Attributiemodellen voor ecommerce: last click, lineair en meer

Een attributiemodel is de regel die bepaalt welke marketingtouchpoints de eer krijgen voor een bestelling. In ecommerce geeft last click alle eer aan de laatste klik vóór de aankoop, first click geeft die aan de eerste klik, lineair verdeelt de eer gelijk, en datagestuurde modellen verdelen die op basis van statistiek uit veel klantreizen.

Het model dat je kiest kan de ROAS van een kanaal meer veranderen dan welke campagnewijziging ook. Deze gids werkt één klantreis door in elk gangbaar model, met de cijfers erbij. Daarna legt hij datagestuurde attributie in Google Ads uit, waarom elk advertentieplatform zichzelf de eer geeft, de twaalf modellen in ROASaurus en welk model bij welke vraag past.

Wat is een attributiemodel?

Vóór de meeste online bestellingen komt een klant meer dan één keer in aanraking met je marketing. Elk bezoek dat uit een advertentie, een e-mail of een link met een click-id of UTM-parameters komt, is een touchpoint. Een attributiemodel neemt de touchpoints binnen een attributieperiode, bijvoorbeeld de 7 dagen voor de bestelling, en verdeelt de omzet van de bestelling daarover. De aandelen van één bestelling tellen altijd op tot de volledige bestelling.

Alle voorbeelden in deze gids gebruiken dezelfde klantreis. Eén klant plaatst één bestelling van $120:

Single-touchmodellen: last click en first click

Last click

Last click geeft 100% van de bestelling aan het meest recente touchpoint. In de klantreis krijgt de e-mail over de verlaten winkelwagen $120 en krijgen de drie advertenties niets. Last click is eenvoudig en makkelijk te controleren, en laat zien welke kanalen verkopen afsluiten. De zwakte is net zo duidelijk: het geeft nooit eer aan de advertenties die de klant hebben gevonden. Onder last click lijken prospectingcampagnes zwak en lijken zoeken op merknaam, retargeting en e-mail sterk.

First click

First click geeft 100% van de bestelling aan het eerste touchpoint binnen de periode. In de klantreis krijgt de TikTok-advertentie $120. First click laat zien welke kanalen nieuwe mensen binnenhalen. Het negeert alles wat na het eerste bezoek gebeurde, inclusief de retargeting en de e-mail die de klant terugbrachten. Het hangt ook af van de periode: bij een periode van 4 dagen valt de TikTok-klik van vijf dagen vóór de bestelling eruit en wordt de Meta-advertentie de first click.

Multi-touchmodellen: lineair, time decay en positiegebaseerd

Multi-touchmodellen verdelen de bestelling over meerdere touchpoints. Ze verschillen in hoe ze elk touchpoint wegen.

Lineair

Lineair verdeelt de bestelling gelijk. Bij vier touchpoints krijgt elk 25%, oftewel $30. Het is makkelijk uit te leggen en behandelt elk kanaal hetzelfde. Het geeft een herinneringsmail ook evenveel eer als de advertentie die de klant heeft gevonden.

Time decay

Time decay geeft meer eer aan touchpoints die dichter bij de bestelling liggen. Een gangbare versie gebruikt een halfwaardetijd van 7 dagen: een klik 7 dagen vóór de bestelling krijgt de helft van het gewicht van een klik op de dag van de bestelling. In de klantreis zijn de gewichten 0.61 voor TikTok, 0.74 voor Meta, 0.91 voor Google en 1.00 voor de e-mail. Gedeeld door hun totaal van 3.26 geeft dat TikTok 18.7%, Meta 22.8%, Google 27.8% en de e-mail 30.7% van de $120.

Positiegebaseerd

Positiegebaseerd, ook wel U-vormig genoemd, geeft 40% aan het eerste touchpoint, 40% aan het laatste touchpoint en verdeelt de resterende 20% over de touchpoints daartussen. In de klantreis krijgen TikTok en de e-mail elk $48, en Meta en Google elk $12.

Eén klantreis door elk model

Hier is dezelfde bestelling van $120 onder elk model, inclusief Total Impact, dat ook het enquêteantwoord gebruikt en verderop wordt uitgelegd.

Over een maand tellen deze verschillen op. Een kanaal dat klantreizen start kan onder last click verliesgevend lijken en onder lineair winstgevend, met dezelfde bestellingen en dezelfde uitgaven.

Datagestuurde attributie in Google Ads

Een datagestuurd model gebruikt geen vaste regel. Het leert de verdeling uit je data. Google Ads omschrijft zijn versie als het verdelen van de toeschrijving op basis van je eerdere data voor elke conversieactie. Het vergelijkt de paden van klanten die converteren met de paden van klanten die dat niet doen, en geeft meer eer aan de zoekwoorden, advertenties en campagnes die een conversie waarschijnlijker maken.

Datagestuurd is nu de standaard voor de meeste conversieacties in Google Ads. Google ondersteunt daar de modellen first click, lineair, time decay en positiegebaseerd niet meer. Conversieacties die ze gebruikten zijn overgezet naar datagestuurd, dus in Google Ads is de keuze datagestuurd of last click. Het model werkt met minder data, maar voor de beste resultaten raadt Google minstens 200 conversies en 2,000 advertentie-interacties binnen 30 dagen aan.

Voor een webshop zijn twee beperkingen van belang. Ten eerste ziet het model alleen interacties met je Google-advertenties. Het verdeelt de eer tussen je Google-campagnes, maar kan Google niet afwegen tegen Meta, TikTok of e-mail. Ten tweede zie je het resultaat maar niet de regel, dus je kunt niet controleren waarom de ene campagne meer eer kreeg dan de andere.

Zelfattributie door platforms: waarom elk platform zichzelf de eer geeft

Elk advertentieplatform draait zijn eigen attributie, op zijn eigen data, met zijn eigen attributieperiodes. De standaardattributie van Meta voor nieuwe advertentiesets is 7 dagen klik of 1 dag weergave, en de rapportage-API kan ook 1 dag klik, 28 dagen klik en 1 dag betrokken weergave teruggeven. Google Ads gebruikt datagestuurd of last click op Google-interacties. Elk platform ziet alleen zijn eigen touchpoints, dus elk schrijft zichzelf de hele bestelling toe die het heeft aangeraakt.

Daarom komen de totalen in je advertentieaccounts meestal hoger uit dan de omzet van je webshop. De volledige afstemming staat in waarom Ads Manager meer verkopen toont dan Shopify. Om kanalen met elkaar te vergelijken heb je een model nodig dat draait op je eigen bestelgegevens en elke bestelling één keer toekent.

Attributiemodellen in ROASaurus

ROASaurus slaat elk bezoek dat binnenkomt met een click-id of UTM-parameters op als touchpoint. Wanneer een bestelling binnenkomt, verdeelt het de eer over de touchpoints van de gekoppelde bezoeker binnen je attributieperiode. Als er geen browsertouchpoint is, bijvoorbeeld door een adblocker of omdat de bezoeker marketingcookies heeft geweigerd, valt het terug op de click-id's en UTM's in het adres van de landingspagina dat bij de bestelling is opgeslagen. Shopify slaat dit adres bij elke bestelling op, en andere webshops kunnen het versturen via de orders-API. ROASaurus gebruikt het alleen in zijn eigen rapporten; het wordt niet naar de advertentieplatforms gestuurd. Bestellingen zonder enig touchpoint tellen als direct. In het attributierapport kun je kiezen uit twaalf modellen. Deze zes werken zoals in de klantreis hierboven:

De andere zes zijn last non-direct click, dat ook bezoeken via organisch zoeken, social en verwijzingen meetelt; lineair betaald, dat de bestelling alleen verdeelt over betaalde advertentieklikken; any click, dat elk aangeklikt kanaal de hele bestelling geeft, zodat de rijen optellen tot meer dan je omzet; Clicks & views, dat gemodelleerde advertentieweergaven aan de klikken toevoegt; en twee datagedreven modellen.

De datagedreven modellen in ROASaurus

De modellen Markov-keten en Shapley-waarde leren de verdeling uit de eigen klantreizen van je webshop. Elke bestelling met haar klikken is een pad dat converteerde, en klikken waarop binnen de attributieperiode geen bestelling volgde, zijn paden die dat niet deden. Het Markov-model kent elk kanaal eer toe op basis van hoeveel conversiekans verloren gaat als dat kanaal wordt weggelaten. Het Shapley-model kent elk kanaal eer toe op basis van zijn gemiddelde bijdrage over de combinaties van kanalen in je klantreizen. Anders dan het model in Google Ads wegen ze Google af tegen Meta, TikTok en e-mail. Ze trainen op minstens 90 dagen, en bij minder dan 30 bestellingen met klikken, of klikken uit maar één kanaal, verdelen ze de eer lineair en melden ze dat boven het rapport.

Hoe Total Impact de enquête na de aankoop gebruikt

Klikken missen een deel van wat een verkoop aanstuurt: een podcast, een aanbeveling van een vriend of een videoadvertentie die iemand zag maar niet aanklikte. Total Impact voegt toe wat de klant zelf zegt. Op Shopify heeft ROASaurus een enquêteblok voor na de aankoop voor de bedankpagina, dat vraagt: "Hoe heb je van ons gehoord?". Antwoorden zoals Facebook of Instagram, TikTok, Google-zoekopdracht, YouTube, een vriend, e-mail of een podcast worden aan kanalen gekoppeld. Andere platforms kunnen antwoorden naar de enquête-API sturen.

In de klantreis antwoordde de klant TikTok. Het enquêteaandeel van 50% gaat naar TikTok, en de vier klikken delen de andere 50%, oftewel $15 per klik. TikTok eindigt met $60 + $15 = $75. Als de klant "een podcast" had geantwoord, zou de podcast $60 krijgen, een kanaal dat geen enkele klik laat zien. In het campagnerapport staat het enquêteaandeel op een eigen regel onder het kanaal, omdat een antwoord een kanaal noemt, geen campagne. Attributie via enquêtes na de aankoop legt uit hoe je de vraag en de antwoorden instelt.

Attributieperiode en beperkingen

Elke webshop heeft zijn eigen attributieperiode, van 1 tot 90 dagen met 7 dagen als standaard, of onbeperkt. Het rapport kan wisselen tussen 1, 7, 14, 28, 30, 60 en 90 dagen, zodat je kunt zien hoeveel van de eer verschuift wanneer de periode groter wordt. View-through-conversies tellen alleen mee bij Clicks & views, of als je gemodelleerde weergaven toevoegt aan een ander model: ROASaurus plaatst de view-through-aankopen die de advertentieplatforms melden op bestellingen zonder klik van dat platform, als schatting die het ook zo markeert. De details staan in hoe attributie werkt.

Welk attributiemodel moet je gebruiken?

Geen enkel model is waar voor elke vraag. Kies het model dat past bij de beslissing die voor je ligt, en houd de periode gelijk wanneer je vergelijkt.

Drie gewoonten houden vergelijkingen tussen modellen eerlijk. Verander één ding tegelijk: wissel nooit het model en de periode tegelijk. Vergelijk kanalen binnen één model, niet het last click-getal van het ene kanaal met het lineaire getal van een ander kanaal. En beoordeel winst met brutowinst, niet met omzet: een kanaal met een hoge ROAS op producten met een lage marge kan nog steeds geld verliezen.

Bronnen

1. Google Ads Help: About attribution models
2. Google Ads Help: About data-driven attribution
3. Meta for Developers: Ads Insights API Metric Availability Updates
4. Meta Business Help Center: How conversions are attributed in Commerce Manager

In ROASaurus

• Attributie in ROASaurus
• Help: hoe attributie werkt
• Server-side tracking

Lees verder