Павел Корякин , 28 августа 2019

Модели атрибуции в Google Analytics

В этой статье расскажем о нашем опыте использования моделей атрибуции в Google Analytics, простыми словами объясним, что это такое и зачем нужно.


Что это такое и зачем?

Для понимания модели атрибуции давайте рассмотрим поведение пользователя интернет-магазина от первого просмотра сайта до покупки.

Начнем с простых сценариев. Пользователь впервые зашел на сайт магазина с контекстной рекламы и выбрал товар, затем «ушел» почитать отзывы, на следующий день снова зашел на сайт уже из поисковика и оформил заказ. Допустим, что таких покупателей было всего два и они совершили две транзакции.

На схеме это выглядит так:
1.pngДругие двое пользователей пришли на сайт из вашей email-рассылки, но как и в первом случае, купили не сразу, а через несколько дней, так же вернувшись из поисковой системы:
2.pngСкорее всего, те четверо уже знали, чего хотят, поэтому быстро решились на покупку. Но есть и те, кто идет к покупке гораздо дольше и переходит на сайт с разных источников. Их путь выглядит так:
3.pngИли так:
4.pngТут сразу возникает вопрос: тогда к какому же источнику присваивать такие конверсии? Модель атрибуции как раз помогает в этом разобраться.

Модель атрибуции - принцип, на основе которого целевое действие присваивается тому или иному источнику трафика из последовательности взаимодействия пользователей.

Как вы, наверное, уже понимаете, вариантов таких последовательностей бесконечное количество, и последовательности могут быть очень длинными. Посмотреть их в своем проекте вы можете в Google Analytics, в разделе Конверсии>Многоканальные последовательности>Основные пути конверсии
5.png
Заметим, что длина последовательности не ограничивается по количеству взаимодействий, но ограничивается временем от последнего до первого взаимодействия (0-90 дней). Этот диапазон называется окно атрибуции
6.png
Кроме состава таких последовательностей, рекомендуем посмотреть еще пару отчетов с обобщенными данными.

Отчет «Длина последовательности» - показывает какое количество взаимодействий, которые пользователи совершают перед конверсией. Находится в Конверсии>Многоканальные последовательности>Длина последовательности. В первом столбце указано количество взаимодействий до покупки, далее по порядку: количество, сумма таких транзакций и их доля.
7.png
И еще один похожий отчет, но показывающий уже количество дней от первого визита до конверсии. Находится в Конверсии>Многоканальные последовательности>Время до конверсии.

8.png
Если по этим отчетам вы видите, что от первого визита до конверсии проходит меньше недели и всего 1-4 визита, то скорее всего ваша модель атрибуции достаточно проста, и сейчас вам не стоит углубляться в ее исследование.

Какие бывают модели атрибуции?

Существует несколько основных моделей атрибуции, которые предлагает Google Analytics. Представим, что у нас есть только одно покупка на 1000р, которая была сделана после вот такой последовательности взаимодействий:
9.png
Сравним на этом примере разных моделей.

Последний непрямой клик (last non-direct click)

Выручка при такой модели присваивается последнему непрямому взаимодействию.
10-2.png
Эта модель считается основной и используется во всех отчетах Google Analytics, поэтому ее еще называют стандартная атрибуция. На первый взгляд кажется, что раз пользователь пришел с бесплатного поиска, туда и нужно присвоить выручку, но это не так.

В нашем примере последним непрямым визитом стал «Переход» - это переход по прямой ссылке с другого сайта, например форума с отзывами. Если бы клиент не почитал отзывы, то, возможно, так и не решился бы на покупку, поэтому вполне логично, что Google присваивает выручку последнему непрямому клику.

Обратите внимание, что речь не просто о предпоследнем клике, а именно о последнем непрямом - это частая ошибка. На обоих примерах ниже конверсия будет присвоена поисковой рекламе.
11.png
12.png

Первый клик (first click)

Эта модель основана на такой логике: если бы не было первого взаимодействия, то не было бы всех последующих. В нашем примере при такой модели вся ценность будет присвоена бесплатному поиску.
13-2.png

По времени (time decay)

Ценность конверсии распределяется между каналами в зависимости от времени, которое прошло от конкретного взаимодействия до покупки. Наибольшая значимость отдается взаимодействиям, которые были ближе всего к покупке.
14-2.png

По позициям (position based)

По 40% ценности присваивается первому и последнему взаимодействию, как наиболее значимым, а оставшиеся 20% ценности распределяются между остальными взаимодействиями.
15-2.png

Пользовательская модель атрибуции (custom)

Изучив все модели, можно создать собственную, которая будет учитывать особенности вашего проекта. К примеру возьмем за основу модель «по времени», но зададим условие: «не присваивать конверсии прямому трафику», так как логично, что прямой вход на сайт через адресную строку не назовешь каналом влияющим на результат. Получим вот такую модель:
16-2.png

Подчеркнем еще раз, что стандартной считается модель последний непрямой клик, а это значит, что все отчеты в Google Analytics построены по ней, и изменить это нельзя. К тому же, кроме выручки, в соответствии с описанными моделями распределяется и количество конверсий или покупок. Сравнить атрибуции можно через специальный инструмент в разделе Конверсии>Атрибуции>Инструмент сравнения моделей атрибуции. Там вы можете построить вот такой отчет:

17.png

На этом теоретическая часть окончена, в следующей статье рассмотрим применение моделей атрибуции на примере реального кейса.

Хотите дальше узнавать новое про контекстную рекламу для интернет-магазинов?
Подписывайтесь на наш канал в телеграме.

Перейти на канал
Другие материалы по теме
Основные стратегии Яндекс.Директа 2023 для управления рекламными кампаниями
Основные стратегии Яндекс.Директа 2023 для управления рекламными кампаниями
Лучшая стратегия — та, которая решает задачи бизнеса. Если верно поставить цели и определиться с KPI, настроить рекламу будет проще.
5 типичных проблем в контексте, которые мы видим у 90% клиентов
5 типичных проблем в контексте, которые мы видим у 90% клиентов
Мы провели аудит более чем для 100 интернет-магазинов и постоянно видим одни и те же ошибки. Например, клиент хочет масштабироваться, поднимает бюджет — и реклама начинает работать в минус.
За 2 года подняли контекст с минусов до 330 тысяч ₽/месяц магазину тканей, хотя Google ушел и автостратегии не работали
За 2 года подняли контекст с минусов до 330 тысяч ₽/месяц магазину тканей, хотя Google ушел и автостратегии не работали
Какие инструменты использовали, какие гипотезы тестировали, чем компенсировали уход Google из России и почему не для всех подходят автостратегии и товарные площадки.
Пакетные стратегии в Яндекс Директ: для чего нужны и как настроить
Пакетные стратегии в Яндекс Директ: для чего нужны и как настроить
Как работают пакетные стратегии и как их настраивать — с примерами из практики
Модели атрибуции в Яндекс Директе: как использовать в аналитике и какую выбрать при настройке рекламы
Модели атрибуции в Яндекс Директе: как использовать в аналитике и какую выбрать при настройке рекламы
Объясняем на картинках, что такое модели атрибуции в Директе и как они помогают анализировать рекламу и обучать автостратегии.
Ретаргетинг в Яндекс Директ: что это такое, какой бывает и как настроить
Ретаргетинг в Яндекс Директ: что это такое, какой бывает и как настроить
Пошаговая инструкция, как собрать аудиторию и настроить ретаркетинг на поиске и в РСЯ.
читать наш блог

Оставьте заявку

После того, как вы оставите заявку: интервью ~15 минут → гостевые доступы для аудита ~15 минут → аудит в течение недели → согласование предложения → начало первой итерации. По нашему опыту реально начать что-то делать уже через неделю.

Менеджер проектов Александр
Александр

Менеджер проектов



Пишите на — или в Телеграмм