Войти как пользователь
Вы можете войти на сайт, если вы зарегистрированы на одном из этих сервисов:
Россия +7 (495) 139-20-33
26 Сентября 2016 в 13:20

Учет ассоциированных конверсий при помощи Google Analytics

Россия +7 (495) 139-20-33
0 12099
Подпишитесь на нас в Telegram
Евгений Повх
Специалист по контекстной рекламе Artics Internet Solutions

В ряде ниш лишь небольшая доля конверсий совершается в результате первого посещения. Если мы говорим про товары из категории бытовой техники и электроники с высоким средним чеком, то только 20% посетителей совершают покупку при первом посещении сайта и 40% после второго. В этом случае для правильной оценки эффективности и оптимизации рекламных кампаний важно и нужно учитывать ассоциированные конверсии. Только так можно оценить реальную эффективность каждого канала, с которым пользователь взаимодействует перед тем, как совершить покупку.

На скриншоте представлена статистика по одному из наших клиентов (крупный e-commerce проект, электроника). В результате первого взаимодействия совершено лишь 25% конверсий. Соответственно стандартные отчеты, где подсчет конверсий выполняется по моделям атрибуции last click или last non-direct click, не отображают реальную ситуацию.

1.png

Google Analytics представляет ряд инструментов для отслеживания мультиканальных последовательностей. Мы накопили большой опыт и хотим им поделиться с вами: рассмотрим отчеты Google Analytics, плюсы и минусы каждого, а также расскажем каким отчетом и в каких ситуациях лучше пользоваться.

Отчет «Ассоциированные конверсии»

Данный отчет предоставляет информацию о вспомогательной роли рекламных каналов и показывает, для какого количества конверсий канал был вспомогательным или завершающим. «Ассоциированные конверсии» отображают общую тенденцию и полученные результаты нельзя использовать для точных расчетов. Поскольку каждому каналу, который участвовал в пути до конверсии, будут начислены по одной вспомогательной конверсии. Таким образом, в отчете будет представлено больше конверсий, чем в действительности их было на сайте за исследуемый период. И как следствие, вклад какого-то канала может быть переоценен. Рассмотрим простой пример, в одном пути до конверсии участвуют две кампании в Google AdWords, эти кампании согласно данному отчету получат по одной конверсии. То есть их общий CPA будет в два раза ниже реального, что неверно.

Инструмент сравнения моделей

Еще один отчет, который можно использовать для отслеживания мультиканальных последовательностей. С помощью «Сравнения моделей» можно оценить вклад каждого канала. Отчет показывает реальное количество конверсий, и распределяются они между каналами в зависимости от их места в пути. Правила, согласно которым происходят распределения, называются моделями атрибуции.

Ниже на скриншоте представлены стандартные модели атрибуции Google Analytics.

2.png

Стандартные модели атрибуции распределяют вклад в конверсию между всеми каналами в пути. Например, в пути до совершения конверсии есть две кампании AdWords, переход с другого сайта и прямой переход. Рекламный бюджет тратился только на контекст, то есть CPA этого пути равен расходам AdWords, разделенным на одну конверсию. Согласно стандартным моделям атрибуции вклад будет распределен между всеми четырьмя каналами пути, и вклад контекстных кампаний окажется меньше одной конверсии. CPA этих контекстных кампаний окажется выше общего CPA пути. При распределении рекламного бюджета этим кампаниям ошибочно будут назначены меньшие ставки. Эту ошибку можно избежать, если использовать собственные модели на основании существующих.

3.png

В собственной модели можно задавать свои веса различным каналам. Например, снизить до нуля ценность бесплатных каналов:

4.png

Собственные модели атрибуции

Базовую модель стоит выбирать в зависимости от конкретной ситуации. Например, если речь идет о краткосрочной акции, то нет смысла вкладывать в каналы, которые открывают конверсионную цепочку, лучше выбрать модель «Временной спад». Если же проводится регулярная рекламная кампания, то в качестве основы подойдет линейная модель атрибуции, которая назначает одинаковую ценность всем участникам пути. В этом случае каждый канал, участвующий в цепочке, одинаково важен.

На скриншоте показано, что кампании, у которых число конверсий по модели "По последнему непрямому клику" меньше, чем по модели "Линейная модифицированная", оказываются недооцененными по модели last non-direct click, а брендовая кампания наоборот переоценена.

5.png

Некоторые рекламодатели до сих пор разделяют каналы между подрядчиками. В этой ситуации, как правило, клиент смотрит стандартные отчеты Google Analytics, которые строятся по модели last non-direct click. И чтобы оценить влияние различных каналов на конверсии с контекстной рекламы по этой модели, нужно рассматривать только пути, которые завершаются контекстной рекламой или связкой "контекстная реклама – прямой переход". В Google Analytics есть возможность фильтровать пути до конверсий (она называется «сегменты конверсий»), при этом в фильтрах можно указывать лишь первое, последнее, вспомогательное или любое взаимодействие, а предпоследнее или предшествующее указать невозможно.

6.png

Или другая ситуация - в контекстной рекламе зачастую пути до конверсий завершаются брендовыми кампаниями, но другие кампании участвуют в промежуточных взаимодействиях этих путей, хотя согласно стандартным отчетам, их ценность может быть не столь высокой. В таких случаях можно использовать анализ отчета "Основные пути до конверсий".

7.png

Данные в отчете представлены в виде перечисления всех конверсионных цепочек, которых даже для небольшого сайта может быть несколько тысяч за месяц. Ручная обработка такого объема информации невозможна. Мы в этом случае используем собственные макросы в Excel. С их помощью за несколько кликов можно оставить только нужные для анализа пути, а затем распределить ценность между каналами по моделям атрибуции, которые были описаны выше.

В заключение хочу еще раз обратить внимание, что стандартные отчеты Google Analytics не всегда показывают полную картину. Поэтому для решения конкретной задачи нужно выбирать наиболее подходящие инструменты, в том числе созданные собственноручно.

0 комментариев
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.

Отправьте отзыв!
X | Закрыть