Инструменты атрибуции: Модели атрибуции

Модели атрибуции — это правила, определяющие вклад каждого рекламного канала на пути к совершению конверсии.

Перед покупкой клиент может проходить длинный путь, состоящий из нескольких взаимодействий с брендом. Он может увидеть анонс новой модели товара, подписаться на группу компании, чтобы следить за новостями, потом вбить название компании в поисковик и перейти из контекстной рекламы на сайт, чтобы изучить товар. Но до зарплаты еще неделя, поэтому он решает отложить покупку. Через неделю его «догонит» ремаркетинг со скидочным предложением. Клиенту понравится новая цена, он перейдет по ссылке из объявления и купит товар.

В итоге мы имеем несколько каналов продвижения: контекст, ремаркетинг. Какой из них оказал наибольшее влияние на принятие решения о покупке и как правильно распределить рекламный бюджет между ними? Модель атрибуции дает понимание, какую ценность принес каждый из рекламных каналов в совершении конверсии.

Отчет Модели атрибуции позволяет оценить:

• Какой канал на самом деле приносит лиды;
• Какое влияние оказывают рекламные каналы на разных этапах пути к конверсии.

Отчет Модели атрибуции находится в разделе Инструменты атрибуции:

Отчет строится с окном ретроспективы до 180 дней, т.е. отслеживаются сессии посетителя за 180 дней до полученного обращения. Размер ретроспективного окна можно регулировать при помощи специального контрола.

• Посещения — число посещений сайта в рамках рекламной кампании, общая колонка для всех моделей атрибуции;
• Всего обращений — количество всех обращений или процент всех обращений к количеству посещений в компанию за указанный период. Включает данные по звонкам, чатам, заявкам и целям;
• Типы обращений — количество всех обращений или процент всех обращений к количеству посещений в компанию за указанный период, разделенные по каждому типу обращения;
• Виды обращений — количество или процент обращений, разделенные по типам;
• Некачественные обращения — количество или процент потерянных, нецелевых и повторных обращений;
• Качественные обращения — количество или процент качественных обращений.

᎐᎐᎒ Последнее взаимодействие — при использовании этой модели для каждой конверсии определяется последний источник перехода, без учета истории посещений посетителя.

᎐᎒᎐ Последнее непрямое взаимодействие — при использовании этой модели для каждой конверсии определяется источник, предшествующий источнику прямого перехода (в рамках которого была конверсия).

᎒᎐᎐ Первое взаимодействие — при использовании этой модели для каждой конверсии определяется первый источник перехода посетителя, т.е. тот источник, который первым привел на сайт вашего посетителя.

᎐᎐᎐ Линейная — при использовании этой модели каждая конверсия разделяется на количество посещений, совершенных посетителем до данной конверсии, т.е. каждому посещению присваивается равная часть конверсии.

᎐᎓᎒ С учетом давности взаимодействия — при использовании этой модели присваивается большая ценность конверсии тем посещениям, которые находятся ближе к моменту конверсии. Ценность уменьшается в два раза за каждые 7 дней до конверсии. То есть посещение, которое было за 7 дней до конверсии, имеет в два раза меньшую ценность, чем посещение в день конверсии. При этом посещение, которое было за 14 дней до конверсии, имеет в 4 раза меньшую ценность.

᎓᎐᎓ С учетом привязки к позиции (40-20-40) — при использовании этой модели каждому первому и последнему посещению присваивается 40% конверсии, а оставшиеся 20% конверсии равномерно распределяются между остальными посещениями.

᎓᎒᎓ С учетом привязки к позиции (20-60-20) — при использовании этой модели каждому первому и последнему посещению присваивается 20% конверсии, а оставшиеся 60% конверсии равномерно распределяются между остальными посещениями.

При помощи отчета можно сравнить показатели рекламного канала по стандартной модели атрибуции в UIS — последнее взаимодействие — с другими моделями и понять, каким образом источник приносит наибольшую конверсию.

Например, если показатели рекламного канала окажутся выше по модели атрибуции Первое взаимодействие, то он лучше работает в качестве вовлекающего. Если же показатели будут выше по модели Последнее взаимодействие, источник более эффективен в качестве последнего звена в цепочке конверсии. Таким образом можно перенастроить рекламные кампании с учетом подходящей модели атрибуции, оптимизировать рекламный бюджет и извлечь максимальную пользу из работы рекламного канала.

Применив различные модели атрибуции можно увидеть, что этот источник принимает участие в качестве вовлекающего или является важным звеном в середине цепочки на пути конверсии. Это поможет избежать ошибок, когда рекламный канал отключается как неэффективный, а в результате теряется часть обращений, которые привлекались при его участии.