Бесплатно
по России
Модели атрибуции в Яндекс Метрике и Google Analytics
- при работе с недорогими товарами;
- если реклама направлена на мгновенную покупку, а период конверсии очень короткий;
- если вы ведете две разных рекламных компании на разных площадках, и хотите оценить эффективность каждой из них;
- если вам нужно выяснить, каким был именно последний источник трафика перед конверсией;
- при проведении технического аудита сайта.
Модель 2. По последнему непрямому клику
Работает почти так же, как предыдущая, но вся ценность конверсии присваивается последнему источнику трафика, не являющемуся прямым переходом (например, через контекстную рекламу, почтовую рассылку или выдачу по запросу в строке поиска). Стоит использовать в нескольких случаях:
- если вы уверены, что все посетители, перешедшие по прямой ссылке — это клиенты, привлеченные любым другим из использованных вами маркетинговых каналов;
- если вы хотите исключить прямой трафик из отчетов.
Именно эта модель по умолчанию включена в Google Analytics для всех отчетов, кроме Многоканальных последовательностей. Так что, если вы считаете, что не пользуетесь моделями атрибуции — вы просто пользуетесь моделью «По последнему непрямому клику».
Модель 3. Последний клик в Google Ads
Еще одна специализированная модель, которая присваивает всю ценность конверсии последнему клику по объявлению Google Ads. Предсказуемо используется в тех случаях, когда вам нужно оценить эффективность рекламной кампании в этом сервисе, а также найти объявления или ключевые слова, которые приносят больше конверсий.
Модель 4. Первое взаимодействие
Модель, противоположная первым двум: она позволяет присвоить всю ценность конверсии первому источнику трафика, игнорируя все последующие переходы. Будет полезна в двух случаях:
- если вы работаете с товарами, для которых характерен долгий период конверсии — обычно это дорогостоящие продукты или те, у которых долгий жизненный цикл;
- если вам нужно узнать, какие маркетинговые инструменты чаще приносят вам новых клиентов (в этом случае логично учитывать первое знакомство с компанией).
Модель 5. Линейная
Присваивает равную долю от конверсии всем источникам трафика (и, если мы предположим, что таких источников было 9, то каждый из них получит 1/9 ценности).
Модель также имеет свою сферу применения:
- продажа товаров и услуг по подписке;
- работа с несколькими маркетинговыми каналами, которые имеют для вас равное значение.
Модель 6. С учетом давности взаимодействий
Ценность конверсии распределяется прямо пропорционально тому, насколько близок по времени переход к моменту конверсии. То есть, чем ближе он к моменту покупки, тем более ценным считается. Через 30 дней источник перехода перестает учитываться в статистике, а срок, в течение которого ценность перехода падает вдвое, можно настроить вручную через Google Analytics.
Модель эффективна в нескольких случаях:
- для лидогенерации при коротком цикле продаж, где источник, который не привел пользователя к заказу в течение месяца, может считаться не сработавшим;
- если необходимо разделить маркетинговые каналы по уровням воронки продаж — самые ценные на верхних уровнях, наименее ценные — на нижних.
Модель 7. С привязкой к позиции
В этом случае 40% ценности конверсии получают первый и последний переходы в цепочке, а 20% распределяется равномерно между остальными. Чаще всего применяется:
- при оценке эффективности рекламных кампаний, направленных на импульсивные покупки;
- если нужно выделить лучшие каналы для лидогенерации и конвертации лидов в клиентов.
Эти 7 моделей позволяют достаточно точно подобрать систему оценки эффективности выбранных инструментов продвижения или адаптировать статистику под решение конкретных бизнес-задач. Кроме того, Google Analytics позволяет создавать собственные модели атрибуции, которые затем можно использовать в Инструменте сравнения моделей, чтобы проверить работу конкретных каналов.
Модели атрибуции Яндекс.Метрики
Яндекс также предлагает собственные модели атрибуции — их всего четыре.
Модель 1. Последний переход
Уже знакомая нам модель, присваивающая всю ценность конверсии последнему переходу, даже если он был выполнен по прямой ссылке. Используется в тех же случаях, что и аналогичная модель Google Analytics — при работе с недорогими товарами или продуктами с коротким сроком конверсии, а также в рамках технического аудита сайта.
Модель 2. Первый переход
В этом случае вся ценность присваивается первому посещению сайта — аналогично модели «Первое взаимодействие» от Google Analytics. Использовать стоит так же: для дорогостоящих товаров с долгим сроком конверсии и для оценки роли маркетинговых инструментов в привлечении новых клиентов.
