Изменение моделей атрибуции Google.
Приветствуем, Data Driven!
Недавно на конференции Google Marketing Next компания Гугл презентовала свою новую разработку - Google атрибуция на основе данных или модели атрибуции Google Analytics.
В чем суть этой разработки? Атрибуционная картина, на основе которой выстраиваются маркетинговые и рекламные стратегии, должна охватывать абсолютно все взаимодействия с клиентом, имеющие своим результатом конверсию, покупку, подписку или иное значимое действие. Это определяет результативность собственно маркетинговых стратегий.
Специалисты Гугл рассчитывают, что благодаря данному продукту методика работы с данными и атрибуцией целиком и полностью изменится в ближайшее время.
Доступ к модели атрибуции аналитикс (Google Attribution) скоро будет абсолютно у всех и даст возможность осуществлять действительно многоканальную кросс-девайсную атрибуцию.
Доступ к модели атрибуции аналитикс (Google Attribution) скоро будет абсолютно у всех и даст возможность осуществлять действительно многоканальную кросс-девайсную атрибуцию.
Революция в области интеллектуальной атрибуции
Во-первых, как новый free-инструмент, позволяющий улучшить качество измерений и рационализации информации о взаимодействии с клиентом. Во-вторых, как оплачиваемый вариант Attribution 360 (ранее - Adometry, так же на платформе Google). Оплачиваемый вариант значительно шире и содержит данные не только по онлайн-взаимодействиям, но и по офлайн-взаимодействиям – радио- и теле эфирам и т.д.
Целостная система объединяет эти возможности. Управление атрибуцией и моделирование атрибуционной ситуации в Attribution 360 производится посредством общей консоли. Предусмотрена возможность задавать системе разные параметры и отслеживать изменения итоговых величин – например, бюджета на конкретные каналы, общую стоимость конверсии и т.д.
Как же они собираются представлять эту новую разработку?
Здесь стоит отметить, что в докладе «Интеллектуальная атрибуция на основе данных» сотрудник компании Google cделал акцент на бесплатной версии продукта. На данный момент он недоступен широкому кругу пользователей и планируется к открытому бета-тестированию в сентябре-октябре.
Атрибуция: зачем?
Совершенный маршрут пользователя к кнопке «купить» может выглядеть идеально. Но это абстрактная картина. На практике ее достичь не удается, по причине того, что люди используют сервис с помощью различных устройств.
Спектр различных взаимодействий, отслеживаемых атрибуционным функционалом, очень широк. Это не только клики, но и просмотры видео, показы баннерной рекламы. Маркетологи хорошо знают, как это бывает – идеальный выстроенный маршрут не реализуется вследствие фрагментизации. Очень сложно собрать воедино отдельные фрагменты в атрибуционную модель, поэтому мы и используем обычно Last Click.
В чем важность атрибуции на основе данных?
Да, последний клик – хорошо знакомая многим методология, удобная, привычная, опробованная. Но, к сожалению, цепочки получаются неполные. Допустим, в среднем к конверсии ведут 4 клика, а не 10 взаимодействий, как в стандартной модели атрибуции Google analytics. Тогда в Last Click мы не можем отследить целых три клика, обеспечивших последующую конверсию. Эти клики не видны оценщику, эти взаимодействия проходят мимо маркетолога. Но, имея их в модели, маркетолог мог бы гораздо более точно оценить эффективность контакта с клиентом. Атрибуционная информация стала бы богаче и информативнее.
Как правильнее и точнее оценить все взаимодействия? Допустим, что мы можем отследить абсолютно все клики. Какие из них представляют максимальную ценность? Можно попробовать выбрать и эту модель, но часто она будет далека от реальности. Вот основные задачи, стоящие перед Google Attribution.
Как правильнее и точнее оценить все взаимодействия? Допустим, что мы можем отследить абсолютно все клики. Какие из них представляют максимальную ценность? Можно попробовать выбрать и эту модель, но часто она будет далека от реальности. Вот основные задачи, стоящие перед Google Attribution.
Почему же в Гугл решили заявить о продукте в текущем году?
Потому, что рынок активно высказывается за наличие такого инструмента. Ряд исследований наглядно показал, что для специалистов-маркетологов в части работ с данными и измерениями наиболее актуальным запросом является именно отслеживание данных по разным каналам и атрибуция, т.е. многоканальная атрибуция.
Имеющийся опыт работы с атрибуцией данных в продуктах Google
Если попытаться вкратце упомянуть, на какой основе разрабатывался Google Attribution, как соответствующий функционал традиционно встраивался в продукты компании Google, то можно отметить такие продукты, как AdWords, Google Analytics, Double Click. Атрибуцию содержит каждый из них, но не одинаково.
