Jak linijka wzbogaca raporty atrybucji w Google Analytics

Wzbogać swoje raporty Google Analytics o dane Ruler i przypisz przychody do źródeł ruchu, korzystając z różnych modeli atrybucji.

Google Analytics to najpopularniejsze narzędzie do analityki internetowej na świecie.

W rzeczywistości 90% marketerów twierdzi, że Google Analytics jest ich podstawowym narzędziem do mierzenia skuteczności sieci i marketingu.

Godną uwagi cechą Google Analytics jest modelowanie atrybucji i możliwość przypisywania konwersji do różnych i wielu interakcji.

I chociaż dane atrybucji Google dostarczają kluczowych danych o tym, jak różne źródła marketingowe wpływają na ruch i konwersje, możesz uzyskać znacznie więcej informacji, integrując Ruler Analytics.

Czytaj dalej, aby dowiedzieć się, jak Ruler obsługuje Google Analytics, jakie zawiera funkcje i jak może zapewnić dokładniejszy wgląd w zwrot z inwestycji w marketing.

W tym artykule omówimy:

• Co to jest model atrybucji w Google Analytics
• Domyślne modele atrybucji w Google Analytics
• Ustawianie i zmiana modelu atrybucji w Google Analytics
• Ograniczenia modelowania atrybucji Google
• Jak Ruler wzbogaca raporty atrybucji Google Analytics
• Korzyści z integracji Google Analytics z Ruler

Zacznijmy.

Co to jest modelowanie atrybucji w Google Analytics?

Modelowanie atrybucji w Google Analytics zapewnia lepszy wgląd w skuteczność działań marketingowych.

Powiązane: Co to jest Google Attribution i jak zacząć

Jest to zestaw reguł w Google Analytics, który określa konkretne punkty styku, które prowadzą do kliknięcia, konwersji lub sprzedaży.

Modelowanie atrybucji umożliwia całościowe spojrzenie na działania marketingowe i ocenę, które słowa kluczowe, reklamy i strony docelowe mają największy wpływ na określone cele.

Bez modelowania atrybucji pomiar skuteczności marketingu na podstawie kliknięć, konwersji i sprzedaży po prostu nie wchodziłby w rachubę.

Porada dla profesjonalistów

Czy jesteś nowy w atrybucji marketingowej lub chcesz poszerzyć swoją dotychczasową wiedzę? Poznaj podstawy atrybucji i modeli marketingowych oraz dowiedz się, które z nich są dla Ciebie najlepsze, z naszego łatwego do zrozumienia przewodnika.

Kompletny przewodnik po atrybucji marketingowej

Domyślne modele atrybucji znalezione w Google Analytics

Marketerzy mają do wyboru wiele modeli atrybucji. Google Analytics oferuje jednak siedem domyślnych modeli, które są już wbudowane w platformę.

Atrybucja pierwszego kontaktu : cały udział jest przypisywany pierwszemu kanałowi lub kampanii, z którą klient wszedł w interakcję na ścieżce konwersji.

Atrybucja ostatniego dotknięcia : podobnie jak przy pierwszym kliknięciu, ostateczny punkt styku otrzymuje 100% udziału.

Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie: działa tak samo jak atrybucja ostatniego dotknięcia, z tą różnicą, że ruch bezpośredni jest ignorowany, a 100% udziału jest przypisywany ostatniemu kanałowi, z którym użytkownik korzystał przed dokonaniem konwersji.

Atrybucja liniowa: udział w konwersji jest dzielony równo na ścieżce klienta.

Rozpad czasowy: Każdy punkt styku otrzymuje uznanie. Jednak Analytics przypisuje większą wagę interakcjom najbliższym w czasie konwersji.

Atrybucja na podstawie pozycji: 40% udziału jest przydzielane punktom kontaktu z pierwszym i ostatnim kliknięciem, a pozostałe 20% udziału jest rozdzielane równomiernie między inne interakcje.

Ostatnie kliknięcie Google Ads: ten model nadaje priorytet Google Ads. Przypisuje 100% udziału ostatniej interakcji Google Ads na ścieżce konwersji.

