SMX East Liveblog: Lernen Sie mit Google – Zuordnungsstrategien

Im Klassenzimmer „Mit Google lernen“ lautet das erste Thema des Vormittags: Zuordnungsstrategien zur Information Ihrer Suche und digitalen Investitionen.

„Warum ist die Zuordnung so wichtig? Weil das Verständnis des Zusammenspiels der Kanäle zu intelligenteren Marketinginvestitionen führt.“

Sprecher:

• Rachel Klooz, Senior Account Manager, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​Produktmarketingmanager, DoubleClick Search

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Agenda:

• Immer auf der gleichen Seite über die Zuordnung
• Erste Schritte mit der Modellierung in DoubleClick (nicht nur Strategien für DoubleClick, können auch für Google Analytics funktionieren – regelbasierte Modelle, die auf jeder Plattform funktionieren)
• Erweiterte Modellierung
• Fallstudie
• Umsetzbare Erkenntnisse gewinnen
• Was hat es mit Adometry auf sich?

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Was ist Multi-Channel-Attribution? Es ist das intuitive Verständnis, dass dem 100-Dollar-Verkauf der roten Schuhe, die Sie gerade gekauft haben, unmittelbar eine E-Mail vorausgegangen ist, der wahrscheinlich eine ganze Menge anderer Kontakte und Klicks vorausgegangen sind.

Warum ist die Zuordnung unerlässlich? Denn das Verständnis des Zusammenspiels der Kanäle führt zu klügeren Marketinginvestitionen.

Macht Sinn! Wo ist mein Attributionsmodell? Es gibt kein perfektes Modell. Nur bessere. Sie hängen von Ihrem Unternehmen, seiner Strategie und seinen Kunden ab. Selbst in der gleichen Branche haben wir gesehen, dass das gleiche Attributionsmodell auf bemerkenswert unterschiedliche Weise funktioniert. Es ist wichtig, dass Unternehmen ihre Marketingentscheidungen selbst treffen.

Einstieg

Unter Verwendung grundlegender Attributionsmodelle und benutzerdefinierter Gewichtung gibt es mehrere Modelle.

Standardmodelle:

• Letzter Klick oder letzte Impression: alle dem letzten Klick zugewiesenen Werte
• Erster Klick oder erste Impression: alle der ersten Interaktion zugewiesenen Werte (gut, um den Wert von Display-Werbung beim Erreichen neuer Personen zu verstehen)
• Linear: Alle Werte werden gleichmäßig über die Klicks zugewiesen (als Grundlage für die spätere erweiterte Modellierung verwendet)
• Zeitverfall: Wert, der dem zeitlichen Abstand des Klicks zur Conversion zugeordnet wird (erkennt, dass jede Interaktion im Pfad einen gewissen Wert hat und dass ältere Interaktionen wahrscheinlich nicht so viel wert sind)
• Positionsbasiert: Bewerten Sie frühere und spätere Interaktionen stärker (das Zeug in der Mitte hat einen Wert, aber wahrscheinlich nicht so viel wie das erste, was jemand gesehen hat, und das letzte Zeug, das die Conversion erzielt hat)

Jetzt für die fortgeschritteneren Sachen

Sie können Ihr eigenes Modell anpassen. Sie müssen Ihr Cookie-Modell kennen. Sie müssen viele Interaktionen vor der Konvertierung kennen. Sie brauchen einen guten Umfang Ihres Geschäftsmodells; Sie sollten die Leistung dessen kennen, was sie heute tun.

• Erstellen Sie granulare Modellierungsregeln basierend auf Interaktionstyp, Position und Zeit
• Sehen Sie sofort die Auswirkungen von Änderungen
• Speichern und verwalten Sie benutzerdefinierte Modelle

Beispielgewichtung: Impressions vs. Klicks

Beispielgewichtung: Marke vs. Generika

Markenbegriffe leisten etwas Arbeit, aber generische, nicht markenbezogene Begriffe arbeiten härter für Sie.

Ein weiteres Beispiel dafür, wo die Gewichtung bei der Attribution ins Spiel kommt, ist die organische, und Sie können dies in Ihrem gewichteten Attribution-Modell abwerten, da Sie dafür nicht bezahlen.

Level 201, 301: Custom Model Builder nutzt zusätzliche Hebel wie Time Decay.

Level 401, 501 (fortgeschritten, wo Google die Attribution für 2015 betrachtet): Erweitern Sie Ihre Attribution-Praxis mit datengesteuerter Attribution, wie z. B. Predictive Modeling und Predictive Analysis. Dinge, auf die Sie dabei achten sollten, sind die korrekte Einrichtung und das Ausführen des Algorithmus nicht ohne Analyse.

Fallstudie: Große unabhängige Agentur

Benötigte Hilfe bei Display, E-Mail, Affiliate, Retargeting – sie hatten viele Arten von Medien und waren verwirrt.

Sich nähern:

• Identifizieren Sie Conversion Points of Interest
• Weisen Sie Leads Umsatzwerte zu
• Erstellen Sie benutzerdefinierte Dimensionen basierend auf den für Sie interessanten Medien-Buckets
• Integrieren Sie alternative Impressionsgewichtung und Zeitabfall in benutzerdefinierte Modelle
• Kombinieren Sie Medienkostendaten, um eine ROAS-Analyse zu erstellen

Die auf dieser ROAS-Analyse basierende Empfehlung lautete, dass ein Teil des Suchbudgets und der Teams für die Anzeige neu zugewiesen werden könnte. Die Suche erhielt die gesamte Anerkennung, weil es der letzte Klick war.

Umsetzbare Erkenntnisse gewinnen

• Die erste einfache Sache ist, den ersten Klick und den letzten Klick zu vergleichen und Ihre Konverter, Ihre Schließer und Ihre Lead-Generatoren herauszufinden.
• Der Filter zum Remarketing hilft dabei, den durch das Modell des letzten Klicks verborgenen Wert aufzudecken, aber beachten Sie, dass es sich hierbei um eine Korrelation und nicht um eine Kausalität handelt. Um die Rolle des Remarketings wirklich zu verstehen, führen Sie einen A/B-Test durch, bei dem die Hälfte Ihres Traffics Remarketing sieht und die andere Hälfte nicht.

Dinge, die Sie heute tun können:

1. Experimentieren Sie mit Standardmodellen im Tool Ihrer Wahl. Sehen Sie sich an, wie sich ROAS/ROI ändert, wenn Sie verschiedene Modelle durchlaufen.
2. Vergleichen Sie Modelle, um einen Einblick in Acquirer und Closer zu erhalten.
3. Erstellen Sie granulare Regeln basierend auf Interaktionstyp, Position und Zeit. Schauen Sie sich dazu Ihre Pfadlinks an. Was ist die übliche Zeit, die jemand braucht, um zu überlegen und zu kaufen. Beachten Sie, dass Cookie-Fenster, die länger als 2 Monate sind, zu Problemen wie Verlust und Drop-off führen.
4. Testen Sie, indem Sie Cookie-Fenster ändern und Daten vergleichen.

Was hat es also mit Adometry auf sich?

Google hat Adometry im späten Frühjahr übernommen. DoubleClick und Google Analytics schneiden „online“ wirklich gut ab. Adometry fügt eine Verbindung von online und offline hinzu. Die heutigen Werkzeuge haben Grenzen. Sie gehen im Allgemeinen nicht so gut über Geräte und sie gehen im Allgemeinen nicht durch Klicks. Adometrie versucht, die Auswirkungen von Fernsehen und zu Hause zu messen. Adometrie soll eine geschlossene Rückkopplungsschleife schaffen.

Fragen und Antworten

F: Ich verwende Google Analytics für die Multi-Channel-Attribution. Einige der Dinge, die Sie hier gezeigt haben, wie lässt sich das übersetzen? Sie haben hier Multi-Channel-Attribution und es sieht sehr nach GA aus. Was ist unterschiedlich?

A: Es basiert auf demselben Backend und derselben Infrastruktur. Viele der Modelle und Beispiele könnten Sie in GA machen. Sie können Cookie-Fenster in GA ändern.

F: Wie verfolgt Universal Analytics zwischen Geräten?

A: Universal verwendet angemeldete Benutzer auf anonymisierte Weise. Nutzer, die sich auf mehreren Geräten bei Chrome angemeldet haben, stellen eine Stichprobe der Bevölkerung dar.

F: Ich bin frustriert darüber, den Zeitraum zwischen einer Impression und dem letzten Klick zu melden.

A: Das ist ein interessanter Anwendungsfall. Lassen Sie uns weitermachen.