SMX East Liveblog: Impara con Google — Strategie di attribuzione

Nell'aula Impara con Google, il primo argomento della mattinata è: Strategie di attribuzione per informare la tua ricerca e investimenti digitali.

“Perché l'attribuzione è essenziale? Perché comprendere l'interazione dei canali porta a investimenti di marketing più intelligenti".

Altoparlanti:

• Rachel Klooz, Sr. Account Manager, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​Product Marketing Manager, DoubleClick Search

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Agenda:

• Sempre sulla stessa pagina sull'attribuzione
• Introduzione alla creazione di modelli in DoubleClick (non solo le strategie per DoubleClick, possono funzionare anche per Google Analytics, modelli basati su regole che possono funzionare su qualsiasi piattaforma)
• Modellazione avanzata
• Argomento di studio
• Trarre informazioni utili
• Qual è il problema con Adometry

Essere sulla stessa pagina

Che cos'è l'attribuzione multicanale? È la comprensione intuitiva che la vendita di $ 100 delle scarpe rosse che hai appena acquistato è stata immediatamente preceduta da un'e-mail, che probabilmente è stata preceduta da un sacco di altri contatti e clic.

Perché l'attribuzione è essenziale? Perché la comprensione dell'interazione dei canali porta a investimenti di marketing più intelligenti.

Ha senso! Dov'è il mio modello di attribuzione? Non esiste un modello perfetto. Solo migliori. Dipendono dalla tua attività, dalla sua strategia e dai clienti. Anche nella stessa verticale, abbiamo visto lo stesso modello di attribuzione funzionare in modi notevolmente diversi. È importante che le aziende possiedano le proprie decisioni di marketing.

Iniziare

Utilizzando i modelli di attribuzione di base e la ponderazione personalizzata, sono disponibili diversi modelli.

Modelli standard:

• Ultimo clic o impressione: tutto il valore assegnato all'ultimo clic
• Primo clic o impressione: tutto il valore assegnato alla prima interazione (utile per comprendere il valore della pubblicità display nel raggiungere nuove persone)
• Lineare: tutti i valori assegnati in modo uniforme tra i clic (utilizzati come base per la modellazione avanzata eseguita più in basso)
• Decadimento temporale: valore assegnato dalla distanza temporale del clic rispetto alla conversione (riconosce che ogni interazione nel percorso ha un certo valore e che le interazioni precedenti probabilmente non valgono altrettanto)
• Basato sulla posizione: valorizza maggiormente le interazioni precedenti e successive (le cose nel mezzo hanno valore, ma probabilmente non tanto quanto la prima cosa che qualcuno ha visto e le ultime cose che hanno ottenuto la conversione)

Ora per le cose più avanzate

Puoi personalizzare il tuo modello. Devi conoscere il tuo modello di cookie. Devi conoscere molte interazioni prima della conversione. Hai bisogno di una buona portata del tuo modello di business; dovrebbero conoscere le prestazioni di ciò che stanno facendo oggi.

• Crea regole di modellazione granulari in base al tipo di interazione, alla posizione e al tempo
• Visualizza immediatamente l'impatto delle modifiche
• Salva e gestisci modelli personalizzati

Esempio di ponderazione: impressioni e clic

Esempio di ponderazione: marca e generico

I termini di marca fanno un po' di lavoro, ma i termini generici non di marca stanno lavorando di più per te.

Un altro esempio di dove la ponderazione entra in gioco con l'attribuzione è organica e potresti svalutarla nel tuo modello di attribuzione ponderata poiché non è qualcosa per cui stai pagando.

Livello 201, 301: il costruttore di modelli personalizzato utilizza leve aggiuntive come il decadimento del tempo.

Livello 401, 501 (avanzato, in cui Google sta esaminando l'attribuzione per il 2015): aumenta la tua pratica di attribuzione con l'attribuzione basata sui dati, come la modellazione predittiva e l'analisi predittiva. Le cose a cui prestare attenzione con questo sono l'impostazione corretta e non lasciare che l'algoritmo venga eseguito senza analisi.

Caso di studio: grande agenzia indipendente

Aveva bisogno di aiuto con display, e-mail, affiliazione, retargeting: avevano molti tipi di media ed erano confusi.

Approccio:

• Identifica i punti di interesse di conversione
• Assegna i valori delle entrate ai lead
• Crea dimensioni personalizzate in base ai bucket multimediali di interesse
• Incorpora la ponderazione dell'impronta alternativa e il decadimento temporale nei modelli personalizzati
• Combina i dati sui costi dei media per produrre un'analisi del ritorno sulla spesa pubblicitaria

La raccomandazione basata su questa analisi del ritorno sulla spesa pubblicitaria era che alcuni dei budget e dei team di ricerca potevano essere riallocati per la visualizzazione. La ricerca stava ottenendo tutto il credito perché era l'ultimo clic.

Trarre informazioni utili

• La prima cosa facile è confrontare il primo clic e l'ultimo clic e capire i tuoi convertitori, i tuoi contatti, i tuoi lead generator.
• Filtra per assistenza al remarketing per scoprire il valore nascosto dal modello dell'ultimo clic, ma tieni presente che si tratta di correlazione e non di causalità. Per conoscere davvero il ruolo del remarketing, esegui un test A/B in cui metà del tuo traffico vede il remarketing e l'altra metà no.

Cose che puoi fare oggi:

1. Sperimenta con i modelli standard con lo strumento che preferisci. Guarda come cambia il ROAS/ROI man mano che attraversi diversi modelli.
2. Confronta i modelli per ottenere informazioni dettagliate sugli acquirenti rispetto a quelli più vicini.
3. Crea regole granulari in base al tipo di interazione, alla posizione e al tempo. Per fare ciò, guarda i collegamenti del tuo percorso. Qual è il solito periodo di tempo necessario a qualcuno per prendere in considerazione e acquistare. Tieni presente che le finestre dei cookie più lunghe di 2 mesi sollevano problemi come la perdita e la caduta.
4. Verifica modificando le finestre dei cookie e confronta i dati.

Allora, qual è il problema con Adometry?

Google ha acquisito Adometry in tarda primavera. DoubleClick e Google Analytics funzionano molto bene "online". Adometry aggiunge un connubio tra online e offline. Gli strumenti di oggi hanno dei limiti. In genere non si adattano molto bene ai dispositivi e generalmente non passano per clic. Adometry cerca di misurare gli effetti della TV ea casa. Adometry ha lo scopo di creare un circuito di feedback chiuso.

Domande e risposte

D: Uso Google Analytics per l'attribuzione multicanale. Alcune delle cose che hai mostrato qui, come si traducono? Hai l'attribuzione multicanale qui e assomiglia molto a GA. Cosa c'è di diverso?

R: È costruito sullo stesso back-end e sulla stessa infrastruttura. Molti dei modelli e degli esempi che potresti fare in GA. È possibile modificare le finestre dei cookie in GA.

D: In che modo Universal Analytics esegue il monitoraggio tra i dispositivi?

R: Universal utilizza gli utenti che hanno eseguito l'accesso in modo anonimo. Gli utenti hanno eseguito l'accesso a Chrome su tutti i dispositivi che rappresentano un campione della popolazione.

D: Sono frustrato nel segnalare il periodo di tempo tra un'impressione e l'ultimo clic.

A: Questo è un caso d'uso interessante. Seguiamo.