Модель 3. Последний значимый переход
Яндекс.Метрика делит источники трафика на значимые и не значимые — к последним относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц. В рамках этой модели вся ценность конверсии присваивается последнему значимому каналу. В Яндекс.Метрике именно эта модель используется по умолчанию.
Это удобно в нескольких случаях:
- если вы работаете с товарами с коротким циклом продаж;
- если вы хотите очистить статистику от искажений, вызванных прямым трафиком.
Модель 4. Последний переход из Директа
Данная модель появилась в Яндекс Метрике сравнительно недавно и по сути она аналогична модели Последний клик в Google Ads в Google Analytics. Эта модель помогает оценить эффективность рекламы Директа независимо от того, в какой момент цепочки визитов посетитель перешел по рекламе.
Если после перехода по рекламе Директа были переходы из других источников, то все визиты будут привязаны к последнему переходу по рекламе Директа.
Выбор модели атрибуции — почему это важно?
Как мы уже сказали, по умолчанию в сервисах Яндекс.Метрика и Google Analytics уже используются модели по умолчанию — и они не всегда подходят именно вашему бизнесу. Для некоторых групп товаров или услуг ключевыми могут считаться другие источники конверсии, а оценка эффективности многих рекламных кампаний требует более подробного сбора статистики. Также важно понимать, что некоторые каналы не отражаются непосредственно в статистике конверсий, но имеют очень большое влияние на конверсию, например крауд-маркетинг и SERM.
Именно поэтому мы рекомендуем выбирать оптимальную модель атрибуции заранее, опираясь на специфику своего продукта и сферы деятельности.
Представим ситуацию: у вас имеется сайт интернет-магазина и вы используете несколько каналов привлечения трафика: SEO, контекстную рекламу, таргетинг, e-mail рассылку, рекламу в Youtube и т.д. Товары отлично продаются, у клиента все хорошо, но рано или поздно всегда возникает вопрос: как оценить эффективность каналов трафика? Какой из каналов дает максимальный профит, какой минимальный, а какой вообще возможно работает вхолостую. Казалось бы просто - достаточно в системе аналитики выбрать трафик по заданному источнику трафика. Но на самом деле все не так просто. Большинство пользователей в процессе поиска используют более одного канала (и намного!). Что делать в тех случаях, когда пользователь к примеру сначала зашел на сайт по контекстной рекламе, затем через несколько дней перешел на сайт из поиска, подписался на рассылку, а еще через несколько дней перешел по рассылке и сделал заказ? Какому каналу трафика приписать данную конверсию? Об этом и расскажет данная статья.
Согласно исследованию компании Rakuten Marketing, в среднем клиенты заходят на сайт ритейлера больше 9 раз, прежде чем оформить заказ. И каждый раз они могут использовать новый канал, причем последним в цепочке может быть переход по прямой ссылке из сохраненных закладок и страниц — или даже ввод сайта в адресной строке браузера. Это удобно для клиента, но не слишком удобно для продавца, который хочет видеть реальную статистику того, какие из использованных им инструментов продвижения работают лучше и приносят лучший результат.
Именно для этого Яндекс и Google разработали собственные модели атрибуции.
Модель атрибуции — это способ распределить вклад разных источников трафика в конверсию.
Иными словами, это системы оценки того, какие из шагов пользователя сильнее повлияли на его выбор. У двух поисковых систем эти модели разные, хотя имеют и общие черты.
Модели атрибуции Google Analytics
Модель 1. Последнее взаимодействие
Модель присваивает ценность конверсии последнему источнику трафика. Самая простая система — и, как показал пример в начале, не самая эффективная. Но в некоторых случаях именно она помогает собрать необходимую статистику:
- при работе с недорогими товарами;
- если реклама направлена на мгновенную покупку, а период конверсии очень короткий;
- если вы ведете две разных рекламных компании на разных площадках, и хотите оценить эффективность каждой из них;
- если вам нужно выяснить, каким был именно последний источник трафика перед конверсией;
- при проведении технического аудита сайта.
Модель 2. По последнему непрямому клику
Работает почти так же, как предыдущая, но вся ценность конверсии присваивается последнему источнику трафика, не являющемуся прямым переходом (например, через контекстную рекламу, почтовую рассылку или выдачу по запросу в строке поиска). Стоит использовать в нескольких случаях:
- если вы уверены, что все посетители, перешедшие по прямой ссылке — это клиенты, привлеченные любым другим из использованных вами маркетинговых каналов;
- если вы хотите исключить прямой трафик из отчетов.
Именно эта модель по умолчанию включена в Google Analytics для всех отчетов, кроме Многоканальных последовательностей. Так что, если вы считаете, что не пользуетесь моделями атрибуции — вы просто пользуетесь моделью «По последнему непрямому клику».
Модель 3. Последний клик в Google Ads
Еще одна специализированная модель, которая присваивает всю ценность конверсии последнему клику по объявлению Google Ads. Предсказуемо используется в тех случаях, когда вам нужно оценить эффективность рекламной кампании в этом сервисе, а также найти объявления или ключевые слова, которые приносят больше конверсий.
Модель 4. Первое взаимодействие
Модель, противоположная первым двум: она позволяет присвоить всю ценность конверсии первому источнику трафика, игнорируя все последующие переходы. Будет полезна в двух случаях:
- если вы работаете с товарами, для которых характерен долгий период конверсии — обычно это дорогостоящие продукты или те, у которых долгий жизненный цикл;
- если вам нужно узнать, какие маркетинговые инструменты чаще приносят вам новых клиентов (в этом случае логично учитывать первое знакомство с компанией).
Модель 5. Линейная
Присваивает равную долю от конверсии всем источникам трафика (и, если мы предположим, что таких источников было 9, то каждый из них получит 1/9 ценности).
Модель также имеет свою сферу применения:
- продажа товаров и услуг по подписке;
- работа с несколькими маркетинговыми каналами, которые имеют для вас равное значение.
Модель 6. С учетом давности взаимодействий
Ценность конверсии распределяется прямо пропорционально тому, насколько близок по времени переход к моменту конверсии. То есть, чем ближе он к моменту покупки, тем более ценным считается. Через 30 дней источник перехода перестает учитываться в статистике, а срок, в течение которого ценность перехода падает вдвое, можно настроить вручную через Google Analytics.
Модель эффективна в нескольких случаях:
- для лидогенерации при коротком цикле продаж, где источник, который не привел пользователя к заказу в течение месяца, может считаться не сработавшим;
- если необходимо разделить маркетинговые каналы по уровням воронки продаж — самые ценные на верхних уровнях, наименее ценные — на нижних.
Модель 7. С привязкой к позиции
В этом случае 40% ценности конверсии получают первый и последний переходы в цепочке, а 20% распределяется равномерно между остальными. Чаще всего применяется:
- при оценке эффективности рекламных кампаний, направленных на импульсивные покупки;
- если нужно выделить лучшие каналы для лидогенерации и конвертации лидов в клиентов.
Эти 7 моделей позволяют достаточно точно подобрать систему оценки эффективности выбранных инструментов продвижения или адаптировать статистику под решение конкретных бизнес-задач. Кроме того, Google Analytics позволяет создавать собственные модели атрибуции, которые затем можно использовать в Инструменте сравнения моделей, чтобы проверить работу конкретных каналов.
Модели атрибуции Яндекс.Метрики
Яндекс также предлагает собственные модели атрибуции — их всего четыре.
Модель 1. Последний переход
Уже знакомая нам модель, присваивающая всю ценность конверсии последнему переходу, даже если он был выполнен по прямой ссылке. Используется в тех же случаях, что и аналогичная модель Google Analytics — при работе с недорогими товарами или продуктами с коротким сроком конверсии, а также в рамках технического аудита сайта.
Модель 2. Первый переход
В этом случае вся ценность присваивается первому посещению сайта — аналогично модели «Первое взаимодействие» от Google Analytics. Использовать стоит так же: для дорогостоящих товаров с долгим сроком конверсии и для оценки роли маркетинговых инструментов в привлечении новых клиентов.
Модель 3. Последний значимый переход
Яндекс.Метрика делит источники трафика на значимые и не значимые — к последним относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц. В рамках этой модели вся ценность конверсии присваивается последнему значимому каналу. В Яндекс.Метрике именно эта модель используется по умолчанию.
Это удобно в нескольких случаях:
- если вы работаете с товарами с коротким циклом продаж;
- если вы хотите очистить статистику от искажений, вызванных прямым трафиком.
Модель 4. Последний переход из Директа
Данная модель появилась в Яндекс Метрике сравнительно недавно и по сути она аналогична модели Последний клик в Google Ads в Google Analytics. Эта модель помогает оценить эффективность рекламы Директа независимо от того, в какой момент цепочки визитов посетитель перешел по рекламе.
Если после перехода по рекламе Директа были переходы из других источников, то все визиты будут привязаны к последнему переходу по рекламе Директа.
Выбор модели атрибуции — почему это важно?
Как мы уже сказали, по умолчанию в сервисах Яндекс.Метрика и Google Analytics уже используются модели по умолчанию — и они не всегда подходят именно вашему бизнесу. Для некоторых групп товаров или услуг ключевыми могут считаться другие источники конверсии, а оценка эффективности многих рекламных кампаний требует более подробного сбора статистики. Также важно понимать, что некоторые каналы не отражаются непосредственно в статистике конверсий, но имеют очень большое влияние на конверсию, например крауд-маркетинг и SERM.
Именно поэтому мы рекомендуем выбирать оптимальную модель атрибуции заранее, опираясь на специфику своего продукта и сферы деятельности.
Представим ситуацию: у вас имеется сайт интернет-магазина и вы используете несколько каналов привлечения трафика: SEO, контекстную рекламу, таргетинг, e-mail рассылку, рекламу в Youtube и т.д. Товары отлично продаются, у клиента все хорошо, но рано или поздно всегда возникает вопрос: как оценить эффективность каналов трафика? Какой из каналов дает максимальный профит, какой минимальный, а какой вообще возможно работает вхолостую. Казалось бы просто - достаточно в системе аналитики выбрать трафик по заданному источнику трафика. Но на самом деле все не так просто. Большинство пользователей в процессе поиска используют более одного канала (и намного!). Что делать в тех случаях, когда пользователь к примеру сначала зашел на сайт по контекстной рекламе, затем через несколько дней перешел на сайт из поиска, подписался на рассылку, а еще через несколько дней перешел по рассылке и сделал заказ? Какому каналу трафика приписать данную конверсию? Об этом и расскажет данная статья.
Согласно исследованию компании Rakuten Marketing, в среднем клиенты заходят на сайт ритейлера больше 9 раз, прежде чем оформить заказ. И каждый раз они могут использовать новый канал, причем последним в цепочке может быть переход по прямой ссылке из сохраненных закладок и страниц — или даже ввод сайта в адресной строке браузера. Это удобно для клиента, но не слишком удобно для продавца, который хочет видеть реальную статистику того, какие из использованных им инструментов продвижения работают лучше и приносят лучший результат.
Именно для этого Яндекс и Google разработали собственные модели атрибуции.
Модель атрибуции — это способ распределить вклад разных источников трафика в конверсию.
Иными словами, это системы оценки того, какие из шагов пользователя сильнее повлияли на его выбор. У двух поисковых систем эти модели разные, хотя имеют и общие черты.
Модели атрибуции Google Analytics
Модель 1. Последнее взаимодействие
Модель присваивает ценность конверсии последнему источнику трафика. Самая простая система — и, как показал пример в начале, не самая эффективная. Но в некоторых случаях именно она помогает собрать необходимую статистику:
- при работе с недорогими товарами;
- если реклама направлена на мгновенную покупку, а период конверсии очень короткий;
- если вы ведете две разных рекламных компании на разных площадках, и хотите оценить эффективность каждой из них;
- если вам нужно выяснить, каким был именно последний источник трафика перед конверсией;
- при проведении технического аудита сайта.
Модель 2. По последнему непрямому клику
Работает почти так же, как предыдущая, но вся ценность конверсии присваивается последнему источнику трафика, не являющемуся прямым переходом (например, через контекстную рекламу, почтовую рассылку или выдачу по запросу в строке поиска). Стоит использовать в нескольких случаях:
- если вы уверены, что все посетители, перешедшие по прямой ссылке — это клиенты, привлеченные любым другим из использованных вами маркетинговых каналов;
- если вы хотите исключить прямой трафик из отчетов.
Именно эта модель по умолчанию включена в Google Analytics для всех отчетов, кроме Многоканальных последовательностей. Так что, если вы считаете, что не пользуетесь моделями атрибуции — вы просто пользуетесь моделью «По последнему непрямому клику».
Модель 3. Последний клик в Google Ads
Еще одна специализированная модель, которая присваивает всю ценность конверсии последнему клику по объявлению Google Ads. Предсказуемо используется в тех случаях, когда вам нужно оценить эффективность рекламной кампании в этом сервисе, а также найти объявления или ключевые слова, которые приносят больше конверсий.
