Человек купил. Вопрос – благодаря чему.
Отслеживание конверсий в Google Ads существует уже около двадцати лет. Но точно сказать, какая часть рекламы привела к продаже, до сих пор нельзя. Для этого и нужны модели атрибуции.
Что такое модель атрибуции
Правило, по которому конверсия "раздается" между кампаниями и объявлениями.
Если бы человек подумал о покупке, сразу загуглил, кликнул по вашему объявлению и купил, модель была бы не нужна. Так почти не бывает.
Обычно путь длиннее. Человек что-то ищет, кликает по ссылке или органике, потом все-таки попадает на ваш сайт, листает и уходит. Через три недели видит ваш ролик на YouTube, возвращается и покупает.
Чья это конверсия? Первого клика в поиске? Ролика на YouTube? Чего-то посередине? Модель атрибуции отвечает на этот вопрос.
Зачем она вообще нужна
Без атрибуции непонятно, какая реклама работает. А значит непонятно, куда вкладывать.
Если вы не знаете, приносит ли конверсии поисковая кампания, вы вряд ли увеличите на нее бюджет. С любым другим каналом так же. Нет понятных данных, – нет решений, есть догадки.
Было пять моделей, осталось две
Еще недавно в Google Ads выбирали из пяти моделей: последний клик, первый клик, линейная, с учетом давности взаимодействия и с учетом позиции. В 2023 году Google убрал четыре из них.
Остались последний клик и модель на основе данных, сейчас именно ее Google рекомендует по умолчанию.
Последний клик: вся заслуга брендовому запросу
Долгое время это был стандарт в контекстной рекламе. Логика простая: вся конверсия засчитывается последнему клику по объявлению перед ней.
Пример пути:
- Человек смотрит видео на YouTube.
- Ищет что-то общее, без названия бренда, не покупает.
- Видит еще один ролик на YouTube.
- Видит медийный баннер.
- Ищет уже по названию бренда и покупает.
При последнем клике вся конверсия уходит брендовой поисковой кампании. Остальные четыре касания получают ноль.
Пример упрощенный: здесь только Google Ads. Если добавить другие каналы, картина станет еще запутаннее.
Плюсы
- просто настроить, понять и использовать;
- подходит для коротких циклов сделки, когда человек решает быстро.
Минусы
- игнорирует все предыдущие касания и не помогает наполнять верх воронки;
- перетягивает заслуги на низ воронки – ремаркетинг и брендовый поиск;
- плохо подходит для длинных сделок с несколькими касаниями.
Что это значит для рекламодателя. В отчете брендовый поиск и ремаркетинг выглядят героями, а YouTube и небрендовый поиск – расходами без отдачи. Логичное желание – урезать бесполезное. Только брендовый запрос сам не появляется. Если перестать кормить верх воронки, через какое-то время начнет проседать и низ.
На основе данных: у каждого пользователя своя раскладка
У старых моделей была общая проблема – негибкость. Выбрали модель, и каждое касание получает одинаковую долю во всех конверсиях. Хотя маловероятно, что пути разных людей устроены одинаково, даже если касаний столько же.
Ответ Google – модель на основе данных. Впервые ее запустили еще в 2013 году, массовой она стала в 2020-м, а с конца 2021 года стоит по умолчанию для всех новых конверсий в Google Ads.
Как это работает: машинное обучение анализирует все взаимодействия – клики и просмотры видео – в Поиске, на YouTube и в медийной сети. И распределяет заслугу по тому, какие касания сильнее повлияли на конверсию, с учетом прошлого поведения конкретного пользователя.
Поэтому у двух людей с одинаковым путем раскладка может оказаться совершенно разной.
Еще одна особенность – дробные конверсии. В отчете у кампании может стоять, например, 0,25 конверсии. Выглядит странно, пока не посмотришь, как эти доли складываются по всем кампаниям в реальные продажи.
Плюсы
- включена по умолчанию, настраивать ничего не нужно;
- дает более реалистичную картину вклада каждого касания;
- подстраивается под каждого пользователя;
- учитывает переходы между устройствами у залогиненных пользователей.
Минусы
- со стороны непрозрачна: как именно посчитано, не видно;
- видит только площадки Google (впрочем, как и последний клик).
Что выбрать
Большинству бизнесов подойдет модель на основе данных. Так заслугу получают все части аккаунта, которые участвовали в продаже.
Последний клик остается вариантом для коротких и прямых сделок, где между первым поиском и покупкой почти ничего не происходит.
- Модель атрибуции – не вся аналитика. Google Ads видит только свои площадки. Яндекс.Директ, соцсети, email, звонки с сайта остаются за кадром. Целую картину собирают GA4, Метрика и CRM.
- Автостратегии учатся на тех конверсиях, которые им засчитали. Поменяли модель – поменялось, какие кампании получают конверсии, а значит, и то, чему учатся ставки.
- После смены модели не сравнивайте периоды в лоб. Цифры по кампаниям перераспределятся, и часть роста или падения будет просто другим способом подсчета.
Что в итоге? Модель атрибуции не меняет реальность, а то, как вы ее видите. А от этого – уже куда пойдут деньги.