В AdWords attribution это intro-channel атрибуция, она связана, главным образом, с поиском, обрабатывает исключительно внутренние сведения AdWords. Ее данные позволяют определять ставки и приобретать клики. Если мы берем модели атрибуции Google Analytics и Double Click, тут ситуация меняется. Атрибуция становится стратегическим функционалом. Она позволяет оценить значимость различных каналов, перекрестное их взаимодействие, совокупное влияние, итоговую трансформацию в конверсию.
К сожалению, специалистам компании Гугл до сих пор не удавалось дать и стратегическое планирование, и моделирование атрибуции в рамках многоканальных последовательностей, и определение цены клика в одном продукте. Именно для решения этой проблемы и работает Google Attribution. Он позволяет объединить две различные «вселенные» - исследование роли отдельных каналов и действия с ними в процессе бидинга.
Возможности новой разработки
1. Собрать все конверсионные данные, трафик, клики, а также просмотры с показами – одним словом, все контакты с пользователем – в одной точке.
2. Избрать оптимальную атрибуционную модель и экспортировать ее в систему покупки трафика, т. е. в AdWords.
Google Attribution дает возможности:
Google Attribution - это общее видение и в области атрибуции, и в области аналитики, и в области закупки.
В Гугле определили четыре главных требования к данной системе:
1
легкая установка в несколько кликов,
2
многоканальность (возможность получения данных не только о кликах, но и о других каналах взаимодействия),
3
возможность анализа взаимодействий с юзером на нескольких разных устройствах (кросс-девайс),
4
возможность определения ставок, на основе полученных данных.
Остановимся подробнее на каждом требовании.
Что означает «легкость установки»? Это значит, что не нужно звать специалистов – инженеров, аналитиков, кого-то еще, ждать недели и месяцы – чтобы получить нужные плоды. Результат необходимо получить сразу. Буквально в несколько кликов.
Что означает «легкость установки»? Это значит, что не нужно звать специалистов – инженеров, аналитиков, кого-то еще, ждать недели и месяцы – чтобы получить нужные плоды. Результат необходимо получить сразу. Буквально в несколько кликов.
Вот клиент входит в attribution.google.com. Ему нужно, прежде всего, залогиниться. Это позволит нам определить, к каким аккаунтам, ресурсам и представлениям Google Analуtics у него есть доступ. Это первый шаг.
Вот пользователь выбирает конкретное представление Google Analytics, с которым он будет что-то делать. Отсюда пойдут данные о посещаемости в системе. Сразу же «подцепятся» данные о подключенных к этому представлению аккаунтах AdWords и, соответственно, данные о расходах и конверсиях. Это второй шаг.
Итак, наша Гугл атрибуция в полной готовности, подгружены данные о посещаемости из Analytics и данные о расходах из AdWords. Можно начинать аналитику. И это третий шаг.
Отступим от темы и рассмотрим возможности включения в AdWords data-driven атрибуции. Перед вами – данные подключения data-driven в аккаунтах AdWords с момента открытия доступности этой опции.
Data-driven атрибуция функционирует исключительно на базе поиска Google. Ее можно подключить в установках конверсии – опция Conversion Settings.
Эта установка в состоянии работать с любыми целями, возможными в AdWords - java-скриптной конверсией, конверсионным импортом из Google Analytics, импортом оффлайновых конверсий. Наши исследования, базой для которых послужили сотни тысяч аккаунтов по всему миру, позволяют сделать вывод: переход на datadriven атрибуцию в один клик увеличивает среднюю конверсию на 5%.
Ок, все это хорошо, но data-driven атрибуция относится только к поиску. А нам нужна полная картина отдачи от всех каналов. Именно поэтому мы задумали многоканальную атрибуцию, которая показывает статистику не только по кликам, но и по просмотрам видео и рекламы. По сути, это интеллектуальная атрибуция.
Итак, наша Гугл атрибуция в полной готовности, подгружены данные о посещаемости из Analytics и данные о расходах из AdWords. Можно начинать аналитику. И это третий шаг.
Отступим от темы и рассмотрим возможности включения в AdWords data-driven атрибуции. Перед вами – данные подключения data-driven в аккаунтах AdWords с момента открытия доступности этой опции.
Data-driven атрибуция функционирует исключительно на базе поиска Google. Ее можно подключить в установках конверсии – опция Conversion Settings.
Эта установка в состоянии работать с любыми целями, возможными в AdWords - java-скриптной конверсией, конверсионным импортом из Google Analytics, импортом оффлайновых конверсий. Наши исследования, базой для которых послужили сотни тысяч аккаунтов по всему миру, позволяют сделать вывод: переход на datadriven атрибуцию в один клик увеличивает среднюю конверсию на 5%.
