Top.Mail.Ru
UnionCreated using FigmalectureCreated using Figma
new

Запись PPC.CONF "Эффективный ecom в 2024-2025 году" за 1499р Приобрести

6695 https://ppc.world/uploads/images/d1/8b/5e69009c19eb4-agnieszka-cymbalak-QSfS0KAJLLg-unsplash.jpg 2020-03-13 Google Ads ppc.world 160 31

Атрибуция по последнему клику — прошлый век. Какую модель стоит выбрать в Google Ads

Атрибуция в настройках аккаунта влияет на распределение конверсий между кампаниями и объявлениями и на принятие решений по оптимизации. Поэтому PPC-специалисту важно правильно выбрать модель. Как это сделать и с помощью каких инструментов — рассказывает специалист по контекстной рекламе Елена Червонец.

Ещё больше полезных статей и свежих новостей в нашем Telegram-канале
Telegram Подписаться

Наверняка многие знают фразу Джона Уонамейкера «Половина денег, которую я трачу на рекламу неэффективна. Проблема в том, что я не знаю какая половина». Эта статья поможет вам понять, какую половину денег в Google Ads вы тратите неэффективно. Вы узнаете:

  • какие данные нужно собрать для корректного выбора модели атрибуции;
  • какие модели атрибуции есть в Google Ads;
  • типичные ошибки при выборе модели атрибуции;
  • как атрибуция взаимодействует с воронкой продаж;
  • какую модель выбрать в вашем случае;
  • зачем нужны инструменты моделирования моделей атрибуции.

Сейчас мы можем отслеживать огромное количество данных после клика по рекламному объявлению Google Ads. Они собираются с помощью автоматического добавления к ссылке объявления метки gclid:

Добавления метки gclid к ссылке объявления

Рассмотрим пример. В начале января я решила посмотреть, сколько стоит рюкзак для девочки, ввела поисковый запрос и кликнула по объявлению:

Рассмотрим пример с поисковым запросом

Как видите, к ссылке объявления добавился gclid:

Метка Google Click ID в поисковой строке

Метка Google Click ID передает довольно много информации, в том числе:

  • дату клика — 5 января;
  • поисковый запрос «купить рюкзак для девочки»;
  • данные о кампании, группе объявлений, объявлении, по которому произошел клик.

И вся эта информация хранится в cookie вашего браузера. И самое интересное, что каждый раз при клике по новому объявлению, в браузер записывается новая cookie:

cookie

Мы знаем, что прежде, чем совершить покупку, пользователь может взаимодействовать с объявлениями одного рекламодателя несколько раз. Путь пользователя до покупки может быть довольно запутанным и долгим. Когда пользователь совершает наконец конверсию на сайте, установленный тег отслеживания конверсий обрабатывает эти файлы cookie и отправляет их обратно в Google Ads с данными о конверсии.

Что такое атрибуция

Атрибуция — это процесс распределения «баллов» за конверсию по всем объявлениям, участвовавшим в цепочке касаний, которая в итоге привела к конверсии.

Если перед конверсией пользователь пять раз кликал по разным объявлениям из разных рекламных кампаний вашего аккаунта, какому клику вы отдадите «медаль» за конверсию?

Пока вы думаете над ответом на это вопрос, давайте посмотрим на пример ошибки при выборе модели атрибуции. Три года назад я вела аккаунт с 45 кампаниями. Одна кампания «по общим запросам» приносила много кликов, но не давала ни одной конверсии. Логично, что я отключила эту кампанию. Результат? Поисковый трафик упал, коэффициент конверсии снизился.

Что же произошло? Я использовала неправильную модель атрибуции... Но об этом чуть позже.

Какие есть модели атрибуции

В Google Ads всего пять моделей атрибуции. Поговорим подробно о каждой.

По последнему клику

Дает 100% «баллов» последнему ключевому слову и рекламному объявлению, на которое кликнули.

Рассмотрим путь воображаемого пользователя:

  1. Первого сентября пользователь ввел поисковый запрос «Купить велосипед» и кликнул по вашему рекламному объявлению.
  2. Потом он на неделю пропал в офисе и вспомнил о том, что нужно купить велосипед дочери, только через неделю. Седьмого сентября он снова ввел поисковый запрос, но на этот раз решил его немного уточнить «Купить велосипед для девочки розовый». Снова кликнул на ваше рекламное объявление (на этот раз объявление было из другой кампании).
  3. Девятого сентября пользователь решил еще раз сравнить цены в Москве и ввел запрос «Купить велосипед для девочки розовый Москва».
  4. Ну и наконец, 12 сентября он, побывав уже три раза на вашем сайте, вводит брендовый запрос bike.com и совершает покупку на вашем сайте.

При модели атрибуции по последнему клику 100% бонусов будет начислено вашей брендовой кампании. А все предыдущие как бы и не при делах. Я считаю это как минимум несправедливым!

Схема модели атрибуции

По первому клику

Дает 100% «баллов» первому ключевому слову и рекламному объявлению, на которое кликнули.

