Модели атрибуции применяются для точного распределения ценности конверсий между различными точками коммуникации пользователя с бизнесом. За счет этого можно определить, какие рекламные каналы и РК позволяют наиболее результативно добиться бизнес-целей. Выбор конкретной модели зависит от целей анализа, особенностей бизнеса стратегии маркетинга. Например, если важно определить, какие источники трафика привлекают новых пользователей, может быть выбран первый переход. Если требуется оценить полный путь пользователя, будет полезна атрибуция «Последний значимый переход».
Какие есть модели атрибуции в Яндекс Метрике
Автоматическая атрибуция
Это модель, где система самостоятельно анализирует и делит ценность конверсии между различными касаниями клиента на основе алгоритмов. Она учитывает множество факторов: длину цепочки действий, значимость каждого контакта и временные рамки между взаимодействиями. Яндекс Метрика автоматически подбирает наиболее релевантную атрибуционную модель для каждого конкретного случая.
Автоматическая атрибуция может быть особенно полезной для компаний, у которых сложные пути клиента с множеством взаимодействий. Например, интернет-магазин с широким ассортиментом товаров может использовать эту атрибуцию для понимания, какие источники и касания приносят наибольший результат для продаж.
Пример:Представим, изначально клиент переходит на сайт из объявления в Директе, просматривает несколько страниц, и не совершает действие. Через неделю он возвращается на ресурс из закладки браузера, добавляет товар в корзину и осуществляет покупку. В этом случае автоматическая модель может справедливо распределить ценность конверсии между Яндекс Директом (первый переход) и закладкой браузера (последний значимый переход).
Атрибуция «Последний переход»
Модель фиксирует всю ценность конверсии за последним каналом трафика, по которому клиент попал на сайт. Атрибуция проста и помогает быстро понять, какой источник, непосредственно, способствовал достижению цели. Например, если потребитель кликнул на объявление контекстной рекламы и сразу сделал покупку, то ценность конверсии будет зафиксирована за этим переходом.
Недостатки атрибуции:- Не учитывает предыдущие взаимодействия, которые были до последнего визита.
- Может быть неверной, если пользователь долго откладывал покупку.
В том же случае, что и с автоматической моделью, если пользователь совершил покупку после долгого перерыва, модель последнего перехода не учтет роль Директа в его конверсии, неверно приписывая всю ценность закладке браузера.
Атрибуция «Первый переход»
Модель атрибуции по первому переходу присваивает всю ценность конверсии первому взаимодействию пользователя с сайтом. Это полезно для понимания, какие источники трафика привлекают новых пользователей. Например, если клиент впервые узнал о вашем сайте через рекламу в соцсетях, а потом сделал покупку после нескольких последующих взаимодействий, то конверсия будет засчитана за таргет.
Последний значимый переход
Модель последнего значимого перехода учитывает ценность достижения цели за последним касанием пользователя с сайтом перед конверсией. К значимым относят действия, которые происходили в течение определенного времени перед конверсией и включают прямые переходы, клики по рекламе и другие важные точки контакта.
Например, пользователь может несколько раз вернуться на сайт через органический поиск и сделать покупку только после клика на ретаргетинговое объявление. Модель последнего значимого перехода зафиксирует конверсию с ретаргетинга.
Последний значимый переход из Яндекс Директ
Эта атрибуция — специализированная версия модели последнего значимого перехода, которая учитывает только взаимодействия через Директ. В данном случае конверсия засчитывается за последним значимым рекламным кликом, независимо от других каналов. Это полезно для отслеживания результатов именно контекстной рекламы.
Например, если человек кликнул на объявление, а позже пришел на сайт через органический поиск и купил товар/отправил заявку, то значимым будет считаться именно последний клик в Директе.
Кросс-девайс: что это и когда используется
Кросс-девайс в Яндекс — функция, позволяющая отслеживать и анализировать активность пользователей на сайте с разных устройств. Яндекс Метрика может правильно распознать источник трафика и отнести конверсию к телефону, планшету или десктопу. Инструмент учитывает кросс-девайсность при всех атрибуциях, кроме Последнего перехода.
Пример: клиент сначала увидел рекламу услуги на телефоне, а затем купил его с компьютера, модель атрибуции «Последний переход» зафиксирует достижение цели каналу, по которому пользователь перешел на сайт с десктопа.
Последний переход vs Последний значимый переход
Ограничиваясь атрибуцией «Последний переход» есть риск неверно интерпретировать данные и недооценить влияние иных каналов трафика. «Последний значимый переход» позволяет:
- Учитывать все важные этапы пути пользователя к конверсии: от первого клика до финальной покупки.
- Определить, какие действия с сайтом действительно подтолкнули пользователя к совершению покупки.
- Справедливо распределить ценность конверсии между всеми каналами трафика, которые участвовали в процессе.
- Понять, какие элементы маркетинговой стратегии работают наиболее эффективно.
- Неверной трактовке работы РК. Каналы, которые привели пользователя к сайту на ранних этапах, могут быть недооценены, а те, которые подтолкнули к покупке – переоценены.
- Неоптимальному распределению бюджета. Деньги могут быть направлены на неэффективные каналы, а те, которые действительно приносят результат, могут остаться без внимания.
- Непониманию пути пользователя к конверсии. Не получится отследить, как клиент пользуется сайтом и какие факторы влияют на решение совершить действие.
Используя модель «Последний значимый переход», можно получить более полное и точное представление о том, как работает маркетинговая стратегия и что нужно сделать для ее успешной оптимизации.
Отличия моделей атрибуций в Яндекс Директе и Метрике
Атрибуции в Директе и Метрике отличаются друг от друга целями и обработкой данных, За счет этого у них есть отличия по следующим данным:
Цель:- Директ оценивает работу конкретных рекламных кампаний и объявлений.
- Метрика фиксирует результат всех источников трафика.
- Директ использует данные о кликах по объявлениям.
- Метрика опирается на данные о визитах на сайт, включая источники трафика, действия пользователей и конверсии.
- Директ: атрибуции можно настроить для каждой РК.
- Метрика: модели настраиваются на уровне отчетов.
Резюмируем, что Яндекс Директ рекомендует выбирать автоматическую атрибуцию, потому что она учитывает кросс-девайс и использует усовершенствованные алгоритмы для определения наиболее подходящей модели для каждой отдельной конверсии.
