Czym są modele atrybucji?

Najpierw powiedzmy, co to jest atrybucja. Atrybucja to po prostu przypisanie udziału w konwersji użytkowników do każdego kanału, którego używamy w kampanii marketingowej. Model atrybucji to z kolei zestaw reguł, które pokazują nam, do którego miejsca na ścieżce konwersji zostanie przypisana sama konwersja. Czyli gdzie i kiedy dokładnie użytkownik zetknie się z naszym materiałem  – postem, reklamą, artykułem, itp.

W pojęciu modelu atrybucji mieści się tak naprawdę wszystko: zarówno kampanie emailowe (email blasts), kampanie social media, odsłony, linki, płatne i bezpłatne wyszukiwania, itp. Modelowanie atrybucji pomaga nam zrozumieć jak bardzo efektywna jest kampania. Pomagając zrozumieć gdzie na ścieżce dochodzi do kontaktu użytkownika z naszymi treściami, możemy optymalizować „miejsce spotkania”, a tym samym wartość dla użytkownika.

Jakie są modele atrybucji?

Google Analytics oferuje nam siedem modeli atrybucji, w dużym stopniu pokrywając wszystkie potrzeby marketera. Opcje te są bardzo przydatne do zrozumienia jak i kiedy dochodzi do kontaktu z naszymi treściami.

1. Pierwsza interakcja. Tutaj algorytm Google Analytics przypisuje 100% konwersji do pierwszej interakcji ze stroną. Nie ma przy tym znaczenia jakie dokładnie było źródło wejścia użytkownika.
   
   
2. Model liniowy. Zdecydowanie najbardziej „sprawiedliwy” ze wszystkich modeli. Jeśli użytkownik przeszedł przez, załóżmy, pięć kroków na ścieżce konwersji, to każdy z tych kroków otrzyma 20% wartości owej konwersji. Model liniowy zawsze przypisuje taką samą wartość każdemu krokowi na ścieżce.

• Ostatnia interakcja. Ta opcja przypisuje 100% konwersji do ostatniej interakcji ze strony www.

• Uwzględnienie pozycji. W tym przypadku Google Analytics pierwszej i ostatniej interakcji użytkownika przypisuje po 40%, natomiast ostatnich 20% rozdysponowane jest na pozostałe źródła ruchu. Otrzymują one wtedy wartości procentowe równomiernie.

• Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie. To model w którym za ostatnią interakcję GA uznaje niebezpośredni kontakt użytkownika. Czyli jeśli przykładowo ostatnim działaniem na ścieżce konwersji będzie wejście bezpośrednie (direct), to GA przypisze konwersję do ostatniego źródła odwiedzin przed wejściem bezpośrednim.

• Ostatnie kliknięcie Google Ads. Działa to podobnie jak poprzednia opcja z tą różnicą, że większość konwersji zostanie przypisana do Google Ads.
  
  
• Model rozkładu czasowego. Tutaj algorytm przypisuje wyższą wartość procentową dla źródła, które jest bliżej konwersji.

Jakie są zalety stosowania modeli atrybucji?

Marketerzy zbyt często zapominają o tym, że sukces danej kampanii reklamowej nie musi wcale wynikać z ostatniego kliknięcia. Istnieje jeszcze wiele kroków pośrednich, prowadzących do sukcesu i konwersji użytkownika. Powiązanie użytkownika, a tym samym konwersji (sprzedaży, zapisania do newslettera, inne rezultaty) pojedynczemu słowu kluczowemu nie znaczy, że jest to scenariusz realistyczny. Należy pamiętać o tym, że użytkownicy wykonują wiele innych kroków, na różnych etapach ścieżki zakupowej. Wielu marketerów o tym nie pamięta.

Modele atrybucji pozwalają na osiągnięcie większej świadomości. Dzięki nim wie się jaki udział w konwersji przypisany jest do danego słowa kluczowego lub słów kluczowych. Także do reklam. Dzięki temu jesteś w stanie:

• Dotrzeć do potencjalnych klientów (prospects) na wczesnym etapie lejka zakupowego. Zaoferować im inspirujący bądź edukacyjny content i przekonać do brandu, a dopiero potem do produktu
• Przetestować, a następnie wybrać model atrybucji pasujący do charakteru działalności danej firmy.
• Dobrać odpowiedni model atrybucji do sposobu poszukiwania produktów przez potencjalnych klientów
• Dobierać rodzaj reklam i optymalizować ich koszty na podstawie informacji o tym, jak się sprawdzają (performance)

O tym warto pamiętać!

Proces zakupowy nie jest jednolity i zależy od bardzo wielu różnych czynników. Nie ma dwóch takich samych klientów, tak samo jak nie ma dwóch identycznych modeli zakupowych. Jeden użytkownik doskonale wie czego chce, włoży produkt do koszyka i zapłaci natychmiast. U drugiego produkt będzie „wisiał” w koszyku tygodniami. Trzeci z kolei, nie mogąc się zdecydować, będzie wkładał i wyjmował produkt z koszyka. Już ma się zdecydować, już zastanawia nad zakupem, już podaje numer karty… I dalej nic. Czwarty z kolei będzie dużo o produkcie czytał, sprawdzi content z nim związany, pochodzi po stronie, sprawdzi konkurencyjne rozwiązania…

Można tak długo, nie ma jednego wzorca. Jedną z podstaw marketingu (również marketing automation) jest eksperymentowania i sprawdzanie, co działa w danym przypadku. Modele atrybucji wydatnie w tym pomagają.