SMX East Liveblog：與 Google 一起學習 — 歸因策略

在 Learn with Google 課堂上，上午的第一個主題是：為您的搜索和數字投資提供信息的歸因策略。

“為什麼歸因至關重要？ 因為了解渠道的相互作用會帶來更明智的營銷投資。”

演講者：

• Rachel Klooz，Google DoubleClick Search 高級客戶經理
• DoubleClick Search 產品營銷經理 Justin Huskamp

讓我們在網上做更好的廣告

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• 不斷創新

議程：

• 獲得關於歸因的同一頁面
• DoubleClick 建模入門（不僅適用於 DoubleClick 的策略，也適用於 Google Analytics — 可在任何平台上運行的基於規則的模型）
• 高級建模
• 案例分析
• 繪製可操作的見解
• 與 Adometry 有什麼關係

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什麼是多渠道歸因？ 直觀的理解是，你剛買的紅鞋 100 美元的促銷活動之前會立即收到一封電子郵件，而這之前可能還有很多其他的聯繫和點擊。

為什麼歸因至關重要？ 因為了解渠道的相互作用會導致更明智的營銷投資。

說得通！ 我的歸因模型在哪裡？ 沒有完美的模型。 只有更好的。 它們取決於您的業務、戰略和客戶。 即使在同一垂直領域，我們也看到相同的歸因模型以截然不同的方式運作。 公司擁有自己的營銷決策非常重要。

入門

使用基本歸因模型和自定義權重，有幾種模型。

標準型號：

• 最終點擊或展示：分配給最終點擊的所有值
• 首次點擊或展示：分配給首次互動的所有價值（有助於了解展示廣告在接觸新用戶方面的價值）
• 線性：在點擊中均勻分配所有值（用作進一步完成高級建模的基礎）
• 時間衰減：根據點擊與轉化的接近程度分配的價值（認識到路徑中的每次互動都有一定的價值，而較舊的互動可能價值不高）
• 基於位置：更重視早期和後期的互動（中間的東西有價值，但可能不如人們第一眼看到的東西和最後獲得轉化的東西那麼多）

現在是更高級的東西

您可以自定義自己的模型。 你需要知道你的 cookie 模型。 在轉換之前，您需要了解許多交互。 你需要一個良好的商業模式範圍； 他們應該知道他們今天所做的事情的表現。

• 根據交互類型、位置和時間創建粒度建模規則
• 即時查看更改的影響
• 保存和管理自定義模型

加權示例：展示次數與點擊次數

示例權重：品牌與通用

品牌字詞有一些作用，但通用的非品牌字詞對您的作用更大。

權重與歸因相關的另一個例子是有機的，您可能會在您的加權歸因模型中貶低它，因為它不是您要付費的東西。

級別 201、301：自定義模型構建器使用額外的槓桿，例如時間衰減。

級別 401、501（高級，Google 正在研究 2015 年的歸因）：通過數據驅動的歸因（例如預測建模和預測分析）增強您的歸因實踐。 需要注意的是正確的設置，不要讓算法在沒有分析的情況下運行。

案例研究：大型獨立機構

在展示、電子郵件、會員、重定向方面需要幫助——他們有很多類型的媒體並且很困惑。

方法：

• 確定感興趣的轉化點
• 將收入值分配給潛在客戶
• 根據感興趣的媒體桶創建自定義維度
• 將替代展示權重和時間衰減納入自定義模型
• 結合媒體成本數據生成 ROAS 分析

基於此 ROAS 分析的建議是可以重新分配一些搜索預算和團隊以進行展示。 搜索獲得了所有功勞，因為它是最後一次點擊。

繪製可操作的見解

• 首先簡單的事情是比較第一次點擊和最後一次點擊，找出你的轉化者、關閉者和潛在客戶生成器。
• 過濾到再營銷有助於發現最終點擊模型隱藏的價值，但請注意，這是相關性而非因果性。 要真正了解再營銷的作用，請進行 A/B 測試，其中一半的流量看到再營銷，而另一半沒有。

你今天可以做的事情：

1. 在您選擇的工具中試驗標準模型。 看看不同模型的 ROAS/ROI 是如何變化的。
2. 比較模型以深入了解收購方與關閉方。
3. 根據交互類型、位置和時間創建細粒度規則。 為此，請查看您的路徑鏈接。 某人考慮和購買通常需要多長時間。 請注意，超過 2 個月的 cookie 窗口會引發丟失和丟失等問題。
4. 通過更改 cookie 窗口和比較數據進行測試。

那麼與 Adometry 有什麼關係呢？

谷歌在春末收購了 Adometry。 DoubleClick 和 Google Analytics 在“在線”方面做得非常好。 Adometry 增加了線上和線下的結合。 今天的工具有局限性。 它們通常不會很好地跨設備，而且通常不會通過點擊進行。 Adometry 試圖衡量電視和家庭的影響。 Adometry 旨在創建一個封閉的反饋循環。

問答

問：我使用 Google Analytics 進行多渠道歸因。 你在這裡展示的一些東西，它是如何翻譯的？ 你在這裡有多渠道歸因，它看起來很像 GA。 有什麼不同？

答：它建立在相同的後端和基礎架構上。 你可以在 GA 中做很多模型和例子。 您可以在 GA 中更改 cookie 窗口。

問：Universal Analytics 如何在設備之間進行跟踪？

答：Universal 以匿名方式使用登錄用戶。 跨代表某些人群樣本的設備登錄 Chrome 的用戶。

問：我對報告展示和最終點擊之間的時間段感到沮喪。

答：這是一個有趣的用例。 讓我們跟進。