Логотип Gusarov

отвечаем
в мессенджерах:

отвечаем
в мессенджерах:

Модели атрибуций в Метрике и Analytics: что это такое и для чего нужно

Одним из основных понятий в интернет-маркетинге является «конверсия» – целевое действие пользователя на сайте. В качестве конверсии можно задавать различные действия: посещение определенной страницы (нескольких страниц в определенной последовательности), пребывание на сайте N минут, заказ обратного звонка, добавление товара в корзину, оформление покупки и т.д. Исходя из этого все конверсии можно разделить на 2 большие группы:

Ни для кого уже давно не секрет, что в большинстве случаев совершение макроконверсии с первого же захода на сайт – это что-то из разряда фантастики. Сегодня для того, чтобы принять решение о покупке, пользователь может посетить с десяток сайтов и взять время на обдумывание, если только это не товар первой необходимости. При этом, находясь в процессе поиска нужного ему товара/услуги, человек может посетить один и тот же сайт неоднократно.

Модели атрибуций в Яндекс Метрике

Для оценки значимости источников трафика в Яндекс Метрике существует 3 модели атрибуции. Разберем каждую из них более подробно.

Допустим, какой-то мифический Виктор с наступлением лета решил, что ему необходимо поменять кровлю в домике на даче. И вроде старая еще не протекает, жить можно, но как-то уже не так комфортно. Однажды он зашел в Яндекс и ввел в поисковую строку «кровля в Минске». Недолго думая, открыл несколько первых сайтов из рекламы и стал изучать предложения. На одном не устроила цена, на другом нет желаемого материала, третий и вовсе оказался недоступен. А вот на четвертом он нашел предложение, которое его заинтересовало: и с ценой все хорошо, и материал отличный, даже расцветка подходящая есть! В общем, можно было брать и покупать, если бы не одно «но».

Дело в том, что у Виктора есть жена Марина, и не посоветовавшись с ней, он не рискнул заказывать металлочерепицу. На выходных они сели выбирать кровлю вместе. Снова множество предложений, снова разбегаются глаза, но среди всех этих сайтов им удалось-таки найти тот самый, на котором Виктор уже присмотрел кровлю. Причем на этот раз они нашли страницу в поисковой выдаче, а не в блоке контекста. А потом Марине позвонила подруга, она отвлеклась, и выбор снова был приостановлен. Но на этот раз Виктор предусмотрительно закинул сайт в закладки. Через неделю они снова вернулись к поискам идеальной кровли. И, чтобы снова не изучать десятки предложений, просто выбрали нужный сайт среди сохраненных. С третьего раза, они, наконец, кликнули на заветную кнопку «Оформить заказ». Конверсия была совершена!

Атрибуция конверсии

По этому примеру видно, что одна конверсия была совершена в результате трех визитов на сайт. И пока непонятно, какой же источник трафика в итоге принес этот заказ? И случилась бы вообще конверсия, если из цепочки посещений сайта исключить какой-либо визит? Ответить на эти вопросы поможет еще одно важное понятия – «атрибуция конверсии». Атрибуция в данном случае – это правило, по которому распределяется ценность конверсий. С помощью атрибуции конверсий можно определить эффективность каждого маркетингового канала.

Первый переход

Здесь все понятно из названия: 100%-ую ценность конверсии система отдает источнику, через который был совершен первый заход на сайт, несмотря на то, что впоследствии пользователь посещал сайт еще несколько раз. Но фокусируясь исключительно на первом контакте с сайтом, сложно увидеть всю картину в комплексе, чтобы понять, что же все-таки побудило клиента сделать заказ. В описанном выше случае с Виктором первый значимый переход – это контекстная реклама.

Первый переход

Когда следует использовать. Такая модель атрибуции подходит для сайтов с отложенной конверсией, а также для ситуаций, когда требуется уточнить, какой из каналов трафика привлекает больше новых посетителей. Например, это актуально при выводе на рынок малоизвестных товаров или необычных услуг, когда важно повысить узнаваемость бренда и сформировать спрос.