Każdy z tych modeli atrybucji przyniesie różne wyniki i zapewni różne wyniki. Możesz dowiedzieć się wszystkiego, co musisz wiedzieć o różnych typach modeli atrybucji i kiedy najlepiej z nich korzystać, z naszego przewodnika po modelowaniu atrybucji.

Porada dla profesjonalistów

Google Analytics oferuje również atrybucję opartą na danych.

W przeciwieństwie do modeli atrybucji opartych na regułach, które właśnie omówiliśmy, atrybucja oparta na danych wykorzystuje technologię uczenia maszynowego do tworzenia niestandardowego modelu dla każdej firmy.

Analizuje zachowanie klientów, aby zidentyfikować wzorce wśród użytkowników dokonujących konwersji w porównaniu z tymi, którzy tego nie robią.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, mamy kompletny przewodnik po atrybucji opartej na danych.

Przewodnik marketera po atrybucji opartej na danych

Ustawianie lub zmiana modelu atrybucji w Google Analytics

Przyjrzyjmy się różnym metodom konfigurowania i zmieniania modelu atrybucji w GA4 i Universal Analytics.

Zmiana modelu atrybucji w GA4

Ważna uwaga

Google Analytics ogłosiło pod koniec 2021 r., że zrezygnuje z domyślnego modelu atrybucji ostatniego kliknięcia w Google Analytics na rzecz modelu opartego na danych.

Aktualizacja modelu atrybucji w Google Analytics 4 jest naprawdę łatwa, wystarczy wykonać następujące czynności.

1. Kliknij „ Administrator ” w lewym dolnym rogu.

2. W kolumnie właściwości przejdź do „ Ustawienia atrybucji ”. Tutaj zobaczysz wszystkie różne modele atrybucji do wyboru.

3. W sekcji „ Model atrybucji raportowania ” wybierz żądaną opcję z menu. Google Analytics 4 domyślnie zaleca model atrybucji oparty na danych.

4. Będziesz mieć również możliwość dostosowania okresu ważności. Gdy będziesz zadowolony ze swojego wyboru, naciśnij „ Zapisz ”.

W przypadku prawidłowej konfiguracji atrybucja danych konwersji i przychodów we wszystkich raportach Google Analytics, które korzystają z wymiarów zdarzeń i źródeł wizyt, powinna ulec zmianie.

Wspaniałą rzeczą w GA4 jest to, że możesz zmieniać swój model atrybucji tyle razy, ile chcesz, aby znaleźć taki, który najlepiej Ci odpowiada.

Zmiana modelu atrybucji w Universal Analytics

W przeciwieństwie do GA4 nie możesz zmienić domyślnego modelu atrybucji w Universal Analytics. Możesz jednak użyć narzędzia do porównywania modeli, aby porównać dane przy użyciu alternatywnych modeli atrybucji. Aby porównać modele atrybucji w Universal Analytics, wykonaj następujące kroki:

1. Na koncie Google Analytics przejdź do „Konwersje ” > „ Ścieżki wielokanałowe ” > „ Narzędzie do porównywania modeli ”. Ten raport umożliwia porównanie modeli atrybucji i ocenę sposobu, w jaki przypisujesz udział różnym kanałom marketingowym.

2. Jeśli korzystasz z tego raportu po raz pierwszy, zobaczysz, że menu rozwijane jest przypisane do opcji „ Ostatnia interakcja ”. Zmień to na „ Ostatnie kliknięcie niebezpośrednie ”. Odzwierciedla to, co widzisz w standardowych raportach Google Analytics.

3. Teraz możesz wybrać dodatkowe modele atrybucji, aby przeglądać i porównywać dane o konwersjach i przychodach. Jeśli nie masz danych o przychodach, nie stresuj się. Wkrótce pokażemy, jak przesyłać dane o przychodach do raportów Google. Powinieneś też mieć możliwość stworzenia własnego niestandardowego modelu atrybucji. Niestandardowy model atrybucji zapewnia większą elastyczność i pozwala określić wagę udziału w pierwszym, ostatnim i środkowym punkcie kontaktu.

Jakie są wyzwania związane z modelowaniem atrybucji w Google Analytics?

Google Analytics umożliwiło marketerom przeglądanie ich działań marketingowych przez pryzmat każdego modelu atrybucji i przypisywanie wartości do dowolnego czynnika, który mógł przyczynić się do kliknięcia lub konwersji. Ale to nie jest idealne.

Google Analytics śledzi poszczególne urządzenia, a nie ludzi

Google Analytics może wyświetlać tylko identyfikator użytkownika dla każdego urządzenia.

Identyfikator użytkownika Google Analytics to zestaw znaków alfanumerycznych przypisanych do urządzenia i umożliwiający identyfikację użytkowników w trakcie wielu sesji.

Powiązane: Jak śledzić użytkowników w Google Analytics

Dlaczego jest to problem, możesz zapytać?

Załóżmy, że Ella wpisuje bezpłatne wyszukiwanie na swoim laptopie i natrafia na Twoją witrynę.

Ella zapisuje się do newslettera, nawiguje po Twojej witrynie, wchodzi w interakcję z niektórymi Twoimi produktami i wychodzi.

Kilka dni później Ella klika łącze w biuletynie e-mail na swoim smartfonie i dokonuje zakupu w Twojej witrynie.

Ella użyła dwóch różnych urządzeń do przekształcenia się w lead.

Chociaż wiemy, że jest to część tej samej podróży klienta, Google zarejestruje to jako dwie osoby.

Jeśli sprzedajesz złożony produkt lub usługę, może to spowodować znaczne straty finansowe.

Poleganie na danych pochodzących z pojedynczego urządzenia zapewnia bardzo niewielki lub żaden wgląd w to, co działa, a co nie.

Wróćmy do naszego przykładu powyżej.

Na ścieżce klienta Ella początkowo znalazła Twoją witrynę za pomocą bezpłatnego wyszukiwania.

Jednak Google Analytics zignoruje tę interakcję i przypisze cały kredyt do poczty e-mail.

W zależności od danych w Google Analytics, możesz zdecydować się przeznaczyć wszystkie swoje pieniądze i zasoby na marketing e-mailowy i zaniedbać działania SEO.

Ale gdyby nie wyniki wyszukiwania organicznego, Ella nigdy nie przekształciłaby się w potencjalnego klienta.

Google nie może śledzić wielu interesariuszy i długich podróży

Jeśli sprzedajesz produkt o wysokiej wartości lub świadczysz usługi B2B, prawdopodobnie w proces sprzedaży zaangażowanych jest wielu interesariuszy.

Gdy odwiedzający przekształci się w potencjalnego klienta i przekaże negocjacje innemu udziałowcowi w firmie, Google Analytics całkowicie traci widoczność na ścieżce konwersji.

Co więcej, podróże klientów B2B często mogą trwać kilka miesięcy po pierwszym punkcie styku.

W rzeczywistości stwierdziliśmy, że 52% firm wytrzymuje cykle sprzedaży trwające od jednego do trzech miesięcy, podczas gdy 19% ma cykle sprzedaży dłuższe niż cztery miesiące.

Najdłuższe okno atrybucji oferowane przez Google Analytics to 90 dni.

Zasadniczo, jeśli średni cykl sprzedaży trwa dłużej niż trzy miesiące, istnieje szansa, że ​​brakuje Ci ważnych danych dotyczących podróży klientów.

Google Analytics nie służy do śledzenia konwersji offline

Google Analytics zdziała cuda w śledzeniu wyników Twoich działań cyfrowych, ale po wyjęciu z pudełka nie zapewnia zbyt dużego wglądu w konwersje offline i połączenia przychodzące.

Powiązane: Jak śledzić konwersje offline w Google Analytics

Pierwotnym celem Google Analytics było ułatwienie użytkownikom zrozumienia wskaźników internetowych i cyfrowych, a nie skupienie się na tradycyjnych środkach marketingu.

Jednak pomimo rozwoju nowoczesnych technologii rozmowy telefoniczne i interakcje offline są nadal uważane za najcenniejszy rodzaj leadów dla wielu firm.

