Modele de atribuire în ecommerce: ultimul click, liniar și altele

Un model de atribuire este regula care decide ce touch-uri de marketing primesc credit pentru o comandă. În ecommerce, ultimul click dă tot creditul ultimului click dinaintea achiziției, primul click îl dă primului click, modelul liniar îl împarte egal, iar modelele bazate pe date îl împart pe baza statisticilor din multe parcursuri de client.

Modelul pe care îl alegi poate schimba ROAS-ul unui canal mai mult decât orice modificare de campanie. Acest ghid parcurge un singur parcurs al clientului prin fiecare model uzual, cu cifrele aferente. Apoi explică atribuirea bazată pe date din Google Ads, de ce fiecare platformă de publicitate își acordă singură credit, cele douăsprezece modele din ROASaurus și ce model să folosești pentru ce întrebare.

Ce este un model de atribuire?

Înainte de majoritatea comenzilor online, un client intră în contact cu marketingul tău de mai multe ori. Fiecare vizită care vine dintr-o reclamă, dintr-un email sau dintr-un link cu click id sau parametri UTM este un touch. Un model de atribuire ia touch-urile din interiorul unei ferestre lookback, de exemplu cele 7 zile dinaintea comenzii, și împarte veniturile comenzii între ele. Părțile unei comenzi se adună întotdeauna la comanda întreagă.

Toate exemplele din acest ghid folosesc același parcurs. Un client plasează o comandă de $120:

Modele single-touch: ultimul click și primul click

Ultimul click

Ultimul click dă 100% din comandă celui mai recent touch. În parcurs, emailul despre coșul abandonat primește $120, iar cele trei reclame nu primesc nimic. Ultimul click este simplu și ușor de verificat și arată ce canale închid vânzări. Slăbiciunea lui este la fel de clară: nu atribuie niciodată merit reclamelor care l-au găsit pe client. Sub ultimul click, campaniile de prospecting par slabe, iar căutarea de brand, retargeting-ul și emailul par puternice.

Primul click

Primul click dă 100% din comandă primului touch din interiorul ferestrei. În parcurs, reclama TikTok primește $120. Primul click arată ce canale aduc oameni noi. Ignoră tot ce s-a întâmplat după prima vizită, inclusiv retargeting-ul și emailul care l-au readus pe client. Depinde și de fereastră: cu o fereastră de 4 zile, click-ul TikTok de cu cinci zile înainte de comandă iese din calcul, iar reclama Meta devine primul click.

Modele multi-touch: liniar, time decay și position-based

Modelele multi-touch împart comanda între mai multe touch-uri. Ele diferă prin felul în care ponderează fiecare touch.

Liniar

Modelul liniar împarte comanda în mod egal. Cu patru touch-uri, fiecare primește 25%, adică $30. Este ușor de explicat și tratează toate canalele la fel. Dă însă unui email de reamintire același credit ca reclamei care l-a găsit pe client.

Time decay

Time decay acordă mai mult credit touch-urilor mai apropiate de comandă. O variantă frecventă folosește un timp de înjumătățire de 7 zile: un click cu 7 zile înainte de comandă primește jumătate din ponderea unui click din ziua comenzii. În parcurs, ponderile sunt 0.61 pentru TikTok, 0.74 pentru Meta, 0.91 pentru Google și 1.00 pentru email. Împărțite la totalul lor de 3.26, rezultă 18.7% pentru TikTok, 22.8% pentru Meta, 27.8% pentru Google și 30.7% pentru email din cei $120.

Position-based

Position-based, numit și în formă de U, dă 40% primului touch, 40% ultimului touch și împarte cele 20% rămase între touch-urile din mijloc. În parcurs, TikTok și emailul primesc câte $48, iar Meta și Google primesc câte $12.

Un parcurs al clientului prin fiecare model

Iată aceeași comandă de $120 în fiecare model, inclusiv Total Impact, care folosește și răspunsul din sondaj și este explicat mai jos.

Într-o lună, aceste diferențe se acumulează. Un canal care începe parcursuri poate arăta neprofitabil în modelul ultimului click și profitabil în modelul liniar, cu aceleași comenzi și aceleași cheltuieli.

Atribuirea bazată pe date în Google Ads

Un model bazat pe date nu folosește o regulă fixă. Învață împărțirea din datele tale. Google Ads își descrie varianta ca distribuind creditul pe baza datelor tale din trecut pentru fiecare acțiune de conversie. Compară parcursurile clienților care convertesc cu parcursurile celor care nu convertesc și acordă mai mult credit cuvintelor-cheie, reclamelor și campaniilor care fac o conversie mai probabilă.

Modelul bazat pe date este acum varianta implicită pentru majoritatea acțiunilor de conversie din Google Ads. Google nu mai acceptă acolo modelele primul click, liniar, time decay și position-based. Acțiunile de conversie care le foloseau au fost mutate pe modelul bazat pe date, așa că în Google Ads alegerea este între modelul bazat pe date și ultimul click. Modelul funcționează cu mai puține date, dar pentru cele mai bune rezultate Google recomandă cel puțin 200 de conversii și 2,000 de interacțiuni cu reclamele în 30 de zile.

Două limite contează pentru un magazin online. Mai întâi, modelul vede doar interacțiunile cu reclamele tale Google. Împarte creditul între campaniile tale Google, dar nu poate cântări Google față de Meta, TikTok sau email. În al doilea rând, vezi rezultatul, dar nu regula, așa că nu poți verifica de ce o campanie a primit mai mult credit decât alta.

Auto-atribuirea platformelor: de ce fiecare platformă își acordă singură credit

Fiecare platformă de publicitate rulează propria atribuire, pe propriile date, cu propriile ferestre. Setarea implicită de atribuire a Meta pentru seturile de reclame noi este 7 zile după click sau 1 zi după vizualizare, iar API-ul ei de raportare poate returna și 1 zi după click, 28 de zile după click și 1 zi după vizualizare cu interacțiune. Google Ads folosește modelul bazat pe date sau ultimul click pentru interacțiunile Google. Fiecare platformă vede doar propriile touch-uri, așa că fiecare își atribuie întreaga comandă pe care a atins-o.

De aceea totalurile din conturile tale de reclame se adună de obicei la mai mult decât veniturile magazinului tău. Reconcilierea completă se găsește în de ce arată Ads Manager mai multe vânzări decât Shopify. Ca să compari canalele între ele, ai nevoie de un model care rulează pe propriile tale date despre comenzi și atribuie fiecare comandă o singură dată.

Modele de atribuire în ROASaurus

ROASaurus salvează fiecare vizită care ajunge cu un click id sau parametri UTM ca touch. Când intră o comandă, acordă credit touch-urilor vizitatorului asociat, din interiorul ferestrei tale lookback. Dacă nu există niciun touch din browser, de exemplu din cauza unui blocant de reclame sau pentru că vizitatorul a refuzat cookie-urile de marketing, revine la click id-urile și UTM-urile din adresa paginii de destinație salvată împreună cu comanda. Shopify salvează această adresă la fiecare comandă, iar alte magazine online o pot trimite prin API-ul de comenzi. ROASaurus o folosește doar în propriile rapoarte; nu este trimisă către platformele de publicitate. Comenzile fără niciun touch sunt numărate ca directe. Poți alege dintre douăsprezece modele în raportul de atribuire. Aceste șase funcționează ca în parcursul de mai sus:

Celelalte șase sunt ultimul click non-direct, care numără și vizitele din căutarea organică, social media și referral; liniar plătit, care împarte comanda doar între click-urile pe reclame plătite; orice click, care dă fiecărui canal pe care s-a dat click întreaga comandă, așa că rândurile lui însumează mai mult decât veniturile tale; Clicks & views, care adaugă la click-uri afișări de reclame modelate; și două modele bazate pe date.

Modelele bazate pe date din ROASaurus

Modelele bazate pe lanțuri Markov și pe valoarea Shapley învață împărțirea din parcursurile proprii ale magazinului tău. Fiecare comandă cu click-urile ei este un traseu care a convertit, iar click-urile după care nu a urmat nicio comandă în fereastra lookback sunt trasee care nu au convertit. Modelul Markov acordă credit fiecărui canal în funcție de cât de multă probabilitate de conversie se pierde când acel canal este eliminat. Modelul Shapley acordă credit fiecărui canal în funcție de contribuția lui medie în combinațiile de canale din parcursurile tale. Spre deosebire de modelul din Google Ads, ele pun în balanță Google cu Meta, TikTok și emailul. Se antrenează pe cel puțin 90 de zile, iar cu mai puțin de 30 de comenzi cu click-uri sau cu click-uri dintr-un singur canal, împart creditul liniar și semnalează acest lucru deasupra raportului.

Cum folosește Total Impact sondajul post-achiziție

Click-urile ratează o parte din ceea ce stimulează o vânzare: un podcast, o recomandare de la un prieten sau o reclamă video pe care cineva a văzut-o, dar pe care nu a dat click. Total Impact adaugă ceea ce spune clientul. Pe Shopify, ROASaurus are un bloc de sondaj post-achiziție pentru pagina de mulțumire, care întreabă „De unde ai aflat de noi?”. Răspunsuri precum Facebook sau Instagram, TikTok, căutare Google, YouTube, un prieten, email sau un podcast sunt asociate canalelor. Alte platforme pot trimite răspunsuri către API-ul de sondaje.

În parcurs, clientul a răspuns TikTok. Ponderea sondajului de 50% merge la TikTok, iar cele patru click-uri împart ceilalți 50%, adică $15 fiecare. TikTok ajunge astfel la $60 + $15 = $75. Dacă clientul ar fi răspuns „un podcast”, podcastul ar primi $60, un canal pe care niciun click nu îl arată. În raportul de campanii, ponderea sondajului apare pe o linie separată sub canal, pentru că un răspuns numește un canal, nu o campanie. Atribuirea prin sondaj post-achiziție explică cum configurezi întrebarea și răspunsurile ei.

Fereastra lookback și limite

Fiecare magazin are propria fereastră lookback, de la 1 la 90 de zile, cu 7 zile ca valoare implicită, sau nelimitată. Raportul poate comuta între 1, 7, 14, 28, 30, 60 și 90 de zile, așa că poți vedea cât credit se mută atunci când fereastra crește. Conversiile view-through se numără doar în Clicks & views sau când adaugi afișări modelate la un alt model: ROASaurus plasează achizițiile view-through raportate de platformele de publicitate pe comenzi care nu au avut niciun click de pe acea platformă, ca estimare pe care o marchează ca atare. Detaliile se găsesc în cum funcționează atribuirea.

Ce model de atribuire ar trebui să folosești?

Niciun model nu este adevărat pentru fiecare întrebare. Alege modelul care se potrivește deciziei din fața ta și păstrează aceeași fereastră atunci când compari.

Trei obiceiuri țin comparațiile dintre modele corecte. Schimbă un singur lucru o dată: nu schimba niciodată modelul și fereastra în același timp. Compară canalele în interiorul aceluiași model, nu cifra ultimului click a unui canal cu cifra liniară a altui canal. Și judecă profitul după profitul brut, nu după venituri: un canal cu ROAS mare pe produse cu marjă mică poate totuși să piardă bani.

Surse

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

În ROASaurus

• Atribuirea în ROASaurus
• Ajutor: cum funcționează atribuirea
• Tracking server-side

Continuă lectura