Содержание

Что такое атрибуция и как она работает? – Aitarget

Атрибуция позволяет узнать, какие действия выполняют люди после просмотра рекламы в течение определенного периода времени. Например: сколько людей взаимодействовали с вашим брендом на Facebook или совершили покупку на вашем сайте после просмотра рекламы или клика по ней. С помощью атрибуции можно определить, какие объявления помогли достичь цели на разных платформах и устройствах. А это, в свою очередь, позволит принять обоснованные решения при разработке рекламных кампаний и получить желаемые результаты в будущем.

Атрибуция на Facebook применяется к действиям, которые могут включать взаимодействие с брендом на Facebook и конверсии на сайте или в приложении. Мы можем измерять конверсии с помощью пикселя Facebook, SDK для мобильных устройств или офлайн-событий. Действия — это события, которые происходят, после того как человек увидел вашу рекламу на Facebook (например, покупка продукта). Мы регистрируем два типа событий, предшествующих тому или иному действию:

  • Клики. Человек нажал рекламу и совершил конверсию. Это атрибуция по кликам.

  • Просмотры. Человек увидел вашу рекламу, не стал нажимать на нее, но совершил конверсию. Это атрибуция по просмотрам.

Клики имеют приоритет над просмотрами, даже если после клика регистрируется другой просмотр. В отчетах Facebook о рекламе данные отображаются с разбивкой по окнам атрибуции длительностью 1 день, 7 дней и 28 дней. По умолчанию для просмотров используется окно продолжительностью 1 день, а для кликов — 28 дней, но вы можете изменить это значение в любой момент. При выборе нового окна атрибуции в отчете появятся дополнительные столбцы и вы сможете сравнить действия, которые произошли за указанный период времени.

Если вы хотите просмотреть все конверсии, связанные с рекламой, установите одинаковый период времени для атрибуции по кликам и по просмотрам. Например, чтобы узнать, сколько покупок было совершено после просмотра или клика по вашей рекламе за последние 7 дней, выберите длительность 7 дней для окон атрибуции по просмотрам и кликам. Вы увидите следующие столбцы:

С их помощью вы сможете определить, покупают ли ваш продукт после просмотра рекламы или после клика по ней. Кроме того, можно сравнить результаты и расходы с другими объявлениями и определить, какая реклама более эффективна с точки зрения достижения целей.

Что важно знать об атрибуции Facebook:

  • Если клиент нажал на рекламу, конверсия может быть связана только с кликом. Если клиент так и не нажал на рекламу, но выполнил действие, конверсия может быть связана только с просмотром. Конверсия не может быть соотнесена одновременно и с кликом, и с просмотром.

  • Facebook использует модель атрибуции «Последнее взаимодействие», то есть вся ценность конверсии присваивается последней рекламе, которую человек нажал или с которой взаимодействовал. Если человек не нажал на рекламу, вся ценность присваивается последней просмотренной рекламе. Если клик был сделан, это будет атрибуция по клику. Если клик не выполнен, конверсия будет соотнесена с последней просмотренной рекламой на Facebook.

  • Любые события, произошедшие вне 28-дневного диапазона, в расчет не принимаются.

  • В отчетах конверсии отображаются за тот день, когда произошел клик или показ. Вы можете включить отображение конверсий в день их выполнения с помощью API Ads Insights.

  • Статистика продолжает обновляться в течение 28 дней после окончания кампании. Если вы передаете данные об атрибуции в собственные модели или хранилища данных, используйте обратное заполнение, чтобы учесть окончательную статистику по истечении 28 дней.

  • Если человек увидел рекламу или нажал на нее, после чего выполнил несколько конверсий, все они приписываются последнему просмотренному или нажатому объявлению. При получении нескольких одинаковых конверсий за короткий период времени применяется дедупликация.

  • Атрибуция по кликам может включать клики для взаимодействия (отметки «Нравится», комментарии и перепосты рекламы). Таким образом, если кто-то поставил вашей рекламе отметку «Нравится», конверсии будут связаны с выбранным вами окном атрибуции по кликам.

  • Атрибуция Facebook используется не только для конверсий в результате действий вне сайта, но и для взаимодействий с брендом на Facebook (например, отметки «Нравится» на вашей странице Facebook после просмотра или клика по вашей рекламе).

Приведем пример.

В понедельник клиент просмотрел вашу рекламу и нажал на нее, но не совершил конверсию. В следующий вторник (8 дней спустя) тот же самый клиент посмотрел рекламу снова, не нажал ее, но совершил конверсию. Если бы вы открыли свои отчеты, после того как конверсия была выполнена во вторник, вы увидели бы следующее:

Атрибуция — это… Что такое Атрибуция?

  • EMX — or EmX may refer to: * Emerald Express (EmX), a bus transit system in Lane County, Oregon * EuroManx, a defunct airline which held ICAO airline designator EMX * El Maitén Airport, an airport in Argentina which has EMX * Electribe EMX, music… …   Wikipedia

  • Connecticut Route 146 — Route 146 Route information Maintained by ConnDOT Length: 13. 00 mi …   Wikipedia

  • Chum Mey — in the Tuol Sleng prison 2010 Born 1930 (age 80–81) Occupation Mechanic …   Wikipedia

  • Harold Olmo — Dr. Harold Olmo (b. July 31 1909 June 30 2006) was a pioneering viticulturalist and professor at the University of California, Davis. In the 1950s, he helped to establish California s first quarantine facility on the UC Davis campus to permit… …   Wikipedia

  • Евангелие от Иоанна 12:12 — На другой день множество народа, пришедшего на праздник, услышав, что Иисус идет в Иерусалим …   Библия. Ветхий и Новый заветы. Синодальный перевод. Библейская энциклопедия арх. Никифора.

  • Раззвонить — сов. перех. и неперех. разг. Широко разгласить, распространить слух, новости; растрезвонить всем о чём либо. Толковый словарь Ефремовой. Т. Ф. Ефремова. 2000 …   Современный толковый словарь русского языка Ефремовой

  • ТРАССИРОВАТЬ — ТРАССИРОВАТЬ, рую, руешь; анный; совер. и несовер. 1. что. Наметить ( ечать) трассу (в 1 знач). 2. (1 ое лицо и 2 е лицо не употр.). О пуле, снаряде, ракете: оставить ( влять) при полёте светящийся след. Трассирующая пуля. | сущ. трассирование, я …   Толковый словарь Ожегова

  • Беккерель Анри — …   Википедия

  • Бишарян, Егине — Егине Вачеевна Бишарян арм. Հեղինէ Բիշարյան Секретарь партии «Оринац Еркир» Дата рождения …   Википедия

  • Randers — [ Randers [upper center] is south of Aalborg and north of Århus, on Denmark s Jutland peninsula.] Randers (IPA2|ˈʁɑnɐs) is a city in Randers municipality (Aarhus County, Region Midtjylland) on the Jutland peninsula in central Denmark. It is… …   Wikipedia

  • Patsy Cline Showcase — Infobox Album Name = Patsy Cline Showcase Type = Album Artist = Patsy Cline Released = November 27 1961 Recorded = November 16, 1960 mdash; August 25, 1961 Genre = Country pop Length = 28:35 Label = Decca (1961) MCA (re release; 1973 1988)… …   Wikipedia

    • Что такое Facebook Атрибуция: как ее настроить, модели атрибуции и принципы их работы

    Что такое Facebook Атрибуция, и чем она полезна для рекламодателей

    Содержание [показать] Не так давно из беты вышел инструмент Facebook Attribution (Facebook Атрибуция). В этой статье я расскажу подробно, что это за инструмент, и чем он может быть полезен рекламодателям. Для начала разберемся, что такое атрибуция. Атрибуция — это распределение ценности среди точек взаимодействия на пути пользователя к конверсии. Зачастую системами аналитики по умолчанию вся ценность назначается только последнему взаимодействию человека перед совершением конверсии, хотя предыдущие могут быть не менее важны. По этой причине у рекламодателя может создаться ошибочное мнение об эффективности рекламных инструментов. Facebook Атрибуция позволяет более точно оценить эффективность вашей рекламы, применяя для анализа различные модели. Также важной особенностью некоторых моделей в Facebook Атрибуции является то, что они учитывают не только клики по рекламе, но и ее просмотры.

    Какие бывают модели атрибуции

    В зависимости от выбранной модели атрибуции точкам взаимодействия будет назначаться различная ценность. Точки взаимодействия представляют собой действия (клики, показы, посещения), которые были совершены пользователем на пути к конверсии.
    • Модель атрибуции по последнему клику или посещению.
    По этой модели 100 % ценности получает последний клик или посещение перед конверсией и не учитываются все предыдущие точки касания.
    • Модель атрибуции по последнему взаимодействию.
    Отличие этой модели от предыдущей  в том, что она учитывает еще и показы. Если клика или посещения в цепочке взаимодействий до конверсии не было, вся ценность отдаётся последнему показу.
    • Модель атрибуции с привязкой к позиции.
    По этой модели первой и последней точкам взаимодействия на пути конверсии назначается определенная доля ценности конверсии, после чего оставшаяся доля равномерно распределяется между остальными точками касания. При выборе позиционной модели вам будет предложено два варианта: “Позиционная, 30%” и “Позиционная, 40%”, где на первую и последнюю точки взаимодействия приходится либо по 30, либо по 40 процентов ценности соответственно, а оставшиеся 40 или 20 процентов распределяются между всеми остальными точками касания равномерно.
    • Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия.
    Согласно этой модели больший процент ценности конверсии назначается точкам взаимодействия, которые хронологически находятся ближе к конверсии. При выборе этой модели атрибуции в аккаунте предлагается два варианта: с учетом давности взаимодействия (1 день) и с учетом давности взаимодействия (7 дней). В первом случае большая часть ценности будет отдаваться ближайшим к конверсии точкам взаимодействия. Во втором случае распределение ценности будет более равномерным.
    • Линейная модель атрибуции.
    Эта модель атрибуции на основе правил назначает одинаковый процент ценности конверсии каждому взаимодействию на пути конверсии,  вне зависимости от того, был это клик, посещение, показ, и на каком месте в цепочке касаний оно произошло. Важно помнить, что точкам взаимодействия назначается именно некоторый процент ценности, а не по одной конверсии на каждую точку касания. То есть, если на пути конверсии был один показ, два клика и одно посещение, каждому из этих взаимодействий будет назначено по 25% ценности конверсии.
    • Модель атрибуции на основе данных.
    Данная модель определяет ценность точек взаимодействия на основе статистического анализа их значимости для достижения целей. Подробнее об атрибуции на основе данных в Facebook

    Как настроить Facebook Атрибуцию

    Подключение атрибуции возможно только при наличии Business Manager. Вы должны иметь в нем права администратора. Для того, чтобы начать использовать Facebook Атрибуцию, нужно первым делом настроить сферу деятельности. Сфера деятельности позволяет сгруппировать различные элементы (рекламные аккаунты, пиксели, приложения) вместе. Подробнее о выборе сферы деятельности читайте по ссылке. Чтобы настроить сферу деятельности, перейдите в настройки компании. На вкладке “Сфера деятельности” появится возможность добавить новую и назначить для нее аккаунты и прочие ресурсы.

    Тут же можно связать сферу деятельности с пикселем для того, чтобы иметь возможность анализировать индивидуально настроенные конверсии по различным моделям атрибуции. Если вы еще не работали с пикселем Facebook, не пропустите этот материал: Как настроить пиксель Facebook с помощью Google Tag Manager

    Какие отчеты станут доступны при настройке Facebook Атрибуции

    После того, как вы настроили сферу деятельности,  перейдите на вкладку Attribution в меню Business Manager. Тут вы получите доступ к новым отчетам. В правом верхнем углу можно выбрать конверсии, которые вы хотите проанализировать

    и желаемую модель атрибуции. При выборе модели вам также будет предложено выбрать окно атрибуции. Окно атрибуции — это период времени до конверсии, в который точкам взаимодействия назначается ценность исходя из выбранной модели атрибуции. Например, выбрав окно атрибуции “Клики и посещения за 28 дней, показы за 7 дней”, модель будет назначать ценность только показам, которые произошли за последние 7 дней и только кликам/посещениям, которые пользователи осуществили за последние 28 дней до совершения конверсии. В этом же меню можно корректировать настройки распределения ценности в зависимости от типа источника. Можно установить один из трех вариантов, указанных на скриншоте: Опция “Учитывать все посещения” означает, что ценность будет назначена посещениям из всех источников, без исключений. Опция “Не учитывать прямые посещения” означает, что ценность будет назначаться только  оплаченным и органическим точкам взаимодействия. Если на пути пользователя к конверсии не встречаются платные и органические источники, ценность будет присвоена прямому переходу. Опция “Не учитывать никакие посещения” означает, что ценность назначается только за клики и показы. Если конверсии не предшествовал ни клик, ни показ, то ценность назначается только прямому переходу. На вкладке “Результативность” доступен сводный отчет по конверсиям с различных каналов. Данные в этих отчетах можно анализировать в разрезе платного и органического каналов. К платному трафику относятся клики и показы с рекламы, а также переходы по ссылкам, содержащим UTM-параметры. К органическому — переходы из поисковых систем, а также реферальные, в случае, если в URL отсутствуют UTM-параметры. Все остальные посещения относятся к прямым. На вкладке “Разные устройства” можно получить информацию о пользователях, которые начинают путь к конверсии на одном устройстве, а заканчивают на другом. Раздел “Пользовательские отчеты”, как по мне, самый полезный. Тут можно посмотреть данные об эффективности в разбивке по кампаниям, применяя к ним различные модели атрибуции. Сюда же, кстати, можно добавить и другие рекламные платформы, если вы их используете. Например, Google Ads (AdWords): Чтобы в отчете появилась информация по другим рекламным системам, нужно настроить импорт данных о кампаниях и затрат. Импорт можно осуществить вручную или автоматически. Подробнее о способах и нюансах настройки поступления данных можно прочесть в справочном центре Facebook. Если все сделано правильно, вуаля — теперь в интерфейсе Facebook появятся данные по Google Ads. А напоследок, чтобы закрепить информацию в статье, рекомендую пройти коротенький курс по возможностям Facebook атрибуции с тестовыми заданиями. Удачи!=)

    Слово АТРИБУЦИЯ — Что такое АТРИБУЦИЯ?

    Слово состоит из 9 букв: первая а, вторая т, третья р, четвёртая и, пятая б, шестая у, седьмая ц, восьмая и, последняя я,

    Слово атрибуция английскими буквами(транслитом) — atribtsiya

    Значения слова атрибуция. Что такое атрибуция?

    Атрибуция

    Атрибуция [от англ. attribute — приписывание] — приписывание воспринимаемому и оцениваемому социальному объекту характеристик, свойств, качеств, которые в отчетливом непосредственно воспринимаемом плане не представлены в актуальной ситуации…

    Кондратьев М.Ю. Азбука социального психолога-практика. — 2007

    АТРИБУЦИЯ — приписывание социальным объектам (человеку, группе, социальной общности) характеристик, не представленных в поле восприятия. Необходимость атрибуции обусловлена тем, что информация, даваемая наблюдением…

    Головин С. Словарь практического психолога

    АТРИБУЦИЯ (англ. attribution) — в социальной психологии — «реальный» когнитивный процесс понимания и объяснения поведения др. людей и своего собственного.

    Большой психологический словарь. — 2004

    АТРИБУ́ЦИЯ (лат. attributio — приписывание) — установление авторства анонимного произв., времени, места его создания или принадлежности к худож. школе.

    Гуманитарный словарь. — 2002

    Атрибуция (Лат. attributio — приписывание) — установление подлинности анонимного произведения, принадлежности его тому или иному автору, определение времени его создания.

    www.artprojekt. ru

    Атрибуция (от лат. attributio — приписывание), установление авторов анонимных и псевдонимных научных и художественных произведений или же времени и места их создания (художественные школы, страны и т. п.).

    БСЭ. — 1969—1978

    Атрибуция Способ, с помощью которого мы оцениваем причины поведения или личностные характеристики человека, судя по его поведению. В наши дни термин чаще используется в первом значении.

    Психология от А до Я. — 2000

    Атрибуция эмоций

    Атрибуция эмоций (атрибуция лат. emovere — возбуждать, волновать) — способ идентификации модальности собственных эмоций, состоит он, согласно теории С.Шахтера, в том, что восприятие качества эмоции определяется наиболее вероятной…

    vocabulary. ru

    Атрибуция эмоций — (атрибуция + лат. emovere — возбуждать, волновать) — способ идентификации модальности собственных эмоций, состоит он, согласно теории С.Шахтера, в том…

    Жмуров В.А. Большой толковый словарь терминов по психиатрии

    АТРИБУЦИЯ ЭМОЦИЙ Фраза, обычно используемая для описания теории эмоции, предложенной С. Шахтером, в которой утверждается, что переживание эмоций зависит от уровня физиологической активации и когнитивной интерпретации физиологических изменений…

    Оксфордский словарь по психологии. — 2002

    Атрибуция, теории

    Атрибуция, теории — теоретические модели атрибуции. Современная теория атрибуции Хайдера утверждает следующее. Человек, наблюдая поведение другого индивида и основываясь на своём опыте, делает логический вывод о намерениях этого индивида.

    Жмуров В.А. Большой толковый словарь терминов по психиатрии

    Атрибуция, теории — в социальной психологии — теоретические модели атрибуции. Их существует несколько. Современная теория атрибуции Хайдера утверждает следующее. Человек…

    vocabulary.ru

    Атрибуция каузальная

    Атрибуция каузальная (атрибуция лат. causa — причина) — приписывание другим людям определённых причин поведения, хотя на самом деле эти люди могут руководствоваться совсем другими побуждениями и мотивами.

    vocabulary.ru

    Атрибуция каузальная — (атрибуция + лат. causa — причина) — приписывание другим людям (и себе) определённых причин поведения, хотя на самом деле эти люди могут руководствоваться совсем другими побуждениями и мотивами.

    Жмуров В.А. Большой толковый словарь терминов по психиатрии

    Теория атрибуции

    Теория атрибуции — (греч. theoria – наблюдение, исследование; лат. atributio – приписывание) – общее направление в социальной психологии, идущее от гештальтпсихологии и изучающее проблемы социального восприятия.

    Жмуров В.А. Большой толковый словарь терминов по психиатрии

    Теория атрибуции (греч. theoria – наблюдение, исследование; лат. atributio – приписывание) – общее направление в социальной психологии, идущее от гештальтпсихологии и изучающее проблемы социального восприятия (восприятия одним человеком другого).

    vocabulary.ru

    ТЕОРИЯ АТРИБУЦИИ Общее теоретическое направление в социальной психологии, занимающееся проблемами социального восприятия. Акт атрибуции представляет собой приписывание или наделение человеком какими-то характеристиками…

    Оксфордский словарь по психологии. — 2002

    Каузальная Атрибуция

    Каузальная атрибуция (от лат. causa — причина и attribuo — наделяю) — феномен социального взаимодействия, автор — Ф. Хайдер. Интерпретация индивидом причин поведения других людей.

    Психологический словарь. — 2000

    Каузальная атрибуция Словообразование. Происходит от лат. causa — причина и attribuo — наделяю. Автор. Ф.Хайдер. Категория. Феномен социального взаимодействия. Специфика. Интерпретация индивидом причин поведения других людей.

    Психологический словарь. — 2000

    Каузальная атрибуция

    Каузальная атрибуция (от лат. causa — причина лат. attributio — приписывание) — феномен межличностного восприятия. Заключается в интерпретации, приписывании причин действий другого человека в условиях дефицита информации о действительных причинах…

    ru.wikipedia.org

    КАУЗАЛЬНАЯ АТРИБУЦИЯ (от лат. causa – причина, attribuo – наделяю) – психологический механизм социального взаимодействия, обусловливающий интерпретацию индивидом причин поведения др. людей.

    Словарь конфликтолога. — 2009

    Фундаментальная ошибка атрибуции

    Фундаментальная ошибка атрибуции (fundamental attribution error, FAE) Понятие фундаментальной ошибки атрибуции (ФОА) входит в теорию атрибуции, рассматривающую процессы, к-рые используются людьми для объяснения поведения.

    Психологическая энцклопедия

    Фундаментальная ошибка атрибуции (атрибуций) — понятие в психологии, обозначающее характерную ошибку атрибуции — склонность человека объяснять поступки и поведение других людей их личностными особенностями (так называемой «внутренней диспозицией»). ..

    ru.wikipedia.org

    ФУНДАМЕНТАЛЬНАЯ ОШИБКА АТРИБУЦИИ (шт. fundamental attribution error) — тенденция придавать большее значение личностным (диспозиционным) факторам и игнорировать ситуационные влияния при описании людей и их поведения…

    Большой психологический словарь. — 2004

    Русский язык

    Атрибу́ц/и/я [й/а].

    Морфемно-орфографический словарь. — 2002
    1. атрибутировать
    2. атрибутный
    3. атрибут
    4. атрибуция
    5. атрий
    6. атриум
    7. атропин

    Атрибуция в Facebook: исчерпывающее пособие | by Alexander Martynov

    Перевод оригинальной статьи с optimizesmart. com.

    Facebook упразднила модель атрибуции с окном в 28 дней. Теперь самое длинное окно атрибуции будет модель в 7 дней. Facebook обосновала свое решение, ссылаясь на будущие инициативы по обеспечению конфиденциальности цифровых данных, которые ограничат возможности компаний по отслеживанию и измерению взаимодействия пользователей.

    Вы когда нибудь задавались вопросом почему данные по конверсиям от Facebook Ads Manager не совпадают с данными от Google Analytics?

    Задумывались ли вы о том, что Facebook, как правило, регистрирует большее количество конверсий (лиды, покупки, добавления в корзину и т.д.) чем Google Analytics?

    Задумывались ли вы, почему все эти огромные продажи и ROAS (возврат затрат на рекламу) из отчета Facebook Ads Manager, на самом деле не улучшают показатели бизнеса?

    Ответ — окно атрибуции по умолчанию, используемое Фейсбуком и ваша неверная интерпретация данных.

    Прежде чем приступить к анализу, оптимизации и составлению отчетов о маркетинговых кампаниях в Facebook, необходимо потратить некоторое время на понимание того, как работает атрибуция в Facebook. В противном случае вы будете неправильно интерпретировать данные, принимать неправильные маркетинговые решения и сливать рекламные бюджеты.

    Окно атрибуции — это период времени (измеряется в днях), в течение которого Facebook будет присваивать конверсии по клику по объявлению или показу объявления.

    В Facebook Ads есть три категории окон атрибуции:

    1. Окно атрибуции кликов и просмотров
    2. Окно атрибуции просмотров
    3. Окно атрибуции кликов

    Facebook Ads Manager предоставляет по-умолчанию “окно атрибуции по клику и просмотру” — 28 дней после клика и 1 день после просмотра.

    Facebook предоставляет следующие три окна атрибуции просмотров:

    1. 1 день после просмотра
    2. 7 дней после просмотра
    3. 28 дней после просмотра

    Facebook предоставляет следующие три окна атрибуции кликов:

    1. 1 день после клика
    2. 7 дней после клика
    3. 28 дней после клика

    Менеджер рекламы Facebook использует один столбец для каждой категории окна атрибуции в своих отчетах:

    Окно атрибуции по умолчанию

    Окно атрибуции по умолчанию, используемое Facebook — 28 дней после клика и 1 день после просмотра.

    Окно атрибуции “28 дней после клика и 1 день после просмотра” означает, что Facebook будет присваивать все конверсии (лиды, покупки, добавления в корзину и т.д.), которые произошли на вашем сайте или в приложении, с последним кликом по рекламе в Facebook, при условии, что конверсия произошла в течение 28 дней с момента последнего клика по объявлению.

    Facebook также присваивает конверсии к последнему показу рекламы в Facebook, при условии, что конверсии произошли в течение одного дня с момента последнего показа рекламы, и ни одно другое объявление Facebook не было кликнуто за последние 28 дней.

    Окно атрибуции “1 день после просмотра”

    Окно атрибуции “1 день после просмотра” означает, что Facebook присваивает все конверсии, которые произошли на вашем сайте или в приложении, к последнему объявлению, которое человек видел (но не нажал), при условии, что конверсия произошла в течение 1 дня с момента просмотра объявления и ни одно другое объявление Facebook не было кликнуто за последние 28 дней.

    Окна атрибуции “7 дней после просмотра” и “28 дней после просмотра” работают аналогично.

    Примечание: Окна атрибуции по просмотру также называются “view-through attribution windows”.

    Окно атрибуции “1 день после клика”

    Окно атрибуции “1 день после клика” означает, что Facebook присваивает все конверсии, которые произошли на вашем сайте или в приложении, к последнему клику на объявление, если конверсия произошла в течении 24 часов с момента последнего клика по объявлению.

    Другими словами, все конверсии, которые зарегистрировались на вашем сайте или в приложении в течение 1 дня (24 часов) после последнего клика по рекламе в Facebook, будут присвоены последнему клику по объявлению.

    Примечание: Facebook будет относить только те конверсии к последнему клику объявления, которые он может отслеживать с помощью пикселя Facebook, Facebook SDK или офлайн конверсий.

    Окна атрибуции “7 дней после клика” и “28 дней после клика” работают аналогично.

    Примечание: Окна атрибуции по клику также называются “view-click” attribution windows.

    Как просмотреть и сравнить разные окна атрибуции в Facebook?

    Вы можете добавить различные окна атрибуции в свои отчеты Facebook Ads, а затем сравнить их друг с другом, выполнив следующие действия:

    Шаг 1: Перейдите в свой рекламный аккаунт Facebook, а затем нажмите на раскрывающееся меню “Столбцы”:

    Шаг 2: Выберите “Настроить столбцы”:

    Шаг 3: В появившемся окне, найдите и кликните на ссылку справа внизу “Сравнение окон”:

    Шаг 4: Выберите все чекбоксы:

    Шаг 5: Нажмите на кнопку “Применить”. Теперь вы должны видеть следующие метрики в разных окнах атрибуции:

    Количество покупок на сайте

    Вы заметили огромную разницу в количестве покупок сайта для разных кампаний в разных окнах атрибуции?

    Вы заметили огромную разницу в количестве продаж между атрибуциями по клику и по показу?

    Ценность конверсии

    Вы заметили огромную разницу в ценности конверсии для разных кампаний в разных окнах атрибуции?

    Вы заметили огромную разницу в ценности конверсии между атрибуциями по клику и по показу?

    Чем шире окно атрибуции, тем выше вероятность того, что Facebook засчитает себе все конверсии на вашем сайте или в приложении.

    Например, если вы используете окно атрибуции “28 дней после клика”, тогда Facebook засчитает себе все конверсии, которые произошли на вашем сайте или в приложении, в течение следующих 28 дней после последнего клика по объявлению.

    Так что, если вы сильно вовлечены во многоканальный маркетинг (продвижение через несколько маркетинговых каналов: SEO, Google Ads, Facebook Ads, эл. почта и д.р.), и используете широкое окно атрибуции (например, “28 дней после клик” или “28 дней после просмотра”) тогда есть высокая вероятность того, что Facebook присвоит 100% конверсий, которые были получены от других источников трафика.

    Не верьте на слово!

    Сравните значение ценности конверсии покупок в окне атрибуции по умолчанию (просмотр за 28 дней и 1 день) со значением ценности конверсии покупок в окне “1 день после клика”. Вероятно, вы увидите значительное расхождение между значениями конверсий в разных окнах атрибуции. В случае, на примере, разница более чем в 11 раз:

    Со скриншотов выше мы можем сделать следующие выводы:

    1. Под окном атрибуции по умолчанию (28-дневный клик и 1-дневный просмотр) значение ценности конверсии покупки (или продажи), сообщаемое Facebook, составляет $143 тыс.
    2. В окне атрибуции “1 день после клика” значение конверсии при покупке, сообщаемое Facebook, составляет $12 тыс.

    Можете ли вы определить разницу между дневными и ночными продажами в $143 тыс. и $12 тыс.?

    1. Под окном атрибуции по умолчанию (28 дней после клика и 1 день после просмотра) окупаемость затрат на рекламу (ROAS), по данным Facebook, составляет 22.71.
    2. В окне атрибуции “1 день после клика” окупаемость затрат на рекламу (ROAS), по данным Facebook, составляет 1.94.

    Можете ли вы определить разницу между окупаемостью затрат на рекламу в 22.71 и 1.94?

    Большинство маркетологов, которые используют окно атрибуции по умолчанию, придут к выводу, что эти маркетинговые кампании в Facebook чрезвычайно прибыльны. Но это не совсем так. Рентабельность инвестиций в рекламу (ROAS) 22 — это неслыханно в мире маркетинга. Существует высокая вероятность того, что Facebook засчитывает себе больше конверсий, чем на самом деле. Объясним на следующем примере.

    Рассмотрим путь пользователя “А” к конверсии на сайте:

    1 сентября: пользователь “А” увидел на Фейсбуке ремаркетинговое объявление. Он перешёл по объявлению на сайт, но не добавил товар в корзину или начал оформление заказа.

    10 сентября: пользователь “А” увидел ваше объявление в контекстной рекламе Google Ads. Он перешёл по объявлению на сайт, добавил товар в корзину, но не начал оформлять заказ.

    15 сентября: пользователь “А” кликнул на ваше ремаркетинговое объявление в Google Ads, добавил товар в корзину и совершил свою первую покупку.

    20 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью органического поиска Google, добавил товар в корзину и совершил свою вторую покупку.

    26 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью Twitter, добавил товар в корзину, начал оформление заказа в третий раз, но на этот раз он не совершил покупку. Однако, пользователь “А” подписался на вашу рассылку.

    27 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью органического поиска Google и совершил третью покупку. Он не добавил ни одного нового товара в корзину.

    Теперь давайте разберемся, как атрибуции Facebook и Google Analytics будет работать для этого пути конверсии.

    1 сентября: пользователь “А” увидел на Фейсбуке ремаркетинговое объявление. Он перешёл по объявлению на сайт, но не добавил товар в корзину или начал оформление заказа.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    1 сентября, Facebook и Google Analytics не будут сообщать о каких-либо продажах из Facebook Ads. Тем не менее, Facebook присвоит себе конверсию “просмотра контента” объявлению:

    10 сентября: пользователь “А” увидел ваше объявление в контекстной рекламе Google Ads. Он перешёл по объявлению на сайт, добавил товар в корзину, но не начал оформлять заказ.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    10 сентября Facebook обновит данные о конверсии рекламы за 1 сентября (а не 10 сентября) и присвоит одну конверсию “просмотр материала” и одну конверсию “добавление в корзину”. Таким образом, итоговая статистика для рекламы на Facebook за 1 сентября теперь будет выглядеть так:

    Google Analytics не будет связывать событие “добавление в корзину” с Facebook. Google Analytics засчитает событие “добавить в корзину” Google Ads.

    15 сентября: пользователь “А” кликнул на ваше ремаркетинговое объявление в Google Ads, добавил товар в корзину и совершил свою первую покупку.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    Теперь Facebook присвоит продажу тому объявлению в Facebook, которое пользователь “А” увидел и нажал 1 сентября (потому, что продажи произошли в течение 28 дней после последнего клика по объявлению). Facebook также присвоит себе конверсию “начатое оформление заказа” и другую конверсию “добавление в корзину” к рекламному объявлению на Facebook.

    В этот момент, 15 сентября, Facebook снова обновит данные о конверсиях рекламы в Facebook Ads за 1 сентября (а не за 15 сентября) и присвоит одну конверсию “просмотр материала”, одну конверсию “добавление в корзину”, одну “начатое оформление заказа” и одну “покупка”. Итоговая статистика для рекламы на Facebook за 1 сентября теперь будет выглядеть так:

    15 сентября Google Analytics не присвоит ни одну покупку Facebook Ads. Вместо этого он присвоит эту покупку Google Ads. Google Analytics также присвоит конверсию “добавить в корзину” Google Ads.

    20 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью органического поиска Google, добавил товар в корзину и совершил свою вторую покупку.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    Facebook снова обновит данные о конверсиях Facebook Ads на 1 сентября (а не на 20 сентября) и приписывает одну конверсию “просмотр материала”, одну конверсию “добавление в корзину”, одну конверсию “начатое оформление заказа” и одну “покупка”. Итоговая статистика Facebook Ads за 1 сентября теперь будет выглядеть так:

    20 сентября Google Analytics не присвоит ни одну покупку Facebook Ads. Вместо этого он присвоит эту покупку органическому поиску Google. Google Analytics также присвоит конверсию “добавить в корзину” органическому поиску Google.

    26 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью Twitter, добавил товар в корзину, начал оформление заказа в третий раз, но на этот раз он не совершил покупку. Однако, пользователь “А” подписался на вашу рассылку.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    Facebook снова присвоит себе конверсии “просмотр материала”, “добавление в корзину”, “начатое оформление заказа” и одну новую конверсию “подписка”. Эти конверсии Facebook присвоит тому объявлению на Фейсбуке, на которое пользователь “А” кликнул ещё 1 сентября! В этот момент Facebook снова обновит данные о конверсиях Facebook Ads за 1 сентября (а не за 26 сентября):

    26 сентября Google Analytics не присвоит подписку Facebook Ads. Вместо этого он присвоит эту подписку Twitter.

    27 сентября: пользователь “А” вернулся на ваш сайт с помощью органического поиска Google и совершил третью покупку. Он не добавил ни одного нового товара в корзину.

    Атрибуция Facebook и Google Analytics:

    Facebook снова присвоит себе конверсии “просмотр материала”, “начатое оформление заказа” и “покупка”. Опять все эти конверсии Facebook присвоит рекламному объявлению на Фейсбуке, на которое пользователь “А” кликнул 1 сентября (потому, что покупка произошла в период 28 дней после клика). Facebook тут же обновит данные о конверсиях Facebook Ads за 1 сентября:

    Данные о конверсиях, которые вы видите выше, относятся только к одному пользователю, который нажал на ваше объявление в Facebook всего один раз, около месяца назад.

    Справедливо ли Фейсбук присвоил себе эти конверсии?

    Теперь возьмём сотни и тысячи людей, которые кликают на ваши объявления в Facebook только один или два раза, а затем совершают конверсии на сайте в течение следующих 28 дней при помощи других маркетинговых каналов. Facebook, скорее всего, присвоит 100% этих конверсий в окне атрибуции по умолчанию.

    Наше эмпирическое правило:

    Если вы активно используете многоканальный маркетинг, используйте узкое окно атрибуции (предпочтительно 1 день после клика и 1 день после просмотра) для анализа ваших маркетинговых кампаний в Facebook Ads.

    Однако, если все, что вы используете только Facebook Ads для привлечения трафика, то придерживайтесь стандартного окна атрибуции “28 дней после клика и 1 день после просмотра”.

    Аналитика конверсий по просмотрам с широким окном (например, последние 7 или 28 дней после просмотра) неприменима для мультиканального маркетинга.

    Конверсия по атрибуции просмотров — это конверсия, относящаяся к последнему объявлению в Facebook Ads, которую пользователь увидел (но не нажал) перед совершением конверсии на вашем сайте или приложении.

    Просмотр рекламы называется показом. Согласно Facebook, показ засчитывается в тот момент, когда реклама Facebook появляется на экране браузера или мобильного приложения.

