Modele atrybucji w ecommerce: last click, liniowy i inne

Model atrybucji to reguła, która decyduje, które punkty styku marketingu otrzymują zasługę za zamówienie. W ecommerce last click przypisuje całą zasługę ostatniemu kliknięciu przed zakupem, first click pierwszemu kliknięciu, liniowy dzieli ją po równo, a modele oparte na danych dzielą ją na podstawie statystyk z wielu ścieżek klientów.

Wybrany model może zmienić ROAS kanału bardziej niż jakakolwiek zmiana w kampanii. Ten poradnik przeprowadza jedną ścieżkę klienta przez każdy popularny model, z liczbami. Potem wyjaśnia atrybucję opartą na danych w Google Ads, dlaczego każda platforma reklamowa przypisuje zasługę sobie, dwanaście modeli w ROASaurus i który model wybrać do jakiego pytania.

Czym jest model atrybucji?

Przed większością zamówień online klient styka się z twoim marketingiem więcej niż raz. Każda wizyta z reklamy, e-maila lub linku z click id albo parametrami UTM to punkt styku. Model atrybucji bierze punkty styku z okna atrybucji, na przykład z 7 dni przed zamówieniem, i dzieli między nie przychód z zamówienia. Udziały jednego zamówienia zawsze sumują się do całego zamówienia.

Wszystkie przykłady w tym poradniku używają tej samej ścieżki. Jeden klient składa jedno zamówienie na $120:

Modele single-touch: last click i first click

Last click

Last click daje 100% zamówienia ostatniemu punktowi styku. W tej ścieżce e-mail o porzuconym koszyku dostaje $120, a trzy reklamy nic. Last click jest prosty i łatwy do sprawdzenia, i pokazuje, które kanały domykają sprzedaż. Jego słabość jest równie oczywista: nigdy nie przypisuje zasługi reklamom, które znalazły klienta. Przy last click kampanie pozyskujące nowych klientów wyglądają słabo, a wyszukiwanie marki, retargeting i e-mail wyglądają mocno.

First click

First click daje 100% zamówienia pierwszemu punktowi styku w oknie. W tej ścieżce reklama TikTok dostaje $120. First click pokazuje, które kanały przyprowadzają nowych ludzi. Ignoruje wszystko, co wydarzyło się po pierwszej wizycie, w tym retargeting i e-mail, które sprowadziły klienta z powrotem. Zależy też od okna: przy oknie 4-dniowym kliknięcie w TikToku sprzed pięciu dni wypada z okna, a reklama Meta staje się pierwszym kliknięciem.

Modele multi-touch: liniowy, time decay i position-based

Modele multi-touch dzielą zamówienie między kilka punktów styku. Różnią się tym, jak ważą każdy z nich.

Linear

Liniowy dzieli zamówienie po równo. Przy czterech punktach styku każdy dostaje 25%, czyli $30. Łatwo to wyjaśnić i traktuje każdy kanał tak samo. Daje też e-mailowi z przypomnieniem tyle samo zasługi co reklamie, która znalazła klienta.

Time decay

Time decay daje więcej zasługi punktom styku bliższym zamówieniu. Popularna wersja używa 7-dniowego okresu półtrwania: kliknięcie 7 dni przed zamówieniem dostaje połowę wagi kliknięcia z dnia zamówienia. W tej ścieżce wagi wynoszą 0.61 dla TikToka, 0.74 dla Meta, 0.91 dla Google i 1.00 dla e-maila. Podzielone przez ich sumę 3.26 daje to TikTokowi 18.7%, Meta 22.8%, Google 27.8% i e-mailowi 30.7% z $120.

Position-based

Position-based, nazywany też modelem U-kształtnym, daje 40% pierwszemu punktowi styku, 40% ostatniemu, a pozostałe 20% dzieli między punkty styku pomiędzy nimi. W tej ścieżce TikTok i e-mail dostają po $48, a Meta i Google po $12.

Jedna ścieżka klienta przez każdy model

Oto to samo zamówienie na $120 w każdym modelu, razem z Total Impact, który uwzględnia też odpowiedź z ankiety i jest wyjaśniony niżej.

W skali miesiąca te różnice się sumują. Kanał, który rozpoczyna ścieżki, może wyglądać na nierentowny przy last click, a na rentowny przy modelu liniowym, przy tych samych zamówieniach i tych samych wydatkach.

Atrybucja oparta na danych w Google Ads

Model oparty na danych nie używa stałej reguły. Uczy się podziału z twoich danych. Google Ads opisuje swoją wersję jako rozdzielanie zasługi na podstawie twoich dotychczasowych danych dla każdej akcji konwersji. Porównuje ścieżki klientów, którzy dokonują konwersji, ze ścieżkami tych, którzy jej nie dokonują, i daje więcej zasługi słowom kluczowym, reklamom i kampaniom, które zwiększają prawdopodobieństwo konwersji.

Model oparty na danych jest teraz domyślny dla większości akcji konwersji w Google Ads. Google nie obsługuje tam już modeli first click, liniowego, time decay i position-based. Akcje konwersji, które ich używały, zostały przeniesione do modelu opartego na danych, więc w Google Ads wybierasz między modelem opartym na danych a last click. Model działa przy mniejszej ilości danych, ale dla najlepszych wyników Google zaleca co najmniej 200 konwersji i 2,000 interakcji z reklamami w ciągu 30 dni.

Dla sklepu internetowego liczą się dwa ograniczenia. Po pierwsze, model widzi tylko interakcje z twoimi reklamami Google. Dzieli zasługę między twoje kampanie Google, ale nie może zestawić Google z Meta, TikTokiem ani e-mailem. Po drugie, widzisz wynik, ale nie widzisz reguły, więc nie możesz sprawdzić, dlaczego jedna kampania dostała więcej zasługi niż inna.

Samoatrybucja platform: dlaczego każda platforma przypisuje zasługę sobie

Każda platforma reklamowa prowadzi własną atrybucję, na własnych danych, z własnymi oknami. Domyślne ustawienie atrybucji w Meta dla nowych zestawów reklam to 7 dni po kliknięciu lub 1 dzień po wyświetleniu, a jej API raportowe może też zwracać 1 dzień po kliknięciu, 28 dni po kliknięciu i 1 dzień po zaangażowanym wyświetleniu. Google Ads używa modelu opartego na danych lub last click dla interakcji w Google. Każda platforma widzi tylko własne punkty styku, więc każda przypisuje sobie całe zamówienie, którego dotknęła.

Dlatego sumy na kontach reklamowych zwykle dają więcej niż przychód twojego sklepu. Pełne uzgodnienie znajdziesz w artykule dlaczego Ads Manager pokazuje więcej sprzedaży niż Shopify. Aby porównywać kanały ze sobą, potrzebujesz modelu, który działa na twoich własnych danych o zamówieniach i przypisuje każde zamówienie raz.

Modele atrybucji w ROASaurus

ROASaurus zapisuje każdą wizytę, która trafia z click id lub parametrami UTM, jako punkt styku. Gdy wpada zamówienie, przypisuje zasługę punktom styku dopasowanego odwiedzającego w twoim oknie atrybucji. Jeśli nie ma punktu styku z przeglądarki, na przykład przez bloker reklam albo dlatego, że odwiedzający odrzucił cookie marketingowe, korzysta z click id i UTM z adresu strony docelowej zapisanego przy zamówieniu. Shopify zapisuje ten adres przy każdym zamówieniu, a inne sklepy internetowe mogą go przesyłać przez API zamówień. ROASaurus używa go tylko we własnych raportach; nie jest wysyłany do platform reklamowych. Zamówienia bez żadnego punktu styku liczą się jako ruch bezpośredni. W raporcie atrybucji możesz wybrać jeden z dwunastu modeli. Sześć z nich działa tak jak w ścieżce powyżej:

Pozostałe sześć to: last non-direct click, który liczy też wizyty z wyszukiwania organicznego, mediów społecznościowych i odesłań; linear paid, który dzieli zamówienie tylko między kliknięcia płatnych reklam; any click, który daje każdemu klikniętemu kanałowi całe zamówienie, więc jego wiersze sumują się do więcej niż twój przychód; Clicks & views, który dodaje do kliknięć modelowane wyświetlenia reklam; oraz dwa modele data-driven.

