Как Ruler обогащает ваши отчеты об атрибуции в Google Analytics

Дополняйте отчеты Google Analytics данными Ruler и связывайте доход с источниками трафика, используя различные модели атрибуции.

Google Analytics — самый популярный инструмент веб-аналитики в мире.

На самом деле, 90% маркетологов говорят, что Google Analytics является их основным инструментом для измерения эффективности веб-сайтов и маркетинга.

Одной из примечательных особенностей Google Analytics является моделирование атрибуции и возможность учитывать различные и множественные взаимодействия для конверсий.

И хотя данные атрибуции Google дают вам ключевые данные о том, как различные маркетинговые источники влияют на ваш трафик и конверсии, вы можете получить гораздо больше информации, интегрировав Ruler Analytics.

Продолжайте читать, чтобы узнать, как Ruler поддерживает Google Analytics, какие функции он включает и как он может дать вам более точное представление о рентабельности инвестиций в маркетинг.

В этой статье мы обсудим:

• Что такое модель атрибуции в Google Analytics
• Модели атрибуции по умолчанию в Google Analytics
• Настройка и изменение модели атрибуции в Google Analytics
• Ограничения модели атрибуции Google
• Как Ruler обогащает ваши отчеты по атрибуции Google Analytics
• Преимущества интеграции Google Analytics с Ruler

Давайте начнем.

Что такое моделирование атрибуции в Google Analytics?

Моделирование атрибуции в Google Analytics дает вам лучшее представление о вашей маркетинговой эффективности.

Связанный: Что такое Google Атрибуция и как начать

Это набор правил в Google Analytics, который определяет конкретные точки взаимодействия, ведущие к клику, конверсии или продаже.

Моделирование атрибуции позволяет вам получить целостное представление о ваших маркетинговых усилиях и оценить, какие ключевые слова, объявления и целевые страницы оказывают наибольшее влияние на достижение конкретных целей.

Без моделирования атрибуции об измерении эффективности вашего маркетинга по кликам, конверсиям и продажам просто не могло быть и речи.

Профессиональный совет

Вы новичок в маркетинговой атрибуции или хотите расширить свои знания? Изучите основы маркетинговой атрибуции, моделей и узнайте, какие из них лучше всего подходят для вас, в нашем простом руководстве.

Полное руководство по маркетинговой атрибуции

Модели атрибуции по умолчанию в Google Analytics

У маркетологов есть множество моделей атрибуции на выбор. Однако Google Analytics предлагает семь моделей по умолчанию, которые уже встроены в платформу.

Атрибуция первого контакта : вся ценность приписывается самому первому каналу или кампании, с которой взаимодействовал клиент на пути конверсии.

Атрибуция по последнему касанию : аналогично первому клику, вместо этого последняя точка касания получает 100% кредита.

Последний непрямой клик: работает так же, как и атрибуция по последнему касанию, за исключением того, что прямой трафик игнорируется, а 100% кредита присваивается последнему каналу, с которым посетитель взаимодействовал перед конверсией.

Линейная атрибуция . Ценность конверсии делится поровну на протяжении пути клиента.

Распад времени: каждая точка взаимодействия получает кредит. Однако Google Analytics придает большее значение взаимодействиям, наиболее близким по времени к конверсии.

Атрибуция на основе позиции: 40 % кредита распределяется между точками взаимодействия с первым и последним кликом, а оставшиеся 20 % кредита равномерно распределяются между другими взаимодействиями.

Последний клик Google Рекламы: в этой модели приоритет отдается Google Рекламе. Он присваивает 100 % ценности последнему взаимодействию с Google Рекламой на пути конверсии.

Каждая из этих моделей атрибуции будет давать разные результаты и разные результаты. Вы можете узнать все, что вам нужно знать о различных типах моделей атрибуции и когда лучше всего их использовать, в нашем руководстве по моделированию атрибуции.

Профессиональный совет

Google Analytics также предлагает атрибуцию на основе данных.

В отличие от только что рассмотренных моделей атрибуции на основе правил, атрибуция на основе данных использует технологию машинного обучения для создания индивидуальной модели для каждого бизнеса.

Он анализирует поведение клиентов, чтобы выявить закономерности среди тех пользователей, которые совершили конверсию, по сравнению с теми, кто этого не сделал.

У нас есть полное руководство по атрибуции на основе данных, если вы хотите узнать больше.

Руководство маркетолога по атрибуции на основе данных

Настройка или изменение модели атрибуции в Google Analytics

Давайте рассмотрим различные методы настройки и изменения модели атрибуции в GA4 и Universal Analytics.

Изменение модели атрибуции в GA4

Важная заметка

В конце 2021 года Google Analytics объявила, что откажется от стандартной модели атрибуции по последнему клику в Google Analytics в пользу модели, управляемой данными.

Обновить модель атрибуции в Google Analytics 4 очень просто, все, что вам нужно сделать, это выполнить следующие шаги.

1. Нажмите « Администратор » в левом нижнем углу.

2. В столбце свойств перейдите к « Настройки атрибуции ». Здесь вы увидите все различные модели атрибуции на выбор.

3. В разделе « Модель атрибуции отчетов » выберите нужный вариант в раскрывающемся списке. Google Analytics 4 по умолчанию рекомендует модель атрибуции на основе данных.

4. У вас также будет возможность настроить окно ретроспективного анализа. Если вы довольны своим выбором, нажмите « Сохранить ».

При правильной настройке атрибуция показателей конверсии и дохода во всех отчетах Google Analytics, в которых используются измерения событий и источников трафика, должна измениться.

Самое замечательное в GA4 то, что вы можете менять свою модель атрибуции столько раз, сколько захотите, чтобы найти ту, которая лучше всего подходит для вас.

Изменение модели атрибуции в Universal Analytics

В отличие от GA4, вы не можете изменить модель атрибуции по умолчанию в Universal Analytics. Однако вы можете использовать инструмент сравнения моделей, чтобы сравнить свои данные с использованием альтернативных моделей атрибуции. Чтобы сравнить модели атрибуции в Universal Analytics, выполните следующие действия:

1. В своей учетной записи Google Analytics перейдите к «Конверсии » > « Многоканальные последовательности » > « Инструмент сравнения моделей ». Этот отчет позволяет сравнить модели атрибуции и оценить, как вы отдаете должное различным маркетинговым каналам.

2. Если вы используете этот отчет впервые, вы увидите, что раскрывающееся меню назначено « Последнее взаимодействие ». Вам нужно будет изменить это на « Последний непрямой клик ». Это будет отражать то, что вы видите в стандартных отчетах Google Analytics.

3. Теперь вы можете выбрать дополнительные модели атрибуции, чтобы просмотреть и сравнить данные о конверсиях и доходах. Если у вас нет данных о доходах, не переживайте. Вскоре мы покажем вам, как отправлять данные о доходах в отчеты Google. У вас также должна быть возможность создать собственную модель атрибуции. Пользовательская модель атрибуции дает вам больше гибкости и позволяет указать вес кредита для первой, последней и средней точек взаимодействия.

Какие проблемы возникают при моделировании атрибуции в Google Analytics?

Google Analytics позволяет маркетологам просматривать свои маркетинговые усилия через призму каждой модели атрибуции и присваивать ценность любому фактору, который мог способствовать клику или конверсии. Но это не идеально.

Google Analytics отслеживает отдельные устройства, а не людей

Google Analytics может отображать только идентификатор пользователя для каждого устройства.

Идентификатор пользователя Google Analytics — это набор буквенно-цифровых символов, которые назначаются устройству и позволяют идентифицировать пользователей в течение нескольких сеансов.

Связанный: Как отслеживать пользователей в Google Analytics

Почему это проблема, спросите вы?

