3 Masalah Terbesar dengan Pengaitan Periklanan & Bagaimana Peran Personalisasi

Saat mengevaluasi saluran pemasaran Anda, masuk akal bahwa semakin banyak data yang Anda miliki, semakin sukses Anda.

Di mana dulu terjadi, kebalikannya sekarang menjadi kenyataan. Jenis data, poin informasi, dan jumlah alat yang dapat membantu Anda memahaminya tidak terhitung banyaknya.

Pemasar tidak kekurangan data. Mereka tenggelam di dalamnya. Namun, ada metode yang membantu mereka tetap tenang: atribusi iklan.

Apa itu atribusi iklan?

Dalam periklanan, atribusi mengacu pada proses pelacakan sumber rujukan dari sasaran pengguna tertentu. Tujuan itu bisa berupa pendaftaran, unduhan, pembelian, dll.

Saat perjalanan pembeli panjang dan rumit, melacak jalur menuju sasaran ini sangat penting untuk setiap bisnis. Atribusi akan memberi Anda gambaran tentang saluran Anda yang paling menguntungkan. Jika Anda tahu bagaimana pengguna menemukan Anda, di mana mereka meninggalkan Anda, saluran mana yang membuat mereka berkonversi, dll., Anda dapat membuat keputusan yang lebih baik tentang pembelanjaan dan pengoptimalan.

Pentingnya atribusi

Pemasar di mana-mana memiliki masalah besar: Data besar mereka terlalu besar:

Mengelola titik data yang tak terhitung jumlahnya yang datang dengan setiap pengunjung di setiap media, perangkat, platform — tampaknya mustahil dilakukan. Namun saat memilah-milah data ini, pengiklan tidak punya pilihan.

Atribusi adalah metode yang digunakan untuk mengevaluasi keefektifan periklanan. Dan jika Anda tidak dapat menentukan keefektifan kampanye iklan Anda — saluran mana yang mendorong ROI lebih banyak daripada yang lain — Anda tidak dapat mengetahui cara membuat anggaran.

Jadi, Anda mungkin terkejut saat mengetahui bahwa lebih dari seperempat profesional pemasaran menggunakan atribusi untuk semua kampanye mereka.

Beberapa mengatakan mereka sudah menyiapkannya tetapi tidak menganalisis hasilnya. Yang lain mengatakan bahwa mereka sama sekali tidak berencana untuk menggunakan atribusi:

Tetapi sebagian besar pemasar mengatakan mereka menggunakannya untuk beberapa kampanye, atau tidak menggunakannya tetapi ingin. Kedua kategori mengungkapkan bahwa ada hambatan untuk mengadopsi atribusi. Dan itu tidak mengejutkan. Ada beberapa masalah utama dengan model yang paling umum.

Masalah dengan atribusi iklan

Secara teori, pengaitan adalah taktik yang dapat memberikan keuntungan saat saatnya berinvestasi dalam kampanye baru dan mengoptimalkan kinerja yang buruk. Namun, dalam praktiknya, sulit untuk menentukan cara mengaitkan perujuk dari kampanye iklan yang menguntungkan.

Masalah atribusi iklan #1: Siapa yang mendapatkan kredit?

Masalah besar pertama adalah menentukan bagaimana memberi kredit perujuk yang berkontribusi pada tujuan tertentu. Dengan perjalanan pembeli yang panjang dan kompleks, bagaimana Anda memberikan nilai pada setiap poin kontak?

Jika pengguna masuk melalui iklan Facebook, misalnya, tetapi kemudian membaca postingan blog, lalu mengunjungi halaman harga Anda, dan berminggu-minggu kemudian, membeli di halaman arahan pasca-klik setelah mengklik iklan penargetan ulang, apa penyumbang konversi terbesar ?

Apakah itu Facebook untuk mendapatkan klik pertama itu? Iklan penargetan ulang? Halaman arahan pasca-klik?

Sulit untuk mengatakannya.

Itu sebabnya ada sejumlah model untuk membantu Anda.

Model atribusi periklanan yang berbeda

Tidak ada pendekatan satu ukuran untuk semua untuk atribusi. Beberapa model menekankan klik pertama yang mengarah ke konversi, yang lain, yang terakhir. Inilah yang diputuskan oleh berbagai model untuk memberikan penghargaan:

Sentuhan pertama

Model sentuhan pertama memberi penghargaan pada titik kontak pertama, dan hanya yang pertama. Jadi, jika pengguna Anda berpindah dari pencarian ke halaman arahan pasca-klik, lalu ditargetkan ulang di Facebook, lalu mengklik dan mengonversi di halaman arahan pasca-klik yang berbeda, kredit untuk konversi akan masuk ke pencarian.

Sentuhan terakhir

Seperti model sentuhan pertama, sentuhan terakhir hanya memberikan penghargaan pada satu titik sentuh. Namun, kali ini di akhir interaksi. Jika kita menggunakan contoh yang sama seperti di atas (Cari → Halaman pasca-klik → Facebook → Halaman pasca-klik), maka halaman pasca-klik terakhir mendapatkan semua kredit untuk konversi.

Terakhir tidak langsung

Seperti klik pertama dan terakhir, tidak langsung terakhir memberikan kredit konversi hanya ke satu sumber. Tidak seperti mereka, bagaimanapun, itu tidak termasuk lalu lintas langsung. Karena siapa pun yang menavigasi ke situs web Anda secara langsung kemungkinan besar adalah seseorang yang pernah berinteraksi dengan merek Anda sebelumnya, klik tidak langsung terakhir mengasumsikan bahwa langsung bukanlah efektor konversi, dan oleh karena itu tidak memberinya kredit. Sumber terakhir yang tidak langsung mendapat kredit 100%.

Linier

Model linier menggunakan atribusi multi-sentuh, jadi, tidak seperti dua model sebelumnya, model ini memberikan kredit ke lebih dari satu sumber. Dalam model linier, setiap poin kontak mendapatkan kredit yang sama untuk konversi.

Pembusukan waktu

Model multi-atribusi lainnya, peluruhan waktu memberikan kredit berdasarkan urutan titik kontak diakses. Dalam contoh kita (sekali lagi: Cari → Halaman pasca-klik → Facebook → Halaman pasca-klik), ini akan memberikan kredit terbanyak ke halaman pasca-klik terakhir, terbanyak kedua setelah Facebook, ketiga ke halaman pasca-klik asli, dan setidaknya untuk mencari.

Berbasis posisi

Model atribusi iklan multi-sentuh lainnya, yang satu ini memberikan kredit paling banyak ke titik kontak pertama dan terakhir (masing-masing 40%), dan membagi 20% sisanya di antara titik kontak di antara keduanya.

Model mana yang terbaik?

Sumber mana yang pantas mendapat kredit tergantung pada siapa Anda bertanya. Itu juga tergantung pada sejumlah variabel lain. Setiap model menekankan bagian berbeda dari perjalanan pembeli sebagai efektor terbesar dari tindakan tujuan. Model mana yang terbaik? Itu tergantung…

Masalah atribusi iklan #2: Model mana yang harus Anda gunakan?

Masalah kedua terkait dengan yang pertama. Jika Anda memiliki beberapa model untuk menentukan atribusi, karena ada lebih dari satu cara untuk memberikan kredit, lalu bagaimana Anda tahu mana yang harus digunakan?

Jawabannya rumit, dan bervariasi dari bisnis ke bisnis. Tergantung pada banyak hal — seperti siklus penjualan, industri, produk, dll. — tetapi ada beberapa cara untuk menentukan mana yang akan digunakan. Berikut adalah beberapa pro, kontra, dan waktu terbaik untuk digunakan.

Sentuhan pertama

Atribusi sentuhan pertama harus digunakan untuk menghasilkan permintaan. Jika Anda mencoba mendorong metrik corong teratas, ini akan memberi Anda gambaran tentang apa yang menarik pengunjung Anda dan mengubahnya menjadi prospek.

Kelebihan model ini adalah sangat mudah diatur. Kontra, bagaimanapun, adalah bahwa itu hanya menyumbang satu titik kontak di corong pemasaran.

Sentuhan terakhir

Atribusi sentuhan pertama sangat berharga untuk kampanye corong bawah, saat Anda mencoba menentukan sumber mana yang menghasilkan konversi bernilai tinggi, seperti penjualan.

Pro dan kontra dari model ini seperti model sentuhan pertama: Mudah diatur, tetapi hanya menampilkan sebagian kecil dari gambar.

Terakhir tidak langsung

Model tidak langsung terakhir berguna untuk bisnis yang melihat banyak konversi langsung. Keuntungan dari metode pengaitan ini adalah menunjukkan saluran terakhir yang menghasilkan konversi tersebut. Ini mirip dengan klik terakhir, karena hanya menampilkan sebagian kecil dari perjalanan, tetapi memberikan informasi yang lebih baik untuk bisnis, seperti bisnis di sektor B2B, yang melihat sebagian besar konversi mereka di tempat.

Linier

Atribusi linier sangat berharga untuk menceritakan kisah yang lebih komprehensif daripada model atribusi tunggal. Jika Anda memiliki jalur konversi yang lebih panjang, ini adalah cara yang bagus untuk mengevaluasi setiap saluran yang mengarah ke tindakan sasaran.

Keuntungan terbesar dari model ini adalah lebih komprehensif daripada yang lain. Kerugian terbesar adalah memberikan kredit yang sama, ketika tindakan tertentu seperti membaca posting blog atau mengklik iklan adalah dua indikator minat yang sangat berbeda.

Pembusukan waktu

Model peluruhan waktu memberikan lebih banyak kredit untuk titik kontak di kemudian hari dalam perjalanan menuju konversi. Metode pengaitan ini berguna untuk bisnis dengan siklus penjualan yang lebih panjang, atau bisnis yang menargetkan sasaran corong bawah.

Manfaat model ini adalah memberi Anda gambaran tentang sumber yang paling kuat berkontribusi pada konversi. Namun, diasumsikan bahwa sumber yang datang tepat sebelum pertobatan adalah yang paling berpengaruh. Ini tidak selalu terjadi.

Berbasis posisi (atau berbentuk U)

Seperti halnya model multi-atribusi lainnya, atribusi berbasis posisi paling baik digunakan saat perjalanan pelanggan Anda panjang dan rumit.

Manfaat utama yang didapatkan pengguna dari hal ini serupa dengan atribusi linier: Anda mendapatkan gambaran perjalanan pelanggan yang lebih komprehensif. Namun, seperti atribusi peluruhan waktu, Anda mendapatkan penilaian tambahan atas momen-momen penting dalam perjalanan pelanggan. Terutama, itulah sentuhan pertama dan terakhir. Intinya, ini adalah metode multi-atribusi yang menggabungkan model pertama, sentuhan, sentuhan terakhir, dan linier.

Sisi negatifnya, bagaimanapun, adalah asumsi model bahwa sentuhan pertama dan terakhir benar-benar layak mendapatkan 40% dari kredit untuk konversi. Jika Anda adalah agen pemasaran, misalnya, dan postingan blog Anda yang berkualitas tinggi membuktikan bahwa Anda layak untuk direkrut, mereka akan mendapat sedikit kredit untuk konversi jika klien menemukan Anda di penelusuran dan mengonversi melalui langsung.

Masalah atribusi iklan #3: Bagaimana Anda mengatribusikan perujuk tertentu?

Masalah ketiga adalah mengevaluasinya membutuhkan lebih dari sekadar melacak saluran.

Seperti yang dapat dibuktikan oleh pemasar mana pun, setiap kampanye dilengkapi dengan perujuk di dalam perujuk. Halaman web Anda, misalnya, mungkin berisi beberapa ajakan bertindak. Kampanye Anda akan memiliki banyak iklan yang mencakup beberapa kata kunci, halaman arahan pasca-klik Anda kemungkinan akan ada di antara variasi lainnya.

Model atribusi dapat membantu menentukan jalur pembelian secara luas. Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang jalur tersebut, Anda dapat menggunakan parameter UTM. Ini adalah potongan teks yang ditambahkan ke bagian akhir URL Anda, yang menentukan detail utama untuk atribusi. Ada lima jenis:

• utm_source: Identifikasi pengiklan, situs, publikasi, dll. yang mengirimkan lalu lintas ke properti Anda, misalnya: google, newsletter4, billboard.
• utm_medium: Media periklanan atau pemasaran, misalnya: bpk, spanduk, buletin email.
• utm_campaign: Nama kampanye individual, slogan, kode promo, dll. untuk suatu produk.
• utm_term: Identifikasi kata kunci pencarian berbayar. Jika Anda memberi tag pada kampanye kata kunci berbayar secara manual, Anda juga harus menggunakan utm_term untuk menentukan kata kunci.
• utm_content: Digunakan untuk membedakan konten yang serupa, atau tautan dalam iklan yang sama. Misalnya, jika Anda memiliki dua tautan ajakan bertindak dalam pesan email yang sama, Anda dapat menggunakan utm_content dan menetapkan nilai yang berbeda untuk masing-masing sehingga Anda dapat mengetahui versi mana yang lebih efektif

Saat digunakan bersama, kode UTM ini dapat membantu Anda mengidentifikasi bahkan asal klik yang paling mendetail. Mereka juga dapat membantu Anda menghindari kesalahan perhitungan. Dalam postingan blog Confluent Forms, David Kutcher memberikan contoh:

Misalnya, Anda adalah pengguna Twitter yang rajin, mengikuti rekomendasi untuk sering membagikan tautan yang sama. Untuk menghindari penandaan sebagai konten duplikat, Anda mengubah konten yang menyertai tautan, seringkali dengan teks dan tagar yang berbeda.

Jika Anda tidak menggunakan kode UTM, semua lalu lintas dari tweet tersebut akan masuk ke Analytics Anda dengan tampilan yang sama, sebagai rujukan dari Twitter. Tentu, Anda akan memiliki beberapa metrik dari dalam Twitter, tetapi Anda tidak akan dapat menghubungkan Tweet ke Konversi.

Ini sangat berguna untuk mengevaluasi lebih dari sekadar saluran. Mungkin, misalnya, tagar menjadi alasan peningkatan kinerja Tweet. Mungkin itu adalah waktu, atau teksnya. Dengan parameter UTM, ada sedikit hal yang tidak dapat Anda lacak terkait dengan klik.

Masalah lain yang dipecahkan parameter UTM adalah informasi tidak konsisten yang mungkin berasal dari platform analitik. Tidak semua platform akan menggunakan model atribusi yang sama. Facebook, misalnya, menggunakan atribusi sentuhan terakhir. Jika iklan Facebook diklik dan menghasilkan konversi, Facebook mendapatkan kredit. Ini tidak akan menggambarkan keseluruhan gambar untuk penargetan ulang iklan, yang hanya dilihat pengguna jika mereka terlibat dengan pengiklan terlebih dahulu.

Bagaimana perujuk atribut Personalisasi Instapage

Dengan parameter UTM, konvensi pelabelan deskriptif dapat membantu menceritakan kisah yang lebih lengkap di dasbor analitik Anda. Di Instapage, misalnya, Anda dapat mengatur parameter UTM untuk setiap pengalaman yang dipersonalisasi yang ingin Anda tawarkan kepada orang-orang yang mengklik tautan Anda:

Di pihak Anda, alat analitik akan menunjukkan dengan tepat apa yang mereka alami. Setiap parameter UTM akan membantu Anda menyortir tumpukan data tersebut dengan lebih mudah, berdasarkan label yang telah ditentukan sebelumnya.

Mulailah dengan atribusi iklan yang lebih baik

Tidak ada model pengaitan iklan yang cocok untuk semua. Masing-masing berharga dalam situasinya sendiri. Di mana pemasar B2B lebih suka multitouch, bisnis B2C dengan perjalanan pembelian yang lebih singkat mungkin tidak memerlukan kerumitan.

Apa pun yang Anda pilih, parameter UTM adalah tambahan yang berharga untuk meminimalkan kebingungan antara platform yang menggunakan model berbeda, untuk membantu Anda menyortir data dengan lebih baik, dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan detail yang lebih baik.

Ingin mempelajari cara memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan lebih relevan dengan bantuan pengaitan iklan? Dapatkan demo Solusi Personalisasi Instapage.