Атрибуция — это процесс определения вклада каждого источника трафика в достижение конверсии. В мире интернет-маркетинга это очень важный инструмент, позволяющий оценить эффективность рекламных кампаний и оптимизировать бюджет.
Яндекс Метрика предоставляет возможность выбора различных моделей атрибуции, каждая из которых имеет свои преимущества и недостатки. Под «моделью атрибуции» понимается алгоритм, по которому распределяется вклад каждого источника трафика в конверсию.
Одной из самых популярных моделей атрибуции в Яндекс Метрике является «последний некосвенный контакт». Эта модель приписывает всю конверсию последнему прямому или некосвенному источнику трафика перед конверсией. Такая модель подходит для оценки эффективности каналов, которые привносят последнее влияние на клиента перед покупкой.
Ролевая модель атрибуции
Ролевая модель атрибуции представляет собой один из методов определения вклада различных каналов в конверсию целевого действия на сайте. В отличие от других моделей, ролевая модель принимает во внимание не только первый и последний каналы, но и все промежуточные.
В рамках ролевой модели можно задать различные веса для каждого канала, отражающие их важность при передаче информации и принятии решения пользователем. Таким образом, можно учесть силу влияния каждого канала на принятие решения о покупке или совершении другого целевого действия.
Линейная модель атрибуции
Для применения линейной модели атрибуции в Яндекс Метрике необходимо установить чекбокс «Линейная» в настройках атрибуции. После этого все конверсии будут распределяться между источниками трафика пропорционально их вкладу в совокупный трафик.
- Преимущества линейной модели атрибуции:
- Простота и понятность. Линейная модель атрибуции не требует сложных математических расчетов и позволяет легко интерпретировать результаты.
- Учет вклада всех источников трафика. Каждый источник получает свою долю заслуг за конверсию, что позволяет оценить эффективность всех каналов.
- Недостатки линейной модели атрибуции:
- Не учитывает различную ценность источников. В реальности некоторые каналы могут быть более ценными, чем другие, и необходимо учитывать их при распределении заслуг.
- Не учитывает различные фазы покупательского цикла. В разных этапах покупательского цикла разные каналы могут играть разную роль, и важно это учитывать при атрибуции конверсий.
Несмотря на некоторые недостатки, линейная модель атрибуции может быть полезной для предварительной оценки источников трафика и распределения рекламного бюджета между ними. Однако, для более точных результатов рекомендуется использовать комплексные модели атрибуции, которые учитывают различные факторы и особенности конкретного бизнеса.
Последний клик как модель атрибуции
Модель атрибуции «Последний клик» удобна для анализа эффективности последних этапов воронки продаж или конверсий, так как она фокусируется на источнике трафика, который имеет наибольшее влияние на совершение конверсии. Однако, эта модель проигнорирует все предшествующие контакты пользователей с рекламными кампаниями и источниками, которые могли существенно влиять на принятие решения о покупке. Поэтому, при использовании модели атрибуции «Последний клик» важно помнить, что она дает лишь ограниченное представление об эффективности маркетинговых каналов и может привести к недооценке или переоценке значимости некоторых каналов.
Итог:
- Модель атрибуции «Последний клик» приписывает всю конверсию последнему исходящему источнику трафика перед совершением целевого действия.
- Эта модель фокусируется на источнике трафика, который имеет наибольшее влияние на совершение конверсии.
- Модель атрибуции «Последний клик» удобна для анализа последних этапов воронки продаж или конверсий.
- Однако, она не учитывает предшествующие контакты пользователей с рекламными кампаниями и источниками, что может привести к недооценке или переоценке значимости некоторых каналов.