В случае с велосипедом для дочери 100% баллов будет присвоено кампании с общими запросами. Что тоже не совсем справедливо, на мой взгляд, ведь в цепочке участвовали еще несколько рекламных кампаний.

Схема модели атрибуции по первому клику

С учетом позиции

Эта модель дает 40% бонусов первому клику, 40% последнему и остальные 20% распределяет среди всех оставшихся кликов.

Схема модели атрибуции учетом позиции

Линейная модель

Разделяет бонусы между всеми объявлениями одинаково.

Схема линейной модели

С учетом давности

Это самая сложная модель. При распределении баллов она руководствуется такими принципами:

  1. Чем ближе к моменту конверсии был выполнен клик, тем выше его ценность.
  2. В целях моделирования принимается, что ценность клика увеличивается вдвое каждые семь дней. То есть клику, сделанному за восемь дней до конверсии, приписывается вдвое меньшая ценность чем клику, сделанному за один день до конверсии.

    Схема с учетом давности

Как это выглядит в отчетах

На скриншоте ниже три кампании с разным количеством коэффициентом и числом конверсий.

Три кампании с разным количеством коэффициентом и числом конверсий

Тут у кого-то может возникнуть вопрос «Что же это получается, я продал 16,25 велосипедов?». Конечно, нет. Число конверсий — это всегда целое число. Но мы смотрим отчет за определенный отрезок времени, и цепочка до данной конверсии может начинаться до того временного промежутка, за который вы сформировали отчет. Именно поэтому мы видим дробные числа:

Схема

Какую модель атрибуции мне стоит использовать

Выбор модели атрибуций зависит от маркетинговых целей кампаний.

У рекламной кампании могут быть разные цели: осведомленность, формирование желания приобрести продукт и прямые продажи. Поэтому разберем, какие модели атрибуции подходят в каждом случае.

Осведомленность

В этом случае вы отдаете больше ценности верху воронки продаж, и поэтому подойдут линейная модель (25% бонусов получит первый клик) или с учетом позиции (40%).

Эти модели полезны, если вы хотите отдать больше бонусов ключевым запросам, которые приводят больше новых клиентов на сайт.

Желание

В этом случае вы отдаете больше ценности середине воронки продаж. Здесь также будут уместны линейная модель (50%) и с учетом давности (40%).

Прямые продажи

Вы отдаете больше ценности низу воронки продаж. В этом случае лучше использовать модели с учетом позиции (40%) или с учетом давности (54%).

Эти модели подходят для бизнесов, где клиент быстро принимает решение, для e-commerce и для компаний с низким средним чеком.

Если вам важно всё

Вам важен баланс. В этом случае используйте линейную (идеальный баланс) или модель с учетом давности. Последняя модель более сложная, но близкая по сути к модели по последнему клику, поэтому она не приведет к масштабным изменениям в кампаниях.

А в чем была ошибка?

Вернемся же к ошибке при выборе модели атрибуции, которую я описала в начале статьи. Как вы помните, я отключила кампанию, которая приносила много кликов без конверсий. После этого в аккаунте упал трафик и снизился коэффициент конверсии.

В чем была проблема? Я использовала модель атрибуции по последнему клику:

Воронка продаж

Отключив кампанию, которая выглядела ужасно из-за полного отсутствия конверсий, я по факту просто отрезала рекламу, генерирующую целевой трафик и играющую важную роль в повышении узнаваемости бренда.

Воронка продаж

Это самая частая ошибка в оптимизации рекламных кампаний при использовании неверной модели атрибуции. Надеюсь, вы теперь не повторите моих ошибок — именно для этого я и пишу эту статью.

Инструменты для выбора модели

Google Ads дает нам несколько инструментов, с помощью которых мы можем правильно подобрать модель атрибуции.

Первый — это инструмент моделирования атрибуции. Он дает возможность сравнить две разные модели атрибуции. Вы сможете понять, какие рекламные кампании недооценены из-за применения модели атрибуции по последнему клику (эта модель используется по умолчанию).

Второй инструмент — это основные последовательности до конверсии. Здесь вы можете посмотреть, с каким кампаниями и как взаимодействуют пользователи до того, как совершат конверсию.

Таблица

Я надеюсь, что прочитав эту статью, вы выберете и назначите правильную модель атрибуции в своем аккаунте Google Ads. А сделать это просто. Переходим в раздел «Конверсии».

Конверсии в разделе Отслеживание

Выбираем в списке нужную конверсию и назначаем правильную модель.

Итого

Помните несколько ключевых моментов:

  1. Для корректной оптимизации своей рекламы думайте о своем аккаунте в целом, а не о каждой кампании в отдельности.
  2. Конверсии и модели атрибуции в Google Ads дают ответы на вопросы о качестве вашей рекламы.
  3. Модели атрибуции в Google Analytics дают ответы на вопросы о вашем сайте в целом и о роли всех источников трафика в продажах.

Используйте правильную атрибуцию, это даст вам корректные данные для эффективной оптимизации рекламных кампаний!

Последние комментарии

Ваша реклама на ppc.world

от 10 000 ₽ в неделю

Узнать подробнее

Лучшие статьи этого месяца

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: