Google Ads — один из самых мощных инструментов маркетолога, и чуть ли не единственный, кто гармонично сочетает рекламные и аналитические способности. Среди сотен возможностей аналитики Google одной из наиболее привлекательных является моделирование атрибуции. Инструмент позволяет объективно оценить ценность той или иной конверсии, а значит — эффективность отдельных объявлений и рентабельность вложений в рекламу.

Моделирование атрибуции: просто о сложном

Термин «атрибуция» можно заменить более понятными «приписывание», «установление подлинности». Выбирая одну из моделей атрибуции в Google Ads, мы указываем, каким шагам пользователя мы отдаем ценность на пути к совершению целевого действия.

Например, вы продаете оборудование для профессиональной кухни, и по вашему объявлению в поиске на сайт перешел шеф-повар местного ресторана и сразу купил новенький миксер. В этом случае Яндекс.Метрика может приписать 100% ценности конверсии последнему переходу, первому либо последнему значимому (в этом случае визит, в котором была совершена покупка, может иметь меньшую ценность, чем предшествующий переход из поиска). Скорее всего, повару пришлось пройти непростой путь от идеи о новом миксере до его покупки. Анализ этого пути может помочь продавцу усовершенствовать свое взаимодействие с последующими покупателями.

Показатели ценности конверсии в Google Ads будут отличаться от Яндекс.Метрики, так как система учитывает множество факторов, которые предшествуют покупке.

А до решающего клика могло быть несколько заходов на сайт из органической и рекламной выдачи, просмотр товарных и брендовых объявлений, рассылка, акции и прочие мероприятия, проводимые вашими маркетологами.

Поэтому желающие увидеть реальную картину могут заглянуть в «Настройки» на верхней панели Google Ads и выбрать «Атрибуция в поисковой сети». Разумеется, инструкция действительна для кампаний, где настроено отслеживание конверсий.

Пять моделей атрибуции — пять сценариев для аналитики

Google Ads обычно предлагает по умолчанию атрибуцию по последнему клику (Last Click attribution). Так сложилось исторически: именно эта модель является стандартной для многих инструментов аналитики лишь потому, что на момент ее внедрения было технически невозможно отследить весь путь пользователя от интереса до конверсии. Из названия становится понятно, что 100% ценности присваивается объявлению или запросу, по которому был совершен переход, предшествующий целевому действию.

Почему Last Click атрибуция — не самый лучший вариант?

  • Если мы приписываем всю заслугу последнему клику, то автоматически подразумеваем, что до него ничего не было. То есть вышеупомянутый повар впервые подумал о том, что нужно купить миксер, ввел запрос, перешел по рекламной выдаче на сайт и отправил товар в корзину. По сути, было совершено импульсивное действие. Однако, по данным отчета компании Invesp, импульсивные покупки совершают только 40% клиентов интернет-магазинов. Остальным нужно время подумать, сравнить несколько предложений, внимательно изучить информацию о товаре. Только потом они вернутся в магазин, чтобы совершить желанное приобретение. Используя Last-click атрибуцию, мы не учитываем действия 60% пользователей сети.
  • Последний клик для Google Ads и Google Analytics — немного разные понятия. Для Google Ads это последний рекламный клик, а для Analytics это может быть и переход из органического поиска. К примеру, если повар все-таки не совершил покупку сразу, а вернулся через день по прямой ссылке или ввел в поиске название интернет-магазина, для Google Analytics конверсия будет приписана органическому трафику, а для Google Ads — рекламе. Поэтому для получения достоверных данных лучше применять более сложную модель атрибуции.

Возможности Google практически безграничны, и ими нужно пользоваться. Не будем отставать от времени и разберемся с остальными моделями.

  • Атрибуция по первому клику (First Click attribution). Выбрав эту модель, вы отдадите всю ценность объявлению или запросу, по которому перешел пользователь. Логично ли отдавать всю ценность первому взаимодействию — зависит от компании. Например, если рекламная кампания возлагает большие надежды на социальные сети и направлена на узнаваемость бренда, то First Click attribution вполне оправдана, как и Last Click для краткосрочных кампаний, запускаемых на время акций и распродаж.
  • Линейная (Linear attribution). Логика этой модели заключается в равномерном распределении ценности между всеми источниками, которые участвовали на пути к конверсии. В применении этой модели также есть слабая сторона: она не учитывает, каким образом каждый из источников повлиял на решение о покупке или выполнение другого целевого действия.
  • Атрибуция с учетом давности взаимодействий (Time decay attribution). Модель, как и предыдущая, учитывает все точки на пути к конверсии. Однако приписывает им разную ценность, которая возрастает с приближением к моменту конверсии.
  • Атрибуция с привязкой к позиции (Position-based attribution). По сути, эта модель является золотой серединой между всеми предшествующими. Она учитывает важность первого и последнего клика, приписывая им по 40% влияния, и не отрицает промежуточные действия пользователя, распределяя между ними оставшиеся 20%. В Google Analytics вы можете самостоятельно распределить эти проценты.
  • Атрибуция на основе данных (Data-driven attribution). Реализация этой модели возможна благодаря машинному обучению Google и большому объему данных в рекламной кампании, а именно 15000 кликов по рекламным объявлениям в поиске и 600 конверсий за месяц. Получив достаточно информации о посетителях сайта, Google анализирует, какие действия пользователя привели к целевому действию. Это дает возможность по-разному оценить значимость кликов в достижении конверсии. На сегодня эта модель является самой объективной и дает рекламодателю реальное представление, какие запросы и объявления оказывают наибольшее влияние на клиента на его пути к покупке.

Атрибуция и Google Analytics

Google Analytics предлагает расширенные настройки для отслеживания ценности действий покупателя.

Выбрав линейную модель атрибуции, вы можете распределить ценность по разным каналам, поисковому и медийному трафику, социальным сетям, органическому поиску, отдельным ключевым запросам и т. д., все это поставив в рамки временного окна до совершения конверсии (максимум 90 дней).

Данные по атрибуции по отдельным кампаниям можно сопоставить с интеллектуальными стратегиями назначения ставок, которые были заданы в этих кампаниях. Это позволит проанализировать эффективность и уместность использования различных стратегий.

Например, выбрав стратегию «Целевая цена за конверсию», вы ставите перед Google задачу поднимать ставку и позиции объявлений для перспективных кликов и опускать для тех, которые вряд ли превратятся в покупку. Включив при этом в атрибуцию отдельные запросы, форматы объявлений, отказы и прочие параметры, можно узнать, насколько ценен тот или иной показатель. В соответствии с этим можно убрать некоторые запросы и перенастроить время, место показа или вообще перейти на другую стратегию (например, «Оптимизатор цены за конверсию»).

Кому нужны модели атрибуции?

Тот, кто считает, что сэкономить на рекламе — значит урезать ее бюджет, может оставить указанную по умолчанию модель атрибуции Last Click.

Выбор и сравнение различных моделей покажут значимость вклада каждого источника конверсии, его вклад в эффективность рекламы и значение для бизнеса.

Атрибуция может оправдать высокую стоимость клика и показать, в каком случае реклама принесет наибольший профит. Предположим, что два рекламодателя готовы купить клики по стоимости, рассчитанной как 10% от ожидаемой прибыли. Включение в атрибуцию нескольких источников трафика может оправдать цену клика, в два раза превышающую рекомендованную. Грамотно проанализировав данные, рекламодатель будет знать, как вложив больше, получить максимальную выгоду.

Отчеты атрибуции — это своего рода платформа для рационального планирования рекламного бюджета.

Выгодно ли Google создавать такие сложные алгоритмы? Да. Ведь внимание к потребностям клиентов и предоставление им возможности грамотно распорядиться деньгами — все это только увеличивает лояльность рекламодателей, а значит, и финансовые вливания в Google Ads.