Ок, все это хорошо, но data-driven атрибуция относится только к поиску. А нам нужна полная картина отдачи от всех каналов. Именно поэтому мы задумали многоканальную атрибуцию, которая показывает статистику не только по кликам, но и по просмотрам видео и рекламы. По сути, это интеллектуальная атрибуция.
Почему Last Click больше не актуален
Главным итогом внедрения новой атрибуции на основании данных, будет решение проблемы ухода от Last Click. Наличие принципиально новой информации делает бессмысленным пользование Last Click, который не показывает хороших результатов для медийной рекламы и не позволяет оценивать YouTube-каналы, где главный параметр – просмотры. Очевидно, что Last Click не дает ни малейшей возможности оценить эффективность продвижения через YouTube. Поэтому уход от Последнего Клика неизбежен.
В перспективе в Гугл планируют неизбежное расширение и развитие атрибуционного функционала, включение в него новых приложений, mobile ЭП Мир, Double Click.
Также в ходе доклада представитель компании Гугл о важности отслеживания кросс-девайсовых взаимодействий и рассказал, как в компании планируют это реализовать.
Также в ходе доклада представитель компании Гугл о важности отслеживания кросс-девайсовых взаимодействий и рассказал, как в компании планируют это реализовать.
На сегодняшний день есть семь глобальных сервисов, где каждый день логинится сотни миллионов пользователей. Кросс-девайс реализуется через Google Device Graft, включающий логины клиентов наших сервисов на разных девайсах. В Гугле видят, с какого устройства клиент зашел и работает, где он сменил устройство. Конечно же, соответствующая информация о переходах не дается для каждой cookie или отдельного пользователя. Она загрегируется в итоговых данных, что, помимо прочего, позволяет закрыть вопрос о защите персональных данных.
В сервисах, где логиниться не обязательно, тоже функционирует алгоритм экстраполяции: на базе машинного обучения будут изучаться варианты сценариев кросс-девайс деятельности. И очень велики шансы того, что нужная нам картина будет расширена.
Ваша выгода от использования Google Attribution
Итак, подведем итоги относительно Google Attribution: что вам даст этот продукт?
К вашим услугам четко действующая единая совокупность методов оценки результативности взаимодействия с клиентами по всем доступным каналам и с учетом смены пользователем устройств. Последняя возможность (кросс-девайс) будет доступна с логинами Google. Вы можете избрать конкретную атрибуционную модель и употребить ее как для исследований, так и для приобретения трафика.
Теперь у вас есть возможность увидеть все многообразие взаимодействий и сложить «пазлины» в единую картину. Теперь мы можем сказать – да, с такой информацией Last Click уже больше не останется таким, как был вчера, а моделирование атрибуции переходит на новый уровень.
Теперь у вас есть возможность увидеть все многообразие взаимодействий и сложить «пазлины» в единую картину. Теперь мы можем сказать – да, с такой информацией Last Click уже больше не останется таким, как был вчера, а моделирование атрибуции переходит на новый уровень.
Вы спросите – ок, ну а какую же модель в рамках системы лучше выбрать? Как не потеряться в многообразии данных? Компания Google, советует пользователям: выбирайте атрибуцию, соответствующую специфике вашего бизнеса. Никто лучше вас не сможет подобрать нужную рабочую методологию. Больше не нужно отдавать решение на откуп людям со стороны – вы сами делаете то, что для вас лучше всего, используя атрибуцию на фундаменте данных.
Теперь, в Attribution Google, основной моделью становится именно атрибуция на основе данных. И в Гугл планируем основной упор делать на формирование данного функционала, а внутри него могут быть реализованы суперсовременные новации в сфере машинного обучения.
Теперь, в Attribution Google, основной моделью становится именно атрибуция на основе данных. И в Гугл планируем основной упор делать на формирование данного функционала, а внутри него могут быть реализованы суперсовременные новации в сфере машинного обучения.
Только представьте – данные самостоятельно формируют рабочую модель, отслеживают влияние взаимодействий на конверсионность пользователя через математические модели! Это дает потрясающий шанс создать только вашу модель, заточенную именно под ваш бизнес, под его конверсии, под специфику продукта или услуги. Это почти как Google Analytics 360, а, возможно, даже лучше.
Выше мы уже рассмотрели, как data-driven атрибуция на поиске Google повышает конверсии. Это позволяет нам рассматривать это направление, как наиболее перспективное в ближайшие годы.
Выше мы уже рассмотрели, как data-driven атрибуция на поиске Google повышает конверсии. Это позволяет нам рассматривать это направление, как наиболее перспективное в ближайшие годы.
Особенности интерфейса новой разработки Data-driven
А теперь – несколько технических подробностей.