Модель 4. Первое взаимодействие
Модель, противоположная первым двум: она позволяет присвоить всю ценность конверсии первому источнику трафика, игнорируя все последующие переходы. Будет полезна в двух случаях:
- если вы работаете с товарами, для которых характерен долгий период конверсии — обычно это дорогостоящие продукты или те, у которых долгий жизненный цикл;
- если вам нужно узнать, какие маркетинговые инструменты чаще приносят вам новых клиентов (в этом случае логично учитывать первое знакомство с компанией).
Модель 5. Линейная
Присваивает равную долю от конверсии всем источникам трафика (и, если мы предположим, что таких источников было 9, то каждый из них получит 1/9 ценности).
Модель также имеет свою сферу применения:
- продажа товаров и услуг по подписке;
- работа с несколькими маркетинговыми каналами, которые имеют для вас равное значение.
Модель 6. С учетом давности взаимодействий
Ценность конверсии распределяется прямо пропорционально тому, насколько близок по времени переход к моменту конверсии. То есть, чем ближе он к моменту покупки, тем более ценным считается. Через 30 дней источник перехода перестает учитываться в статистике, а срок, в течение которого ценность перехода падает вдвое, можно настроить вручную через Google Analytics.
Модель эффективна в нескольких случаях:
- для лидогенерации при коротком цикле продаж, где источник, который не привел пользователя к заказу в течение месяца, может считаться не сработавшим;
- если необходимо разделить маркетинговые каналы по уровням воронки продаж — самые ценные на верхних уровнях, наименее ценные — на нижних.
Модель 7. С привязкой к позиции
В этом случае 40% ценности конверсии получают первый и последний переходы в цепочке, а 20% распределяется равномерно между остальными. Чаще всего применяется:
- при оценке эффективности рекламных кампаний, направленных на импульсивные покупки;
- если нужно выделить лучшие каналы для лидогенерации и конвертации лидов в клиентов.
Эти 7 моделей позволяют достаточно точно подобрать систему оценки эффективности выбранных инструментов продвижения или адаптировать статистику под решение конкретных бизнес-задач. Кроме того, Google Analytics позволяет создавать собственные модели атрибуции, которые затем можно использовать в Инструменте сравнения моделей, чтобы проверить работу конкретных каналов.
Модели атрибуции Яндекс.Метрики
Яндекс также предлагает собственные модели атрибуции — их всего четыре.
Модель 1. Последний переход
Уже знакомая нам модель, присваивающая всю ценность конверсии последнему переходу, даже если он был выполнен по прямой ссылке. Используется в тех же случаях, что и аналогичная модель Google Analytics — при работе с недорогими товарами или продуктами с коротким сроком конверсии, а также в рамках технического аудита сайта.
Модель 2. Первый переход
В этом случае вся ценность присваивается первому посещению сайта — аналогично модели «Первое взаимодействие» от Google Analytics. Использовать стоит так же: для дорогостоящих товаров с долгим сроком конверсии и для оценки роли маркетинговых инструментов в привлечении новых клиентов.
Модель 3. Последний значимый переход
Яндекс.Метрика делит источники трафика на значимые и не значимые — к последним относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц. В рамках этой модели вся ценность конверсии присваивается последнему значимому каналу. В Яндекс.Метрике именно эта модель используется по умолчанию.
Это удобно в нескольких случаях:
- если вы работаете с товарами с коротким циклом продаж;
- если вы хотите очистить статистику от искажений, вызванных прямым трафиком.
Модель 4. Последний переход из Директа
Данная модель появилась в Яндекс Метрике сравнительно недавно и по сути она аналогична модели Последний клик в Google Ads в Google Analytics. Эта модель помогает оценить эффективность рекламы Директа независимо от того, в какой момент цепочки визитов посетитель перешел по рекламе.
Если после перехода по рекламе Директа были переходы из других источников, то все визиты будут привязаны к последнему переходу по рекламе Директа.
Выбор модели атрибуции — почему это важно?
Как мы уже сказали, по умолчанию в сервисах Яндекс.Метрика и Google Analytics уже используются модели по умолчанию — и они не всегда подходят именно вашему бизнесу. Для некоторых групп товаров или услуг ключевыми могут считаться другие источники конверсии, а оценка эффективности многих рекламных кампаний требует более подробного сбора статистики. Также важно понимать, что некоторые каналы не отражаются непосредственно в статистике конверсий, но имеют очень большое влияние на конверсию, например крауд-маркетинг и SERM.
Именно поэтому мы рекомендуем выбирать оптимальную модель атрибуции заранее, опираясь на специфику своего продукта и сферы деятельности.
ПОСЛЕДНИЕ ЗАПИСИ
30 сентября 2021
16 июня 2021
17 мая 2021