Как оценить источники трафика, используя модели атрибуции в Google Analytics

105

61

21

23

Времена, когда можно было работать только с одним источником трафика (например, SEO) и при этом иметь хорошие продажи, давно прошли. Сегодня только комплексный подход дает реально эффективный рост продаж. Однако, работая с несколькими источниками, мы сталкиваемся с важным вопросом – а какую роль каждый из каналов играет в цепочке взаимодействия пользователя с сайтом (многоканальной последовательности) и как понять важность каждого канала? Ведь от понимания зависит:

• какой объем инвестиций вложить в каждый источник посетителей,
• какая отдача от каждого канала,
• как взаимодействуют каналы между собой.

Особое внимание обратите на взаимодействие. Например, пользователи из социальных сетей могут не совершать покупку сразу после перехода, но при этом именно социальные сети информируют посетителей о вашей компании, и уже после следующих взаимодействий, например, через контекстную рекламу, посетители совершают покупку.

Правила, по которым распределяется ценность совершенной конверсии между каналами, называются атрибуцией. Зная, какими каналами пользовался посетитель, мы можем присвоить большую или меньшую ценность каждому из каналов (либо одному из них) и на основании этой оценки принимать решение об эффективности канала.

Моделей атрибуции может быть много, самые распространенные:

Выбрать модель атрибуции можно в отчете Атрибуция → Инструмент сравнения:

Подробнее об инструменте мы написали в статье ниже, для начала рассмотрим, какие основные модели атрибуции бывают.

1. Атрибуция по последнему клику

В данном случае вся ценность конверсии присваивается последнему источнику контакта пользователя с сайтом. Понятное дело, что это не совсем правильно, поскольку практически на всех сайтах, даже предлагающих очень дешевые товары, до момента конверсии пользователь обычно совершает 2-3 перехода.

Для сайта с дорогим или сложным товаром таких переходов может быть значительно больше, поскольку пользователь обдумывает, сравнивает, знакомится с информацией о товаре.

2. Атрибуция по последнему непрямому клику

Эта модель атрибуции применяется по умолчанию в Google Analytics. Вся ценность конверсии присваивается последнему каналу, если это не прямой заход (например, из закладок или введенный в строку браузера URL). В случае прямого посещения сайта ценность конверсии присваивается предыдущему каналу. Логика довольно проста – если пользователь перешел к вам из закладок, значит, вначале он должен был откуда-то узнать о вашем сайте.

3. Атрибуция по первому клику

Что такое линкбилдинг в SEO?Как видно из названия, тут все наоборот – вся ценность конверсии присваивается первому каналу, который позволил посетителю узнать о вашем предложении.

4. Первый и последний клик

Ценность делится в равной степени между первым и последним каналом, по которому перешел пользователь в цепочке, приведшей к конверсии.

5. Линейная модель атрибуции

Ценность конверсии поровну делится между всеми источниками, по которым переходил пользователь.

6. Модель атрибуции с учетом давности взаимодействия

Чем «ближе» канал к моменту конверсии, тем больше его ценность. Значимость каждого взаимодействия уменьшается с увеличением срока до самой конверсии.

Отчеты Google Analytics, позволяющие оценить вклад каждого источника трафика

Понимая важность правильной оценки каждого источника трафика и зная основные типы атрибуции, мы можем обратиться к специальным отчетам Google Analytics:

• «Многоканальные последовательности»
• «Атрибуция»
  

Уже глядя на общую информацию во вкладке «Обзор», можем составить для себя общее понимание того, как между собой взаимодействуют источники трафика. Каждый источник обозначен цветным кругом, мы наглядно видим, какой процент трафика «пересекается» – это значит, что посетитель пользовался несколькими источниками, прежде чем совершить покупку.
Обратите внимание – в левом верхнем углу на скриншоте есть данные по ассоциированным конверсиям.

Ассоциированные конверсии – это посещение из какого-то источника, которое было в начале либо в середине цепочки посещений, но не в конце, т.е. количество взаимодействий, которые не привели к конверсии, но участвовали в цепочке.

Как видим на скриншоте, из 744 конверсий у 423 (больше половины) были подготовительные посещения. Источники, давшие эти посещения, не привели к непосредственной продаже, но с высокой долей вероятности можем предположить, что без этих ассоциированных конверсий не было бы, собственно, самой конверсии, которая принесла доход.

Важно! Отчет о многоканальной последовательности использует модель атрибуции по последнему клику, в отличие от всех других отчетов, где по умолчанию используется последний непрямой клик.

Чтобы более детально оценить ассоциированные конверсии по каждому источнику, есть специальный отчет, который так и называется – «Ассоциированные конверсии»:

Например, на скриншоте мы явно видим, что переходы по ссылкам дали нам за указанный период 48 конверсий, кроме этого, еще 58 раз данный источник был промежуточным этапом для пользователей, которые в конечном итоге совершили конверсию.

При настроенной электронной коммерции этот отчет поможет вам намного точнее оценить доход от каждого источника трафика. Как вы понимаете, это очень важно, когда мы решаем, в какой из источников стоит вкладывать деньги. Можно, конечно, и без электронной коммерции ориентироваться на количество конверсий, но, разумеется, это менее точный показатель при формировании рекламного бюджета.

Чтобы более детально оценить, как взаимодействуют источники трафика, вам следует зайти в отчет «Основные последовательности конверсии»:

Тут показаны все варианты комбинаций источников, которые привели к конверсии.

Например:

Обратите внимание, что поисковая реклама (за которую владелец, естественно, платит), не всегда сама по себе приводит к продаже, однако принимает важное участие в продажах, а значит, деньги на данный рекламный канал тратятся не зря.

Дополнительные отчеты, которые помогут лучше понять цепочку посещений до момента конверсии, – «Время до конверсии» и «Длина последовательности». В них вы увидите статистику по количеству дней от момента посещения до совершения конверсии и количество заходов по любым источникам до момента совершения конверсии.

Также Google Analytics дает нам возможность сравнивать разные модели атрибуции Конверсия → Атрибуция → Инструмент сравнения моделей:

Этот инструмент позволяет лучше понять разницу между различными вариантами атрибуции и наглядно увидеть значение каждого канала на различных этапах.

Например, сравним модель атрибуции по последнему, первому клику и линейной атрибуции:

Обратите внимание: бесплатный поиск, если мы будем оценивать конверсию только по последнему взаимодействию, проигрывает прямому каналу трафика. Владелец сайта, увидев такой отчет, тут же закричит: SEOшник плохо работает!

Но, сравнивая с другими моделями атрибуции, мы увидим, что по первому взаимодействию поисковый трафик самый мощный, т.е. именно из этого канала о вашем сайте узнают реальные покупатели. Важность поискового трафика подтверждает и линейная модель атрибуции, где её доля также самая высокая.

Учитывайте, что сравнение атрибуций позволяет с разных точек зрения взглянуть на успешность каждого канала, но для сравнения каналов между собой и оценки успешности каждого из них вы должны выбрать единую модель атрибуции.

Если вы проводите несколько рекламных кампаний с участием многих источников – для каждой кампании может быть применена своя модель атрибуции.

Например:

— для краткосрочной кампании, направленной на сиюминутную покупку, – по последнему клику;

— для SMM-кампании, повышающей общую узнаваемость, – по первому клику и т.д.

В Google Analytics можно также создавать свою уникальную модель атрибуции, но на её создание необходимо потратить довольно много времени и предварительно оценить стандартные модели.

Если вы серьезно подходите к формированию бюджета и оценке вклада каждого источника в успешность бизнеса – вам не обойтись без многоканальных последовательностей и оценки атрибуции. Вы должны понимать всю важность канала, а не только его вклад в прямые продажи.

Обращайте внимание на эти отчеты Google Analytics, работайте с ними и различными вариантами атрибуции – это поможет вам использовать все каналы трафика более эффективно и грамотно. На основе этих отчетов вы сможете разумно планировать бюджет на рекламу в разных каналах.

Еще по теме:

• Как проанализировать просадку трафика в Google с помощью Search Analytics for Sheets
UPD: весь описанный ниже процесс теперь полностью автоматизирован в этом инструменте. Определяем диапазон дат для анализа просадки Выгружаем полученные данные в таблицу Сравниваем показатели Создаём...
• Асессорская инструкция Google: критерии оценки качества страниц (Часть 1)
Основываясь на инструкции для асессоров Google, англоязычная версия которой недавно просочилась в сеть, мы проанализировали критерии, по которым поисковая система оценивает сайты. Наш авторский перевод...
• Накрутка поведенческих факторов 2023
Немного истории Как сейчас работает накрутка? Боты Процесс накрутки Что крутят? Оборудование Прокси Себестоимость Вопросы по накрутке Выводы Скользкая тема для статьи, которую не принято...
• Как провести анализ конкурентов в ТОПе?
Анализировать сайты конкурентов в ТОПе нужно, но с чего начать – многие не знают. В этой статье зарубежный аналитик Линдси Паттерсон делится своим способом первичного...
• Есть ли связь Пингвина с Минусинском?
Мы решили проверить, сколько сайтов под Минусинском находятся под ссылочным фильтром Google Пингвин. Результаты нашего небольшого исследования смотрите в статье. После предыдущей статьи “Минусинск и Пингвин — тотальная...

---

Владимир Столбов

SEO аналитик SiteClinic.ru

Оцените мою статью: 

(14 оценок, среднее: 4,71 из 5)