Modele data-driven w ROASaurus

Modele łańcucha Markowa i wartości Shapleya uczą się podziału na podstawie ścieżek klientów twojego sklepu. Każde zamówienie wraz z jego kliknięciami to ścieżka zakończona konwersją, a kliknięcia, po których w oknie atrybucji nie nastąpiło żadne zamówienie, to ścieżki bez konwersji. Model Markowa przypisuje każdemu kanałowi zasługę według tego, ile prawdopodobieństwa konwersji traci się po usunięciu tego kanału. Model Shapleya przypisuje każdemu kanałowi zasługę według jego średniego wkładu we wszystkich kombinacjach kanałów w twoich ścieżkach. W przeciwieństwie do modelu w Google Ads porównują Google z Meta, TikTok i e-mailem. Trenują na co najmniej 90 dniach, a przy mniej niż 30 zamówieniach z kliknięciami albo kliknięciach tylko z jednego kanału dzielą zasługę liniowo i informują o tym nad raportem.

Jak Total Impact wykorzystuje ankietę po zakupie

Kliknięcia pomijają część tego, co napędza sprzedaż: podcast, polecenie od znajomego albo reklamę wideo, którą ktoś zobaczył, ale nie kliknął. Total Impact dodaje to, co mówi klient. W Shopify ROASaurus ma blok ankiety po zakupie dla strony Thank you, który pyta „How did you hear about us?”. Odpowiedzi takie jak Facebook lub Instagram, TikTok, wyszukiwarka Google, YouTube, znajomy, e-mail czy podcast są mapowane na kanały. Inne platformy mogą wysyłać odpowiedzi do API ankiet.

W tej ścieżce klient odpowiedział TikTok. Udział ankiety wynoszący 50% trafia do TikToka, a cztery kliknięcia dzielą pozostałe 50%, czyli po $15. TikTok kończy z $60 + $15 = $75. Gdyby klient odpowiedział „podcast”, podcast dostałby $60, a to kanał, którego nie widać w żadnym kliknięciu. W raporcie kampanii udział ankiety pojawia się w osobnym wierszu pod kanałem, ponieważ odpowiedź wskazuje kanał, a nie kampanię. Atrybucja z ankiety po zakupie opisuje, jak ustawić pytanie i odpowiedzi.

Okno atrybucji i ograniczenia

Każdy sklep ma własne okno atrybucji: od 1 do 90 dni, domyślnie 7 dni, albo bez limitu. Raport może przełączać się między 1, 7, 14, 28, 30, 60 i 90 dniami, więc widać, ile zasługi się przesuwa, gdy okno rośnie. Konwersje view-through liczą się tylko w Clicks & views albo gdy dodasz modelowane wyświetlenia do innego modelu: ROASaurus przypisuje zakupy view-through raportowane przez platformy reklamowe do zamówień, które nie miały kliknięcia z danej platformy, jako szacunek, który tak oznacza. Szczegóły są w artykule jak działa atrybucja.

Którego modelu atrybucji użyć?

Żaden model nie jest prawdziwy dla każdego pytania. Wybierz model pasujący do decyzji, którą masz przed sobą, i przy porównywaniu trzymaj to samo okno.

Trzy nawyki zapewniają uczciwe porównania modeli. Zmieniaj jedną rzecz naraz: nigdy nie przełączaj jednocześnie modelu i okna. Porównuj kanały w jednym modelu, a nie wynik last click jednego kanału z wynikiem modelu liniowego innego. I oceniaj rentowność zyskiem brutto, a nie przychodem: kanał z wysokim ROAS na produktach o niskiej marży nadal może przynosić straty.

Źródła

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

W ROASaurus

• Atrybucja w ROASaurus
• Pomoc: jak działa atrybucja
• Server-side tracking

Czytaj dalej