Atribučné modely Google a Microsoft Ads

V svete inzercie sa počíta každý klik či zobrazenie! Preto, aby sme pochopili, ktoré reklamné kanály skutočne prinášajú výsledky, používame atribučné modely. Tieto modely nám pomáhajú zistiť, kde sa oplatí investovať. V dnešnom článku sa teda pozrieme na tom, ako nám atribučné modely v Google či Microsoft Ads pomáhajú rozhodnúť, ktoré reklamy naozaj fungujú.

Nástroje potrebné na úspešný tracking?

Na sledovanie a analýzu výkonu kampaní ako v Google, tak aj v Microsoft Ads, je potrebné využívať nástroje Analytics a GTM. Práve tie vám pomôžu hlbšie pochopiť správanie návštevníkov a optimalizovať marketingové kampane na základe dátových analýz.

Google Analytics 4 (GA4) ako kľúčový nástroj na sledovanie a analýzu návštevnosti webových stránok, poskytuje komplexné údaje o správaní návštevníkov, zdrojoch návštevnosti, konverziách a mnohých ďalších metrikách. V kontexte atribučných modelov v Google a Microsoft Ads umožňuje GA4 sledovanie konverzných ciest, aby ste videli, aké kanály a kampane prispievajú k dosiahnutiu cieľov. GA4 tiež umožňuje porovnávanie rôznych atribučných modelov a ich vplyvu na výkon kampaní. Okrem toho poskytuje nástroje na analyzovanie interakcií medzi rôznymi marketingovými kanálmi a identifikovanie najefektívnejších kombinácií.

Google Tag Manager (GTM) ako nástroj na správu tagov, umožňuje jednoduché nasadenie a spravovanie sledovacích kódov na vašej webovej stránke bez potreby zásahov do zdrojového kódu. Pri používaní GTM v spojení s Google a Microsoft Ads môžete efektívne nasadiť konverzné kódy, ktoré sú nevyhnutné na sledovanie úspešnosti kampaní. GTM tiež umožňuje vytváranie a spravovanie remarketingových publík, čím zlepšujete možnosti cielenia reklám. Okrem toho zabezpečuje konzistentné a presné sledovanie udalostí a konverzií naprieč rôznymi platformami a zariadeniami.

Čo je to atribučný model?

Atribučný model je súbor pravidiel, podľa ktorých sú konverzie a ich hodnota pripísané k jednotlivým touchpointom (interakcie so zdrojmi). Veľa napovedia napríklad o tom, čo vaši zákazníci hľadajú alebo aj, čo ich v rôznych fázach rozhodovania zaujíma. Tieto informácie vám pomáhajú napríklad zistiť, na ktoré časti nákupného procesu by ste mali sústrediť viac financií. Zároveň vám tiež vedia povedať, kde by ste mali byť prítomnejší, aby ste lepšie zaujali svojich zákazníkov. V jednoduchosti povedané, určujú koľko uznania/kreditu by mali dostať jednotlivé interakcie s reklamami. Poskytujú hlbšie pochopenie účinnosti reklamných kampaní a pomáhajú vám zlepšovať procesy vedúce k konverziám.

Typy atribučných modelov

Rôznorodá ponuka atribučných modelov pomáha pochopiť, ako rôzne reklamné interakcie prispievajú k dosiahnutiu konverzií. Medzi najpopulárnejšie modely patrí:

Posledný klik

Celá hodnota konverzie je pripísaná poslednej reklame, na ktorú zákazník klikol pred konverziou (napr. na ktorú klikol pred zakúpením produktu).

  • Výhody: jednoduchý, ľahko pochopiteľný

  • Nevýhody: ignoruje predchádzajúce interakcie, ktoré mohli prispieť k rozhodnutiu zákazníka

Príklad: Zákazník najprv klikne na bannerovú reklamu, potom na Facebook reklamu a nakoniec na Google/Microsoft reklamu, po ktorej uskutoční nákup. V tomto prípade atribučný model posledného kliknutia pripíše celú hodnotu konverzie Google/Microsoft reklame.

Prvý klik

Hodnota konverzie je pripísaná prvej reklame, na ktorú zákazník klikol. Často môže byť užitočný na posúdenie, ktoré reklamy sú najúčinnejšie pri opätovnom prilákaní zákazníkov na stránku.

  • Výhody: identifikuje kanály, ktoré prinášajú návštevníkov na váš web

  • Nevýhody: ignoruje ďalšie interakcie, ktoré mohli prispieť k rozhodnutiu zákazníka

Príklad: Zákazník klikne na bannerovú reklamu, potom na Facebook reklamu a nakoniec na Google/Microsoft reklamu, po ktorej uskutoční nákup. Atribučný model prvého kliknutia pripíše celú hodnotu konverzie bannerovej reklame.

Lineárny

Hodnota konverzie je rovnomerne rozdelená medzi všetky reklamné interakcie na ceste zákazníka.

  • Výhody: poskytuje vyvážený pohľad na všetky interakcie

  • Nevýhody: príliš jednoduchý, nerozlišuje medzi rôznymi typmi interakcií

Príklad: Zákazník klikne na bannerovú reklamu, potom na Facebook reklamu a nakoniec na Google/Microsoft reklamu, po ktorej uskutoční nákup. Atribučný lineárny model rozdelí hodnotu konverzie rovnomerne medzi všetky tri kanály, takže každý kanál dostane 1/3 hodnoty konverzie.

Časový rozklad

Viac hodnoty je pripísané reklamám, ktoré zákazník videl bližšie k času konverzie.

  • Výhody: zohľadňuje možnú dôležitosť interakcií bližších ku konverzii

  • Nevýhody: podhodnocuje význam skorých interakcií

Príklad: Zákazník klikne na bannerovú reklamu pred 10 dňami, na Facebook reklamu pred 5 dňami a na Google/Microsoft reklamu dnes, po ktorej uskutoční nákup. Atribučný model časového úpadku pripíše najväčšiu hodnotu konverzie Google/Microsoft reklame, strednú hodnotu Facebook reklame a najmenšiu hodnotu bannerovej reklame, kvôli dĺžke času medzi interakciou a konverziou.

Založený na polohe

Kombinuje prvý a posledný klik, kde oba tieto body dostanú väčšiu časť hodnoty konverzie.

  • Výhody: kombinuje výhody modelov prvého a posledného kliknutia

  • Nevýhody: komplikovanejší na implementáciu a pochopenie

Príklad: Zákazník klikne na bannerovú reklamu, potom na Facebook reklamu a nakoniec na Google/Microsoft reklamu, po ktorej uskutoční nákup. Pozíciou založený atribučný model pripíše 40% hodnoty konverzie bannerovej reklame, 40% hodnoty Google/Microsoft reklame a zvyšných 20% Facebook reklame.

Model založený na údajoch

Data-driven attribution model – DDA využíva strojové učenie na priradenie hodnoty konverziám na základe analýzy dostupných dát o každej konverznej akcii.

  • Výhody: najpresnejší model zohľadňujúci všetky interakcie na základe skutočných dát

  • Nevýhody: Vyžaduje veľké množstvo dát, teda môže byť dostupný len pre účty s dostatočným množstvom konverzií

Príklad: Zákazník klikne na bannerovú reklamu, potom na Facebook reklamu a nakoniec na Google/Microsoft reklamu, po ktorej uskutoční nákup. Dátovo riadený atribučný model použije algoritmy strojového učenia na analýzu všetkých interakcií a na základe dát rozhodne, ako pripísať hodnotu konverzie. Môže napríklad určiť, že bannerová reklama prispela 20%, Facebook reklama 30% a Google/Microsoft reklama 50% k dosiahnutiu konverzie, na základe analýzy historických dát a vzorcov správania zákazníkov.

Záver

Atribučné modely poskytujú nesmierne cenný vhľad do toho, ako rôzne reklamné interakcie ovplyvňujú konverzie. Dôkladné pochopenie a správne využitie týchto modelov vám umožní nielen zvyšovať ROI, ale aj lepšie pochopiť cestu vašich zákazníkov od prvotného kontaktu až po finálny nákup. Ich neustále sledovanie a aktualizovanie v súlade s meniacimi sa trendmi a správaním spotrebiteľov môže dramaticky zlepšiť vašu schopnosť prilákať a udržať zákazníkov.

Získajte reklamu na svoje produkty s BlueWinston

Každé jedno riešenie a funkcia sú vynikajúce, ale všetky spolu vám poskytujú výkonnú platformu na propagáciu produktov, ktorá dosahuje skvelé výsledky a prináša obrovské úspory času a nákladov!

Prejdi na domovskú stránku

About the Author: