SMX East Liveblog: Învățați cu Google — Strategii de atribuire

În sala de clasă Învățați cu Google, primul subiect al dimineții este: Strategii de atribuire pentru a vă informa căutarea și investițiile digitale.

„De ce este esențială atribuirea? Pentru că înțelegerea interacțiunii canalelor duce la investiții de marketing mai inteligente.”

Difuzoare:

• Rachel Klooz, manager de cont senior, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​manager de marketing de produse, DoubleClick Search

Să facem publicitatea mai bună online

• Cu momente care contează
• Activați decizii mai bune >> această prezentare
• Inovează constant

Agendă:

• A ajunge pe aceeași pagină despre atribuire
• Începeți cu modelarea în DoubleClick (nu strategiile doar pentru DoubleClick, pot funcționa și pentru Google Analytics - modele bazate pe reguli care pot funcționa pe orice platformă)
• Modelare avansată
• Studiu de caz
• Desenarea perspectivelor acționabile
• Care e treaba cu Adometry

Ajunge pe aceeași pagină

Ce este atribuirea pe mai multe canale? Este înțelegerea intuitivă că vânzarea de 100 USD a pantofilor roșii pe care tocmai i-ați cumpărat a fost imediat precedată de un e-mail, care probabil a fost precedat de o mulțime de alte contacte și clicuri.

De ce este esențială atribuirea? Pentru că înțelegerea interacțiunii canalelor duce la investiții de marketing mai inteligente.

Are sens! Unde este modelul meu de atribuire? Nu există un model perfect. Doar cele mai bune. Acestea depind de afacerea dvs., de strategia sa și de clienți. Chiar și în aceeași verticală, am văzut că același model de atribuire funcționează în moduri remarcabil de diferite. Este important ca companiile să-și dețină deciziile de marketing.

Noțiuni de bază

Folosind modele de atribuire de bază și ponderare personalizată, există mai multe modele.

Modele standard:

• Ultimul clic sau afișare: toată valoarea atribuită ultimului clic
• Primul clic sau impresie: toată valoarea atribuită primei interacțiuni (bună pentru înțelegerea valorii publicității grafice pentru a ajunge la oameni noi)
• Liniar: toate valorile sunt atribuite în mod egal între clicuri (utilizată ca bază pentru modelarea avansată realizată mai departe)
• Decăderea timpului: valoare atribuită în funcție de cât de aproape în timp a fost clicul de conversie (recunoaște că fiecare interacțiune din cale are o anumită valoare și că interacțiunile mai vechi probabil nu valorează la fel de mult)
• Bazat pe poziție: apreciați mai mult interacțiunile mai devreme și ulterioare (lucrurile din mijloc au valoare, dar probabil nu la fel de mult ca primul lucru pe care l-a văzut cineva și ultimele lucruri care au primit conversia)

Acum pentru lucruri mai avansate

Vă puteți personaliza propriul model. Trebuie să vă cunoașteți modelul cookie-urilor. Trebuie să cunoașteți multe interacțiuni înainte de conversie. Ai nevoie de un domeniu bun al modelului tău de afaceri; ar trebui să cunoască performanța a ceea ce fac astăzi.

• Creați reguli de modelare granulare bazate pe tipul de interacțiune, poziție și timp
• Vedeți instantaneu impactul schimbărilor
• Salvați și gestionați modele personalizate

Exemplu de ponderare: afișări vs. clicuri

Exemplu de ponderare: marcă vs. generic

Termenii de marcă fac ceva de lucru, dar termenii generici, fără marcă, funcționează mai mult pentru tine.

Un alt exemplu în care ponderarea intră în joc cu atribuirea este organic și este posibil să îl devalorizați în modelul dvs. de atribuire ponderată, deoarece nu este ceva pentru care plătiți.

Nivelul 201, 301: constructorul de modele personalizate folosește pârghii suplimentare, cum ar fi scăderea timpului.

Nivelul 401, 501 (avansat, unde Google analizează atribuirea pentru 2015): sporește-ți practica de atribuire cu atribuire bazată pe date, cum ar fi modelarea predictivă și analiza predictivă. Lucrurile la care trebuie să fiți atenți în acest caz sunt configurarea corectă și nu lăsați algoritmul să ruleze fără analiză.

Studiu de caz: mare agenție independentă

Aveau nevoie de ajutor pentru afișare, e-mail, afiliat, retargeting - aveau o mulțime de tipuri de media și erau confuzi.

Abordare:

• Identificați punctele de interes de conversie
• Atribuiți valori ale veniturilor clienților potențiali
• Creați dimensiuni personalizate pe baza grupelor media de interes
• Încorporați ponderea amprentă alternativă și declinul timpului în modelele personalizate
• Combinați datele privind costurile media pentru a produce o analiză a rentabilității cheltuielilor publicitare

Recomandarea bazată pe această analiză a rentabilității cheltuielilor publicitare a fost ca o parte din bugetul și echipele de căutare să poată fi realocate pentru afișare. Căutarea a primit tot creditul, deoarece a fost ultimul clic.

Desenarea perspectivelor acționabile

• Primul lucru ușor este să compari primul clic și ultimul clic și să-ți dai seama de convertorii tăi, de apropierii, de generatorii de clienți potențiali.
• Filtrarea pentru asistență de remarketing pentru a descoperi valoarea ascunsă de modelul ultimului clic, dar rețineți că aceasta este corelație și nu cauzalitate. Pentru a cunoaște cu adevărat rolul remarketingului, faceți un test A/B în care jumătate din traficul dvs. vede remarketing și cealaltă jumătate nu.

Lucruri pe care le poți face astăzi:

1. Experimentați cu modele standard în instrumentul ales. Priviți cum se schimbă rentabilitatea cheltuielilor publicitare/rentabilitatea investiției pe măsură ce parcurgeți diferite modele.
2. Comparați modele pentru a obține informații despre cumpărători vs.
3. Creați reguli granulare bazate pe tipul de interacțiune, poziție și timp. Pentru a face acest lucru, uitați-vă la legăturile de cale. Care este perioada obișnuită de timp necesară pentru ca cineva să ia în considerare și să cumpere. Rețineți că ferestrele cookie mai lungi de 2 luni ridică probleme cum ar fi pierderea și renunțarea.
4. Testați prin modificarea ferestrelor cookie și comparați datele.

Deci, care este treaba cu Adometry?

Google a achiziționat Adometry la sfârșitul primăverii. DoubleClick și Google Analytics se descurcă „online” foarte bine. Adometry adaugă o căsătorie între online și offline. Instrumentele de astăzi au limite. În general, nu merg atât de bine pe dispozitive și, în general, nu merg prin clicuri. Adometria încearcă să măsoare efectele televizorului și acasă. Adometria are scopul de a crea o buclă de feedback închisă.

Întrebări și răspunsuri

Î: Folosesc Google Analytics pentru atribuirea pe mai multe canale. Unele dintre lucrurile pe care le-ați arătat aici, cum se traduce? Aveți o atribuire pe mai multe canale aici și seamănă foarte mult cu GA. Ce este diferit?

R: Este construit pe același backend și infrastructură. Multe dintre modelele și exemplele pe care le-ați putea face în GA. Puteți modifica ferestrele cookie în GA.

Î: Cum urmărește Universal Analytics între dispozitive?

R: Universal folosește utilizatorii conectați într-un mod anonim. Utilizatorii s-au conectat la Chrome pe dispozitive care reprezintă un eșantion din populație.

Î: Sunt frustrat în legătură cu raportarea perioadei de timp dintre o afișare și ultimul clic.

R: Acesta este un caz de utilizare interesant. Să urmăm.