W rzeczywistości 50% marketerów polega na rozmowach telefonicznych w celu pozyskania wysokiej jakości potencjalnych klientów.

Z powodu braku danych o konwersjach offline i szczegółowych podróży użytkowników dostępnych w Google Analytics, marketerzy B2B tracą wiele danych o ich konwersjach i ich pochodzeniu.

Jak Ruler wzbogaca dane atrybucji Google Analytics

Samo modelowanie atrybucji w Google Analytics po prostu nie daje pełnego obrazu potrzebnego do mierzenia i optymalizacji działań marketingowych.

Na szczęście Linijka jest tutaj, aby pomóc.

Rozwiązanie marketingowe firmy Ruler pomaga marketerom zamknąć pętlę między przychodami ze sprzedaży a marketingiem.

Przyjrzyjmy się, jak to działa.

1. Linijka śledzi każdego anonimowego odwiedzającego witrynę na podstawie wielu sesji, źródeł ruchu i słów kluczowych.

2. Gdy odwiedzający zamienia się w potencjalnego klienta, dane są zbierane poprzez wypełnienie formularza, rozmowę telefoniczną lub czat na żywo.

3. Linijka dopasowuje szczegóły konwersji użytkownika do jego marketingowych punktów styku.

4. Dane marketingowe i dotyczące konwersji są następnie przesyłane do Twojego CRM. Marketingowe dane źródłowe obejmują kanał, źródło, kampanię, słowo kluczowe i/lub stronę docelową.

5. Rozwiązanie atrybucji linijki pozwala na analizę wpływu w całym cyklu sprzedaży. Gdy możliwość zostanie zamknięta w przychodach, Ruler wysyła te informacje z powrotem do swojego pulpitu nawigacyjnego. Dane o przychodach są przypisywane do Twoich marketingowych punktów styku, które odegrały kluczową rolę na ścieżce konwersji.

Powiązane: Jak Ruler przypisuje przychody do Twojego marketingu

6. To nie koniec. Linijka przekazuje te dane o konwersjach i przychodach do narzędzi analitycznych Google i płatnych narzędzi multimedialnych. Dzięki temu możesz przełączać się między różnymi modelami atrybucji i dokładnie śledzić, które kanały marketingowe generują największe przychody.

Korzyści z integracji Ruler Analytics z Google Analytics

Integracja Ruler i Google Analytics to niezwykle popularny wybór.

Nasi użytkownicy korzystają z bardziej solidnych raportów wielodotykowych, dopasowując potencjalnych klientów i przychody do najbardziej dochodowych źródeł internetowych przy użyciu różnych modeli atrybucji.

Korzystając z narzędzia do porównywania w Google Analytics i danych o przychodach z Ruler, możesz zobaczyć, jak dane oferowane przez każdy model wpływają na zrozumienie Twoich wyników marketingowych.

To nie wszystko.

Ruler integruje się z Twoim kontem Google Analytics, wysyłając przychodzące połączenia i przychody do celu utworzonego w GA.

Innymi słowy, możesz użyć swojego narzędzia do porównywania modeli i określić, które kanały marketingowe, reklamy i słowa kluczowe najskuteczniej generują leady i sprzedaż w świecie offline.

Porada dla profesjonalistów

Postępuj zgodnie z instrukcjami w tym przewodniku i dowiedz się więcej o wysyłaniu zdarzeń przychodu z Ruler. Lub, alternatywnie, zarezerwuj demo gry Ruler i zobacz, jak działa.

Chcesz zacząć korzystać z Ruler Analytics?

Po wzbogaceniu raportów Google Analytics o dane o atrybucji i przychodach linijki możesz zacząć korzystać z lepszych informacji, aby poprawić skuteczność marketingu i zwrot z inwestycji.

Chcesz dowiedzieć się więcej o linijce i jej zaletach w Google Analytics? Przeczytaj nasz blog na temat korzyści płynących z integracji Rulera z Google Analytics.

Lub zarezerwuj demo Ruler i porozmawiaj z jednym z naszych specjalistów ds. atrybucji marketingowej.