Последний переход

Такая модель атрибуции предполагает, что вся ценность конверсии достается последнему источнику трафика. Неважно, сколько раз и из каких каналов пользователь заходил на сайт до этого. Однако при такой модели полностью игнорируются все факторы, предшествующие совершению конверсии. А ведь далеко не факт, что без предварительных посещений веб-страницы пользователь совершил бы эту конверсию. Без учета всей цепочки источников трафика эффективность продвижения в целом может существенно снизиться. В истории с Виктором и кровлей последним переходом будет прямой заход.

Прямой заход

Когда следует использовать. Атрибуция по последнему переходу будет полезна при проведении технического анализа сайта. Например, анализируя внутренние переходы, можно найти страницы, на которые забыли установить код счетчика Метрики. Также она уместна при рекламе товаров мгновенного спроса, при выборе которых пользователь руководствуется принципом «увидел — купил».

Последний значимый переход

Максимально информативной для маркетологов является третья модель атрибуции. Но прежде чем разобраться в ее сути, важно вспомнить следующее. Все источники переходов Яндекс делит на 2 группы:

В этом случае, если конверсия была совершена при заходе из вторичного источника, вся ее ценность будет присвоена последнему значимому источнику, что позволяет более точно измерять его эффективность. В примере с Виктором таким источником будет органическая выдача.

Источники трафика

Когда следует использовать. Такая модель атрибуции подходит для сайтов с быстрой конверсией, которая происходит в течение одного визита. Но и при продвижении товаров с отложенным спросом ее использование тоже будет оправданно.

Модели атрибуций в Google Analytics

Суть моделей атрибуций в Google Analytics аналогичная: набор правил, в соответствии с которыми всем источникам трафика присваивается своя ценность. Однако выбор моделей здесь существенно выше и даже есть возможность создавать собственные вариации в зависимости от особенностей бизнеса.

В начале мая Елена сидела на своей странице в Facebook и увидела таргетированную рекламу туров в Грецию. Предложение заинтересовало ее, она кликнула на объявление и стала изучать туры. Но, поскольку ее отпуск еще не был согласован с руководством, выбор закончился ничем. Спустя неделю Елена поговорила с руководителем, ее отпустили отдохнуть. Вечером она стала искать туры в Google. Сезон уже начался, предложений было много, и она открыла несколько первых сайтов из рекламы. И среди них нашла тот, который накануне посетила из таргетированной рекламы. На этот раз даже конкретный тур присмотрела. Только вот цена казалась ей несколько завышенной, поэтому она решила еще подумать.

Прошло еще около недели, прежде чем Елена опять активно взялась за планирование своего отпуска и перешла на несколько сайтов из органической выдачи Google. И по-прежнему у нее не получилось остановиться на каком-то одном варианте. В конце месяца, когда о проблеме выбора узнал приятель Елены, он посоветовал ей посетить сайт-агрегатор, где собраны лучшие предложения всех операторов. И здесь она снова встретила приглянувшийся ей тур. Перешла на сайт и увидела, что сейчас на него предоставляется скидка 20%. Проблема с отпуском была решена!

Модели атрибуций в Google Analytics

Первое взаимодействие

При такой атрибуции единственным ценным источником трафика считается первый канал в цепочке. Вес всех остальных – 0, независимо от того, сколько их было. Суть этой модели с следующем: наиболее важным будет тот источник трафика, который побудил у пользователя интерес. В примере с Еленой первым взаимодействием стала таргетированная реклама в соцсети.

Таргетированная реклама

Когда следует использовать. Такой подход к оценке важности конверсии оправдан, если перед рекламодателем стоит задача донести до пользователей информацию о товаре/услуге и вызвать у них интерес.

Последнее взаимодействие

Очень похожая атрибуция, с той лишь разницей, что все «лавры» здесь достаются последнему каналу, поскольку именно в этот визит и была совершена конверсия. Последним взаимодействием в нашем примере будет переход по ссылке на сайте.

Непрямое взаимодействие

Когда следует использовать. Это довольно распространенная модель, актуальная для рекламы, которая нацелена на привлечение клиентов в момент покупки, т.е. на том этапе, когда они уже не раздумывают, а действуют.

По последнему непрямому взаимодействию

Последний непрямой клик – это модель, очень схожая с атрибуцией по последнему клику. Однако все прямые заходы в этом случае не учитываются. Вся ценность присваивается последнему каналу в цепочке. Поскольку прямых заходов в истории с Еленой не было вообще, при такой атрибуции наиболее ценным будет считаться опять же переход по ссылке на сайте-агрегаторе.

Непрямое взаимодействие

Когда следует использовать. Такая модель атрибуций по умолчанию установлена в большинстве отчетов Google Analytics. Часто ее используют в качестве базовой для сравнения с другими моделями. Также ее применение полезно в том случае, если по какой-либо причине прямые заходы важно не учитывать.

Линейная модель

При таком подходе вся ценность конверсий делится поровну между всеми источниками трафика. Это означает, что вклад каждого визита в формировании конверсии был одинаковым. Например, если точек касания до совершения заказа было 4, как в случае с Еленой, то каждому каналу будет присвоена одинаковая ценность 25%.

Линейная модель

Когда следует использовать. Применение такой модели будет оправданно, если рекламодателю важно находиться в контакте с потенциальным покупателем на протяжении всего цикла от знакомства до конверсии.

Последний клик в AdWords

Вся ценность конверсии при такой атрибуции отдается последнему клику по объявлению Adwords. В примере выше клик по рекламе был 2 этапом в цепочке из 4 шагов до конверсии.

Последний клик в AdWords

Когда следует использовать. Логично, что такая модель подходит только в том случае, если в цепочке был хотя бы один клик из рекламы. С помощью нее можно определить эффективность рекламных объявлений.

С учетом давности взаимодействий

Суть этой атрибуции в следующем: чем ближе точка взаимодействия пользователя с веб-страницей находится ко времени совершения основной конверсии, тем выше будет ее ценность. Для того, чтобы назначить ценность каждому переходу на сайт, применяется понятие экспоненциального распада. При этом период полураспада по умолчанию составляет 7 дней. Таким образом, если первый переход был осуществлен за неделю до совершения конверсии, его ценность будет в 2 раза меньше, чем ценность взаимодействия в день конверсии. Если же пользователь впервые посетил сайт за две недели до конверсии, то ценность такого визита будет в 4 раза ниже, чем посещения в день совершения конверсии и т.д.

Иными словами, вес каждого канала в цепочке будет постоянно увеличиваться по мере приближения к моменту конверсии. В случае с Ириной, которая первый раз столкнулась с предложением в начале мая, а заказала тур только спустя месяц, наибольшая ценность N будет у перехода по ссылке на сайте, ценность перехода из поиска – N/2, клика по рекламе – N/4, а  «вклад» социальной сети в процесс совершения конверсии – N/8.

Давность взаимодействия

Когда следует использовать. Подходит для тех случаев, когда клиент быстро принимает решение о покупке. Т.е. оптимально использовать такую модель для краткосрочной кампаний, например, приуроченной к определенной акции.

С привязкой к позиции

При такой модели ценность конверсии распределяется так: 40% получает первый канал взаимодействия, 40% – последний, а оставшиеся 20% равномерно распределяются между промежуточными звеньями цепочки. В истории с поиском тура facebook и переход по ссылке на сайте получат одинаковую ценность 40%, а клик по рекламе и посещение сайта из поиска – по 10%.

Привязка к позиции

Когда следует использовать. Такая атрибуция представляет собой комбинацию из двух: первое взаимодействие и последнее взаимодействие. Поэтому на ней следует остановиться в том случае, если одинаково важны как первый переход на сайт, так и последний, который привел к конверсии.

Что в итоге?

Путь пользователя до оформления заказа с сайта обычно довольно длительный. Люди смотрят десятки сайтов, изучают разные предложения и часто берут паузу на раздумья. Поэтому задача маркетологов – создать как можно больше точек контакта с товаром/услугой. Но чтобы не тратить бюджет бессмысленно, важно отслеживать все этапы взаимодействия с сайтом до совершения конверсии.

Модель атрибуций – отличный помощник для тех, кто выстраивает план рекламы, выбирает нужные рекламные каналы и задумывается над тем, как рациональнее всего распределять бюджет на продвижение в интернете. Понимание ценности источников трафика на каждом этапе взаимодействия – важный шаг на пути к масштабированию прибыли компании.

Инструкция по настройке целей в Яндекс.Метрике и Google Analytics

Екатерина ТарасевичЕкатерина Тарасевич, руководитель отдела контекстной рекламы

04.06.2018