    Теперь, учитывая, что половина мира пользуется Facebook, и миллионы людей посещают Facebook каждый день/неделю, высокая вероятность того, что ваша целевая аудитория была на Facebook и просмотрела одно из ваших объявлений (но не кликнула на него) до того как совершила покупка на вашем сайте. Все эти конверсии по атрибуции просмотров могут присвоены Facebook через свои окна атрибуции просмотров. Однако мы не можем полностью сбрасывать со счетов конверсии по показам из Facebook.

    Поэтому, чтобы избежать большого количества нерелевантных конверсий в отчетах Facebook Ads используйте окно атрибуции “1 день после показа”, вместо окон атрибуции с 7-ми или 28-ми дневными периодами после показа.

    Чтобы остановить просмотр Facebook через окна атрибуции принимать слишком много кредитов для конверсий, используйте самое узкое доступное окно атрибуции, то есть окно атрибуции с 1 днем после просмотра.

    Facebook может засчитать множество действий пользователей за клики по рекламе.

    Например, последующие взаимодействия пользователя с вашими объявлениями также будет засчитываться как клики по объявлениям в Facebook:

    • Реакции (“Нравится”, “Супер”, “Ха-ха”, “Ух ты!”, “Сочувствую” или “Возмутительно”).
    • Комментарии.
    • Репосты, отправка в личные сообщения.
    • Клики по форматам рекламы, которые позволяют пользователю работать с полноэкранным режимом, таким как формы заявок, холст и подборки.

    Это значит, что если пользователь “А” лайкнет ваше объявление 1 сентября (но не перейдёт на сайт, например), а затем через 2 недели совершит покупку на вашем сайте, то Facebook Ads присвоит продажу объявлению, которое понравилось пользователю “А” 1 сентября по окну атрибуции кликов.

    Таким образом, клик по объявлению (отображается как “клик по ссылке”) не всегда приводит к тому, что люди переходят из сервисов, принадлежащих Facebook (например, из Instagram), на ваш сайт.

    Если вы хотите увидеть количество кликов по ссылкам, обратите на метрику “Исходящие клики”.

    “Исходящие клики” позволяют измерить объем трафика, который генерирует реклама для сайта или приложения. Они отличаются от метрик для кликов по ссылке, подсчитывающих клики по ссылкам в опубликованном объявлении, которые могут вести как на сторонние ресурсы, так и на ресурсы Facebook. Хотя не все исходящие клики ведут к просмотру целевой страницы, эта метрика помогает примерно рассчитать трафик, который получает ваш сайт или приложение.

    Однако исходящий клик не всегда приводит к просмотру целевой страницы. Это может произойти, когда пользователи покидают вашу целевую страницу до ее полной загрузки.

    Если вы видите большой разрыв между количеством исходящих кликов и количеством просмотров целевой страницы, это может быть признаком того, у вашей целевой страницы проблемы с оптимизацией. Возможно, ваша целевая страница не работает или долго загружается.

    Facebook предоставляет метрику “Просмотры целевой страницы”, с помощью которой вы можете определить, сколько раз люди успешно увидели вашу целевую страницу после клика на объявление и ожидания её полной загрузки:

    Вы всегда должны сравнивать метрику “клики по ссылке” с метриками “исходящие клики” и “просмотры целевой страницы”, чтобы увидеть фактическое количество посетителей сайта, кликнувших на ваше объявление. Скорее всего, кликов по ссылкам всегда будет гораздо больше, чем просмотров целевой страницы. Потому, что Фейсбук не совсем справедливо присваивает себе конверсии только потому, что кто-то лайкнул или «прокомментировал» ваше объявление, даже не посещая ваш сайт. Но это еще один способ, как Facebook может присвоить себе внушительно количество продаж и других конверсий.

    Вывод №1. Facebook присваивает больше конверсий, чем вы можете себе представить

    Facebook может присвоить гораздо больше конверсий, если вы используете окно атрибуции по умолчанию “28 дней после клика и 1 день просмотра”.

    После того, как пользователь кликнул на любое из ваших объявлений в Facebook, любая конверсия, которая произошла на вашем сайте в течение следующих 28 дней от того же пользователя, скорее всего, будет присвоена последнему клику по объявлению в Facebook Ads.

    Аналогичным образом, после того, как пользователю будет показано одно из ваших объявлений на Facebook, любая конверсия, которая произошла на вашем сайте в течение следующих 24 часов этим пользователем, скорее всего, будет присвоена последнему показу рекламы на Facebook.

    Не имеет значения, вернулся ли пользователь на ваш сайт через другой маркетинговый канал или рекламную кампанию, не относящуюся к Facebook, или же, если другой маркетинговый канал повлиял на покупательское поведение.

    Независимо от того, как сработал маркетинговый канал, привлеченные им конверсии, скорее всего, будут по-прежнему присвоены последнему клику по рекламе в Facebook или показу рекламы.

    Модель атрибуции Facebook игнорирует роль всех других маркетинговых каналов в пути клиента к конверсии при атрибуции продаж и других конверсий. Поэтому, если вы активно рекламируетесь в нескольких маркетинговых каналах (Google Ads, Яндекс.Директ и др.) и начнете рекламироваться на Facebook, то в течение нескольких недель вы, скорее всего, заметите резкий рост продаж и ROAS в отчетах Facebook Ads.

    У вас может создаться впечатление, что реклама в Facebook Ads чрезвычайно прибыльна и вам следует больше в неё инвестировать. Причина в том, что Facebook присваивает все продажи и конверсии, которые генерируются другими маркетинговых каналов.

    Вывод №2. Если ваш единственный источник трафика Facebook Ads, то используйте окно атрибуции по умолчанию

    Если ваш единственный источник трафика это Facebook Ads, то, скорее всего, вы не увидите резкого скачка количества продаж и невероятной рентабельности, когда начнете проводить кампании в Facebook Ads и будете просматривать отчеты.

    Отчеты по эффективности рекламных кампаний, скорее всего, будут правдивы. Поэтому, вам не придётся переживать при выборе окна атрибуции. Смело оставляйте окно атрибуции по умолчанию.

    Вывод №3. Конверсии в Facebook Ads меняются со временем

    Вы, возможно, заметили в приведенных выше примерах, что в отличие от Google Analytics, Facebook Ads не всегда сообщает о конверсиях в день их совершения.

    Поэтому, если вы откроете отчет за 1 сентября, когда пользователь “А” посетил ваш сайт (после нажатия на объявление в Facebook), но не добавил товар в корзину или не начал оформлять заказ, Facebook не зачтет конверсии в этот день.

    Но если 15 сентября вы откроете отчет за 1 сентября, когда в тот день пользователь “А” совершил первую покупку на вашем сайте, тогда Facebook сообщит, что 1 сентября произошла 1 конверсия. Хотя конверсия фактически произошла 15 сентября. Facebook не будет сообщать о какой-либо конверсии 15 сентября.

    Аналогично, если вы 20 сентября запустите отчет за 1 сентября, когда пользователь “А” совершил вторую покупку на вашем сайте, то Facebook сообщит о 2 конверсиях 1 сентября. Хотя вторая конверсия действительно произошла 20 сентября.

    Другой пример:

    Предположим, вы просматриваете отчет за последний месяц в своем рекламном аккаунте Facebook Ads. Затем вы открыли отчет за один день, например, за 1 августа:

    Вы видите, что 1 августа произошло 438 покупок на сайте. Означает ли это, что 1 августа в кампании Facebook было 438 покупок? Скорее всего нет, не однодневные покупки.

    Наиболее вероятно, это покупки на сайте, произошли в течение 28 дней после последнего клика по вашей рекламе в Facebook. Таким образом, Facebook засчитывает конверсии дню последнего просмотра или клика по объявлению, а не в день, когда конверсия действительно произошла.

    Важно: Помните, что Google Analytics засчитывает конверсии в тот же день, когда они произошли.

    При сравнении данных о продажах в Facebook Ads и Google Analytics, они, скорее всего, будут различаться для определенного дня (если вы не применили окно атрибуции «1 день после клика»).

    Вывод №4. Дождитесь окончания выбранного окна атрибуции, прежде чем сообщать о результатах

    Вам следует подождать, пока закончится срок действия выбранного вами окна атрибуции, прежде чем вы сообщите о результатах ваших маркетинговых кампаний в Facebook своему клиенту или руководителю. Это связано с тем, что Facebook продолжает присваивать конверсии последнему клику или просмотру объявления, пока не истечет срок действия окна атрибуции.

    Можно не увидеть какую-либо продажу, относящуюся к кампании, в течение нескольких дней или недель. Однако, через некоторое время вы увидете, что Facebook большую часть продаж ассоциировал с этой кампанией.

    Например, если вы используете окно атрибуции по умолчанию, в идеале вам следует подождать целый месяц, чтобы у Facebook было достаточно времени, чтобы связать все продажи и другие конверсии с рекламными кампаниями.

    Аналогичным образом, если вы используете окно атрибуции «1 день после клика», вам следует подождать не менее 24 часов, чтобы у Facebook было достаточно времени, чтобы связать все продажи и другие конверсии с рекламными кампаниями.

    Есть две причины (при условии, что вы занимаетесь многоканальным маркетингом):

    1. Окно атрибуции «1 день после клика» — самое узкое окно, которое вы можете применить. Применим это окно атрибуции, Facebook Ads засчитает минимальное количество конверсий, фактических привлеченных другими маркетинговыми каналами.
    2. Google Analytics использует окно атрибуции «1 день после клика» для отчета о продажах Facebook.

    Если вы используете окно атрибуции «1 день после клика», то данные о продажах в Facebook Ads, скорее всего, будут соответствовать данным о продажах от Google Analytics для источника Facebook. Это может быть неточное совпадение, но оно должно быть близким.

    Так что, если вы ожидаете увидеть 143 тысячи долларов в продажах (на основе окна атрибуции по умолчанию “28 дней после клика и 1 день после просмотра”, см. скриншот выше) из Facebook в Google Analytics, удачи. Это не фактические продажи от Facebook, и Google Analytics отлично это определяет.

    Рассмотрите возможность применения окна атрибуции «1 день после клика» при анализе эффективности кампаний в Facebook Ads (при условии, что вы занимаетесь многоканальным маркетингом). Не останавливайте свой анализ прямо сейчас. Необходимо принять во внимание конверсии по атрибуции показов из Facebook Ads.

    И тут есть две причины (при условии, что вы занимаетесь многоканальным маркетингом):

    1. Окно атрибуции «1 день после просмотра» — самое узкое окно, которое вы можете применить. Применим это окно атрибуции, Facebook Ads засчитает минимальное количество конверсий, фактических привлеченных другими маркетинговыми каналами.
    2. Google Analytics не засчитывает конверсии по окну атрибуции просмотров, поскольку они не приводят к конверсиям, которое можно отнести к Facebook. Все такие конверсии присваиваются другим маркетинговым каналам или прямым переходам.

    Не забывайте, что реклама в Facebook стимулирует спрос на ваш продукт или услугу. Этот спрос может привести к гораздо большему количеству прямого и брендового поискового трафика, и следовательно продаж на вашем сайте. Единственный способ измерить такое влияние — принять во внимание окно атрибуции по просмотрам при расчете ROI.

    Google Analytics не регистрирует конверсии по просмотру по рекламных объявлений на Facebook. Но когда пользователи кликают на ваши объявления в Facebook на своем пути к конверсии и переходят на сайт, то Google Analytics учтет участие канала Facebook в достижении конверсии.

    Есть ли корыстный интерес у Facebook? Конечно!

    Facebook хочет, чтобы компании тратили больше денег на их маркетинговой платформе. Когда маркетологи видят отличные показатели окупаемости рекламы, они стремятся увеличивать рекламные бюджеты.

    Тем не менее, Facebook не пытается взять на себя ответственность за все конверсии, произошедшие на вашем сайте или приложении. Окно атрибуции Facebook Ads ничем не отличается от окон атрибуции, используемых другими маркетинговыми платформами, такими как Google. Окно атрибуции Facebook на самом деле короче, чем окно атрибуции от 30 до 90 дней, используемое Google. Большинство маркетинговых платформ имеют окно атрибуции продолжительностью около месяца.

    Однако, в отличие от любой другой маркетинговой платформы, люди, скорее всего, будут пользоваться Facebook и его сервисами почти каждый день. Может быть несколько раз каждый день. Поэтому, окно атрибуции Facebook по умолчанию с высокой вероятностью будет присваивать все конверсии на вашем сайте.

    Следует ли оптимизировать все свои объявления на Facebook для окна конверсии “1 день после клика”:

    Окно конверсии не совпадает с окном атрибуции.

    Окно конверсии — это интервал времени, который вы задаете своему пикселю Facebook, чтобы изучить и оптимизировать группы объявлений для достижения максимально возможного количества конверсий и начать показ своих объявлений максимально стабильно (без колебаний производительности).

    Например, если вы установите в окне конверсии значение «7 дней после клика», это означает, что у пикселя Facebook есть 7 дней, чтобы узнать и найти как можно больше людей (в Facebook), которые с наибольшей вероятностью совершат покупку на вашем веб-сайте. (или выполнить другое преобразование) после нажатия или просмотра вашего объявления.

    Точно так же, если вы установите для окна конверсии значение «1 день после клика», это означает, что у вашего пикселя Facebook есть 1 день, чтобы узнать и найти как можно больше людей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку на вашем сайте (или совершат какую-либо другую конверсию) после клика или просмотра вашего объявления.

    После того, как вы опубликуете новую группу объявлений или внесете существенные изменения в текущую группу, ваш пиксель Facebook начнет обучаться находить как можно больше людей, которые с наибольшей вероятностью смогут совершить конверсию на вашем сайте.

    Период времени, в течение которого пиксель Facebook ищет “идеальную” аудиторию для показа объявлений, называется “этап обучения”.

    Фаза обучения заканчивается, когда группа объявлений получила не менее 50 событий оптимизации в выбранном окне конверсии с даты, когда группа объявлений была впервые опубликована или значительно отредактирована.

    Таким образом, если выбранное вами окно конверсии «7 дней после клика», тогда этап обучения пикселя Facebook заканчивается, как только ваш объявлений получила не менее 50 событий оптимизации в течение 7 дней с даты, когда ваша группа объявлений был впервые опубликована или значительно отредактирована.

    Если выбранное вами окно конверсии «1 день после клика», тогда этап обучения пикселя Facebook заканчивается, как только группа объявлений получила не менее 50 событий оптимизации в течение дня с даты, когда ваша группа объявлений была впервые опубликована или значительно отредактирована.

    Этап обучения также может закончиться, когда группа объявлений получит менее 50 событий оптимизации в выбранном окне конверсии с даты, когда группа объявлений была впервые опубликована или значительно отредактирована.

    После успешного завершения этапа обучения (когда группа объявлений получает не менее 50 событий оптимизации в выбранном окне конверсии), ваш пиксель Facebook находится в наилучшем положении для показа и оптимизации ваших групп объявлений для получения максимально возможного количества конверсий.

    После неудачного завершения этапа обучения ваш пиксель Facebook остается необученным показу и оптимизации ваших групп объявлений для получения максимально возможного количества конверсий.

    Индикатор прогресса этапа обучения исчезает, когда завершается этап обучения пикселя Facebook для определенной группы объявлений.

    Независимо от результатов фазы обучения (успешной или неуспешной), чем дольше вы будете показывать свои объявления, тем лучше ваш пиксель Facebook научится показывать объявления аудитории, которая с наибольшей вероятностью совершит конверсию. Таким образом, ваш пиксель Facebook не прекращает учиться только потому, что вы больше не видите индикатор прогресса фазы обучения.

    Facebook рассматривает следующие действия рекламодателя как важные изменения, которые сбрасывают этап обучения:

    1. Любые изменения в таргетинге.
    2. Любые изменения в рекламном объявлении.
    3. Любые изменения в событиях оптимизации.
    4. Приостановка группы объявлений (или кампании, в которой она находится) на 7 дней или дольше (этап обучения сбрасывается после повторного запуска группы объявлений или кампании).
    5. Добавление нового объявления в группу объявлений.
    6. Значительное изменение в бюджете вашей рекламной кампании или набора объявлений.

    Поэтому, если вы вносите изменения в группу(ы) объявлений каждый 2-й или 3-й день, то этап обучения пикселя Facebook будет сбрасываться и никогда не закончится. Ваш пиксель Facebook никогда не научится находить людей, которые с наибольшей вероятностью совершат конверсию.

    Как только вы опубликуете новую группу объявлений или внесете существенные изменения в существующую, подождите некоторое время, чтобы завершить этап обучения. Если этап обучения не заканчивается успешно: остановите текущую группу объявлений, создайте её дубликат и внесите туда изменения.

    Окна конверсий чрезвычайно важны для оптимизации ваших рекламных наборов для выбранных вами конверсий.

    Протестировать разные окна конверсии и посмотрите, что для вас работает лучше.

    Окно «1 день после клика» может быть подходящим для анализа эффективности рекламы в Facebook, но обычно не работает, когда речь идет об оптимизации групп объявлений для конверсий. Исключение, если ваш пиксель Facebook работает долго и вы получаете 50+ конверсий в день от ваших рекламных кампаний в Facebook.

    Окно конверсии «1 день после просмотра» может подходить вам, если вы ожидаете, что ваши потенциальные клиенты совершат покупку в течение 24 часов после просмотра или клика по вашим объявлениям.

    Если у ваших клиентов длительный этап принятия решения о покупке, тогда вам подходит окно конверсии «7 дней после клика».

    Определите время (цикл продаж), которое обычно требуется пользователю для совершения конверсии (например, покупки) на сайте. Используйте этот период времени, чтобы выбрать окно конверсии.

    теория и примеры — Блог Викиум

    Для начала давайте разберемся с терминологией. Итак, каузальная атрибуция — это один из феноменов человеческого восприятия. Психология выделяет сотни когнитивных искажений, но именно это вызывает особенный интерес. Почему?

    Впервые терминологию каузальной атрибуции описал немецкий психолог Фриц Хайдер. Дело было в далеких 20-х годах прошлого века. Психолог занимался вопросам восприятия и интерпретации информации разными людьми. После его громкой диссертации множество специалистов в области психологии продолжили работу над новой теорией.

    Если говорить простыми словами, то каузальная атрибуция представляет собой интерпретацию слов или действий другого человека через призму собственного опыта и восприятия. Это происходит в условиях невозможности узнать истинную мотивацию другого человека.

    Какие когнитивные искажения можно выделить на базе этой теории?

    Приведем несколько примеров, в зависимости от ситуаций.

    Например, существует фундаментальная ошибка атрибуции. В рамках этого искажения человек объясняет чужие действия его внутренними факторами. Например: Иванов что-то крайне долго объясняет Петрову. Речь идет об очевидных вещах, но монолог Иванова не прекращается. Петров думает про себя «этот человек — зануда».

    Иванов совершает неприятный поступок. Петров, изначально расположенный к нему, думает, что в этих-то условиях и поступить по-другому было нельзя.

    Причинами такого когнитивного искажения могут быть разные вещи. В их числе:

    • ложное согласие
    • неравные возможности
    • недоверие к фактам, однако, доверие к суждениям
    • игнорирование несделанного или неслучившегося.

    Каузальная атрибуция как культурное предубеждение

    Это — суждения о поведении человека на основании его культурных особенностей. Например, многие считают всех азиатов коллективистами, в то время как, согласно тому же предубеждению, большинство европейцев является индивидуалистами. К ярким примерам этого искажения можно отнести, в том числе, множественные анекдоты про армянское радио или Рабиновича.

    Участник не равно Наблюдатель

    Мы склонны рассматривать поступки других людей через призму своих взглядов на мир. Если мы задействованы в ситуации, то наш взгляд на нее может отличаться, поскольку роли наблюдателя и участника различаются. Когда мы наблюдаем за ситуацией со стороны, наше мнение о ней может существенно отличаться от случаев, когда в той же ситуации мы бы принимали участие.

    Характерная атрибуция

    Это — случаи, когда человек приписывает поведение или поступки особенностям личности других людей. Например, продавец вам нагрубил. Вы моментально делаете вывод, что у продавца плохой характер, следовательно — он плохой человек. Когнитивное искажение происходит мгновенно.

    Своекорыстная атрибуция

    Самые простые искажения такого типа можно увидеть в офисной жизни. Например, если человек наконец получает прибавку к зарплате, то считает, что босс его любит. И, напротив, если человек не получает желаемой премии, то списывает этот факт на то, что босс к нему плохо относится. То есть списывает ситуацию на неконтролируемые условия.

    Гипотеза защитной атрибуции

    Эта гипотеза вытекает из исследований своекорыстной атрибуции. Если описывать ее простыми словами, то можно сказать, что это самооправдание. «Не я причина моих неудач, а обстоятельства». То же самое можно наблюдать и по отношению к окружающим. Например, человек говорит, что «Вот наконец-то ему воздалось по заслугам» — то есть, неприятность случилась с человеком из-за того, что он «плохой». Люди верят в карму, закон бумеранга и прочие вещи, когда не хотят сталкиваться с условиями, которые не могут контролировать.

    Гипотеза защитной атрибуции – это социально-психологический термин, относящийся к набору убеждений, которых придерживается человек для функции защиты себя от беспокойства. Говоря проще: «Не я являюсь причиной своей неудачи».

    Локус контроля

    Это понятие неразрывно связано с каузальной атрибуцией. В рамках него человек приписывает свои неудачи или успехи исключительно внешним или исключительно внутренним факторам. Получаются, своего рода, двойные стандарты. Например, студент получил низкую оценку на экзамене. В рамках этой ситуации локус контроля может проявляться двумя способами:

    1. Я мало готовился к экзамену, мало думал о нем, поэтому получил низкую оценку. Я обязательно исправлюсь и прямо сейчас начну учить билеты.
    2. В низкой оценки виноват преподаватель, который меня невзлюбил с самого начала. И билет еще попался самый сложный из всей. Я не заслуживаю низкой оценки

    Как можно избавиться от локуса контроля? Единственный совет: брать полностью на себя ответственность за все что случается с вами. Даже если внешние факторы действительно повлияли на результат.

    Локус контроля – это характеризующее свойство личности приписывать свои успехи

    Чтобы изменить локус контроля, нужно в первую очередь избавиться от синдрома жертвы. Берите на себя полную ответственность даже в том случае, если внешние факторы действительно очень сильно повлияли на результат.

    Как каузальная атрибуция связана с выученной беспомощностью?

    При состоянии выученной беспомощности человек, имея все средства для решения проблемы или изменения негативной ситуации, не делает ничего. Причин этому может быть несколько: культурные установки или ранее пережитая, неудача.

    Каузальную атрибуцию, что любопытно, часто используют для того, чтобы понять суть феномена выученной беспомощности.

    На данный момент существуют 2 наиболее популярные теории казуальной атрибуции.

    Первая их них принадлежит американским психологам Дэвису и Джонсу. Согласно ей, люди уделяют большее внимание преднамеренному поведению людей. Таким образом, преднамеренное поведение обуславливается исключительно внутренними качествами человека, в то время, как на случайное поведения влияют только внешние обстоятельства.

    Еще одна теория была разработана в 1967 году Келли. Она считается наиболее известной. Дословное название: модель ковариации. Согласно ей, человек, который ищет причины поведения другой личности, действует как ученый. Он учитывает несколько видов доказательств:

    1. Консенсус
    2. Отличительность
    3. Согласованность

    Какие выводы можно сделать?

    Если каузальная атрибуция снижает жизненный комфорт, то ее моменты нужно видеть и избегать. Старайтесь контролировать свои мысли и не приписывайте поведению другого человека качества, на которых основываетесь вы. Так вы сможете лучше отстраняться и принимать роль наблюдателя. Каждую ситуацию рассматривайте отдельно и не приписывайте неудачи исключительно внешним факторам, а удачи — исключительно собственным качествам.

    Выбор правильной модели атрибуции | AppsFlyer

    Shani Rosenfelder Jun 21, 2020

    Атрибуция является ключевым инструментом успешного маркетинга приложений. Только имея в распоряжении точные и детализированные данные атрибуции, вы можете определить, какие маркетинговые кампании приносят желаемый результат, а какие – нет.

    Но атрибуция на этом не заканчивается…. Опытные маркетологи приложений осознают наличие множества моделей. Зачастую они применяют продвинутые техники атрибуции, чтобы понять относительную ценность различных точек взаимодействия на пути пользователя. 

     Что такое модель атрибуции?

    Модель атрибуции – это механизм, использующийся для определения ценности различных маркетинговых усилий, будь то реклама в приложении, реклама в соц.сетях или email-кампаний. Модели атрибуции предназначены не только для мобильных маркетологов – они представляют собой вариацию маркетинговой атрибуции в целом, и являются основой цифрового маркетинга в любом контексте.

    Модели маркетинговой атрибуции способно рассказать целую историю с помощью данных. Выражаясь маркетинговым сленгом, эти модели следуют по “пути пользователя”.

    Точки данных являются важнейшими деталями в этой “истории”, которые рассказывают о роли каждой отдельной рекламы в привлечении пользователей и, в конечном итоге, в прибыли (ROAS).

    Но когда пользователи устанавливают приложение в результате нескольких взаимодействий с вашим брендом (после первого раза, когда они увидели вашу рекламу, второго или пятого), становится проблематично определить, какой источник “виновен” в установке.

    В моделях маркетинговой атрибуции существует масса вопросов, которые могут привести в замешательство лучшие умы индустрии. Важно понимать различные модели атрибуции, а также их недостатки. Начнем с самых основ. 

    Модель атрибуции по первому взаимодействию (клику)

    Если рассматривать атрибуцию как приписывание заслуги за целевое действие тому или иному медиа-источнику, тогда модель атрибуции по первому клику (first-touch attribution) засчитывает самый первый клик пользователя на рекламу (также известный как точка касания), а медиа-источник, ответственный за этот клик, получает плату, независимо от того, со сколькими рекламными кампаниями пользователь взаимодействовал до установки. 

    Простота атрибуции по первому клику является основным преимуществом этой модели, плюс – это отличный способ измерить формирование спроса. Однако эта модель очень ограничена в плане оптимизации, что критически важно в мобильном маркетинге. Более того, данная модель является неточным и даже несправедливым способом атрибуции, учитывая то, что конверсия предполагает неоднократные контакты пользователя с рекламой.

    По сравнению с другими моделями, атрибуция по первому взаимодействию не считается очень продвинутой в плане технологий, но у нее есть свои преимущества: легкость внедрения, простота и доступ к данным о формировании спроса. 

     

    Модель атрибуции по последнему взаимодействию

    Модель атрибуции по последнему взаимодействию (last-touch attribution) приписывает заслугу за конверсию той сети, с которой пользователь взаимодействовал непосредственно перед установкой. 

    Пример взаимодействия пользователя с рекламой гиперказуальной игры:

    • День 1: Клик на рекламу, которая была показана медиа-источником 1 – установка не произошла; 
    • День 2: Клик по промежуточной “interstitial” рекламе той же игры от медиа-источника 2, однако установка не произошла;
    • День 4: Просмотр видео с вознаграждением, с рекламой той же игры от медиа-источника 3 и последовавшая за ним установка.

    В соответствии с моделью атрибуции по последнему взаимодействию, вся заслуга за установку приписывается медиа-источнику 3.

    В течение многих лет мобильная реклама использовала модель атрибуции по последнему взаимодействию. Индустрия во многом обязана своему росту данной модели, однако это не отменяет ее проблематичность.

    Многие установки являются результатом череды взаимодействий с рекламой, что значит, что каждая реклама на пути пользователя вносит свой вклад в установку, однако заслуга приписывается только последнему взаимодействию. Данная модель недооценивает предыдущие точки взаимодействия  и переоценивает последнюю точку. 

    Она не учитывает инкрементальное воздействие каждой последующей точки взаимодействия и затрудняет понимание вашего истинного ROI. 

     

    Модель атрибуции по последнему непрямому клику

    Модель атрибуции по последнему непрямому клику (last non-direct attribution) очень похожа на модель по последнему взаимодействию, отличие заключается в том, что она приписывает всю конверсию последнему маркетинговому действию (не последней точке взаимодействия), на который кликнул пользователь перед конверсией.  

    Примерная последовательность действий:

    • Пользователь нажимает на Google ad, направляющий его на веб-сайт и затем совершает некое действие на вебе. Впоследствии пользователь снова посещает данный веб-сайт уже напрямую и совершает покупку после каких-то действий. 
    • Покупка атрибутируется на Google Ads, потому что модель является непрямой. 

    Ценность этой модели заключается в том, что она фильтрует прямой трафик. Многие рекламодатели связывают прямой трафик с пользователями, которые уже подвергались маркетинговым кампаниям. 

     

    Модель атрибуции мультитач 

    Теперь, когда мы определили преимущества и недостатки, связанные с атрибуцией по первому, последнему и последнему непрямому взаимодействию, давайте рассмотрим модель атрибуции мультитач (multi-touch attribution).

    Мультитач-атрибуция учитывает каждую точку контакта с рекламой на всем пути пользователя: от первого показа до установки. Каждое новое взаимодействие с рекламой воспринимается как напоминание пользователю, а каждый шаг на пути к конверсии имеет определенный «вес».

    Атрибуцию мультитач часто называют «вспомогательными установками» (assisted installs), поскольку каждая точка взаимодействия подталкивает пользователя ближе к конверсии, будь то установка, покупка или другое событие в приложении. Вы также можете встретить название «дробная атрибуция» (fractional attribution).

     

    Мультитач-атрибуция может быть ограничена одним каналом (одним мобильным устройством) или охватывать несколько каналов (например, мобильный телефон, планшет, компьютер и телевизор).

    Когда вы смотрите на данные атрибуции с точки зрения «мультитач», вы получаете представление о том, какие медиа-источники повлияли на установку, на каком устройстве и в какой последовательности. Это поможет вам принимать оптимальные решения и правильно распределять бюджет.

    Например, представьте, что в Твиттере проходит спонсируемая кампания, которая привлекает 2500 установок по последнему клику. Последний клик важен, как и 1000 сетей-помощников (“assists”), даже если к установке по последнему клику привели другие медиа-источники, например, Facebook, Google Search.

    Когда вы сможете выявить «помощников», которые приблизили пользователя к конверсии, вы сможете определить их вклад на пути клиента и соответственно, бюджет.

    В рамках атрибуции мультитач есть три основные модели:

    • Линейная модель присваивает равную ценность каждой точке взаимодействия. При данной модели распределение бюджета для медиа-источников является относительно простым.
    • Кроме того, существует модель «течения времени» (The Time Decay Model), которая исходит из предположения, что не все точки взаимодействия на пути клиента имеют одинаковую ценность. Эта модель дает приоритет точке взаимодействия, ближайшей по времени к конверсии.
    • Как и модель течения времени, U-образная модель атрибуции помогает определить, какие медиа-источники являются наиболее эффективными в определенных точках воронки: вклад первой и последней точки взаимодействия оценивается в 40%, а каждая точка взаимодействия между ними – “assisted” – получает по 20%. Если вы рассматриваете первую и последнюю точку взаимодействия (узнаваемость бренда и конверсию соответственно) как наиболее значимые точки на пути клиента, но все же хотите отдать должное сетям, поспособствовавшим конверсии, то U-образная модель вам вполне подойдет.

     

    Кастомизированная модель 

    И наконец, существует кастомизированная атрибуция, которая подходит приложениям с опытной командой маркетологов и налаженным процессом измерений.

    Если вы хотите сами задавать правила атрибуции, вам нужно начать с детального понимая не только своих пользователей и их пути, но и конкурентов. Тогда вы сможете выявить ценность определенных точек взаимодействия для конверсии.

    С кастомизированной моделью атрибуции вы можете добиться невероятной грануляции вашего анализа, и приписывать долевую ценность каждой точке взаимодействия. Например, канал, который оказал самое большое влияние на конверсию, получает самую большую долю; второй по значимости канал получает вторую по величине долю и т.д. Независимо от того, какие по порядку в цикле конверсии были самые влиятельные медиа-источники – первые, третьи или двадцатые – им припишется самый большой вклад в конверсию.

    Кроме того, что кастомизированная атрибуция требует знаний, кадровых ресурсов и агрессивной оптимизации, она представляет собой сложную систему. А чем сложнее модель атрибуции, тем выше вероятность совершения ошибок. 

    Одним словом, моделирование атрибуции является фундаментом маркетинга, особенно мобильного, и очень важно получить конкурентное преимущество. Выбор модели зависит от поведения ваших пользователей и вашей стратегии монетизации. Сравните результаты нескольких моделей, чтобы понять, какая из них подходит лично вам в плане оптимизации. Имейте в виду, что чем сложнее модель, тем больше ресурсов вам понадобится для ее применения. 

    About Shani Rosenfelder

    Shani is the Head of Content & Mobile Insights at AppsFlyer. He has over 10 years of experience in key content and marketing roles across a variety of leading online companies and startups. Combining creativity, analytical prowess and a strategic mindset, Shani is passionate about building a brand’s reputation and visibility through innovative, content-driven projects.

    Что такое маркетинговая атрибуция? Руководство по моделям, инструментам и стратегии

    Современные маркетологи полагаются на многоканальные стратегии при проведении маркетинговых кампаний, как онлайн, так и офлайн. Хотя эта практика позволяет маркетологам настраивать путь клиента на каждом этапе, она также создает уникальные проблемы, когда приходит время проанализировать общее влияние конкретной кампании на рентабельность инвестиций в маркетинг.

    Что такое маркетинговая атрибуция?

    Краткое определение: Проще говоря, маркетинговая атрибуция — это аналитическая наука определения того, какая маркетинговая тактика способствует продажам или конверсиям.

    Длинное определение: Маркетинговая атрибуция — это практика оценки маркетинговых точек соприкосновения, с которыми потребитель сталкивается на пути к покупке. Цель атрибуции — определить, какие каналы и сообщения оказали наибольшее влияние на решение о конверсии или желаемом следующем шаге. Сегодня маркетологи используют несколько популярных моделей атрибуции, например, мультисенсорную атрибуцию, исследования роста, временной спад и другие. Понимание, обеспечиваемое этими моделями относительно того, как, где и когда потребитель взаимодействует с сообщениями бренда, позволяет маркетинговым командам изменять и настраивать кампании в соответствии с конкретными желаниями отдельных потребителей, тем самым повышая рентабельность инвестиций в маркетинг.

    Почему важна маркетинговая атрибуция?

    Расширенные программы маркетинговой атрибуции требуют от маркетинговых команд агрегировать и нормализовать данные о потребителях по всем каналам, чтобы гарантировать, что каждое взаимодействие должным образом взвешено. Например, если потребитель видит медийную рекламу и рассылку по электронной почте, но совершает конверсию только после того, как увидит специальное рекламное сообщение в электронном письме, маркетологи могут заметить, что этот элемент залога сыграл большую роль в стимулировании продажи, чем медийная реклама. Затем они могут выделить больше ресурсов на создание целевых почтовых кампаний.

    Для достижения уровня детализации данных, необходимого для эффективной атрибуции, маркетинговым командам нужны продвинутые аналитические платформы, которые могут точно и эффективно преобразовывать большие данные в аналитические данные на уровне отдельных пользователей, которые можно использовать для оптимизации внутри кампании.

    Преимущества маркетинговой атрибуции

    Расширенные модели атрибуции могут потребовать много времени и ресурсов, чтобы получить правильные результаты, особенно сложные модели, которые оценивают различные наборы данных для сетевых и офлайн-кампаний.Однако при эффективном использовании атрибуция дает множество преимуществ, в том числе:

    Оптимизированные маркетинговые расходы Модели

    атрибуции дают маркетологам представление о том, как лучше всего тратить маркетинговые деньги, показывая точки взаимодействия, которые приносят наибольшее количество взаимодействий. Это позволяет маркетинговым командам соответствующим образом корректировать бюджет и расходы на СМИ.

    Повышение рентабельности инвестиций

    Эффективная атрибуция позволяет маркетологам обращаться к нужному потребителю в нужное время и с правильным сообщением, что ведет к увеличению конверсии и более высокой рентабельности инвестиций в маркетинг.

    Улучшенная персонализация

    Маркетологи могут использовать данные атрибуции, чтобы понять, какие сообщения и каналы предпочитают отдельные клиенты, для более эффективного таргетинга на протяжении всего пути к покупке.

    Улучшение разработки продуктов

    Атрибуция на уровне человека позволяет маркетологам лучше понимать потребности своих потребителей. Затем на эти идеи можно ссылаться при обновлении продукта, чтобы нацелить его на функциональность, которую хотят потребители.

    Оптимизированный креатив

    Модели атрибуции, которые могут оценивать творческие элементы кампании, позволяют маркетологам отточить обмен сообщениями и визуальные элементы в дополнение к лучшему пониманию того, как и когда общаться с пользователями.

    Распространенные проблемы и ошибки маркетинговой атрибуции

    Хотя маркетинговая атрибуция может дать множество преимуществ, существует множество распространенных ошибок, которые могут привести к неправильной атрибуции, что затрудняет успех кампаний для маркетологов.

    Чтобы гарантировать получение наиболее точных данных, отражающих путь клиента к покупке, маркетологам следует избегать:

    Смещение на основе корреляции

    Модели атрибуции могут быть подвержены корреляционным смещениям при анализе пути к покупке, из-за чего может показаться, что одно событие вызывает другое, хотя этого может и не быть.

    Смещение на рынке

    Это относится к потребителям, которые, возможно, были на рынке, чтобы купить продукт, и купили бы его вне зависимости от того, видели они рекламу или нет.Однако объявление получает указание на преобразование этого пользователя.

    Недорогой инвентарь

    Это дает неточное представление о том, как работают медиа, из-за чего более дешевые медиа выглядят лучше из-за естественного коэффициента конверсии для целевых потребителей, когда реклама, возможно, не сыграла роли.

    Каждое из предубеждений грозит тем, что маркетологи будут проводить оптимизацию в пользу менее эффективного обмена сообщениями, что наносит огромный ущерб рентабельности инвестиций.

    Смещение цифрового сигнала

    Это происходит, когда модели атрибуции не учитывают взаимосвязь онлайн-активности и офлайн-продаж.Маркетологи, которые осуществляют продажи как онлайн, так и офлайн, должны принимать решения по оптимизации, основываясь как на онлайн, так и на офлайновых данных, а не только на том, что они могут отслеживать в цифровом виде.

    Бренд и поведение

    Модели атрибуции часто не учитывают взаимосвязь между восприятием бренда и поведением потребителей или рассматривают их только на уровне регрессии тренда.

    Маркетологи должны убедиться, что их модели атрибуции способны определять взаимосвязь между инициативами по созданию бренда и конверсиями.Непонимание того, как их модель атрибуции измеряет влияние брендинга, — распространенная и пагубная ошибка, заставляющая маркетологов принимать решения на основе неполных рекомендаций, которые обесценивают создание бренда.

    Отсутствует сигнал сообщения

    Креатив и обмен сообщениями так же важны для потребителей, как и среда, на которой они видят вашу рекламу. Одна из распространенных ошибок атрибуции — оценка креатива в совокупности и определение того, что одно сообщение неэффективно, тогда как на самом деле оно было бы эффективным для меньшей, более целевой аудитории.Это подчеркивает важность аналитики на уровне человека.

    Как измерить маркетинговую атрибуцию?

    Маркетинговую атрибуцию можно измерить с помощью моделей, которые взвешивают различные аспекты кампании, чтобы определить, какие рекламные объявления были наиболее эффективными. Доступно множество моделей, и многие из них имеют очевидные проблемы, такие как объединение офлайн и онлайн данных. Выбор правильной модели имеет первостепенное значение для точного измерения эффективности ваших кампаний, распределения бюджета или определения следующих шагов.

    Что такое модель маркетинговой атрибуции?

    Маркетинговые модели атрибуции определяют ценность маркетинговых кампаний посредством статистического анализа на уровне пользователей. Это контрастирует с такими моделями, как моделирование комплекса маркетинга, в которых используются агрегированные данные. Этот ориентированный на человека подход является причиной того, почему модели атрибуции чаще применяются к цифровым кампаниям, чем к тем, которые проводятся в автономном режиме, например в печатной рекламе. Каждая модель атрибуции основана на различных аналитических методах, которые будут изучены позже.

    Наиболее эффективные модели атрибуции дадут представление о:

    • Какие сообщения были показаны потребителю и на каком канале
    • Какая точка взаимодействия больше всего повлияла на их решение о покупке
    • Роль восприятия бренда при принятии решения о конверсии
    • Роль последовательности сообщений
    • Какой обмен сообщениями дает наилучшие результаты от каждого потребителя
    • Влияние внешних факторов (например, как цены на бензин влияют на продажи автомобилей)

    Различные типы моделей маркетинговой атрибуции

    Как отмечалось ранее, существует две основные категории атрибуции: одиночное касание и множественное касание.Внутри этих категорий есть несколько основных моделей, каждая из которых дает различное понимание. Давайте посмотрим на различия между ними:

    Модель атрибуции одним касанием

    Атрибуция первого касания: Атрибуция первого касания предполагает, что потребитель решил совершить конверсию после первой обнаруженной рекламы. Следовательно, он дает полную атрибуцию этой первой точке взаимодействия, независимо от дополнительных сообщений, увиденных впоследствии.

    Атрибуция последнего касания: И наоборот, атрибуция последнего касания дает полную оценку последней точки взаимодействия, с которой потребитель взаимодействовал перед совершением покупки, без учета предыдущих взаимодействий.

    Каждый из этих методов не учитывает более широкий путь клиента, так как таким маркетологам не следует полагаться только на эти методы.

    Модель атрибуции Multi-Touch Модели

    мультитач-атрибуции рассматривают все точки взаимодействия, с которыми взаимодействует потребитель до совершения покупки. В результате они считаются более точными моделями. В зависимости от того, какую модель мультитач вы используете, они могут по-разному присваивать значение каналам.Например, некоторые присваивают ценность на основе того, когда потребитель взаимодействовал с точкой взаимодействия относительно конверсии, в то время как другие взвешивают все точки взаимодействия одинаково.

    Эти модели в значительной степени различаются тем, как они распределяют кредит между точками взаимодействия на пути к покупке.

    Линейный: Линейная атрибуция регистрирует каждую точку взаимодействия, с которой покупатель совершает покупку. Он одинаково взвешивает каждое из этих взаимодействий, давая каждому сообщению одинаковую ценность для стимулирования конверсии.

    U-образный: В отличие от линейной атрибуции, U-образная модель атрибуции оценивает взаимодействия отдельно, отмечая, что некоторые из них более эффективны, чем другие, на пути к покупке. В частности, и первое касание, и касание конверсии лида приписывают каждому по 40 процентов ответственности за лида. Остальные 20 процентов делятся между точками взаимодействия, задействованными между первым и потенциальным конверсионным касанием.

    Time Decay: Модель Time Decay также по-разному взвешивает каждую точку касания на пути к покупке.Эта модель придает точкам взаимодействия, задействованным ближе к конверсии, больший вес, чем тем, с которыми взаимодействовали на раннем этапе, при условии, что они оказали большее влияние на продажи.

    W-образная : В этой модели используется та же идея, что и в U-образной модели, однако она включает в себя еще одну ключевую точку взаимодействия — стадию возможности. Таким образом, для W-образной модели точки взаимодействия, которым приписывается первое касание, конверсия потенциальных клиентов и создание возможностей, получают по 30 процентов кредита каждая.Оставшиеся 10 процентов делятся между дополнительными обязательствами.

    Выбор правильной модели атрибуции для вашей организации

    Маркетологи должны учитывать несколько факторов при выборе модели атрибуции, на которую они будут опираться в своей организации. Во-первых, подумайте о типе цикла продаж, который вы используете, и о том, как долго он обычно длится, а также о том, сколько из них выполняется онлайн или офлайн. Сайты электронной коммерции, возможно, не должны учитывать офлайн-конверсии, но большинство крупных розничных продавцов будут это делать.

    Также важно учитывать, какая часть ваших маркетинговых усилий сосредоточена на офлайн-методах, таких как печать, вещание и телевидение. Организации, которые придают большое значение этим средам, должны будут выбрать модель и платформу атрибуции, которая способна коррелировать и нормализовать онлайн и офлайн усилия вместе для получения наиболее точной информации. Например, мультисенсорная атрибуция часто работает лучше для цифровых носителей, в то время как моделирование маркетингового комплекса позволяет лучше понять офлайн-кампании.Объединение обоих этих параметров улучшает общую видимость.

    В конечном итоге вашей организации, вероятно, придется использовать несколько моделей атрибуции в тандеме для наиболее полного понимания воздействия ваших усилий.

    Программное обеспечение и инструменты для маркетинговой атрибуции

    Чтобы получить наиболее надежную информацию, маркетологам потребуется использовать комбинацию моделей и сопоставить данные каждой из них, чтобы определить правильные оптимизации для онлайн- и офлайн-кампаний.

    Для этого потребуется мощная аналитическая платформа, хотя многие маркетологи уже разочаровались в этих платформах. Маркетологи, которые найдут подходящую платформу, которая может предоставить информацию об оптимизации онлайн- и офлайн-маркетинга в рамках кампании, получат явное преимущество.

    Есть несколько категорий, которые маркетологи должны оценить при выборе инструмента или программного обеспечения маркетинговой атрибуции:

    Вот несколько вопросов, которые следует задать при выборе модели атрибуции:

    • Можете ли вы привлечь внимание к влиянию бренда?
    • Видите ли вы влияние креатива на пути к потребителю?
    • Можете ли вы получить личную информацию о нецифровых, офлайн-проектах?
    • Вы измеряете только подъемную силу, а не неизбежные события?
    • Используете ли вы экспериментальный план, чтобы избежать смещения корреляции?
    • Можете ли вы получить информацию для оптимизации во время кампании или только в конце?
    • Получите ли вы представление о внешних факторах, влияющих на кампании?
    • Предоставляет ли решение качественный анализ в дополнение к точным данным?

    Дополнительные ресурсы для директоров по маркетингу и маркетологов

    Все, что вам нужно знать

    Примечание редактора. Эта статья является одной из самых популярных, поэтому мы недавно обновили ее, чтобы не терять актуальности.

    Маркетологам сегодня просто не по карману. Средний клиент использует 10 каналов для общения с компаниями, а это означает, что ландшафт цифрового маркетинга более фрагментирован, чем когда-либо. По мере того, как ожидания клиентов растут, температура в пресловутой кухне для управления маркетингом повышается.

    Исследования показывают, что главные приоритеты маркетологов включают оптимизацию комплекса маркетинга для получения максимальной отдачи и модернизацию своих инструментов и технологий. Эти команды также обновляют свои маркетинговые показатели для новой эры.Тот же опрос показывает, что 41% маркетинговых организаций используют моделирование маркетинговой атрибуции (например, моделирование маркетингового комплекса, атрибуция multi-touch) в качестве показателя рентабельности инвестиций.

    Итак, каковы наиболее распространенные типы маркетинговой атрибуции? Если вы ищете введение в маркетинг или просто хотите освежить в памяти определения, мы составили этот обзор моделей маркетинговой атрибуции в качестве руководства.

    Что такое маркетинговая атрибуция?

    Маркетинговая атрибуция — это способ, которым маркетологи оценивают ценность или рентабельность инвестиций каналов, которые соединяют их с потенциальными клиентами.Другими словами, это средство, с помощью которого покупатель узнал и купил ваш продукт или услугу.

    Это кажется достаточно простым, если подумать об окончательной продаже. Но разве покупатель когда-нибудь идет прямо на веб-сайт и совершает покупку? Редко. Множественные каналы и сообщения были ответственны за окончательное решение о покупке, включая рекламу Facebook, на которую они изначально нажимали, или электронное письмо, которое они получили при подписке на информационный бюллетень. В идеальном мире вы могли бы отслеживать весь путь клиента от начала до конца, рассказывая личные истории каждого клиента о том, почему они приняли решения, которые они приняли на этом пути.Но это нереально и не масштабируется.

    При таком большом количестве точек соприкосновения роли операционного маркетинга становятся все более и более сложными. К счастью, существует ряд моделей маркетинговой атрибуции, которые были введены и усовершенствованы после цифрового бума для учета многоканальных продаж.

    Каковы некоторые распространенные модели маркетинговой атрибуции?

    Давайте подробнее рассмотрим эти типы моделей атрибуции:

    • Атрибуция при первом касании
    • Атрибуция последнего касания
    • Атрибуция из нескольких источников (несколько разновидностей объяснены ниже)
    • Взвешенная атрибуция из нескольких источников

    Существует множество различных подходов к маркетинговой атрибуции, которые варьируются от базовых однофакторных моделей до продвинутых моделей, которые могут включать сложные алгоритмы и логику.Но у каждого метода атрибуции есть свои плюсы и минусы, что делает его одной из самых спорных областей маркетинга сегодня.

    1. Что такое атрибуция маркетинга из одного источника?

    Модели атрибуции из одного источника присваивают всю ценность одной точке взаимодействия, обычно это первое или последнее касание.

    • Атрибуция с первого прикосновения. Атрибуция с первого касания присваивает всю ценность первому каналу, с которым привлечен потенциальный клиент. Например, это может быть загруженный ресурс, например таблица.Несмотря на то, что легко реализовать (просто пометив источник лида и приписав его конечной конверсии), маркетинговая атрибуция первого прикосновения не учитывает какие-либо взаимодействия с клиентом после первого контакта, изменяя воспринимаемую эффективность других каналов.
    • Атрибуция последнего касания. Поскольку это последняя точка соприкосновения перед окончательной продажей, определить, где отдать должное, относительно легко с помощью модели последнего касания. На практике это может быть финальная презентация или рекламный звонок.Но при этом не учитываются какие-либо предшествующие взаимодействия (например, посещения веб-сайта потенциальным клиентом или взаимодействие с ведущей квалификационной группой), упускаются ключевые идеи о других ценных маркетинговых каналах.

    Нет недостатка в маркетинговых каналах для взаимодействия с клиентами сегодня и для их окончательной продажи. Именно по этой причине атрибуция из одного источника считается архаичной и неточной.

    2. Что такое атрибуция маркетинга из нескольких источников?

    В модели мультисенсорной атрибуции (MTA) каждому участвующему каналу дается кредит за вклад в окончательную конверсию.Поскольку MTA учитывает весь путь клиента, атрибуция дается множеству точек соприкосновения, которые могут включать в себя все, от рекламы (будь то одна или 12) и сообщений в социальных сетях до вебинаров и электронных информационных бюллетеней. Тем не менее, несмотря на то, что это более беспристрастный метод, MTA не учитывает фактическую долю вклада каждого канала в дополнение к сложности в реализации. Всего существует шесть моделей MTA, в том числе:

    • Линейный. Простейшая модель MTA, линейная атрибуция, дает равный вес и доход всем точкам взаимодействия.
    • Время спада. Чем длиннее цикл продаж (подумайте о B2B), тем больше точек соприкосновения. Модель временного распада отдает должное более свежим маркетинговым точкам взаимодействия, а не более ранним в процессе, которые, возможно, не были столь эффективны.
    • П-образный. U-образная модель MTA учитывает две ключевые точки соприкосновения — первое касание и создание лида — и любую промежуточную. Сорок процентов кредита идет на первое касание, 40% — на создание лида, а оставшиеся 20% делятся между любыми касаниями, произошедшими в середине.
    • W-образный. Ты угадал. Эта модель аналогична U-образному MTA, за исключением того, что включает в себя дополнительную точку взаимодействия — создание возможности. Все три точки взаимодействия получают 30% кредита, а остальные средние точки соприкосновения разделяют 10%.
    • Полный путь. Атрибуция полного пути основана на W-образной модели, включая окончательное закрытие. По сути, большая часть заслуг передается на основных этапах пути к покупке, но меньшее значение придается промежуточным точкам взаимодействия.Одно из самых больших преимуществ этой модели заключается в том, что она учитывает последующие взаимодействия отдела продаж после появления возможности, придавая им такой же вес, как и маркетинговым действиям на ранней стадии.
    • Custom. Конечно, есть возможность назначить свои собственные веса атрибуции с помощью пользовательской модели. Пожалуй, самая сложная модель атрибуции, настраиваемые методы позволяют командам определять весовые проценты в зависимости от отрасли, используемых маркетинговых каналов и типичного поведения покупателя.

    3.Что такое взвешенная атрибуция из нескольких источников?

    Эти модели позволяют учитывать все взаимодействия на протяжении всего цикла продаж с добавлением дополнительных деталей взвешивания точек соприкосновения, которые выполняли наиболее тяжелую работу. Модели взвешенной атрибуции, хотя они и позволяют наиболее точно описать путь клиента, применять их крайне сложно.

    Взвешенное моделирование точек взаимодействия назначает процент от дохода клиента массиву точек взаимодействия, как определено соответствующей моделью мультисенсорной атрибуции, выбранной организацией.

    Какая модель лучше? Это вопрос, который ломает голову маркетологам по всему миру. Но в целом успех каждой модели зависит от компании. Различные инструменты и старые добрые методы проб и ошибок могут помочь вам сравнить маркетинговые модели атрибуции для достижения наилучшего результата в вашей организации.

    Учтите это — какая бы точка взаимодействия вы ни приписали, она будет постоянно финансироваться и поддерживаться бизнесом, чтобы поддерживать высокую производительность, в результате чего восходящие каналы будут страдать от кажущейся неэффективности.С помощью методов многоканальной атрибуции вы можете продемонстрировать ценность по всем полезным каналам, возможно, убедив ваших распорядителей бюджета выделить больше средств.

    Какова роль моделирования атрибуции в бизнесе?

    Несмотря на термин «маркетинговая атрибуция», сегодняшний многогранный подход к брендингу, кампаниям и клиентскому опыту превратил его в дело всего предприятия, особенно при применении более сложных моделей. Для успешного внедрения моделей атрибуции multi-touch и взвешенного multi-touch может потребоваться участие ИТ-специалистов, в то время как финансовые группы захотят участвовать в части программы, связанной с постановкой целей и окупаемостью инвестиций.

    То же комплексное мышление и CRM. Программы мультисенсорной атрибуции, которые интегрируют CRM вашей компании, получают выгоду, отправляя данные атрибуции непосредственно в торговый автомат. Вместе продажи и маркетинг могут полагаться на один и тот же инструмент для отслеживания, мониторинга и составления отчетов об эффективности и стратегии своих кампаний. Без этого данные, которые вы собираете, остаются изолированными от остальной части организации, что значительно затрудняет их применение в будущих кампаниях по оптимизации.

    Однако по мере того, как маркетинговая атрибуция переходит к моделям multi-touch, это означает, что компании измеряют маркетинговые взаимодействия, которые происходят с существующими контактами.Эти контакты по-прежнему считаются потенциальными клиентами, потому что они еще не совершили покупку, но, поскольку у них уже есть отдел продаж, они также не считаются новыми потенциальными клиентами. Это означает, что в продвинутой модели multi-touch бизнес измеряет влияние маркетинга на потенциального клиента больше, чем «поиск» (поиск новых возможностей для продаж). Камнем преткновения здесь является то, что отделы продаж исторически хотели слышать только о том, что было получено, а не о влиянии маркетинга на перспективы, которые они уже преследуют.Маркетологи постоянно стараются убедить продажи в том, что наибольшее влияние маркетинг может оказать на бизнес — это не просто создание спроса на основе потенциальных клиентов — это стратегическое партнерство с отделом продаж, чтобы заключать сделки и заключать сделки быстрее, чем когда-либо прежде.

    Как начать работу с маркетинговой атрибуцией

    По мере того, как потребители исследуют новые каналы, а компании внедряют передовые маркетинговые технологии, атрибуция становится критически важной для сосредоточения всей маркетинговой организации вокруг общей цели получения дохода.Несмотря на то, что наиболее успешные модели маркетинговой атрибуции еще не решены, адаптация вашего подхода к потребностям вашего бизнеса — при сохранении интеграции собираемых вами данных с CRM и технологическим стеком — предоставит самые большие возможности для конверсии потенциальных клиентов.

    Для получения дополнительных маркетинговых статей подпишитесь на информационный бюллетень 360 Highlights.

    Что такое маркетинговая атрибуция и как об этом сообщать?

    У маркетологов больше каналов для взаимодействия с клиентами, чем когда-либо прежде.А поскольку путь покупателя далеко не линейный, потребители взаимодействуют с брендами через несколько точек соприкосновения, прежде чем совершить покупку.

    Хотя это отличная возможность для взаимодействия с маркетологами, это также создает большую проблему.

    Маркетологи должны быть экспертами в понимании того, какие каналы наиболее успешно привлекают потенциальных клиентов и конвертируют клиентов и почему. Им необходимо точно предсказать влияние увеличения или уменьшения расходов на эти каналы, чтобы реализовать хорошую маркетинговую стратегию.А поскольку множество точек взаимодействия и пути покупателей становятся все более сложными, маркетологам становится все труднее добиться такой видимости.

    Создание отчетов по изолированным каналам, таких как веб-трафик или открываемость электронной почты, не поможет, когда дело доходит до разработки предсказуемой маркетинговой системы. Если вы не знаете, как это вовлечение двигает иглу, эти отчеты — всего лишь метрики тщеславия.

    Для многих маркетологов получить доступ к информации такого типа может быть непросто.Им приходится перебирать данные из разных источников, часами обрабатывать числа в таблицах или ждать, пока им помогут маркетинговые ресурсы.

    То есть, если они не используют Маркетинговую атрибуцию.

    Что такое маркетинговая атрибуция?

    Маркетинговая атрибуция — это стратегия отчетности, которая позволяет маркетологам и отделам продаж видеть влияние, которое они оказали на конкретную цель, обычно покупку или продажу. Например, если маркетологи хотят увидеть, как публикация в блоге или стратегия в социальных сетях повлияла на продажи, они могут использовать методы маркетинговой атрибуции.

    Вот как это описывает наша продуктовая команда в HubSpot:

    «Поверхности атрибуции, которые взаимодействуют между человеком или группой людей на пути к желаемому результату или« точке конверсии »».

    Что такое отчет об атрибуции?

    Отчеты по маркетинговой атрибуции объединяют все релевантные взаимодействия из пути ваших покупателей, используя готовые модели, которые могут дать точный ответ, какие каналы и контент помогают вам в достижении ваших маркетинговых целей.

    Атрибуция с несколькими касаниями измеряет и присваивает ценность всем взаимодействиям контакта до ключевого момента его пути.

    Отчеты

    Multi-Touch атрибуции ценны, потому что они позволяют маркетологам точно определить маркетинговые и торговые усилия , которые привели к конверсии в вашем маховике. Используя эту информацию, вы можете принимать более обоснованные решения о том, куда вкладывать свое время и ресурсы.

    Например, если маркетологи хотят увидеть, как пост в блоге или стратегия в социальных сетях повлияли на продажи, или если отдел продаж хочет узнать, какие типы продаж приносят наибольший доход, они могут использовать эту стратегию отчетности, чтобы определить реальную финансовую ценность этих усилий. .

    HubSpot поддерживает два типа отчетов мультисенсорной атрибуции. Атрибут создания контакта измеряет путь контактов в вашей CRM до момента их создания. Отчеты по атрибуции доходов измеряют путь до момента, когда они стали клиентами.

    Атрибуция потенциальных клиентов

    Это особый тип маркетинговой атрибуции, связанный с демонстрацией того, как маркетологи влияют на количество потенциальных клиентов в данной кампании. Хотя лиды не являются продажами, они все же важны, потому что они показывают, как маркетинговый контент или стратегии привлекают потенциальных клиентов или новую аудиторию, которые вполне могут обернуться продажами или крупной денежной прибылью.

    Маркетинговая атрибуция B2B

    Это еще одна специфическая форма маркетинговой атрибуции, относящаяся к сфере «бизнес для бизнеса». Компании в этой области продают товары или услуги другим предприятиям или профессионалам в своей отрасли. В то время как атрибуция B2C вполне может относиться к более мелким покупкам, атрибуция B2B может относиться к более крупным покупкам у компаний, членства или потенциальных клиентов.

    Какой отчет об атрибуции подходит моей команде?

    Лучший способ начать — подумать о том, против какой цели вы пытаетесь соизмеряться.Вы пытаетесь понять, как ваши усилия по маркетингу и продажам генерировали потенциальных клиентов, или вы пытаетесь понять, какой доход они принесли?

    Эти иллюстрации демонстрируют, как можно подумать о том, когда использовать каждый тип отчета об атрибуции.

    Атрибуция создания контакта будет учитывать все взаимодействия до момента создания контакта (или интереса) в вашей CRM. Это особенно эффективный отчет для веб-маркетологов и контент-маркетологов, поскольку он может точно измерить, какие сообщения в блогах, целевые сообщения, сообщения в социальных сетях или реклама лучше привлекают новых потенциальных клиентов.В отчете количество взаимодействий сокращается в зависимости от того, какую часть пути он внес в создание контактов.

    В этой таблице отчета о создании контакта показано, насколько каждый URL-адрес реферера связан с созданными контактами. Это означает, что в зависимости от модели URL-адрес может составлять часть человека, поскольку взаимодействие с URL-адресом — это лишь часть его пути.

    Атрибуция дохода учетных записей для каждого взаимодействия, которое контакт имел с вашей компанией до того момента, как он стал клиентом.Отчет сокращает взаимодействия в зависимости от того, какой доход вы получили от сделки, связанной с контактом.

    Этот график отчета по атрибуции доходов показывает, какой доход от каждого типа активов отнесен к вашей чистой прибыли.

    Модели атрибуции

    Вы можете подумать: «Но не все просмотры страниц или маркетинговые каналы обрабатываются одинаково, когда дело доходит до конверсий». И ты был бы прав. Свести воедино все взаимодействия вашего путешествия в отчет — это только половина дела.Другая половина — это возможность использовать разные модели атрибуции .

    Модель атрибуции позволяет применять различную оценку для каждого взаимодействия в соответствии с правилами модели. Например, в некоторых моделях вся ценность применяется к первому или последнему взаимодействию в чьем-то путешествии, в то время как другие используют математические правила для оценки ценности.

    Как использовать разные модели атрибуции

    Один из наиболее распространенных вопросов, которые маркетологи задают при создании отчетов об атрибуции: какую модель им следует использовать? Ответ зависит от целей вашей команды и подтверждающего анализа, который от вас ожидается.Важно помнить, что для отчетов по атрибуции не существует универсального решения: используйте несколько моделей.

    Доступные модели с распределением доходов:

    • Первое взаимодействие — В этой модели все заслуги передаются первому взаимодействию, которое привело к закрытой выигранной сделке.
    • Последнее взаимодействие — Эта модель учитывает последнее взаимодействие, которое привело к закрытой выигранной сделке.
    • Linear — Эта модель рассматривает все взаимодействия, которые привели к закрытой выигранной сделке.Затем уделяет одинаковое внимание каждому взаимодействию.
    • U-образная — Эта модель дает 40% оценки первому взаимодействию и 40% взаимодействию, которое создало контакт. Затем он распределяет оставшиеся 20% равномерно по всем взаимодействиям между первым взаимодействием и созданием контакта.
    • W-образная — Эта модель дает 30% кредита первому взаимодействию, 30% взаимодействию, которое создало контакт, и 30% последнему взаимодействию, создавшему сделку.Затем он распределяет оставшиеся 10% равномерно по всем взаимодействиям между первым взаимодействием и созданием сделки.
    • Полный путь — Эта модель дает 22,5% кредита первому взаимодействию, 22,5% взаимодействию, которое создало контакт, 22,5% последнему взаимодействию, создавшему сделку, и 22,5% взаимодействию, которое закрыло сделку. . Затем он распределяет оставшиеся 10% равномерно по всем остальным взаимодействиям.
    • Time-decay — В этой модели больше внимания уделяется самым последним взаимодействиям.Признание взаимодействия уменьшается по мере того, как сделка становится закрытой.

    Модели, доступные в контакте создать атрибуцию:

    • Первое взаимодействие — В этой модели все заслуги передаются первому взаимодействию, выполненному контактом.
    • Последнее взаимодействие — Эта модель учитывает последнее взаимодействие, выполненное контактом.
    • Linear — Эта модель рассматривает все взаимодействия, которые совершил потенциальный клиент до того, как он стал контактом.Затем каждому взаимодействию уделяется равное внимание.
    • U-образная — Эта модель дает 40% балла первому взаимодействию и 40% взаимодействию, которое создало контакт. Затем он распределяет оставшиеся 20% равномерно по всем взаимодействиям между первым и созданием контакта.
    • Time-decay — В этой модели больше внимания уделяется самым последним взаимодействиям. Признание взаимодействия уменьшается, чем больше времени требуется потенциальному клиенту, чтобы преобразоваться в контакт.

    Когда вы хотите использовать отчеты об атрибуции?

    Маркетологи обращаются к отчетам об атрибуции, чтобы решить, какие страницы и / или маркетинговые каналы вызывают наибольшее количество конверсий.Для этого типа отчета существует множество конкретных вариантов использования, но давайте рассмотрим несколько, которые вы, возможно, захотите использовать.

    1. Сколько потенциальных клиентов привлекает мой блог? Какой еще контент привлекает больше всего лидов?

    Контент находится в центре входящего маркетинга. Каждый маркетолог хочет знать, как его контент влияет на количество потенциальных клиентов, которые они генерируют, особенно в своем блоге. Отчеты об атрибуции объединяют эту информацию, чтобы показать, сколько раз сообщение в блоге было просмотрено до конверсии.Для блоггеров, которые не смогли напрямую связать генерацию лидов с контентом своего блога, это огромная победа.

    Информация, собранная в этих отчетах, помогает маркетологам определить, какие типы контента работают лучше. Это могут быть популярные темы, форматы контента или даже время продвижения. Понимая, какой контент привлекает больше потенциальных клиентов, маркетологи могут принимать более обоснованные решения о своем маркетинге.

    2. Какие каналы сбыта привлекают больше всего лидов? Куда лучше всего вложить свои маркетинговые ресурсы?

    После того, как вы выясните, какой тип контента генерирует больше всего лидов, важно понять, какие канала являются наиболее успешными в лидогенерации.Как только вы выясните ответ на этот вопрос, вы глубже поймете, почему ваш контент работает именно так.

    Например, ваш электронный маркетинг может быть лучшим местом для получения контента в руки ваших клиентов, но ваши социальные сети могут дать сбой. Или наоборот. Понимание состояния этих маркетинговых каналов является ключом к пониманию того, куда вашей команде следует инвестировать свои маркетинговые ресурсы. В конце концов, если вы удваиваете количество клиентов в социальных сетях, не получая взамен большого количества потенциальных клиентов, но при этом генерируя массу потенциальных клиентов с помощью электронного маркетинга с очень небольшими усилиями, вы можете еще раз взглянуть на свои приоритеты.

    3. Какие страницы просматриваются чаще всего, прежде чем кто-то становится клиентом?

    На вашем веб-сайте есть другой контент, который может способствовать конверсиям, помимо сообщений в блогах, целевых страниц и предложений контента. Ваша домашняя страница, страница с ценами, страница о нас или любая другая информационная страница может способствовать конверсиям на протяжении всей вашей последовательности. Создайте отчет об атрибуции на основе страниц, которые были просмотрены на вашем веб-сайте, чтобы выяснить, какие страницы посещаются чаще всего. Это поможет вам понять, какие страницы следует продвигать, какие страницы следует оптимизировать и какие страницы помогают продвигать людей по воронке быстрее, чем другие.

    Как создать отчет об атрибуции в HubSpot?

    клиентов HubSpot, перейдите в Отчеты> Главная страница отчетов. Выберите «Создать собственный отчет» и выберите отчет по атрибуции. Вы увидите следующий экран:

    Вкладка «Обзор»

    После того, как вы выберете отчет об атрибуции, который хотите создать, вы попадете на вкладку исследования. Это замечательно, если вы никогда раньше не создавали отчет или вам нужно напомнить:

    Каждый отчет атрибуции включает модальное окно «Узнать о моделях атрибуции», которое позволяет переключать разные модели и воочию увидеть, как они оценивают взаимодействия:

    Продолжайте прокручивать, и вы найдете наши самые популярные образцы отчетов, созданные для вашего удобства.Они отображают ваших данных , что означает, что они готовы к сохранению и добавлению на панель управления.

    Вкладка «Настройка»

    Вкладка «Исследование» отлично подходит для начала работы, но именно на вкладке «Настройка» происходит настоящее волшебство.

    Каждый отчет об атрибуции включает четыре ключевых раздела, позволяющих настраивать: стиль, фильтры даты, фильтры и данные.

    Стиль

    Щелкните раскрывающееся меню Тип диаграммы, чтобы изменить способ отображения данных.

    Фильтры даты

    Фильтры даты позволяют указать, какой период времени вы хотите анализировать.

    Фильтры

    Фильтры позволяют увеличивать определенную часть вашей CRM. Например, в атрибуции дохода вы можете отфильтровать конкретный владелец сделки (обычно торговый представитель) и увидеть пути, по которым прошли их завершенные сделки. Если вы хотите просто проанализировать, как разные электронные письма, объявления, веб-страницы или различные сборки контента влияют на итоговую прибыль, вы можете использовать фильтр типа контента.

    Данные

    И последнее, но не менее важное: данные позволяют «вырезать» или анализировать различные аспекты ваших путешествий. Например, раскрывающийся список «Размеры» позволяет выбрать, через какую линзу вы хотите просматривать отчет об атрибуции. Например, вы можете понять, какие типы взаимодействий, какие типы контента, какие источники взаимодействий и другие параметры больше всего связаны с вашей целью.

    Здесь также можно переключаться между различными доступными моделями атрибуции.Вы можете добавлять и удалять разные модели в реальном времени, чтобы применять разные правила к путешествию и понимать ценность каждого из этих взаимодействий.

    Знакомство с атрибуцией в HubSpot

    Атрибуция может быть сложной задачей даже для самых опытных маркетологов. Если вы являетесь пользователем HubSpot Marketing Hub Enterprise, мы предлагаем бесплатный мини-курс и подробные пользовательские блоги, чтобы начать работу по атрибуции доходов, в том числе о том, как наилучшим образом использовать наши модели.

    Marketing Hub Professional, CMS Enterprise и CMS Professional также имеют доступ к бесплатному мини-курсу и подробным пользовательским блогам, чтобы начать работу по атрибуции контактов.

    Как создать отчет об атрибуции в Google Analytics?

    Используя Google Analytics, вы также можете запускать модели атрибуции. Вы заметите, что терминология в отчете немного отличается, поэтому давайте рассмотрим, что они означают.

    • Последнее взаимодействие — в этой модели последней странице или источнику, который посетил кто-то, дается 100% ценности конверсии.
    • Последний непрямой клик — в этой модели учитывается предпоследняя страница или источник, который посещает кто-то перед конверсией.
    • Последний клик AdWords — в этой модели 100% ценности конверсии присваивается самому последнему переходу по ссылке на ваш сайт из кампании AdWords.
    • Первое взаимодействие — в этой модели первому источнику дается 100% ценности конверсии.
    • Линейный — в этой модели каждая оценка присваивается каждому источнику или странице, посещаемой на пути конверсии.
    • Time Decay — В этой модели страницам или источникам, которые были посещены последними, уделяется больше внимания, тогда как страницам или источникам, посещенным ранее по времени, уделяется меньше внимания.
    • На основе позиции — в этой модели 40% ценности конверсии дается первому и последнему взаимодействию, а 20% ценности конверсии — средним взаимодействиям.

    Подробнее о различных типах моделей Google Analytics и о том, как их использовать, можно узнать здесь. Кроме того, Авинаш Кошик, евангелист по цифровому маркетингу в Google, написал в блоге сообщение, описывающее, как использовать различные отчеты.

    Самая большая разница между использованием отчетов в Google Analytics иHubSpot заключается в том, что вы не можете связать отчет с конкретными контактами, если не используете HubSpot. Это означает, что вы не можете применять тенденции атрибуции к определенным персонажам, контактным группам, этапам жизненного цикла или другим категориям, имеющим отношение к вашему бизнесу. Поэтому, принимая решение о том, какой отчет использовать, примите это во внимание.

    Как подготовиться к новым правилам конфиденциальности данных

    Рубен Угарте, специалист по стратегии в области данных и автор Data Mirage, в следующих разделах делится своим мнением о правилах конфиденциальности и своими стратегиями решения проблемы ограниченного отслеживания.

    Гераклит, греческий философ, однажды сказал, что «единственная постоянная в жизни — это изменение».

    Это должно стать девизом мира цифрового маркетинга. И хотя изменения могут быть полезными, они также часто создают новые проблемы для компаний.

    В настоящее время мы наблюдаем волну поступающих изменений, которые снова искоренят то, как мы управляем и отслеживаем наши цифровые кампании: потребители, ориентированные на конфиденциальность, политическое регулирование крупных технологий и увеличение ограничений отслеживания данных.

    Эти тенденции полезны для потребителей, но компании полагаются на эти данные для правильного измерения воздействия своих кампаний.

    Здесь давайте посмотрим, как ваш бизнес может адаптироваться к этим изменениям и добиться от них успеха.

    Конфиденциальность занимает центральное место

    Конфиденциальность раньше была похожа на танцоров на заднем плане. Он играл важную роль в маркетинге, но не в центре внимания.

    Времена меняются. Теперь такие компании, как Facebook и Google, подвергаются тщательной проверке на предмет того, сколько данных они собирают.

    Потребители также становятся более информированными о том, какие данные о них собирают компании. Документальные фильмы, такие как «Социальная дилемма» Netflix, приоткрывают занавес перед идеями, ранее известными только в сфере высоких технологий.

    С юридической стороны у нас есть новые правила конфиденциальности, такие как GDPR и CCPA. Оба этих закона были официально приняты в 2018 году. Это начало будущих правил конфиденциальности, но не конец.

    Можно только гадать, с какой скоростью это произойдет, но это не мимолетное увлечение.Правила конфиденциальности — это часть долгосрочной тенденции. Конфиденциальность здесь, чтобы остаться. Потребители будут продолжать заботиться о своей конфиденциальности, поэтому предприятиям необходимо адаптироваться к тому, как они собирают и хранят данные.

    3 стратегии борьбы с ограниченным отслеживанием

    Как только мы распознаем тенденцию, нам нужно выяснить, что делать. Вот три практических стратегии, которые помогут вашей компании соблюдать нормативные требования, а также предоставят вам данные, необходимые для работы ваших маркетинговых команд.

    1. Перейти к внутреннему отслеживанию.

    Вы захотите отказаться от отслеживания на стороне клиента, обычно выполняемого с помощью Javascript, и использовать отслеживание на стороне клиента.

    Вы можете отслеживать почти такой же объем данных, и он более надежен и менее подвержен блокировщикам рекламы. Backend-отслеживание также является отличным долгосрочным решением для постепенного отказа от файлов cookie.

    Чтобы отслеживать данные из серверной части, рассмотрите возможность использования сторонней службы. Например, Google Analytics поддерживает внутреннее отслеживание с помощью того, что они называют протоколом измерения.Вы можете использовать этот API для отслеживания просмотров страниц, событий, данных электронной торговли и всего остального, что вам нужно.

    Эта настройка требует больше работы, чем простое размещение фрагмента Javascript на вашем веб-сайте, но также обеспечивает перспективу в отношении изменений конфиденциальности, которые мы обсуждали.

    2. Измените ожидания.

    Команды

    должны будут управлять своими ожиданиями в отношении общего уровня точности своих данных.

    Нельзя ожидать 100% точности — да и не нужно.Вы по-прежнему можете принимать правильные решения, улучшать свои кампании и понимать поведение своих клиентов, имея только 90% точных данных.

    Например, предположим, вы заметили, что большая часть трафика вашего блога интересуется контентом, связанным с дополненной реальностью. Даже если вам не хватает трафика от тех зрителей, которые отказались от отслеживания, вы все равно можете сделать обоснованное предположение, что — большинство ваших данных сигнализируют о более широкой тенденции, которую вы должны принять к сведению.

    В этом случае это, вероятно, будет означать, что вы захотите создать больше контента AR… или обновите свой старый контент AR для увеличения конверсии.

    3. Используйте собственные каналы.

    Эти тенденции являются еще одной причиной для перемещения ресурсов по каналам, которыми вы можете владеть, таким как блоги и электронная почта. Вы будете на 100% прозрачны в отношении эффективности этих каналов независимо от отраслевых изменений.

    Эти изменения не конец света, но вам нужно быть готовым. Вы можете внести несколько изменений в свои данные, например, перейти к отслеживанию серверной части, установить несколько систем и обрабатывать некоторые данные как направленные, а не как абсолютные.Кроме того, привлечение сторонних поставщиков будет иметь решающее значение в некоторых отраслях, в то время как другим компаниям придется вкладывать значительные средства в свою инфраструктуру данных.

    Как создать отчет об атрибуции в HubSpot

    Если вы являетесь участником центра корпоративного маркетинга HubSpot, теперь вы можете создавать отчеты об атрибуции. Чтобы узнать, как использовать новую функцию, ознакомьтесь с этим подробным бесплатным мини-курсом.

    Примечание редактора: эта запись в блоге была первоначально опубликована 21 августа 2014 г., но была обновлена ​​для обеспечения полноты в декабре 2020 г.

    Что это такое и почему это важно?

    Что такое атрибуция?

    Атрибуция — это измерение пользовательских событий по результатам маркетинговой активности. Событием может быть установка приложения, завершение уровня, покупка в приложении и т. Д. Короче говоря, атрибуция, по сути, обнаруживает, что заставило пользователя совершить конверсию. Следует сосредоточить внимание на тех каналах, которые работают хорошо, чтобы улучшить результаты.

    С атрибуцией существует несколько моделей и способов измерения.Единственный источник — наиболее распространенная модель. У него есть еще несколько названий, например последний щелчок, последнее касание или первый щелчок. По сути, он дает канал, который последним (или первым) представил рекламу конвертирующему покупателю.

    Тогда есть мультитач. Атрибуция мультитач учитывает множество факторов. На решение клиента могут повлиять многие факторы: объявление, на которое он нажимал последним, или видеообъявление, которое он видел, но не нажимал.

    Наконец, существует модель линейной атрибуции, которую некоторые называют сертификатом участия, в которой каждая часть процесса получает одинаковую оценку.

    Каковы преимущества использования моделей атрибуции?

    Атрибуция — это , необходимое для успеха, которое фокусируется на измерении воздействия рекламы, определении того, как тратить более эффективно. Практически все можно измерить. Маркетологи придают все большее значение аналитике и атрибуции. Согласно маркетинговому отчету Adroll о состоянии эффективности, 79% опрошенных маркетологов считают, что атрибуция имеет решающее или очень важное значение для успеха в маркетинге.

    Как мы можем использовать атрибуцию для повышения эффективности кампании?

    Принимая во внимание преимущества, которые он принесет для будущих маркетинговых кампаний, как мы можем использовать его в своих интересах, чтобы повысить эффективность кампании?

    1. Изучите свои данные
      Просмотрите и проанализируйте свои данные и выходите за рамки пост-событий. Используйте это в своих интересах, чтобы создать будущие цели кампании и проанализировать возможные ошибки, которые вы могли допустить в предыдущей.Если вы не можете приписать свои успехи и поражения надлежащим примерам, вы не сможете опираться на эти идеи, которые в долгосрочной перспективе приведут к большему успеху и рентабельности инвестиций в будущих кампаниях.
    2. Измерение LTV клиента.
      Покупатель всегда прав, и его ценность тоже. Анализ решений и взаимодействий клиентов позволяет лучше понять их поведение. Он выходит далеко за рамки нескольких последних кликов, ведущих к их конверсии.
    3. Просмотрите весь цикл взаимодействия с клиентом
      Атрибуция помогает нам узнать, какие взаимодействия приводят к конверсиям, а какие нет.Бренды могут узнать, какие каналы хорошо работают на мобильных устройствах, почему они хорошо работают и какие шаги можно предпринять, чтобы повысить эффективность тех каналов, которые не так хорошо работают. Понимание мобильной атрибуции дает брендам важное представление о том, на что им следует тратить свои деньги.

    Короче говоря, атрибуция существует, но способ ее использования должен измениться. Вместо этого мы должны сосредоточиться на смешанной атрибуции , смеси всех моделей. Таким образом, мы можем увидеть, что на самом деле влияет на решение клиента при конвертации.Это включает в себя изучение просмотров и кликов по рекламе до конверсии, и таким образом мы можем увидеть полную картину, что приведет к полному пониманию их решения и возможности повлиять на него в будущих кампаниях.

    Для получения дополнительной информации о том, как максимально эффективно использовать собственные кампании, свяжитесь с нами.

    Что такое атрибуция? Разберитесь в мобильном маркетинге

    Что такое атрибуция?

    Мобильная атрибуция — это наука о сопоставлении двух точек данных, например, приписывание расходов на рекламу взаимодействию пользователей или установкам на основе определенных переменных.Атрибуция позволяет понять, что происходит, когда пользователь взаимодействует с мобильной рекламой.

    Успешная атрибуция мобильного приложения охватывает всю воронку конверсии. Он определяет и сообщает, реагирует ли пользователь на просмотр рекламы, устанавливает ли пользователь приложение после просмотра рекламы и как пользователь ведет себя после установки приложения. Хотя отслеживание мобильных приложений помогает рекламодателям и маркетологам понимать отдельных пользователей, оно также может помочь маркетологам определять релевантные когорты, определять группы, которые реагируют (или не реагируют) на креативы, и определять, как они ведут себя в приложении, отслеживая ключевые события.

    Почему так важна атрибуция?

    Атрибуция определяет количество рекламных долларов, потраченных на количество полученных конверсий, и важна для определения успеха рекламных кампаний. Без точной атрибуции рекламодатели, партнеры и разработчики приложений не знали бы, сколько было потрачено на рекламу и сколько окупается успешная конверсия.

    Кроме того, атрибуция мобильных приложений важна для всех видов оптимизации. Отслеживая пользовательские события и понимая, как пользователи ведут себя, когда они сталкиваются с платными действиями, вы можете изменить и улучшить почти все аспекты своего приложения, своих объявлений и расходов на рекламу.

    Атрибуция влияет на всю экосистему мобильной рекламы, от определения стоимости рекламного места до эффективности кампании — еще одна причина, по которой атрибуция является фундаментальным компонентом мобильного маркетинга.

    Что такое временная атрибуция?

    Временная атрибуция — это чувствительная ко времени модель, используемая для предоставления менеджерам UA гибкости при представлении их данных. Это также может быть полезно для реализации тестов и управления кампаниями.

    Чтобы понять, чем это отличается от обычных моделей атрибуции, давайте рассмотрим пример:

    У вас есть игровое приложение, и вы хотите провести кампанию с ограниченным по времени предложением.Вы также хотите увидеть, как новая сеть, Сеть B, может управлять внутренними событиями в приложении в течение одной недели после реатрибуции. Но когда неделя закончится, вы также захотите прекратить зачислять в сеть B будущие внутренние события приложения.

    Если вы используете временную модель атрибуции, любая атрибуция сети B вернется к предыдущему источнику атрибуции по окончании этой недели. Сеть по-прежнему будет получать оплату за эти повторные атрибуции, но данные о последующих сеансах и событиях повторно атрибутированных пользователей будут отражены в предыдущем источнике, будь то обычный источник или другой сетевой источник.

    По этой причине временная атрибуция может быть полезна для измерения успеха кампаний по вовлечению и ретаргетингу.

    Атрибуция и корректировка

    Атрибуция играет ключевую роль во всем, что делает Adjust. Мы разработали систему атрибуции, которую легко интегрировать и настроить, поэтому маркетологи могут легко начать работу с мобильными измерениями. Чтобы узнать больше о том, как настроить параметры атрибуции Adjust, ознакомьтесь с нашей официальной документацией.

    Работая с Adjust, вы можете понять производительность мультимедиа по нескольким каналам.Клиенты Adjust могут отслеживать свои маркетинговые каналы и собирать данные о конверсиях для углубленного анализа — будь то по кликам или показам. Вы всегда будете знать, какие объявления показывали какие пользователи, а также полезную контекстную информацию, например, какие рекламные объявления кампании эти пользователи видели. Ваши входящие пользователи отслеживаются и точно получаются в режиме реального времени.

    Поскольку Adjust имеет полностью динамическую настройку партнеров, вам не нужно беспокоиться о партнерских URL-адресах и громоздких сетевых SDK. Это означает, что вы можете добавлять свои кампании прямо в панель управления и сразу же начинать отслеживать результаты в своих сетях.Чтобы узнать больше о многих партнерах, с которыми мы уже работаем, взгляните на наш полный список технологических партнеров.

    Если вы хотите узнать больше об атрибуции мобильных приложений, ознакомьтесь с нашим руководством по использованию этого термина для начинающих здесь. В этом отчете мы также более подробно рассмотрим атрибуцию, подробно описывая все, от проблем, которые делают мобильную атрибуцию более сложной, чем веб-атрибуцию, до того, как поставщики атрибуции проверяют путь пользователя от первого взаимодействия до общей ценности (LTV).

    Маркетинговая атрибуция

    — что это и почему?

    Маркетинговые инструменты атрибуции критически важны для многоканального бизнеса.

    getty

    Давно прошли те времена, когда мы слепо тратили деньги на маркетинг без настройки на данные, чтобы четко рассчитать и доказать, что вы обеспечиваете рентабельность своих инвестиций в маркетинг (ваш «ROMI»). В этом ранее связанном посте показано, как отслеживать свой ROMI с расстояния 30000 футов на основе общих доходов вашего бизнеса по сравнению сзатрат, или на уровне единицы средней транзакции. Но если вы хотите по-настоящему оптимизировать свои усилия, чтобы максимизировать свой ROMI, лучшие маркетологи обращаются к инструментам маркетинговой атрибуции, чтобы помочь оптимизировать маркетинг на каждом подканале своего бизнеса. Позволь мне объяснить.

    РЕКЛАМНОЕ ОБЪЯВЛЕНИЕ

    Что такое маркетинговая атрибуция?

    Согласно Википедии, «маркетинг, атрибуция — это идентификация набора действий пользователя (« событий »или« точек соприкосновения »), которые тем или иным образом способствуют желаемому результату, а затем присвоение значения каждому из этих событий.Мальчик, который был полон рта. Позвольте мне перевести это на «простой разговор». Ваши клиенты взаимодействуют с вашим бизнесом разными способами. Предположим, вы являетесь розничным продавцом, и один покупатель может посещать ваш магазин, ваш веб-сайт, ваше мобильное приложение, каталог прямой почтовой рассылки и т. Д. Маркетинговая атрибуция помогает определить ценность того, какой из этих каналов (если не все) должен получить признание распродажа. Итак, когда вы рассчитываете свой ROMI для этого бизнес-подразделения, вы точно сопоставляете выручку с маркетинговыми затратами.

    Вычислить атрибуцию непросто

    Из вышесказанного может показаться, что маркетинговая атрибуция — это относительно простая вещь для расчета, что может быть, если клиент явно посетил только один канал. Но что происходит, когда они одновременно посещают несколько каналов; тогда расчет становится намного сложнее. Продолжим наш пример сверху. Допустим, покупатель получает каталог по почте, решает перейти на веб-сайт, чтобы узнать больше, и решает приобрести товар в магазине? Теперь, кто должен получить кредит? Ответ: все они должны получить частичную оценку, и именно здесь инструменты маркетинговой атрибуции помогут вам рассчитать это.

