SMX East Liveblog: Ucz się z Google — strategie atrybucji

Podczas zajęć „Ucz się z Google” pierwszym tematem poranka jest: Strategie atrybucji mające na celu informowanie o wyszukiwaniu i inwestycjach cyfrowych.

„Dlaczego atrybucja jest niezbędna? Ponieważ zrozumienie wzajemnego oddziaływania kanałów prowadzi do mądrzejszych inwestycji marketingowych”.

Prelegenci:

• Rachel Klooz, starszy menedżer konta, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​menedżer ds. marketingu produktów, DoubleClick Search

Sprawmy, by reklamy były lepsze w Internecie

• Z chwilami, które mają znaczenie
• Pozwól podejmować lepsze decyzje >> ta prezentacja
• Stale wprowadzaj innowacje

Porządek obrad:

• Wchodzenie na tę samą stronę o atrybucji
• Rozpoczęcie modelowania w DoubleClick (nie strategie tylko dla DoubleClick, mogą również działać w Google Analytics — modele oparte na regułach, które mogą działać na dowolnej platformie)
• Zaawansowane modelowanie
• Studium przypadku
• Rysowanie praktycznych spostrzeżeń
• O co chodzi z Adometry

Wchodzenie na tę samą stronę

Co to jest atrybucja wielokanałowa? To intuicyjne zrozumienie, że sprzedaż czerwonych butów za 100 dolarów, które właśnie kupiłeś, została natychmiast poprzedzona e-mailem, który prawdopodobnie został poprzedzony całą masą innych kontaktów i kliknięć.

Dlaczego atrybucja jest niezbędna? Ponieważ zrozumienie wzajemnego oddziaływania kanałów prowadzi do mądrzejszych inwestycji marketingowych.

Ma sens! Gdzie jest mój model atrybucji? Nie ma idealnego modelu. Tylko lepsze. Zależą od Twojej firmy, jej strategii i klientów. Nawet w tej samej branży zaobserwowaliśmy, że ten sam model atrybucji działa na bardzo różne sposoby. Ważne jest, aby firmy były właścicielami swoich decyzji marketingowych.

Rozpoczęcie pracy

Istnieje kilka modeli wykorzystujących podstawowe modele atrybucji i niestandardowe ważenie.

Modele standardowe:

• Ostatnie kliknięcie lub wyświetlenie: cała wartość przypisana do ostatniego kliknięcia
• Pierwsze kliknięcie lub wyświetlenie: cała wartość przypisana do pierwszej interakcji (dobre do zrozumienia wartości reklamy displayowej w docieraniu do nowych osób)
• Liniowy: wszystkie wartości przypisywane równomiernie do kliknięć (używane jako podstawa do zaawansowanego modelowania wykonywanego w dalszej części linii)
• Rozpad czasowy: wartość przypisana przez to, jak blisko w czasie było kliknięcie do konwersji (rozpoznaje, że każda interakcja na ścieżce ma jakąś wartość i że starsze interakcje prawdopodobnie nie są tak dużo warte)
• Oparte na pozycji: większe znaczenie we wcześniejszych i późniejszych interakcjach (rzeczy w środku mają wartość, ale prawdopodobnie nie tak dużą jak pierwsza rzecz, którą ktoś zobaczył i ostatnia rzecz, która uzyskała konwersję)

Teraz bardziej zaawansowane rzeczy

Możesz dostosować swój własny model. Musisz znać swój model plików cookie. Musisz znać wiele interakcji przed konwersją. Potrzebujesz dobrego zakresu swojego modelu biznesowego; powinni znać wydajność tego, co robią dzisiaj.

• Twórz szczegółowe reguły modelowania na podstawie typu interakcji, pozycji i czasu
• Natychmiast zobacz wpływ zmian
• Zapisuj niestandardowe modele i zarządzaj nimi

Przykładowa waga: wyświetlenia a kliknięcia

Przykładowa waga: Marka a Ogólne

Terminy związane z marką przynoszą pewne efekty, ale ogólne, niezwiązane z marką terminy sprawdzają się bardziej w Twoim przypadku.

Innym przykładem, w którym ważenie wchodzi w grę z atrybucją, jest organiczne i możesz zdewaluować to w swoim ważonym modelu atrybucji, ponieważ nie jest to coś, za co płacisz.

Poziom 201, 301: konstruktor modeli niestandardowych wykorzystuje dodatkowe dźwignie, takie jak rozkład czasowy.

Poziom 401, 501 (zaawansowany, gdzie Google analizuje atrybucję w 2015 r.): rozszerz swoją praktykę atrybucji o atrybucję opartą na danych, taką jak modelowanie predykcyjne i analiza predykcyjna. Rzeczy, na które należy uważać, to prawidłowa konfiguracja i niedopuszczenie do działania algorytmu bez analizy.

Studium przypadku: Duża niezależna agencja

Potrzebowali pomocy przy wyświetlaniu, e-mailu, partnerstwie, retargetingu — mieli wiele rodzajów mediów i byli zdezorientowani.

Zbliżać się:

• Zidentyfikuj interesujące miejsca konwersji
• Przypisz wartości przychodów do potencjalnych klientów
• Twórz niestandardowe wymiary na podstawie interesujących grup mediów
• Uwzględnij alternatywne ważenie wyświetleń i rozkład czasowy w modelach niestandardowych
• Połącz dane o kosztach mediów, aby stworzyć analizę ROAS

Na podstawie tej analizy ROAS zalecono, aby część budżetu wyszukiwania i zespołów można było ponownie przydzielić do wyświetlania. Wyszukiwarce przypisywano wszystkie zasługi, ponieważ było to ostatnie kliknięcie.

Rysowanie praktycznych spostrzeżeń

• Pierwszą łatwą rzeczą jest porównanie pierwszego i ostatniego kliknięcia i ustalenie konwerterów, zamykaczy, generatorów leadów.
• Filtr do remarketingu pomaga odkryć wartość ukrytą przez model ostatniego kliknięcia, ale pamiętaj, że jest to korelacja , a nie przyczynowość. Aby naprawdę poznać rolę remarketingu, wykonaj test A/B, w którym połowa Twojego ruchu widzi remarketing, a druga nie.

Rzeczy, które możesz zrobić dzisiaj:

1. Eksperymentuj ze standardowymi modelami w wybranym przez siebie narzędziu. Zobacz, jak zmienia się ROAS/ROI w różnych modelach.
2. Porównaj modele, aby uzyskać wgląd w nabywców i osoby zamykające.
3. Twórz szczegółowe reguły na podstawie typu interakcji, pozycji i czasu. Aby to zrobić, spójrz na linki do swojej ścieżki. Jaki jest zwykle czas potrzebny komuś do rozważenia i zakupu. Pamiętaj, że okna plików cookie dłuższe niż 2 miesiące powodują problemy, takie jak utrata i odrzucenie.
4. Przetestuj, zmieniając okna plików cookie i porównaj dane.

Więc o co chodzi z Adometry?

Google nabyło Adometry późną wiosną. DoubleClick i Google Analytics radzą sobie naprawdę dobrze „online”. Adometria dodaje połączenie online i offline. Dzisiejsze narzędzia mają ograniczenia. Zwykle nie przechodzą tak dobrze na różnych urządzeniach i nie przechodzą przez kliknięcia. Adometria stara się mierzyć efekty telewizji i domu. Adometria ma na celu stworzenie zamkniętej pętli sprzężenia zwrotnego.

Pytania i odpowiedzi

P: Używam Google Analytics do wielokanałowej atrybucji. Niektóre z rzeczy, które tu pokazałeś, jak to się przekłada? Masz tutaj atrybucję wielokanałową i wygląda to bardzo podobnie do GA. Co za różnica?

O: Jest zbudowany na tym samym zapleczu i infrastrukturze. Wiele modeli i przykładów, które możesz zrobić w GA. Możesz zmienić okna plików cookie w GA.

P: W jaki sposób Universal Analytics śledzi między urządzeniami?

O: Universal używa zalogowanych użytkowników w sposób anonimowy. Użytkownicy logowali się w Chrome na różnych urządzeniach reprezentujących pewną próbkę populacji.

P: Denerwuje mnie zgłaszanie czasu między wyświetleniem a ostatnim kliknięciem.

O: To interesujący przypadek użycia. Przejdźmy do kontynuacji.