SMX East Liveblog: Aprenda con Google — Estrategias de atribución

En el aula de Learn with Google, el primer tema de la mañana es: Estrategias de atribución para informar su búsqueda e inversiones digitales.

“¿Por qué es esencial la atribución? Porque comprender la interacción de los canales conduce a inversiones de marketing más inteligentes”.

Altavoces:

• Rachel Klooz, administradora de cuentas sénior, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​director de marketing de productos, DoubleClick Search

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Agenda:

• Ponerse en la misma página sobre la atribución
• Primeros pasos con el modelado en DoubleClick (no estrategias solo para DoubleClick, también pueden funcionar para Google Analytics, modelos basados ​​en reglas que pueden funcionar en cualquier plataforma)
• Modelado avanzado
• Caso de estudio
• Obtener información procesable
• ¿Qué pasa con Adometry?

Ponerse en la misma página

¿Qué es la atribución multicanal? Es la comprensión intuitiva de que la venta de $ 100 de los zapatos rojos que acaba de comprar fue precedida inmediatamente por un correo electrónico, que probablemente fue precedido por muchos otros contactos y clics.

¿Por qué es esencial la atribución? Porque comprender la interacción de los canales conduce a inversiones de marketing más inteligentes.

¡Tiene sentido! ¿Dónde está mi modelo de atribución? No hay un modelo perfecto. Solo mejores. Dependen de su negocio, su estrategia y sus clientes. Incluso en la misma vertical, hemos visto que el mismo modelo de atribución funciona de maneras notablemente diferentes. Es importante que las empresas sean dueñas de sus decisiones de marketing.

Empezando

Usando modelos básicos de atribución y ponderación personalizada, hay varios modelos.

Modelos estándar:

• Último clic o impresión: todo el valor asignado al último clic
• Primer clic o impresión: todo el valor asignado a la primera interacción (bueno para comprender el valor de la publicidad gráfica para llegar a nuevas personas)
• Lineal: todo el valor asignado de manera uniforme en los clics (utilizado como base para el modelado avanzado realizado más adelante en la línea)
• Decaimiento de tiempo: valor asignado por qué tan cerca en el tiempo estuvo el clic de la conversión (reconoce que cada interacción en la ruta tiene algún valor y que las interacciones más antiguas probablemente no valen tanto)
• Basado en la posición: valore más las interacciones anteriores y posteriores (las cosas en el medio tienen valor, pero probablemente no tanto como lo primero que alguien vio y lo último que obtuvo la conversión)

Ahora para las cosas más avanzadas

Puedes personalizar tu propio modelo. Necesita conocer su modelo de cookie. Necesita conocer muchas interacciones antes de la conversión. Necesitas un buen alcance de tu modelo de negocio; deben saber el rendimiento de lo que están haciendo hoy.

• Cree reglas de modelado granular basadas en el tipo de interacción, la posición y el tiempo
• Vea instantáneamente el impacto de los cambios
• Guarde y administre modelos personalizados

Ejemplo de ponderación: impresiones frente a clics

Ejemplo de ponderación: marca frente a genérico

Los términos de marca funcionan, pero los términos genéricos sin marca funcionan más para usted.

Otro ejemplo de donde la ponderación entra en juego con la atribución es orgánico, y puede devaluar eso en su modelo de atribución ponderada ya que no es algo por lo que está pagando.

Nivel 201, 301: el generador de modelos personalizados utiliza palancas adicionales como el decaimiento del tiempo.

Nivel 401, 501 (avanzado, donde Google analiza la atribución para 2015): aumente su práctica de atribución con la atribución basada en datos, como el modelado predictivo y el análisis predictivo. Las cosas que hay que tener cuidado con esto son la configuración correcta y no permitir que el algoritmo se ejecute sin análisis.

Estudio de caso: Gran agencia independiente

Necesitaban ayuda con la visualización, el correo electrónico, la afiliación, la reorientación: tenían muchos tipos de medios y estaban confundidos.

Acercarse:

• Identificar puntos de conversión de interés
• Asignar valores de ingresos a clientes potenciales
• Cree dimensiones personalizadas basadas en segmentos de medios de interés
• Incorpore ponderación de impresión alternativa y decaimiento de tiempo en modelos personalizados
• Combine datos de costos de medios para producir un análisis de ROAS

La recomendación basada en este análisis de ROAS fue que parte del presupuesto y los equipos de búsqueda podrían reasignarse para mostrar. La búsqueda estaba recibiendo todo el crédito porque fue el último clic.

Obtener información procesable

• Lo primero fácil es comparar el primer clic y el último clic y averiguar sus convertidores, sus cerradores, sus generadores de prospectos.
• Filtre las ayudas de remarketing para descubrir el valor oculto por el modelo de último clic, pero tenga en cuenta que se trata de correlación y no de causalidad. Para conocer realmente el papel del remarketing, realice una prueba A/B en la que la mitad de su tráfico vea remarketing y la otra mitad no.

Cosas que puedes hacer hoy:

1. Experimente con modelos estándar en la herramienta de su elección. Observe cómo cambia el ROAS/ROI a medida que avanza a través de diferentes modelos.
2. Compare modelos para obtener información sobre los adquirentes frente a los cerradores.
3. Cree reglas granulares basadas en el tipo de interacción, la posición y el tiempo. Para hacer esto, mira los enlaces de tu ruta. ¿Cuál es el período de tiempo habitual que tarda alguien en considerar y comprar? Tenga en cuenta que las ventanas de cookies de más de 2 meses plantean problemas como pérdida y abandono.
4. Pruebe alterando las ventanas de cookies y compare los datos.

Entonces, ¿cuál es el trato con Adometry?

Google adquirió Adometry a fines de la primavera. DoubleClick y Google Analytics funcionan "en línea" muy bien. Adometry agrega un matrimonio de en línea y fuera de línea. Las herramientas de hoy tienen límites. Por lo general, no se adaptan tan bien a los dispositivos y, por lo general, no se basan en clics. Adometry trata de medir los efectos de la televisión y en el hogar. Adometry está destinado a crear un ciclo de retroalimentación cerrado.

Preguntas y respuestas

P: Uso Google Analytics para la atribución multicanal. Algunas de las cosas que mostraste aquí, ¿cómo se traducen? Tienes atribución multicanal aquí y se parece mucho a GA. ¿Qué es diferente?

R: Se basa en el mismo backend e infraestructura. Muchos de los modelos y ejemplos que podrías hacer en GA. Puede modificar las ventanas de cookies en GA.

P: ¿Cómo rastrea Universal Analytics entre dispositivos?

R: Universal utiliza usuarios registrados de forma anónima. Los usuarios iniciaron sesión en Chrome en todos los dispositivos que representan una muestra de la población.

P: Me frustra informar el período de tiempo entre una impresión y el último clic.

R: Ese es un caso de uso interesante. Hagamos un seguimiento.