    Кто должен получить больше всего

    Определение того, кто получит наибольшую выгоду от продажи, является большой дискуссией. Должна ли первая точка соприкосновения получить наибольшую пользу, поскольку транзакция, скорее всего, началась с них? Или должна ли последняя точка соприкосновения получить больше всего кредита, поскольку именно там покупатель фактически вытащил свою кредитную карту и приобрел продукт? Очевидно, что аргументы могут быть двоякими, особенно менеджерами по маркетингу в каждом из этих отделов !! Чтобы помочь мне определить свой ROMI, я склонен смещать первую точку касания (например,g., каталог, который пришел по почте), чтобы помочь мне оценить, следует ли мне продолжать тратить деньги на эту конкретную тактику или нет. Но часто я просто делю кредит поровну между каждым каналом, затронувшим клиента в течение этого цикла продажи.

    Инструменты маркетинговой атрибуции

    Многие компании обращаются за помощью к сложным программным пакетам. Некоторые из более сложных инструментов можно найти в дорогих решениях корпоративного уровня от Adobe и других компаний. Но есть и другие, которые обслуживают рынок SMB, включая Bizable, Bright Funnel, LeadsRx, Looker, Track Maven, Active Demand, Tealium, ABM Analytics и Attribution, и это лишь некоторые из них.Вы можете узнать больше об этих продуктах на их веб-сайтах или в разделах маркетинговой атрибуции на сайтах с отзывами пользователей программного обеспечения, таких как G2 Crowd или Capterra. Google Analytics также имеет некоторые базовые отчеты об атрибуции, встроенные в их платформу, если вы в основном работаете в Интернете.

    Как посчитать самостоятельно

    Вы находитесь на слишком ранней стадии роста, чтобы позволить себе здесь программное обеспечение? Ничего страшного, вот как вы можете рассчитать маркетинговую атрибуцию самостоятельно.Допустим, вы тратите 10 000 долларов на рассылку товаров по почте и получаете 1% (100) этих людей, которые покупают у вас продукт на 200 долларов — 50 через ваш кол-центр и 50 через ваш веб-сайт. Вы знаете, что заказы на веб-сайте были привязаны к прямой рассылке, потому что пользователю нужно было ввести уникальный промо-код, чтобы активировать предложение в почтовой программе.

    В этом примере я бы отнес 50% из 50 веб-заказов к каталогу и 50% этих веб-заказов к веб-сайту, поскольку они оба в равной степени играли роль в продаже.Таким образом, каталог получает кредит на 75 заказов (15 000 долларов дохода), а веб-сайт получает кредит на 25 заказов (5000 долларов дохода) от одной этой кампании.

    Затем вам нужно перенести эту логику на расходы. Вам необходимо выделить 75% расходов на рассылку (7500 долларов) на отдел каталогов и 25% (2500 долларов) на отдел веб-сайтов. И наоборот, если у веб-сайта есть затраты на работу, скажем, 10 долларов за транзакцию (или 250 долларов в общем объеме интернет-заказов от почтовой службы), вам необходимо добавить эти затраты к общим затратам на кампанию отдела каталога.Стоимость телефонного центра в размере 25 долларов США за заказ (или 1875 долларов США в общем объеме заказов по каталогу) будет полностью оплачена отделом каталогов, поскольку операторский центр не использовался для заказов на веб-сайте.

    РЕКЛАМНОЕ ОБЪЯВЛЕНИЕ

    Итак, суммируя все результаты этой кампании, в каталоге было: 15 000 долларов дохода минус 7500 долларов на почтовую рассылку, за вычетом 1875 долларов расходов на call-центр и 250 долларов расходов на веб-сайт. С общей прибылью в 5875 долларов и общим ROMI в 2 раза (без учета затрат на продукт). И у веб-сайта было: 5000 долларов дохода минус 2500 долларов на почтовую рассылку, минус 750 долларов затрат на веб-сайт.С общей прибылью 1750 долларов и ROMI 1,54x. Вуаля, оба подразделения, участвовавшие в продаже, делят кредит на продажу на справедливой и равной основе.

    Потенциальные ошибки при расчетах

    Есть много случаев, когда возникают проблемы с расчетами. Например, кто получает кредит за ПОВТОРНУЮ продажу — канал, с которого начались отношения с клиентом, или канал, получивший повторный заказ? Здесь я бы смещал последний канал, но не теряю уважения к расчетам общей ценности первого канала.Или, что происходит, когда данные отслеживания неполны, и вы не уверены, кому следует предоставить кредит за продажу? Затем возьмите неотслеживаемые заказы и распределите их пропорционально в тех же процентах от отслеживаемых заказов. Итак, пример: если на ваш веб-сайт приходилось 50% ваших четко отслеживаемых заказов, велика вероятность, что на него также приходится 50% ваших неотслеживаемых заказов. Итак, добавьте эти неотслеживаемые заказы на каждый соответствующий отслеживаемый канал. Это не только наука, но и искусство, поэтому потребуется время, чтобы установить правила и со временем их оптимизировать.

    Заключительные мысли

    Надеюсь, теперь вы лучше понимаете, что такое маркетинговая атрибуция и почему ее так важно отслеживать: она помогает вам точно настроить расчеты ROMI по маркетинговым каналам, чтобы убедиться, что вы оптимизируете свои маркетинговые расходы по каналам. Чем лучше вы понимаете поведение своих клиентов (например, точки соприкосновения) с помощью многоканального мышления, ориентированного на клиента, тем лучше вы сможете действительно вывести свои маркетинговые усилия на новый уровень.

    РЕКЛАМНОЕ ОБЪЯВЛЕНИЕ

    –

    Джордж Диб — партнер Red Rocket Ventures и автор книги 101 Startup Lessons — An Entrepreneur’s Handbook . Следите за сообщениями Джорджа в будущем здесь или в Twitter: @georgedeeb или @redrocketvc .

    Что такое моделирование атрибуции и какую модель мне следует использовать?

    Нам хотелось бы думать, что посетитель находит ваш блог или нажимает на объявление, и сразу же конвертируются в продажу или лида.

    К сожалению, это бывает редко.

    Сегодня люди посетят ваш сайт несколько раз, прежде чем совершат конверсию. Они найдут ваше сообщение в блоге, вернутся прямо через неделю и на следующий день нажмут на рекламу с ретаргетингом. Затем они конвертируют , наконец, !

    Итак, вопрос: какой канал сбыта получает признание? Был ли ваш блог ответственным за продажу? Или это была ваша реклама в Facebook?

    При попытке показать клиентам ценность каждого маркетингового канала бывает сложно.Имея несколько точек соприкосновения на пути к покупке, каждый канал играет свою роль.

    Это вопросы, лежащие в основе моделей маркетинговой атрибуции .

    Что такое маркетинговые модели атрибуции?

    Моделирование атрибуции — это структура для анализа того, какие точки взаимодействия или маркетинговые каналы получают кредит за конверсию. Каждая модель атрибуции распределяет ценность конверсии по каждой точке взаимодействия по-разному.

    Инструмент сравнения моделей позволяет анализировать, как каждая модель распределяет ценность конверсии.Существует шесть распространенных моделей атрибуции:

    • Первое взаимодействие
    • Последнее взаимодействие
    • Последнее непрямое нажатие
    • линейный
    • Время-распад
    • Позиционный

    Анализируя каждую модель атрибуции, вы можете получить лучшее представление о рентабельности инвестиций для каждого маркетингового канала.

    Не обязательно «лучшая» модель атрибуции. Вы можете выбрать одну из них в качестве основной модели атрибуции для отчетности и анализа. Различные факторы, такие как бизнес-цели или циклы покупок, могут сделать одну модель лучше другой.

    Моделирование атрибуции — это инструмент анализа, и вам не нужно ограничиваться одним и придерживаться его. Сравните производительность каждой модели, чтобы понять важность нескольких точек соприкосновения на пути клиента.

    Рассмотрим пример.

    В настоящее время ваши отчеты по умолчанию основаны на модели последнего взаимодействия (подробнее о каждом типе ниже).

    Вы смотрите на свою аналитику и видите только несколько потенциальных клиентов из обычного трафика блога. Вы оцениваете, стоит ли продолжать инвестировать в блог.Как доказать ценность блога?

    Вы переходите к Google Analytics MCF Model Comparison Tooll и просматриваете свои конверсии в соответствии с первой моделью взаимодействия .

    При модели «Первое взаимодействие» ценность конверсии вашего органического трафика резко возрастает! Вы понимаете, что посетители вашего блога возвращаются на ваш сайт после нажатий на рекламу с ретаргетингом, а затем они регистрируются или совершают покупку.

    Согласно модели «Последнее взаимодействие», реклама с ретаргетингом получает все кредиты для этих потенциальных клиентов.

    Сравнивая несколько моделей атрибуции, легче понять, как два (или более) маркетинговых канала работают вместе для генерирования конверсий, поэтому вы можете назначить ценность конверсии каждому каналу.

    Модели атрибуции полезны, но они также являются одной из наиболее сложных тем в маркетинге.

    В нашем полном руководстве по моделям атрибуции мы рассмотрим основные модели атрибуции и когда их использовать. Приступим к рассмотрению каждого типа модели атрибуции.

    Какие существуют типы моделей атрибуции?

    1. Атрибуция по последнему взаимодействию

    Атрибуция по последнему взаимодействию также называется «последним нажатием» или «последним касанием». Как следует из названия, эта модель дает 100% кредита последнему взаимодействию вашего бизнеса с потенциальным клиентом перед его конверсией.

    Например, посетитель находит ваш веб-сайт через обычный поиск. Через неделю они видят рекламу в Facebook и нажимают на нее. Позже в тот же день они переходят прямо на ваш сайт и совершают покупку.

    Прямой трафик, в этом случае, получает весь кредит за эту покупку. Этой последней точке соприкосновения присваивается 100% стоимости.

    Это модель атрибуции по умолчанию на большинстве платформ, включая Google Analytics. Если вы просматриваете стандартные отчеты о конверсиях в Google Analytics, вы видите, что каждая цель связана с последним взаимодействием вашего клиента с вашей компанией.

    Плюсы и минусы атрибуции по последнему взаимодействию

    Атрибуцию по последнему взаимодействию проще всего реализовать и оценить.

    Также часто бывает наиболее точным. Цифровой маркетинг сегодня разрознен. Люди могут получить доступ с нескольких устройств, очистить файлы cookie или использовать несколько браузеров. Это затрудняет отслеживание всего пути.

    Однако вы всегда можете быть уверены в их последнем взаимодействии перед преобразованием.

    Обратной стороной является то, что эта модель игнорирует все, что происходит до финального взаимодействия. Многие взаимодействия и точки соприкосновения до этого последнего щелчка будут столь же важны.

    Эта модель может подойти вам, если у вас короткий цикл покупки. Если до конвертации не так много точек соприкосновения, отслеживание только последней даст вам хорошее представление о ваших самых сильных каналах.

    Вы также найдете эту модель особенно полезной, если ваша воронка продаж широкая вверху и узкая внизу.

    2. Атрибуция при первом взаимодействии

    Первое взаимодействие аналогично последнему взаимодействию тем, что дает 100% кредита на один клик / взаимодействие.Первое взаимодействие (также называемое «первым кликом») дает всю ценность конверсии первому взаимодействию вашего бизнеса с клиентом.

    Например, если покупатель впервые находит вашу компанию на Pinterest, Pinterest получает все права на любую продажу, которая происходит после этого взаимодействия.

    Не имеет значения, нашел ли вас клиент в Pinterest, затем через неделю нажал на медийное объявление, а затем сразу перешел на ваш сайт. Pinterest, в этом примере, получает полный кредит.

    Плюсы и минусы атрибуции при первом взаимодействии

    Основная привлекательность использования атрибуции по первому взаимодействию заключается в том, насколько она проста и понятна. Однако эта модель игнорирует эффекты любых потенциально важных маркетинговых каналов, которые появляются позже, например, ретаргетинг рекламы.

    Эта модель также полезна, если в вашей отрасли короткий цикл закупок. Если есть тенденция к немедленному обращению клиентов, то их первая точка соприкосновения особенно важна.Или, если ваша основная бизнес-цель — привлечь новых клиентов, находящихся на вершине воронки, первое взаимодействие — отличная модель для оценки каждого канала.

    3. Последнее непрямое нажатие

    Модель последнего непрямого щелчка немного более полезна, чем стандартная модель последнего щелчка. 100% стоимости по-прежнему присваивается одному взаимодействию. Но с последним непрямым кликом он устраняет любые «прямые» взаимодействия, которые происходят непосредственно перед конверсией.

    Прямой трафик — это когда кто-либо переходит прямо на ваш сайт, вручную вводя ваш URL-адрес или щелкая ссылку в закладке, что означает, что этот посетитель уже знает о вашей компании.

    Как они узнали о вашей компании? Что побудило их перейти на ваш сайт напрямую? Исключив прямой трафик в модели последнего клика, вы сможете лучше назначить ценность маркетинговому каналу, который привел к конверсии.

    Плюсы и минусы последней модели без прямого нажатия

    Как упоминалось выше, исключение прямых кликов делает эту модель более информативной, чем последнее взаимодействие. Однако он по-прежнему присваивает 100% ценности одному взаимодействию.Если у вашего клиента было 4 точки взаимодействия до этого последнего непрямого щелчка, это полностью игнорируется.

    4. Линейная атрибуция

    При использовании модели линейной атрибуции вы распределяете ценность конверсии поровну между всеми взаимодействиями клиента с вашим бизнесом.

    Например, клиент находит вас в Instagram, подписывается на ваш список адресов электронной почты, а затем щелкает ссылку электронной почты. На следующей неделе они переходят прямо на ваш сайт и совершают покупку за 120 долларов.

    В этой ситуации есть 3 точки соприкосновения. Каждая точка взаимодействия получает равный кредит в размере 33% или 40 долларов США за конверсию, присвоенную каналу при совершении покупки.

    Плюсы и минусы линейной атрибуции

    Линейная атрибуция дает вам более сбалансированный взгляд на всю вашу маркетинговую стратегию, чем модель атрибуции по одному событию.

    Однако это означает, что он также придает одинаковое значение всему. Некоторые маркетинговые стратегии более эффективны, чем другие, и эта модель не выделяет наиболее эффективные стратегии.

    Если вам нужна детализированная модель атрибуции, которая проста и легко объясняется клиентам, линейная атрибуция может быть для вас хорошим выбором. Это также отличный способ продемонстрировать ценность каждого канала.

    5. Атрибуция временного спада

    Атрибуция

    Time Decay аналогична линейной атрибуции — она ​​распределяет значение по нескольким событиям. Но в отличие от линейной атрибуции, модель Time Decay также учитывает , когда произошло каждой точки касания.

    Взаимодействия, которые происходят ближе к моменту покупки, имеют большую ценность. Первое взаимодействие получает меньше внимания, а последнее — больше всего.

    ** Плюсы и минусы атрибуции Time Decay *

    Если построение отношений является важным фактором успеха бизнеса, использование атрибуции Time Decay может быть полезным способом осмысления этого.

    Имейте в виду, что эта модель сводит к минимуму влияние маркетинговых техник наверху воронки.Вы можете использовать модель атрибуции Time Decay, когда имеете дело с особенно длинным циклом продаж, например, для дорогостоящих покупок B2B.

    6. Атрибуция на основе позиции

    Модель атрибуции на основе позиции (также называемая U-образной атрибуцией) разделяет оценку продажи между первым взаимодействием потенциального клиента с вашим брендом и моментом, когда он превращается в лида.

    40% кредита дается каждому из этих пунктов, а оставшиеся 20% распределяются между любыми другими взаимодействиями, которые произошли в середине.

    Например, если потенциальный клиент сначала контактирует с вашей компанией через поиск в Google, просматривает вашу страницу в Facebook, а затем подписывается на рассылку новостей по электронной почте, каждое первое и третье касание получает по 40% кредита, а посещение Facebook получает оставшиеся 20%.

    Плюсы и минусы позиционной атрибуции

    Атрибуция на основе позиции — эффективная модель для многих типов бизнеса, у которых есть несколько точек взаимодействия до конверсии.Это дает хоть какую-то оценку каждому взаимодействию. Но это придает больший вес двум вашим наиболее важным взаимодействиям: первый раз, когда клиент нашел вас, и взаимодействие, которое вызвало конверсию.

    Бонус: пользовательские модели атрибуции

    Знаете ли вы, какой конкретный вес или оценку вы хотите иметь для каждой точки взаимодействия? У вас есть очень конкретная воронка, которую вы хотите оценить?

    Вы можете создавать собственные модели атрибуции в Google Analytics.Пользовательская модель атрибуции позволяет компаниям придавать индивидуальный вес тем точкам взаимодействия, которые они считают наиболее важными.

    Плюсы и минусы:

    Пользовательская модель атрибуции дает наиболее детальный взгляд на то, что приносит вам продажи. Однако создать такую ​​модель может быть сложно, и для этого типа модели требуется много данных. Компании с длительным циклом покупок и большим количеством данных являются лучшими кандидатами для использования пользовательской модели атрибуции.

    Где найти отчеты о модели атрибуции в Google Analytics?

    Google Analytics по умолчанию использует атрибуцию последнего взаимодействия.Однако вы можете сравнить разные модели атрибуции в своем аккаунте. Вы найдете этот инструмент в разделе «Атрибуция» в левой части вашего аккаунта.

    Сравнивая каждую модель, вы можете увидеть ценность каждого канала в разных моделях атрибуции. Вы можете использовать их группы каналов по умолчанию или, если вы настраиваете свои ссылки с кодами UTM, нажмите «Источник», чтобы увидеть значение, присвоенное каждому источнику, который вы отслеживаете.

    В приведенном выше примере аккаунта прямому трафику было присвоено 2234 конверсии с атрибуцией последнего взаимодействия.При первом взаимодействии эта цифра падает до 1408 — на 40%!

    Рассматривая обе модели, мы можем понять ценность других маркетинговых каналов, которые привели к прямому трафику и конверсиям.

    Инфографика модели маркетинговой атрибуции

    Модели атрибуции сложны для использования и понимания.

    No related posts.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *