подробнее об этом будет разобрано в следующих главах.
В этой модели минус заключается в том, что целенаправленно занижается ценность прямых взаимодействий.
Последний клик в AdWords
Все 100% ценности конверсии присваивается последнему по объявлению AdWords в цепочке взаимодействий. В нашем примере это вовсе не значит, что 100% пойдут на контекстную рекламу (канал Paid Search), поскольку параллельно Google AdWords вы можете вести кампании и других рекламных системах.
Такая модель используется, если у вас есть рекламная кампания в AdWords, и пользователи с ваших объявлений приходят на сайт для совершения транзакций. И Google, вводя такую модель в список стандартных моделей атрибуции Analytics, не думал о других рекламных сервисах, кроме своего.
Гуру веб-аналитики и евангелист Google Авинаш Кошик (Avinash Kaushik) в одной из своих статей назвал эту модель бесполезной. Поэтому придержемся его совета и перейдем к разбору следующей.
Первое взаимодействие
Все 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это контекстная реклама.
В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Первый переход».
Эту модель рекомендуется использовать для достижения первоначальной осведомленности пользователей к выходу на рынок того или иного бренда/компании, а также пробуждению интереса к конкретному товару/услуги.
Линейная модель атрибуции
Всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность. В нашем примере по 33%.
Такая модель применяется, когда пользователь подвергается воздействию с различных каналов на протяжении всего цикла совершения конверсии и при подсчете эффективности важны все точки взаимодействия с потенциальным клиентом. Например, при анализе публикаций в блоге.
Временной спад (с учетом давности взаимодействий)
В основе этой модели лежит такое понятие, как экспоненциальный распад, а ценность цели нарастает ближе к последнему каналу. Термин пришел в Google Analytics из ядерной физики и дает исчерпывающее представление о сущности модели временного распада: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. Остальные точки теряют ценность с увеличением временного интервала.
В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней).
В нашем примере наиболее близкий к конверсии канал – это прямой заход. Он получает наибольшую ценность, затем органический поиск и самый маленький % с учетом давности взаимодействий имеет контекстная реклама.
Модель применима для анализа покупок, произошедших в результате рекламных акций, чтобы присваивать больше ценности взаимодействиям в дни их проведения. А те, что были выполнены неделей раньше, будут оценены гораздо ниже.
Один из плюсов модели «Временной спад» — это возможность указать продолжительность периода полураспада и сравнивать ее с другими базовыми моделями.
Возможность задать период полураспада
На основе позиции
На основе позиции по 40% ценности присваивается первому и последнему взаимодействиям, а оставшиеся 20% поровну распределяются между остальными. Модель атрибуции «На основе позиции» является гибридом моделей «Первое взаимодействие» и «Последнее взаимодействие».
Эта модель является наиболее близкой к реальной жизни и ее рекомендуется использовать, когда необходимо отследить все точки взаимодействия: как от знакомства и проявления первого интереса к вашему бренду, так и до последнего взаимодействия, которое привело к конверсии.
Все перечисленные модели – это стандартные модели Google Analytics. Однако пользователи имеют возможность создавать свои собственные модели атрибуции. Сделать это можно с помощью настройки «Модели атрибуции», которая находится на уровне представления в пользовательских инструментах и объектах.
Модели атрибуции на уровне представления
На начальных этапах работы с Google Analytics я рекомендую досконально разобраться с 7 основными моделями атрибуций и отчетами по многоканальным последовательностям (рассмотрим в отдельной главе), и лишь затем переходить к созданию собственных.
Атрибуция в Метрике, Аналитике и контекстной рекламе
Каждый, кто хоть раз анализировал трафик сайта или приложения, пользовался атрибуцией, даже если не подозревал о её существовании. В статье объясняем, что это такое и почему это действительно важно, на примерах показываем, как и где использовать, разбираем, чем отличаются модели в Google Analytics, Метрике и рекламе. После прочтения ваша аналитика трафика выйдет на новый уровень!
Разбор понятий
Что такое атрибуция
Атрибуция — это набор правил для распределения конверсий между каналами трафика.
Под конверсией понимается любое действие, приносящее пользу или выгоду: заявка, звонок, покупка и так далее.
Каналы трафика — источники перехода на посадочную страницу. Посадочная — чаще всего сайт, но это может быть и что-то другое — например, квиз или приложение.
Атрибуция используется в аналитических системах, теги которых стоят на посадочной. Это Google Analytics, Яндекс.Метрика, Roistat и подобные. Также она применяется на разных рекламных платформах от Facebook до Яндекс.Директа.
Зачем нужна атрибуция
«Теория пяти-семи касаний» гласит, что перед сделкой человек должен соприкоснуться с товаром или услугой 5-7 раз. Правда это или нет — не суть важно. Важно то, как эта теория помогает понять, почему без атрибуции не обойтись.
Например, перед покупкой в интернет-магазине пользователь совершил такие действия:
Итого мы имеем шесть разных каналов трафика (Маркет, соцсеть, другой сайт, поисковая реклама, seo, прямой заход) и всего одну покупку (одну конверсию).
Благодаря какому каналу пользователь купил? Что в этой цепочке самое эффективное, чему мы отдадим всю ценность конверсии? Какой канал самый значимый, куда нужно перераспределить бюджет? Именно для ответов на эти вопросы и существует атрибуция.
По модели атрибуции аналитическая система понимает, какому каналу присвоить конверсию, а аналитик (маркетолог, владелец бизнеса и так далее) понимает, какой канал работает наиболее эффективно.
Какие бывают модели атрибуции
Разные системы могут иметь разные модели атрибуции и свои технические тонкости их настройки. При этом основные модели везде примерно одинаковые. Наиболее распространённые:
Разница в атрибуции Метрики, Аналитики и рекламы
Модели атрибуции Яндекс.Метрики
В Метрике всего четыре модели и особенное удобство в том, что все их можно применять в разных отчётах, переключаясь в верхней панели:
Переключение атрибуции в Метрике
Последний переход
В этой модели источник определяется в данный момент, без учета истории, то есть берётся последний из всех.
Последний значимый переход
Метрика делит все переходы на:
Соответственно, по этой модели ценность конверсии отдаётся последнему значимому (непрямому) переходу.
Последний переход из Директа
В этой модели из всех последних значимых переходов учитывается только Директ. Если пользователь хотя бы раз перешел на сайт по объявлению в Директе, то именно этот переход считается источником конверсии независимо от того, какой по счёту это был «шаг» его пути к конверсии.
Если выбрана эта атрибуция, а пользователь, совершивший конверсию, ни разу не переходил по рекламе с Директа, то применится «Последний значимый переход».
Первый переход
Здесь источником будет первый переход пользователя за последние 180 дней. Он может быть и значимым, и незначимым.
Модели атрибуции Яндекс.Директа
Директ не имеет собственных настроек атрибуции, он работает в тесной связке с Метрикой и использует атрибуцию из её отчётов. То есть в Директе вы увидите те же самые модели, которые описаны выше.
Есть три варианта использования:
1. Разные модели можно применять на уровне Мастера отчётов аналогично Метрике:
Атрибуция в «Мастере отчётов» Директа
2. Выбор модели атрибуции есть в кампаниях с оплатой за конверсии и он существенно влияет на то, какие именно конверсии будут учитываться и оплачиваться:
Атрибуция в стратегиях с оплатой за конверсии Директа
По модели «Последний переход из Директа» будут оплачиваться все конверсии, совершённые после перехода по объявлению Директа, даже если они были сделаны в следующие визиты из других источников. Эта модель учитывает максимум возможных конверсий, что повышает качество оптимизации, но может увеличить расходы.
По «Первому переходу» оплачиваются только конверсии тех пользователей, которые начали свой путь с Директа, по «Последнему переходу» — конверсии пользователей, у которых Директ был последним шагом и на этом шаге они совершили конверсию.
По «Последнему значимому» оплачиваются конверсии, которые были совершены после клика из Директа, но до следующего значимого перехода.
