Data driven atribuce v Google Analytics

Nastal čas překonat již dlouhé roky zaběhlý a nedokonalý model last-click atribuce. Google Analytics nyní poskytuje bezplatný cross channel Data Driven Attribution (DDA) model, a to všem uživatelům prostřednictvím nového nástroje Attribution Beta. Díky němu můžete získat lepší přehled o konverzní cestě zákazníka a posunout dělení investic do marketingu na vyšší úroveň.

Dříve byl DDA model k dispozici pouze uživatelům placené služby Google Analytics 360. Nyní je v beta verzi dostupný pro všechny uživatele Google Analytics. A rozhodně by neměl uniknout ani vaší pozornosti.

Co je potřeba udělat?

Pokud chcete DDA model použít, je potřeba ho nejprve nastavit. K tomu se dostanete pomocí tlačítka Attribution Beta v levém navigačním panelu přehledů Google Analytics. 

Nejprve je potřeba vytvořit projekt atribuce. V prvním kroku si vyberete účet, službu a výběr GA, pro který chcete DDA model použít. Následně vytvoříte projekt a vyberete typy konverzí, se kterými chcete v modelu počítat. 

Projekt DDA má samostatné zobrazení přehledů v Google Analytics, které obsahuje sadu přehledů podobným jako jsou v Google Analytics, například přehled Vícekanálových cest.

Atribuce na základě dat rozděluje podíl na konverzi podle dat zaznamenaných u jednotlivých typů konverzí. Od jiných modelů se liší tím, že data z účtu používá k výpočtu skutečného přínosu jednotlivých kliknutí.

Každý Data Driven model je specifický pro daného inzerenta a daný typ konverze.

Jak to všechno funguje?

Atribuce na základě dat pracuje na principu strojového učení. Algoritmy vyhodnocují nejen konverzní trasy, ale i ty cesty, které ke konverzi nevedou. Díky tomu dokáže model zjistit, jak různé kontaktní body ovlivňují celkové výsledky.

Model dále pracuje s faktory, jako jsou:

  • Čas konverze,
  • typ zařízení,
  • počet interakcí s reklamou,
  • pořadí expozice
  • typ podkladů.

Staví proti sobě hypoteticky to, co se stalo, s tím, co by se mohlo stát. Při tom se snaží určit, které interakce mohou vést ke konverzi s největší pravděpodobností. Na základě toho se pak připisuje hodnota konverze.

Je potřeba splňovat nějaké požadavky?

Výpočet DDA v Google Analytics je závislý na určitém množství dat. Je potřeba zkontrolovat, že máte nastavené měření konverzních cílů nebo elektronický obchod. Bez toho nebude schopen Google DDA fungovat.

  • Google ve své dokumentaci doporučuje mít vylepšený elektronický obchod (Enhanced Ecommerce Tracking), nicméně projekt atribuce bude fungovat i se standardním e-commerce tracking.
  • Dalším doporučením je mít do GA napojené další dostupné nástroje (Google Ads, Google Search Console, Doubleclick Campaign Manager a další). Toto propojení poskytne modelu větší množství dat, se kterými může pracovat.

Zjednodušeně lze říct, že čím více dat modelu poskytnete, tím přesnější výsledky nabídne.

Model by měl být dostupný, pokud daný účet zaznamenal během 28 dní alespoň 1000 konverzí. Některým uživatelům se proto může stát, že jim nebude výpočet atribuce k dispozici.

Jakmile získáte minimální množství dat, které je pro atribuci potřebné, model začne generovat první výsledky. Ty budou k dispozici v samostatném zobrazení přehledů.

Určujícím faktorem výpočtu je také typ konverze. Může se tedy stát, že bude model na základě dat pro některé webové stránky nebo konverze dostupný, zatímco pro jiné nikoli. Pokud vám během 28 dní klesne počet konverzí pod úroveň minimálních požadavků, výsledky již nebudou dostupné.

Jak na vyhodnocení projektu Attribution BETA?

DDA projekt poskytuje pro atribuční analýzu čtyři reporty:

  • Porovnání modelů
  • Konverzní cesty (s kreditem za konverzi)
  • Prodleva konverze
  • Délka cesty

Podobné přehledy již možná znáte z přehledů Vícekanálové cesty z GA. DDA a Vícekanálové cesty jsou ale dvě různé funkce. 

*Dostupné pouze pro zákazníky služby Google Analytics 360

Přehled konverzních cest (Conversion paths report) umožní pochopit konverzní cesty, které uživatelé absolvují, než dokončí konverzi. A především taky jak na těchto cestách různé atribuční modely přiřazují podíl na konverzi.

Ve výchozím nastavení je přehled seřazen podle počtu konverzí jednotlivých cest. Můžete si ho seřadit podle tržeb, a to když kliknete na šipku dolů nad sloupečkem tržby. U každého interakčního bodu vidíte počet konverzí, doplněný o procentuální podíl.

Pokud porovnáváme přehled last-click a data-driven model, můžeme vidět, že první jmenovaný přiřazuje vždy 100% podíl poslednímu nepřímému zdroji. Oproti tomu DDM dělí zásluhy poměrně.

Last-click vs. data-driven model

Prodleva konverze (Conversion lag report) poskytuje přehled o počtu dní od prvního kontaktu se zákazníkem až ke konverzi. Jinak řečeno se jedná o délku prodejního cyklu. Na příkladu níže vidíme, že průměrná doba konverze je 2,15 dní. Pomocí last-click modelu uvidíte jiná data než pomocí atribučního modelu založeného na datech.

V našem případě je podle last-clicku průměrná doba konverze nepatrně nižší 1,94 dní. Můžeme zvolit mezi kumulativním a nekumulativním zobrazením. Je potřeba se přitom zamyslet nad účelem kampaně. Budování povědomí o značce bude mít přirozeně delší prodlevu konverze než jednodenní výprodej.

Pokud zjistíte, že prodejní cyklus trvá více dní nebo i několik týdnů, můžete zvážit použití dalších technik, jako je e-mailing nebo remarketing.

Přehled Délka konverzní cesty (Conversion path length report) vám pomůže zjistit počet interakcí na konverzní cestě. Na příkladu níže uvidíme kolikrát uživatelé kliknou, než dokončí konverzi. V prvním řádku najdete průměrný počet Kliknutí na konverzi, která je v našem případě 4,88 kliknutí. U každé délky trasy se zobrazí počet konverzí, doplněný o procentuální podíl, dále tržby s procentuálním podílem a pruhový graf znázorňující oba procentuální údaje.

Pomocí přehledu Porovnání modelů (Model comparison report) si můžete udělat představu, jak ovlivňují různé atribuční modely hodnocení vašich marketingových kanálů. V našem ukázkovém účtu vidíme porovnání atribučních modelů zdůrazňující konverze podle výchozího seskupení kanálů.

Na příkladu níže je atribuce last-click srovnávána s modelem DDA. Model, který je vybrán jako první (vlevo), se nazývá Base model a jeho hodnoty jsou považovány za základní. K němu vybíráme Potenciální model, s nímž ho v posledním sloupci porovnáváme na základě procentuálního rozdílů.

V našem srovnání přisuzuje Data-driven modelu větší zásluhu na konverzích kanálu Organická návštěvnost (+3,55 %) a E-mail (+4,09 %). Naopak Placené vyhledávání (-2,96 %), Sociální sítě (-5,54 %) a ostatní kanály (-5,70 %) si pohoršily. Přímá návštěvnost a Odkazující zdroje mají v obou srovnávaných modelech podobnou zásluhu.

V reportu lze nastavit různé dimenze. Například můžete přidat i sekundární dimenzi a podrobněji analyzovat třeba placenou návštěvnost na úrovni kampaní.

Dále zvolíte, zda chcete zobrazit atribuci na základě konverzí nebo příjmů. Vybrat lze taky časové nastavení mezi okamžikem konverze a časem interakce s reklamou.

Pokud pomocí tohoto nastavení srovnáváme last-click model a data-driven model, můžeme pozorovat rozdíly v celkovém počtu konverzí, především v počátečním období. DDM má delší průměrnou prodlevu než last-click.

Pokud použijete okamžik konverze (výchozí nastavení), budou připisovány konverze všem reklamním interakcím, ke kterým došlo v nastaveném období. A připíšou se i ty, které nastaly po reklamní interakci před vybraným obdobím.

Pokud použijete okamžik interakce, zvolte období, které skončilo nejméně před 2 týdny. Toto nastavení totiž bere v potaz interakce s reklamou, ke kterým došlo v zadaném časovém období, a proto může ke konverzi může dojít i po zvoleném čase.

Co zatím nástroj neumí?

Google Attribution nabízí aktuálně rozpad pouze na základní seskupení kanálů. Pro uživatele, kteří jsou zvyklí vyhodnocovat kampaně podle vlastního seskupení kanálů, to může představovat velké omezení. Pokud chceme vytvářet marketingové a obchodní strategie, potřebujeme znát kromě návštěvnosti ještě další metriky úspěšnosti kanálů, jako jsou PNO (procentuální podíl nákladů na obratu) nebo ROAS (Return on Ad Spend), který říká, kolik procent navíc přinese jedna koruna investovaná do online reklamy.

S tím souvisí, že pokud chceme znát návratnost investic do reklamy, tak potřebujeme znát náklady. Google může počítat s náklady kampaní v Google Ads nebo DoubleClick, ale jiné platformy, jako například Facebook a další sociální sítě, modelu náklady napřímo neposkytnou.

Beta verze s potenciálem 

Většina uživatelů bezplatných Google Analytics doteď pracovala pouze se základními atribučními modely. Nejznámější z nich je model last-click non-direct. Uvedením Attribution Beta se naskytla možnost vyzkoušet atribuční model řízený daty celé řadě středně velkých i menších firem. Pro mnohé je to příležitost vyzkoušet službu, která byla historicky dostupná pouze v placené verzi GA360.

Attribution Beta nabízí svým uživatelům lepší přehled o cestě zákazníka přes interakční body ke konverzi. Přestože se jedná o další krok vedoucí k lepším marketingovým rozhodnutím, je třeba mít na paměti, že k dispozici se prozatím pouze beta verze. Současně Google stále nabízí placenou verzi GA360.

Je proto na zamyšlení, jestli stejně kvalitní službu nabízí Google v rámci jedné služby zdarma a v rámci druhé placeně. Je možné, že poskytnutím DDA široké veřejnosti Google získá a zpracuje cenná data, na jejichž základě bude moci lépe trénovat algoritmus pro placené funkce.


Petr Vlček

Měřím, analyzuji a reportuji webová data za účelem porozumění chování návštěvníků a optimalizace webu. Protože marketing bez dat je jako surfovat se zavázanýma očima.