Во время анализа продвижения сайта и полученного дохода от проведения кампаний очень важным моментом считается мониторинг пути пользователя. Начиная от захода на сайт до момента совершения покупки. Данный путь может включать в себя разные источники трафика.
Например, до совершения конверсии пользователь мог работать с такими источниками трафика:
Контекстная реклама Органический поиск Прямой заход
К какому из них будет прописана достигнутая цель? Для этого стоит понять, что такое атрибуция и модель атрибуции. Атрибуция в веб-аналитике считается правилом распределения ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия в пути конверсии. Таким образом присвоится определенное число балов в процентах для того, чтобы рассчитать ее эффективность.
Модель атрибуции является набором правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. А Аналитике есть 7 основных моделей атрибуции:
Последнее взаимодействие Последний непрямой клик Последний клик в Адвордс Первое взаимодействие Линейная Временной спад На базе позиции
В Метрике есть такая же модель атрибуции. Она имеет название «Последний переход
Преимущества модели – точное определение того, какое именно посещение было конверсионным.
Можно применять к тем проектам, где аудитория будет готова приобрести продукт сразу и не тратить время на раздумья.
В Метрике такая модель называется «Последний значимый переход». Здесь все источники разделяются на значимые и незначимые. Ее лучше применять, сравнивая с иными моделями. Преимущества модели в том, что специально занижается ценность прямых взаимодействий.
Все стопроцентные ценности конверсии соответствуют последнему по объявлению Адвордс в цепочке взаимодействий.
С подобной моделью можно работать, если вы имеете кампанию в Адвордс, и люди с рекламы заходят на сайт для проведения транзакций.
В Метрике такая модель называется «Первый переход».
Эту модель стоит использовать для того, чтобы достигнуть первоначальную осведомленность людей к выходу на рынок или другого бренда.
Подобную модель нужно применять во время взаимодействия с разными каналами за весь цикл совершения конверсии.
Эта модель строится на базе экспоненциального распада (чем ближе к конверсии точка взаимодействия, тем она больше ценится). Иные точки утрачивают ценность, когда возрастает временной интервал.
Период полураспада – неделя. Распад происходит во время всего периода ретроспективного анализа.
Модель можно использовать для того, чтобы анализировать покупки, которые случились по итогу акций.
Преимущество – возможность указывать длительность периода полураспада и сравнивать ее с иными базовыми моделями.
Данная модель считается близкой к реальности. Ее можно использовать, когда важно отслеживать все точки взаимодействия.
Все модели являются стандартными в Аналитике. Но можно создавать и собственные модели. Происходит это посредством настройки «Модели атрибуции». Она расположена на уровне представления в инструментах и объекта пользователей.
В начале работы с Аналитикой разберитесь с представленными моделями атрибуций и только после этого создавайте свои.