3. В стратегиях рекламных кампаний тоже можно выбрать атрибуцию — при оптимизации Директ будет учитывать те конверсии, которые «отберёт» из Метрики по выбранной модели:
Атрибуция в стратегиях Директа
Мы в «Лидере поиска» при настройке автоматических стратегий чаще всего используем «Последний переход из Директа», чтобы учитывались все конверсии, которым так или иначе поспособствовал директ. Особенно это актуально на первых этапах запусков, когда накопленной статистики мало.
Модели атрибуций в Google AdWords
Есть несколько способов отслеживать и измерять, откуда приходят посетители на сайт и как они конвертируются. Тем не менее, уверены ли вы, что отслеживаете источники конверсии достаточно хорошо?
Недавно в AdWords появилась возможность настраивать разные модели атрибуции для разных целей. В этом материале разберем, какие модели доступны в AdWords и как они помогут высчитывать ценность для каждого объявления, клика или ключевого слова, которые привели к конверсии.
Поскольку зачастую многие пользователи посещают ваш сайт не один раз, прежде чем выполнить целевое действие, нужно анализировать кампании, объявления и ключевые слова с точки зрения их вклада в конверсию. Это можно осуществить благодаря разным моделям атрибуции, доступным в AdWords:
Атрибуция по последнему клику
Можно смело утверждать, что большинство рекламодателей, анализирующих кампании в AdWords, лучше всего знакомы именно с этой моделью и используют ее, даже не осознавая этого*. Применение модели «по последнему клику» отдает всю ценность конверсии объявлению, на которое пользователь нажал в последний раз и соответствующему слову, которое привело к конверсии.
Преимущество заключается в том, что это самая простая моделью в применении, однако, в этом случае вы рискуете проигнорировать все остальные клики, которые сделал клиент на пути к конверсии. Использование более сложной модели атрибуции не только позволит вам подобрать более интегрированную модель для бизнеса, но также поможет вам понять путь клиентов к конверсии и улучшить вашу стратегию управления ставками.
*В Google Analytics по умолчанию установлена другая модель — последний непрямой клик — при которой все прямые заходы на сайт игнорируются, а 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу, по которому заходил пользователь.
Атрибуция по первому клику
Эта модель отдает всю ценность конверсии первому клику и соответствующему слову. Спортивная метафора: тот, кто начал игру, имеет больше всего значения на результат.
Линейная
Если первая и последняя модели нажмите слишком ограничены для вашего бизнеса, попробуйте линейную. В этой модели все объявления, по которым кликнули до конверсии, получают одинаковую ценность. Если говорить на язык спорта, то это командная игра.
С учетом давности взаимодействия
Эта модель особенно подойдет для бизнеса с длинным циклом продаж. Модель с учетом давности взаимодействия позволяет выстроить взвешенную атрибуцию: клики, которые произошли ближе к конверсии, получают больше ценности, чем клики, которые произошли раньше.
В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что клик, который произошел за семь дней до конверсии, в два раза менее ценен, чем зарегистрированный в один день с ней, а за две недели — в четыре раза.
Модель атрибуции с привязкой к позиции
Атрибуция не подразумевает среднюю позицию объявления. В этом случае ценность распределяется следующим образом: по 40% первому и последнему каналу, а каналы между ними — 20%.
Настройка в AdWords
Зачем это надо?
Подробнее о выборе модели атрибуций для поисковых кампаний читайте в справке Google.
Заключение
Использование разных моделей атрибуции поможет определить, какие ключевые слова, группы объявлений или кампании какой вносят вклад в общую отдачу от контекстной рекламы, даже если достижение цели происходит не после клика по этим элементам.
Модели атрибуций в Яндекс.Метрике
Атрибуции помогают определить главный источник перехода на сайт по целевым действиям аудитории – покупка, заявка, подписка и т.д.
В этой статье вы узнаете, какие модели атрибуций предлагает Яндекс.Метрика и как оценить рекламные каналы с её помощью.
Что нового в Яндекс.Метрике
Пользователи заходят на сайт, как правило, не один раз: по контекстному объявлению, по результатам поиска, по адресу в строке браузера, через соцсети и т.д. Прежде чем совершить целевое действие, они изучают предложение, характеристики продукта, отзывы клиентов.
Ваша задача – выявить, какой путь проделывает посетитель и какие визиты ценные.
В декабре 2014 года Яндекс ввел модель по последнему значимому клику. Она анализирует поведение аудитории в режиме реального времени и помогает точнее рассчитывать конверсию.
Атрибуции доступны не только в отчетах по источникам для группировок «Источник трафика (детально)» и «Источник трафика». Можно применять их и к расширенным отчетам по Директу и к трафику с метками From, UTM и Openstat:
Это возможность без труда определить площадку, объявление и рекламную кампанию, по которым посетители приходили в первый раз.
Обзор моделей
Последний переход
Для каждого визита Метрика определяет источник:
В примере пользователи заходили на сайт 3 раза с разных каналов:
Полезно применять этот алгоритм для выявления страниц без кода счетчика.
Минус – он не учитывает историю посещений, а поэтому не показывает весь конверсионный путь. При этом количество касаний с брендом положительно влияет на готовность к покупке или заказу.
В оставшихся двух моделях команда Яндекса это учла.
Первый переход
Типичная ситуация: посетитель долго принимает решение о покупке (отложенная конверсия) и за это время возвращается несколько раз с других источников трафика.
Алгоритм первого взаимодействия использует историю посещений. Основной переход – первый визит. Все последующие суммируются к нему:
Например, пользователь захотел купить продукт после того, как открыл объявление, но после этого еще искал информацию о нем в Google и аккаунт компании в соцсетях:
Последний значимый переход
Эта модель позволяет точно рассчитать конверсию. Яндекс делит источники на значимые и незначимые:
Клики из вторичных источников плюсуем к значимому предыдущему. Это помогает детально оценивать его эффективность.
Пример: источники первых двух посещений – реклама и поиск – значимые:
Третий визит по прямому заходу – незначимый. Поэтому все посещения приписываются второму – последнему значимому в этой цепочке:
Модель работает также для сайтов с быстрой конверсией (совершение целевого действия за одно посещение).
Последний переход из Директа
Модель по принципу напоминает«Последний значимый переход». Разница в том, что из значимых источников она учитывает только переходы из Яндекс.Директа.
Это позволяет выявить наиболее эффективные рекламные кампании.
Как применить модели атрибуций в Яндекс.Метрике
Открываем стандартный отчет «Источники, сводка» (по Директу и меткам аналогичные по структуре).
Далее – выбираем из списка нужный. Получаем группу показателей в виде таблицы и диаграммы:
Как настроить отчет под свои задачи?
Настройте временные параметры
Период
Установите календарный период. По умолчанию стоит месяц:
Либо задайте интервал дат:
Детализация по времени
По умолчанию диаграммы показывают данные за интервал с учетом выбранного периода. При необходимости детализируйте временной период:
Определите содержание отчета
Сегментация
Допустим, нужен список визитов по Пермскому краю. Отфильтровываем пользователей по местоположению:
Создаем сегменты по нужным признакам. Кнопка «Сегмент» – и выбираем условия из списка:
Ограничение по количеству сегментов для одного счетчика – 500.
Примечание: Яндекс.Метрика соблюдает конфиденциальность пользователей и раскрывает некоторые данные с ограничениями, если выборка посетителей не превышает 10. Например, сайт посетили 6 человек. Это меньше 10, поэтому информация о доле мужчин или женщин недоступна.
Выбор цели
Выберите из списка цель, по которой будете рассчитывать конверсию:
Модели атрибуций
Настройте отчет по переходам – первый, последний или последний значимый. В соответствии с атрибуциями, которые мы описывали ранее.
Для первого и последнего значимого источника Яндекс использует историю посещений.
Группировки и метрики
Выберите параметры одним из способов:
В «Группировках» выберите из списка нужные группы показателей:
При выборе группы рядом появляется значок, как около блока «Источники» на скриншоте. Это значит, что хотя бы одну группировку из этого блока вы отметили для отчета.
Чтобы выбрать отдельные показатели, нажмите «Метрики». Вот их список:
Максимум группировок и метрик в отчете – 10.
Уточнение числовых показателей
Задайте фильтр – основу для других статистических величин. Например:
Таблица покажет информацию (здесь – по отказам) только со значением выше 50%.
Обеспечьте точность и достоверность данных
Точность
Если для отчета нужно много информации, это займет кучу времени. Чтоб ускорить их сбор, сервис использует часть данных (например, 10%). Нажмите «Точность», чтобы изменить эту величину и выберите баланс между «Быстрее» и «Точнее»:
При открытии другого отчета настройка сохраняется.
Достоверность
Метрика дает много показателей, но они не всегда достоверные с точки зрения работы сайта. Если на сайт заходил один пользователь и читал контент 10 минут, это не значит, что среднее время посещения равно 10 минутам.
Этот вывод правильный по расчету, но не по здравому смыслу.
Нажмите галочку, чтобы скрыть строки с недостоверной информацией:
Сделайте отчет наглядным
Виды диаграмм
Чтобы получить наглядную динамику показателей, выберите тип диаграммы:
Отображение в таблице
Варианта два – все подряд или группировка по признакам. Как это выглядит?
Сортировка
По умолчанию сортировка по визитам. Чтобы изменить показатель, кликните по названию столбца.
Отображение на диаграмме
По умолчанию диаграмма показывает значения по визитам, по которым вы сортировали данные:
Об этом также говорит активный значок диаграммы. На скриншоте он в красной рамке.
Можно поменять показатель. Аналогично – жмите на имя столбца.
Операции с отчетом
Чтобы сохранить отчет, нажмите стрелку:
Выберите действие «Сохранить» или «Сохранить как».
Для переименования и удаления жмите ту же стрелку и выберите нужное действие. Удаленный отчет нельзя восстановить.
Для экспорта в PDF, XLSX или CSV нажмите кнопку:
Выгруженный файл включает первые 100 000 строк таблицы.
Примечание. Все операции доступны только владельцам счетчика, либо если есть представительский доступ или доступ на редактирование!
Сохраненные отчеты вы найдете здесь:
Теперь вы знаете, как построить отчет по источникам трафика и выявить, какие клики пользователей более ценные. Однако можно ли сделать достаточно полные выводы по Метрике? Или она уступает Google Analytics в достоверности и точности?
Яндекс.Метрика vs Google Analytics
Рассмотрим на примере.
На скриншоте – количество достижений по цели «Открытие корзины» в Метрике:
По атрибуции последнего клика лидируют внутренние переходы. По другим моделям это количество гораздо ниже.
Последнее значимое взаимодействие:
Видно, что пользователи до целевого действия взаимодействовали с брендом через другие источники – соцсети, поисковую рекламу или ретаргетинг. Это значит, что реклама в соцмедиа, SEO-оптимизация и ретаргетинговая кампания не прошли даром.
Инструмент Google Analytics «пути многоканальных последовательностей» предлагает наглядно отследить цепочки трафика.
Выберем те же даты:
В Google Analytics больше возможностей по анализу источников трафика.
1) Наглядный путь пользователя, как вы уже убедились.
2) Больше моделей атрибуций:
Яндекс.Метрика предлагает только две первые атрибуции, а значит – не учитывает все нюансы путей, например, быстрые и отложенные конверсии наряду с обычными.
3) Отчет «Время до конверсии» показывает, как долго отдельный посетитель обдумывает решение о покупке. Похожей аналитики нет в Метрике – столбец «Время на сайте» общий для всех посещений для конкретного источника.
4) Возможность сравнить входящий трафик по критериям: мобайл vs десктоп, новые пользователи vs вернувшиеся клиенты.
5) GA дает четыре полезных отчета. В Яндексе всего один – «Источники».
Подробнее про атрибуции в Google Analytics – в статье: Все, что нужно знать про модели атрибуций
Обе платформы показывают количество достижений и позволяют провести аудит рекламного бюджета и выявить, какие источники стоят вложений, а какие нет.
Заключение
Пути пользователей уникальные. Сложно предсказать, какой рекламный канал принесет больше конверсий. При правильном распределении веса между источниками трафика вы инвестируете в перспективные варианты и повышаете ROI.
На сегодня нет и единственно верного алгоритма для этого. Яндекс.Метрике есть куда расти и развиваться. И хотя она пока уступает Google Analytics по инструментам анализа и отчетам, команда регулярно работает над улучшениями.