Last click i inne modele atrybucji - błędy w wyborze modelu atrybucji

Kampania nie działa tak dobrze, jak powinna (lub w ogóle)? Przyczynę może stanowić niewłaściwy wybór modelu atrybucji.

Długość ścieżki zakupowej zależy od zachowania Klienta, a ten z reguły wykonuje więcej interakcji z witryną — stroną internetową, sklepem internetowym — niż pojedynczą, bezpośrednią (kiedy wpisuje URL strony i przechodzi na nią, a następnie „z marszu” kupuje). Żeby nie powiedzieć: znacznie więcej.

Co to jest model atrybucji?

 Użytkownik trafia na stronę internetową - sklep internetowy - po kliknięciu w reklamę wyświetlaną w sieci wyszukiwania, po kilku dniach wraca, tym razem za pośrednictwem remarketingu, a ostatecznie dokonuje zakupu, wpisując adres strony internetowej bezpośrednio w przeglądarce.

W przypadku wyżej opisanej ścieżki zakupowej

Jakie źródło odpowiada za wygenerowanie konwersji – transakcji?

 To właśnie warunkuje model atrybucji: zestawu reguł wskazujących, do jakiego konkretnego źródła przypisywana jest określona konwersja. W praktyce przekłada się na ocenę skuteczności poszczególnych kanałów marketingowych, a tym samym strategii zarządzania budżetem reklamowym.

Nieprzemyślany wybór modelu atrybucji z reguły prowadzi do sytuacji, kiedy kanał domykający konwersję zostaje przeceniony, natomiast pozostałe – wspierające konwersje – otrzymują mniej środków, niż powinny. 

Gdzie znajdują się dane dotyczące ustawionego modelu atrybucji?

 Dane o konwersjach uzyskanych w zależności od modelu atrybucji dostępne są zarówno z poziomu Google Analytics Universal, jak i panelu reklamowego Google Ads. W pierwszym przypadku masz dostęp do analizy źródeł ruchu; przejrzystych statystyk określających, jak ważną rolę w wygenerowaniu konwersji odgrywają poszczególne źródła wejścia na witrynę, a nawet poszczególnie kampanie i grupy reklam.

W Google Analitycs raport Porównanie modeli atrybucji odnajdziesz wśród Raportów 

Konwersje -> Ścieżki Wielokanałowe

W Google Ads raport pozwalający na weryfikację poszczególnych modeli atrybucji znajdziesz w zakładce Narzędzia i Ustawienia, podkategorii Pomiar skuteczności.

 Na koncie reklamowym Google Ads raport Atrybucja odnajdziesz w zakładce Narzędzia i Ustawienia -> Pomiar Skuteczności -> Atrybucja

Modele atrybucji Google Ads

1. Atrybucja ostatniego kliknięcia,

2. Atrybucja pierwszego kliknięcia,

3. Atrybucja ostatniej interakcji,

4. Atrybucja pierwszej interakcji

5. Atrybucja liniowa,

6. Atrybucja oparta na danych.

7. Atrybucja Uwzględnienie pozycji,

8. Atrybucja Spadek udziału z upływem czasu,

Modele atrybucji dostępne z poziomu konta reklamowego Google Ads

Modele atrybucji dostępne z poziomu Google Analytics

1. Atrybucja ostatniego kliknięcia (Last Click)

 Podstawowy i domyślnie ustawiony w Google Analytics model atrybucji, gdzie udział w konwersji przypisywany jest ostatniemu źródłu odwiedzin witryny. Last Click sprawdza się w przypadku kampanii brandowych, a także akcji specjalnych, np. w których przypadku chcemy sprawdzić, czy promocja stanowiła impuls do spontanicznych zakupów.

Odmianą atrybucji w modelu ostatnie kliknięcie jest ostatnie kliknięcie niebezpośrednie, które uwzględnione jest jedynie w Google Anatytics. Przypisuje konwersje ostatniemu źródłu na ścieżce Klienta, POD WARUNKIEM, że nie było to wejście bezpośrednie na witrynę. Na przykład: Klient przechodzi na witrynę po kliknięciu w reklamę, za kilka dni wraca – tym razem dzięki wynikom naturalnym, ale konwersję generuje dopiero po wejściu bezpośrednim. Model ostatniego kliknięcia niebezpośredniego przypisze konwersję do wyników organicznych.

Zarówno Last Click, jak i ostatnie kliknięcie niebezpośrednie udział w wygenerowaniu konwersji w całości przypisywany jest do pojedynczego źródła. Stąd ilość konwersji jest liczbą całkowitą. W przypadku pozostałych modelów atrybucji ilość ta może zawierać ułamki.

2. Atrybucja pierwszego kliknięcia (First Click)

 W przeciwieństwie do ostatniego kliknięcia First Click przypisuje konwersje do pierwszego źródła wejścia na witrynę. Nawet jeśli na ścieżce konwersji pojawiły się inne źródła ruchu, przykładowo:

Użytkownik został przekierowany na witrynę po kliknięciu w reklamę produktową, następnie wyniki organiczne, to konwersja zostanie przypisana do kampanii Google Ads.
Model pierwszego kliknięcia warto stosować w kampaniach zasięgowych, gdzie priorytetem jest dotarcie do możliwie największego grona potencjalnych Klientów.

3. Atrybucja ostatniej interakcji (last interaction)

Atrybucja w modelu ostatniej interakcji, analogicznie do pierwszej, nie może być rozumiana jako synonim atrybucji ostatniego kliknięcia. Udział w konwersji przypisywany jest w całości ostatniej interakcji, czyli zarówno kliknięciom, jak i wyświetleniom reklamy.

4. Atrybucja pierwszej interakcji (first interaction)

Pierwsze kliknięcie NIE JEST tożsame z pierwszą interakcją. Nie musi, nawet nie powinno, być rozumiane jedynie jako kliknięcie; interakcją jest już samo wyświetlenie reklamy, i – w przeciwieństwie do kliknięcia – nie musi kończyć się przejściem na witrynę. 

Atrybucja w modelu pierwsza interakcja dobrze działa w przypadku kampanii zasięgowych.

5. Atrybucja liniowa (Linear)

Każdemu źródłu na ścieżce konwersji przypisuje tę samą wartość. W sytuacji, kiedy ścieżka konwersji obejmuje 5 różnych źródeł, to każde z nich otrzyma 20% udziału. 

Atrybucja w modelu liniowym przyda się w przypadku branży (biznesu), gdzie ścieżka zakupowa Klienta jest długa, a także w sytuacji, kiedy generujesz powtarzające się konwersje, np. subskrypcje.

6.  Atrybucja oparta na danych (Data-Driven Attribution)

Dostępny jest jedynie na poziomie kampanii w sieci wyszukiwania i zakupowych. Jedyny model atrybucji, którego wdrożenie wymaga spełnienia minimalnych wymagań:

• na koncie Google Ads: 

- co najmniej 15 000 kliknięć i 600 konwersji w ciągu 30 dni.

• na koncie Google Analytics:

- skonfigurowane śledzenie e-commerce lub cele, 

- co najmniej 10 000 ścieżek w wybranym widoku raportowania,

- co najmniej 400 konwersji przy ścieżce dłuższej niż dwie interakcje.

Atrybucja, dla której podstawą są dane, analizuje wszystkie ścieżki konwersji (frazy kluczowe / grupy reklam / kampanie), porównując je za sobą. Te, które występują najczęściej, uzyskują większą wartość niż pozostałe. Co więcej, analizuje ścieżki Klientów, którzy NIE dokonali konwersji. Dzięki czemu system Google Ads jest w stanie nauczyć się, które konkretne kliknięcia (które frazy kluczowe / reklamy / kampanie) zwiększają prawdopodobieństwo konwersji, a jakie zaniżają je.

Model atrybucji oparty na danych — stosowany przy strategii automatycznego ustalania stawek czy ulepszonego CPC — dopasowuje wielkość stawki w taki sposób, by zwiększać lub zmniejszać ją w momencie, kiedy konwersja jest najbardziej... i najmniej prawdopodobna.

Przy ustalaniu wielkości udziału dla poszczególnych źródeł ruchu obecnych na ścieżce konwersji, atrybucja oparta o dane wykorzystuje tzw. wartość Shapleya. Wywodzi się z teorii gier i określa, jakiego zysku powinien spodziewać się gracz w zależności od jego średniego wkładu w wynik gry, uzyskanego przez każdą z możliwych kombinację graczy.

W przypadku omawianej atrybucji „zespół” to kliknięcia z poszczególnych źródeł, z kolei „zyskiem” są konwersje, a jej wartość — dla każdej z możliwych interakcji (punktu styku) — warunkowana jest przez wszystkie możliwe warianty ścieżki Klienta. Algorytm atrybucji opartej na danych uwzględnia kolejność, w jakiej występują poszczególne interakcje, przypisując odmienny udział każdemu etapowi ścieżki konwersji. Szczegóły metodologii wykorzystywanej przez Google Ads w przypadku atrybucji opartej na danych dostępna jest na oficjalnej stronie suportu Google.

7. Atrybucja Uwzględnienie pozycji (Position-based)

Największą, a przy tym identyczną – 40% – wartość na ścieżce konwersji otrzymują źródła: ostatniej i pierwszej wizyty na witrynie (Last Click, First Click). Pozostałe otrzymują po 20% udziału. Jeśli przejść na witrynę docelowo było kilka, to udział w wygenerowaniu konwersji dzielony jest równomiernie; każde otrzymuje 20% dzielone przez ich ilość.

Czym model atrybucji uwzględniający pozycje różni się od modelu liniowego? Po równo rozdysponowuje udział (wyrażony w proc.) pomiędzy wszystkimi źródłami wizyt – jest taki sam dla wszystkich punktów styku.

Atrybucja w modelu pozycyjnym jest dobrym rozwiązaniem, jeśli prowadzimy działania na różnych etapach lejka sprzedażowego. Dzięki niemu obiektywnie zweryfikujemy, które kanały marketingowe najlepiej sprawdzają się na początkowych, środkowych i końcowych etapach ścieżki zakupowej Klienta.

8.  Atrybucja Spadek udziału z upływem czasu (Time Decay)

Udział w konwersji dzielony jest między wszystkie źródła wizyt użytkownika na witrynie. Jednak przypisywane im wartości zależą od czasu, jaki upłynął pomiędzy wizytą z konkretnego źródła a konwersją.

Im więcej czasu minęło, tym znaczenie źródła jest mniejsze; największy udział uzyskuje ostatnia interakcja (Last Click).

Atrybucja w modelu rozkładu czasowego najlepiej funkcjonuje w przypadku spontanicznych transakcji o niedużej wartości (czyli w B2B na przykład w SaaS-ach). Nie jest dobrym wyborem przy B2C, np. branży nieruchomości, motoryzacji.

Błędy atrybucji (Google Ads)

Badając ścieżki konwersji na podstawie danych gromadzonych dzięki wybranemu modelowi atrybucji, warto pamiętać o marginesie błędów wynikających z ograniczeń Google Analytics. Na co wpływ mają pliki cookie generowane niezależnie dla każdej przeglądarki (każdego urządzenia).

Przykład:

W sytuacji, kiedy odbiorca zobaczy Twoją reklamę w trakcie przeglądania Internetu na smartfonie, informacja o interakcji z marką zostanie zapisana w ciasteczku nr 1. Jeśli potencjalny Klient używa prywatnego tabletu i przejdzie na Twoją stronę po kliknięciu w reklamę wyświetloną na daną frazę w wynikach wyszukiwania, to informacja o interakcji znajdzie się w ciasteczku nr 2. Z kolei, jeśli skontaktuje się z firmą przy pomocy formularza kontaktowego wypełnianego na służbowym laptopie, to informacja o interakcji zostanie zamknięta w ciasteczku nr 3.

Google Analytics stara się łączyć wszystkie zróżnicowane dane w spójną całość (np. dzięki logowaniu się za pomocą pojedynczego konta na różnych urządzeniach), niemniej jednak ryzykiem jest ufać mu bezgranicznie. Luki informacyjne zdarzały się, zdarzają i zdarzać będą. Szczególnie w przypadku użytkowników Apple, którzy – od premiery iOS 14.5 - stali się nieosiągalni do śledzenia za pomocą IDFA (Identyfikator Apple dla reklamodawców, odpowiednik ciasteczek).

Jak wybrać (właściwy) model atrybucji?

O wyborze modelu atrybucji powinien decydować model biznesu. 

1. Dla e-commerce najlepszym rozwiązaniem jest atrybucja w modelu uwzględnienie pozycji.
2. Dla branży B2B charakteryzującej się długim procesem decyzyjnym atrybucja w modelu spadek udziału z upływem czasu najlepiej pokaże siłę poszczególnych kanałów marketingowych na końcowych etapach ścieżki konwersji. 
3. W przypadku konwersji powtarzających się regularnie (np. subskrypcje w serwisie streamingowym) atrybucja w modelu liniowym przejrzyście zaprezentuje wszystkie źródła, które odpowiadają za zakupy.

Czy kampanie, które oceniane jako nieskuteczne są takimi w rzeczywistości czy nie odkrywają istotnego udziału w konwersji – ale na etapach innych niż pierwsze, ostatnie kliknięcie? Odpowiedź znajduje się w Google Analytics, dokładnie: raporcie Porównanie modeli atrybucji. Dzięki niemu obiektywnie analizujemy nasze działania, upewniając się, że nie przepalamy budżetów bądź nie inwestujemy w rozwiązania, które przynoszą najwięcej konwersji.