Смотрите, вот это – скриншоты интерфейса продукта. Вот здесь – отчет Model comparison или моделирование атрибуции. Именно здесь можно сравнивать разные модели атрибуции. В разных колонках располагаются данные разных каналов и данные об их эффективности внутри определенной модели. Именно здесь можно увидеть дельту, вариативность доходности отдельных каналов маркетинга в разных моделях атрибуции. Оценить, насколько модель по Last Click занижает эффективность баннерной или видеорекламы. Или убедиться, как модель по Last Click искажает оценки баннерной рекламы или видеорекламы, а так же ценность каждого канала.
И, конечно, полученные выводы вы сразу можете использовать при закупке трафика, как для назначения ставок, так и для оптимизации каналов закупки, и автоматизации этого процесса.
И, конечно, полученные выводы вы сразу можете использовать при закупке трафика, как для назначения ставок, так и для оптимизации каналов закупки, и автоматизации этого процесса.
Как это может быть? Смотрите!
Представьте себе интерфейс с двумя моделями атрибуции: Last interaction или Last Click и Data-driven. В нем вы можете видеть размеры дельты, видеть разницу поведения одного и того же канала в каждой модели.
Также имеется кнопка Act. Но пока неизвестно, как это будет выглядеть в русском интерфейсе. Внутри этого пункта можно выбрать доступную атрибуционную модель, а затем – как одну, так и несколько конверсий. Приложить эту атрибуционную модель к отобранным конверсиям и выбрать «Export», т. е. передать указанные конверсии в AdWords.
Представьте себе интерфейс с двумя моделями атрибуции: Last interaction или Last Click и Data-driven. В нем вы можете видеть размеры дельты, видеть разницу поведения одного и того же канала в каждой модели.
Также имеется кнопка Act. Но пока неизвестно, как это будет выглядеть в русском интерфейсе. Внутри этого пункта можно выбрать доступную атрибуционную модель, а затем – как одну, так и несколько конверсий. Приложить эту атрибуционную модель к отобранным конверсиям и выбрать «Export», т. е. передать указанные конверсии в AdWords.
Когда завершится экспорт в AdWords, вы увидите столбцы в отчетных данных и сможете рационализировать трафик AdWords на экспортированные конверсии и модели. Вы увидите, как AdWords атрибуция в качестве канала, функционирует в многоканальном поле - например, в сравнении с органическим поиском, соц.сетями, рассылками и пр. Отсюда – возможность четкого назначения ставок.
Когда вы получите нужные результаты и начнете рационализировать AdWords на цели из атрибуции, обязательно отрегулируйте ставки – поскольку в AdWords будут прибывать не цельные конверсии, а доли конверсии. Это значит, что будет чуть-чуть меньше мат данных для рационализации использования, они станут многоканальными и примут во внимание не только клики AdWords, но и другие взаимодействия.
Итак, сейчас в закрытом бета-тестировании Гугл имеет уникальный в полном смысле этого слова продукт. Ближе к сентябрю-октябрю бета начнет открываться, начнем приглашать провести тестирование больше клиентов, будем развивать функционал на базе «четырех китов» - простота установки, многоканальность, кросс-девайс и актуальность данных для биддинга.
Когда вы получите нужные результаты и начнете рационализировать AdWords на цели из атрибуции, обязательно отрегулируйте ставки – поскольку в AdWords будут прибывать не цельные конверсии, а доли конверсии. Это значит, что будет чуть-чуть меньше мат данных для рационализации использования, они станут многоканальными и примут во внимание не только клики AdWords, но и другие взаимодействия.
Итак, сейчас в закрытом бета-тестировании Гугл имеет уникальный в полном смысле этого слова продукт. Ближе к сентябрю-октябрю бета начнет открываться, начнем приглашать провести тестирование больше клиентов, будем развивать функционал на базе «четырех китов» - простота установки, многоканальность, кросс-девайс и актуальность данных для биддинга.
И да - Last Click модели атрибуции уже не станет.
Смотрите так же:
Обзор всех существующих моделей атрибуции, в том числе Омниканальная атрибуция, множества источников трафика
Убедитесь на практике, что модели Last-click артибуции совсем скоро канут в лету, а их место займет Data-driven, способная превратить маркетинг в любом бизнесе в мощный магнит клиентов
Доклад с конференции Google Next! last-click умер. Атрибуция переходит на новый уровень, или Как интеллектуальная атрибуция на основе данных может помочь Вашему бизнесу работать эффективнее
Узнайте, как атрибуция в аналитике интернет магазине может увеличить продажи в интернете, и в чем заключается правильная и всесторонняя оценка эффективности работы интернет-магазина с помощью модели атрибуции в Ecommerce
Что такое атрибуция в маркетинге, каких видов она бывает и какая от нее польза для Вашего бизнеса - узнайте в статье.Подробнее про многоканальные последовательности
