SMX East Liveblog: เรียนรู้ด้วย Google — กลยุทธ์การระบุแหล่งที่มา

ในห้องเรียน Learn with Google หัวข้อแรกในตอนเช้าคือ: กลยุทธ์การระบุแหล่งที่มาเพื่อแจ้งการค้นหาและการลงทุนดิจิทัลของคุณ

“เหตุใดการระบุแหล่งที่มาจึงจำเป็น? เพราะการเข้าใจถึงการมีส่วนร่วมของช่องทางต่างๆ นำไปสู่การลงทุนทางการตลาดที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น”

ลำโพง:

• Rachel Klooz ผู้จัดการบัญชีอาวุโสของ Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp ผู้จัดการฝ่ายการตลาดผลิตภัณฑ์ DoubleClick Search

มาทำให้การโฆษณาออนไลน์ดีขึ้นกันเถอะ

• กับช่วงเวลาที่สำคัญ
• ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น >> การนำเสนอนี้
• คิดค้นอย่างต่อเนื่อง

กำหนดการ:

• เข้าสู่หน้าเดียวกันเกี่ยวกับการระบุแหล่งที่มา
• เริ่มต้นใช้งานการสร้างแบบจำลองใน DoubleClick (ไม่ใช่กลยุทธ์สำหรับ DoubleClick เท่านั้น ยังสามารถใช้ได้กับ Google Analytics — โมเดลที่อิงตามกฎที่สามารถทำงานในแพลตฟอร์มใดก็ได้)
• การสร้างแบบจำลองขั้นสูง
• กรณีศึกษา
• การวาดภาพข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
• Adometry เกี่ยวอะไรกับ

เข้าสู่หน้าเดียวกัน

การระบุแหล่งที่มาหลายช่องคืออะไร เป็นความเข้าใจโดยสัญชาตญาณว่าการขายรองเท้าสีแดงมูลค่า 100 ดอลลาร์ที่คุณเพิ่งซื้อนั้นถูกนำหน้าด้วยอีเมลทันที ซึ่งอาจนำหน้าด้วยผู้ติดต่อและการคลิกอื่นๆ มากมาย

เหตุใดการระบุแหล่งที่มาจึงจำเป็น เพราะการเข้าใจถึงการมีส่วนร่วมของช่องทางนำไปสู่การลงทุนทางการตลาดอย่างชาญฉลาด

มีเหตุผล! รูปแบบการระบุแหล่งที่มาของฉันอยู่ที่ไหน ไม่มีรูปแบบที่สมบูรณ์แบบ ที่ดีกว่าเท่านั้น ขึ้นอยู่กับธุรกิจของคุณ กลยุทธ์ และลูกค้า แม้จะอยู่ในประเภทธุรกิจเดียวกัน เราก็เห็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาเดียวกันทำงานในวิธีที่ต่างกันอย่างน่าทึ่ง สิ่งสำคัญคือบริษัทต่างๆ จะต้องตัดสินใจทางการตลาดของตนเอง

เริ่มต้น

มีหลายรูปแบบโดยใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาพื้นฐานและการให้น้ำหนักที่กำหนดเอง

รุ่นมาตรฐาน:

• คลิกหรือการแสดงผลล่าสุด: ค่าทั้งหมดที่กำหนดให้กับคลิกสุดท้าย
• คลิกหรือการแสดงผลครั้งแรก: ค่าทั้งหมดที่กำหนดให้กับการโต้ตอบครั้งแรก (ดีสำหรับการทำความเข้าใจคุณค่าของโฆษณาแบบดิสเพลย์ในการเข้าถึงผู้คนใหม่ ๆ)
• เชิงเส้น: ค่าทั้งหมดที่กำหนดอย่างเท่าเทียมกันในการคลิก (ใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองขั้นสูงที่ทำต่อไปในบรรทัด)
• การสลายตัวของเวลา: มูลค่าที่กำหนดโดยระยะเวลาที่คลิกใกล้กับ Conversion (ตระหนักว่าทุกการโต้ตอบในเส้นทางมีมูลค่าและการโต้ตอบที่เก่ากว่าอาจไม่คุ้มค่ามาก)
• ตามตำแหน่ง: ให้ความสำคัญกับการโต้ตอบก่อนหน้าและครั้งหลังมากขึ้น (สิ่งที่อยู่ตรงกลางมีคุณค่า แต่อาจไม่มากเท่ากับสิ่งแรกที่มีคนเห็นและสิ่งสุดท้ายที่ได้รับ Conversion)

ตอนนี้สำหรับสิ่งที่ขั้นสูงกว่า

คุณสามารถปรับแต่งโมเดลของคุณเองได้ คุณจำเป็นต้องรู้รูปแบบคุกกี้ของคุณ คุณจำเป็นต้องทราบการโต้ตอบหลายอย่างก่อนที่จะเกิด Conversion คุณต้องมีขอบเขตที่ดีของรูปแบบธุรกิจของคุณ พวกเขาควรรู้ผลงานของสิ่งที่พวกเขาทำในวันนี้

• สร้างกฎการสร้างแบบจำลองแบบละเอียดตามประเภทการโต้ตอบ ตำแหน่ง และเวลา
• เห็นผลการเปลี่ยนแปลงทันที
• บันทึกและจัดการโมเดลที่กำหนดเอง

ตัวอย่างการให้น้ำหนัก: การแสดงผลกับจำนวนคลิก

ตัวอย่างการให้น้ำหนัก: ยี่ห้อ vs. ทั่วไป

คำที่เป็นแบรนด์ใช้ได้ผลบ้าง แต่คำทั่วไปที่ไม่ใช่แบรนด์นั้นใช้ได้ผลสำหรับคุณมากกว่า

