Повний гайд з атрибуції у Google та Facebook

• Навіщо потрібна атрибуція?
• Моделі атрибуції у Google Analytics
• Початок роботи з Google Attribution
• Моделі атрибуції у Facebook
• Початок роботи з Facebook Attribution

Атрибуція – це правило або набір правил, які визначають внесок кожного з маркетингових каналів на шляху до здійснення конверсії.

Навіщо потрібна атрибуція?

Як правило, користувачі не здійснюють конверсії одразу після того, як побачили перше рекламне оголошення.

Розберемо на прикладі інтернет-магазину туристичних товарів.

Розглянемо один з можливих шляхів клієнта при покупці спальника перед походом  у гори:

1. Ранок – вдома користувач на ПК вводить запит у Google "купити палатку". Бачить ваше пошукове оголошення, переходить на сайт, знайомиться з інформацією, закриває сайт.
2. Дорога на роботу – читає стрічку новин в Facebook, бачить ваше оголошення, але не переходить на сайт.
3. Перерва на роботі – заходить в Google з робочого ПК, вводить запит "як обрати намет", переходить на SEO статтю у вашому блозі, ознайомлюється, підписується на email розсилку, виходить.
4. Дорога додому – переглядає stories друзів в Instagram, бачить ваше оголошення зі знижкою на спальники, переглядає, але не переходить.
5. Наступний день – на домашньому ПК переглядає пошту, бачить вашу email розсилку з акцією, переходить на сайт. Зберігає вподобані моделі в закладки.
6. Після роботи – за прямим посиланням здійснює покупку. Ура!

Як ви думаєте, як зрозуміти який з усіх цих маркетингових каналів більше вплинув на конверсію?

Розібратися в цьому допоможе правильно налаштована модель атрибуції! :)

Моделі атрибуції у Google Analytics

Моделі атрибуції бувають:

• Одноканальні – вся цінність в здійсненні конверсії присвоюється тільки одному з каналів на шляху до конверсії.
• Багатоканальні – цінність конверсії розподіляється між каналами.

Приклади розподілення конверсій для одноканальних моделей атрибуції

Розберемо детальніше на одному з шляхів користувача.

У одноканальних моделях атрибуції 100% цінності конверсії присвоюється тільки одному з каналів на шляху до конверсії.

1. Модель "Перша взаємодія", де 100% цінності конверсії буде присвоєно першому каналу, що привів користувача до вас на сайт (в нашому випадку google / cpc).
2. "Остання взаємодія", де 100% цінності конверсії буде присвоєно останньому каналу на шляху до конверсії (direct / none).
3. Останній клік з Google реклами, де 100% цінності присвоюється останньому кліку саме з Google реклами.
4. Останній непрямий клік, де канал direct / none ігнорується (ця модель атрибуції встановлена за замовчуванням в звітах аналітики).

Перевага моделей: простота, навіть базового звіту буде досить, щоб побачити, які рекламні канали працюють, а які ні (якщо його немає в ланцюгу користувача).
Недоліки моделей: немає можливості оцінити вплив інших каналів на шляху користувача (оскільки вся цінність присвоюється одному каналу).

Приклади розподілення конверсій для багатоканальних моделей атрибуції

Лінійна модель атрибуції

Вона рівномірно розподіляє 100% цінності конверсії між усіма каналами (зрівнює їх).

Переваги: більш просунута модель, ніж попередні, враховується кожен канал шляху користувача.
Недоліки: модель не буде відображати реальну ефективність, прийняти правильне рішення щодо ефективності рекламних кампаній по цій моделі не вийде. Найпростіша багатоканальна модель атрибуції.

Модель атрибуції "Часовий спад"

У цій моделі, найбільшу цінність конверсії отримує канал, який знаходиться останнім у ланцюжку, а найменшу цінність конверсії той, який знаходиться першим.

Переваги: цінність конверсії присвоюється всіх каналах в шляху користувача. Описує шлях по маркетингової воронці покупця (Необізнаність - Поінформованість - Інтерес - Бажання - Покупка).
Недоліки: дана модель атрибуції занижує внесок джерел, які знаходяться на початку шляху. При цьому саме ці маркетингові канали часто призводять більшу частину відвідувачів на сайт.

Модель атрибуції на основі позиції

Є комбінацією моделей першого, останнього взаємодії і лінійної.

Першому і останньому каналам в ланцюжку взаємодій буде присвоєно 40% цінності, інші 20% рівномірно розподіляються між іншими каналами.

Перевага: виділяються два найважливіших канали – перший (початок воронки) і останній (конверсія).
Недолік: занижує значимість проміжних каналів в шляху користувача.

Модель атрибуції на основі даних

Всі попередні моделі побудовані на основі заздалегідь заданих правил – це стандартні моделі атрибуції.
Модель на основі даних, максимально точно відображає вплив кожного джерела на шляху до конверсії. Так як сама модель і внесок кожного каналу розраховуються на основі саме ваших даних.

Модель доступна в Google Analytics 360, Google Ads та Campaign Manager.

Щоб зрозуміти, як працює модель, розглянемо її основні принципи:

1. Система використовує дані про користувачів, не тільки здійснювали, але і не здійснювали конверсії. Це дозволяє оцінити, в якому випадку ймовірність здійснення або нездійснення конверсії вище.
2. Призначення цінності конверсій всіх каналах в шляху користувача.

Розглянемо детальніше, як працює модель атрибуції на основі даних.

Крок 1. Розраховуємо коефіцієнт конверсії (CR)

На першому кроці, беремо наш шлях користувача.
Для простоти припустимо, що такий шлях пройшли 100 користувачів, і 25 з них здійснили конверсію.

Показник конверсії вийде 25%. Уявімо, що у всіх каналів рівний внесок у фінальну конверсію (лінійна модель).

Крок 2. Беремо такий само шлях користувача без одного каналу і порівнюємо CR

На другому кроці ми виключаємо один з каналів в шляху користувача і аналізуємо результат на 100 користувачів.

Шлях користувача той же, але без каналу «ukr.net / email».

Крок 3. Визначаємо вагу каналу і коригуємо розподіл цінності

Визначаємо вагу виключеного каналу і присвоюємо цінність.

Канал збільшує конверсійних шляху в 2,5 рази. Збільшуємо цінність цього каналу, але залишаємо незмінним інші.

Крок 4. Десятки тисяч разів повторюємо крок 1-3 для кожного шляху і кожного каналу

Атрибуція на основі даних за допомогою машинного навчання порівнює шляху користувача безліч разів (Крок 1-3). Якщо канал збільшує конверсійних - підвищує його вагу, на який би позиції він не був. При цьому не зменшує вагу каналів, які не впливають на конверсійні позитивно.

Крок 5. Отримуємо фінальний результат: конверсійна вага кожного каналу

Підсумовуємо вагу всіх каналів в шляху і ділимо індивідуальну вагу каналу на суму всіх каналів.

Коли моделювання закінчено, ми отримуємо зважену цінність кожного каналу в шляху користувача.

Модель атрибуції на основі даних більш об'єктивна, тому що враховує всі дані про взаємодію з користувачами. Всі розрахунки відбуваються автоматично, цінність кожного разу динамічно змінюється.

Вимоги для атрибуції на основі даних (З довідки Google Analytics і Google Ads):

• Бути клієнтом Google Analytics 360.
• Включити відстеження електронної торгівлі або використовувати цілі.
  АБО
• Мати облікового запису Google Реклами, в якому не менше 15 000 кліків по оголошеннях у пошуковій і для одного дії-конверсії отримано не менше 600 конверсій протягом 30 днів.

Щоб продовжувати використовувати цю модель атрибуції, повинні виконуватися наступні мінімальні вимоги до кількості конверсій за останні 28 днів:

• 400 конверсій з довжиною шляху не менше двох взаємодій.
• 10 000 шляхів користувача в обраному поданні.

Вікно конверсії

Важливу роль в атрибуциях займає "Вікно конверсії", це проміжок часу після взаємодії з оголошенням за який реєструється конверсія.

За замовчуванням в Google Analytics встановлено класичне вікно в 30 днів, протягом цього періоду ми враховуємо в шляху користувача конверсії до
каналу, по закінченню вікна конверсія не враховується.
В Google Ads за замовчуванням встановлено вікно конверсії 30 днів після кліка або 1 день після показу якщо це КМС. Встановити вікно конверсій в Google Ads можна від 1 до 90 днів (для кліків і показів).

Початок роботи з Google Attribution

Щоб почати роботу з Google атрибуції необхідно всього 3 кроки:

1. Отримати / мати права на внесення змін в акаунт Google Analytics;
2. Вибрати Аккаунт, Ресурс, Представлення – встановити зв'язок;
3. Вибрати мету, наприклад, відправка форми або транзакція.

Після чого потрібно буде почекати до 72 годин на збір інформації та можна буде починати роботу з атрибуциями.

Зараз атрибуції знаходяться на етапі бета, але в інструменті є всі звіти з Google Analytics, де доступні всі атрібуционной моделі. З них нам буде видно звіти про:

• шляхи конверсії (шляхи користувача);
• часу до конверсії – бачимо час ухвалення рішення про покупку (в днях);
• довжину шляху конверсії – бачимо кількість каналів беруть участь в шляху користувача;
• порівняння моделей атрибуції – для аналізу і вибору моделі атрибуції, яка нам підходить.

Переваги Google Attribution

1. Можливість кросдоменного трекінгу:
   • Користувач переходить на нашу сайту, за різними доменами, і при цьому залишається одним користувачем в звітах Google Attribution.
   • Зберігається первинний джерело відвідувача.
   • Отримуємо більше шляхів користувача і вірні дані в усіх звітах, прибираємо referral трафік, зі своїх же доменів.
2. Відображення цінності конверсії каналів в шляху користувача.
3. Безкоштовна модель атрибуції на основі даних із застосуванням технології машинного навчання Google.
4. Усі необхідні звіти в одному інструменті.

Моделі атрибуції у Facebook

Атрибуції в Facebook і Google Analytics схожі, за винятком, того що Google Analytics вимірює по сеансах, а Facebook вимірює і по сеансах і по показам (пріоритет завжди віддається сеансу).
Взаємодією в Facebook вважаються кліки, покази та відвідування.

Для всіх моделей атрибуції в Facebook, крім моделі на основі даних, можна вибрати умови розподілу цінності:

• враховувати всі відвідування. Цінність розподіляється рівномірно;
• не враховувати прямі відвідування (за замовчуванням). Цінність розподіляється між платними і безкоштовними каналами взаємодії, якщо таких взаємодій немає – цінність віддається прямому каналу;
• не враховувати відвідування. Цінність розподіляється тільки між показами і кліками, якщо такі взаємодії не брали участі в конверсії, цінність віддається прямим відвідинам.

Відмінність атрибуції у Facebook та Google Analytics

У Google Analytics є кілька методів ідентифікації користувачів:

• Client ID. За замовчуванням, Google Analytics проводить вимірювання на основі файлів cookie, в такій конфігурації кожен новий браузер або пристрій – це «новий користувач»
• UserID. (Необхідно "вшити" посилання https://support.google.com/analytics/answer/3123662?hl=ru) Якщо додатково налаштувати код відстеження Google Analytics, з'являється можливість відстежувати користувачів на різних пристроях окремого представлення, за умови їх авторизації на сайті.
  Через обов'язкову авторизацію, частина даних в неавторизований період не відстежується. І для сайтів, де немає особистого кабінету, ця функція буде непридатна.

Facebook, на відміну від Google, за замовчуванням веде вимірювання в користувачів на підставі профілів в соціальних мережах. Завдяки цьому, а також високому відсотку авторизації в соціальних мережах на всіх своїх пристроях, такий метод дає можливість без проблем відстежувати шляхи користувача між пристроями і джерелами трафіку.

В даному шляху користувача, вимір на основі файлів cookie неправильно рахував би покази / кліки оголошень. Google складніше збирати і розуміти дані по мультиканального переходів одного користувача. Facebook простіше, так як користувачі "логіняться" своїми даними на різних пристроях.

Google Analytics вважав би одного і того ж користувача на різних пристроях, як різних людей, в той час як для Facebook це один і той же чоловік.

Вікно атрибуції у Facebook

У Facebook існує до 17 вікон атрибуції. Вікно атрибуції можна вибрати за кліками і відвідинам або за переходами, відвідинам і показам.

Модель за замовчуванням – 28 днів після кліка або відвідування і 1 день після показу.

Мінімальне значення – 1 день після кліка, відвідування і 4 години після показу.

Максимальна – 90 днів після кліка, переходу, показу.

Початок роботи работы з Facebook Attribution

Для початку роботи з Facebook Attribution необхідно в Business Manager:

1. Створити сферу діяльності: вибрати рекламні акаунти, піксель, додаток, групу офлайн подій.
2. Призначити, якщо необхідно, ролі.
3. Вибрати валюту і часовий пояс (ці настройки можна буде змінити в подальшому).

Дані в атрибуціях стануть доступні протягом 2х годин в розділі Атрибуції.

У Facebook Attribution стануть доступні звіти:

• Результативність – можна подивитися і порівняти статистику кампаній і джерел трафіку.
• Користувацькі звіти – дозволяють створювати власні розбивки у потрібному угрупованню, щоб було легше аналізувати дані по параметрами (кліки, покази, ціна, конверсії, ціна за клік і т.д.).

• Шляхи конверсій – шляхи користувачів до конверсії. Інформація про користувачів, які розпочинають шлях до конверсії на одному пристрої, а закінчують на іншому.

Особливість Facebook Attribution - можливість додавати дані по витратах з сторонніх майданчиків (наприклад Google Analytics).

Переваги Facebook Attribution

1. Допомагають вирішити проблеми "бачення" стандартних звітів рекламного кабінету.
2. Можливість кроссплатформенного трекінгу.
3. Завдяки інтеграції рекламних платформ дозволяє об'єднувати дані з різних джерел (в тому числі з Google Ads) в одну загальну картину.
4. Можливість створювати призначені для користувача звіти застосовуючи до них різні моделі атрибуції.
5. Можливість виключити referral трафік.
6. Facebook Attribution - безкоштовний інструмент.

Дуже часте питання: "Чому в стандартних звітах в інтерфейсі Google Analytics і Facebook Ads Manager ми бачимо різні дані про переходи?"

Тому що в Google Analytics модель атрибуції в стандартних звітах за останнім непрямим кліком, а в Facebook Ads Manager - за останньою взаємодією з Facebook.

Тобто, всі конверсії, які відбудуться на нашому сайті протягом 28 днів, після того, як користувач взаємодіяв з рекламою, Facebook буде вважати «своїми». І навіть якщо користувач просто побачив рекламу, але не перейшов по ній, а потім протягом доби прийшов на ваш сайт з іншого джерела, Facebook все одно скаже: «Це моя конверсія!». У той час, як Google Analytics присвоїть конверсію останньому непрямому кліку.

Саме з цієї причини кількість конверсій в Facebook часто розходиться з даними Google Analytics.

Рекомендація: поставте в налаштуваннях рекламного аккаунту більш реалістичне вікно конверсії (1 або 7 днів після кліка) або при аналізі статистики в налаштуваннях стовпців проведіть порівняння різних вікон і отримаєте більш реалістичні дані.

Висновки

Інструменти Facebook Attribution і Google Attribution дозволяють порівнювати моделі.

Всі моделі атрибуції і інструменти потрібні, щоб визначити вплив маркетингових каналів на конверсію. Єдиної відповіді на питання, яку модель атрибуції вибрати – немає. Потрібно враховувати бізнес-цілі, маркетингові цілі і індивідуально підбирати модель під ваш бізнес.

Якщо ви бачите, що при використанні якоїсь моделі дані істотно відрізняються, це знак, що потрібно детальніше вивчити шлях користувача і вплив каналів на конверсію. Можливо, використання іншої моделі атрибуції дозволить переоцінити вплив каналів і перерозподілити бюджет на ті, ефективність яких спочатку була неочевидна.