อีกตัวอย่างหนึ่งที่การถ่วงน้ำหนักมาใช้กับการระบุแหล่งที่มานั้นเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นเอง และคุณอาจลดคุณค่านั้นลงในรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบถ่วงน้ำหนัก เนื่องจากไม่ใช่สิ่งที่คุณจ่ายไป

ระดับ 201, 301: ตัวสร้างโมเดลแบบกำหนดเองใช้คันโยกเพิ่มเติม เช่น เวลาลดลง

ระดับ 401, 501 (ขั้นสูง ซึ่ง Google กำลังมองหาการระบุแหล่งที่มาสำหรับปี 2015): เสริมแนวทางปฏิบัติในการระบุแหล่งที่มาด้วยการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล เช่น การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ สิ่งที่ควรระวังคือการตั้งค่าที่ถูกต้องและไม่อนุญาตให้อัลกอริทึมทำงานโดยไม่มีการวิเคราะห์

กรณีศึกษา: หน่วยงานอิสระขนาดใหญ่

ต้องการความช่วยเหลือเกี่ยวกับการแสดงผล อีเมล พันธมิตร การกำหนดเป้าหมายใหม่ — พวกเขามีสื่อหลายประเภทและสับสน

เข้าใกล้:

• ระบุจุดแปลงที่น่าสนใจ
• กำหนดมูลค่ารายได้ให้กับลีด
• สร้างมิติข้อมูลที่กำหนดเองตามกลุ่มสื่อที่สนใจ
• รวมน้ำหนักการแสดงผลทางเลือกและการลดเวลาลงในแบบจำลองที่กำหนดเอง
• รวมข้อมูลต้นทุนสื่อเพื่อสร้างการวิเคราะห์ ROAS

คำแนะนำตามการวิเคราะห์ ROAS นี้คืองบประมาณการค้นหาและทีมงานบางส่วนสามารถจัดสรรใหม่เพื่อแสดง การค้นหาได้รับเครดิตทั้งหมดเพราะเป็นคลิกสุดท้าย

การวาดภาพข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

• สิ่งง่ายๆ อย่างแรกคือการเปรียบเทียบการคลิกครั้งแรกและคลิกสุดท้าย และหาตัวแปลงของคุณ ตัวปิดตัวลง ตัวสร้างโอกาสในการขายของคุณ
• ตัวกรองไปยังรีมาร์เก็ตติ้งช่วยในการค้นพบคุณค่าที่ซ่อนอยู่โดยรูปแบบคลิกสุดท้าย แต่โปรดทราบว่านี่เป็น ความสัมพันธ์ และไม่ใช่สาเหตุ หากต้องการทราบบทบาทของรีมาร์เก็ตติ้งจริงๆ ให้ทำการทดสอบ A/B โดยที่การเข้าชมของคุณครึ่งหนึ่งเห็นรีมาร์เก็ตติ้งและอีกครึ่งหนึ่งไม่เห็น

สิ่งที่คุณสามารถทำได้วันนี้:

1. ทดลองกับรุ่นมาตรฐานในเครื่องมือที่คุณเลือก ดูว่า ROAS/ROI เปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อคุณดูแบบจำลองต่างๆ
2. เปรียบเทียบแบบจำลองเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ซื้อกับผู้ใกล้ชิด
3. สร้างกฎที่ละเอียดตามประเภทการโต้ตอบ ตำแหน่ง และเวลา ในการดำเนินการนี้ ให้ดูที่ลิงก์พาธของคุณ ระยะเวลาปกติที่ใช้ในการพิจารณาและซื้อคือเท่าใด โปรดทราบว่าหน้าต่างคุกกี้ที่ใช้เวลานานกว่า 2 เดือนทำให้เกิดปัญหา เช่น การสูญหายและการออกจากระบบ
4. ทดสอบโดยแก้ไขหน้าต่างคุกกี้และเปรียบเทียบข้อมูล

Adometry เกี่ยวข้องกับอะไร?

Google เข้าซื้อกิจการ Adometry ในปลายฤดูใบไม้ผลิ DoubleClick และ Google Analytics ทำ "ออนไลน์" ได้ดีมาก Adometry เพิ่มการแต่งงานของออนไลน์และออฟไลน์ เครื่องมือของวันนี้มีขีดจำกัด โดยทั่วไปแล้วจะไม่ข้ามอุปกรณ์ที่ดีและโดยทั่วไปจะไม่ผ่านการคลิก Adometry พยายามวัดผลกระทบของทีวีและที่บ้าน Adometry มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างลูปป้อนกลับแบบปิด

ถาม-ตอบ

ถาม: ฉันใช้ Google Analytics สำหรับการระบุแหล่งที่มาหลายช่องทาง บางสิ่งที่คุณแสดงที่นี่ มันแปลว่าอย่างไร? คุณมีการระบุแหล่งที่มาหลายช่องที่นี่ และดูเหมือน GA มาก ต่างกันอย่างไร?

ตอบ: สร้างขึ้นบนแบ็กเอนด์และโครงสร้างพื้นฐานเดียวกัน โมเดลและตัวอย่างมากมายที่คุณทำได้ใน GA คุณสามารถเปลี่ยนหน้าต่างคุกกี้ใน GA

ถาม: Universal Analytics ติดตามระหว่างอุปกรณ์อย่างไร

ตอบ: Universal ใช้ผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้ในลักษณะที่ไม่ระบุตัวตน ผู้ใช้ที่ลงชื่อเข้าใช้ Chrome ในอุปกรณ์ต่างๆ ที่เป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่างบางส่วน

ถาม: ฉันหงุดหงิดกับการรายงานช่วงเวลาระหว่างการแสดงผลกับคลิกสุดท้าย

ตอบ: นั่นเป็นกรณีการใช้งานที่น่าสนใจ มาติดตามกัน