Допустим, Элла вводит органический поиск на своем ноутбуке и натыкается на ваш сайт.

Элла подписывается на вашу рассылку, просматривает ваш веб-сайт, взаимодействует с некоторыми из ваших продуктов и уходит.

Через несколько дней Элла нажимает на ссылку в вашем электронном бюллетене со своего смартфона и совершает покупку на вашем веб-сайте.

Элла использовала два разных устройства, чтобы превратиться в лида.

Хотя мы знаем, что это часть одного и того же пути клиента, Google запишет это как двух человек.

Если вы продаете сложный продукт или услугу, это может привести к значительному денежному ущербу.

Опора на данные, полученные с отдельного устройства, практически не дает представления о том, что работает, а что нет.

Вернемся к нашему примеру выше.

В пути клиента Элла сначала нашла ваш сайт с помощью обычного поиска.

Однако Google Analytics проигнорирует это взаимодействие и присвоит все заслуги электронной почте.

В зависимости от данных в Google Analytics вы можете решить вложить все свои деньги и ресурсы в свой электронный маркетинг и пренебречь усилиями по SEO.

Но если бы не органический поиск, Элла никогда бы не превратилась в лида.

Google не может отслеживать множество заинтересованных сторон и длительные поездки

Если вы продаете дорогостоящий продукт или предоставляете услуги B2B, вполне вероятно, что в процессе продаж участвуют несколько заинтересованных сторон.

Как только посетитель превращается в потенциального клиента и передает переговоры другому заинтересованному лицу в бизнесе, Google Analytics полностью теряет видимость пути конверсии.

Кроме того, путь клиента B2B часто может длиться месяцами после первой точки взаимодействия.

Фактически, мы обнаружили, что 52% компаний имеют циклы продаж продолжительностью от одного до трех месяцев, а 19% имеют циклы продаж более четырех месяцев.

Максимальное окно атрибуции, предлагаемое Google Analytics, составляет 90 дней.

По сути, если ваш средний цикл продаж длится дольше трех месяцев, есть вероятность, что вы упускаете важные данные о пути клиента.

Google Analytics не предназначен для отслеживания офлайн-конверсий.

Google Analytics творит чудеса для отслеживания результатов ваших цифровых действий, но по умолчанию он не дает достаточного представления о ваших офлайн-конверсиях и входящих звонках.

По теме: Как отслеживать офлайн-конверсии в Google Analytics

Первоначальная цель Google Analytics заключалась в том, чтобы помочь пользователям понять веб-метрики и цифровые показатели, а не сосредоточиться на традиционных средствах маркетинга.

Но, несмотря на развитие современных технологий, телефонные звонки и офлайн-взаимодействия по-прежнему считаются самым ценным видом потенциальных клиентов для многих компаний.

На самом деле, 50% маркетологов полагаются на телефонные звонки, чтобы привлечь потенциальных клиентов.

Из-за отсутствия данных об офлайн-конверсиях и подробных сведений о пути пользователя, доступных в Google Analytics, маркетологи B2B упускают большое количество данных о своих конверсиях и их источниках.

Как Ruler обогащает ваши данные об атрибуции Google Analytics

Моделирование атрибуции в Google Analytics само по себе просто не дает вам полной картины, необходимой для измерения и оптимизации ваших маркетинговых усилий.

К счастью, Ruler здесь, чтобы помочь.

Решение Ruler для маркетинговой атрибуции помогает маркетологам замкнуть петлю между выручкой от продаж и маркетингом.

Давайте посмотрим, как это работает.

1. Ruler отслеживает каждого анонимного посетителя сайта по нескольким сеансам, источникам трафика и ключевым словам.

2. Когда посетитель превращается в потенциального клиента, данные собираются с помощью заполнения формы, телефонного звонка или чата.

3. Ruler сопоставляет данные о конверсии пользователя с его маркетинговыми точками взаимодействия.

4. Маркетинговые данные и данные о конверсиях затем отправляются в вашу CRM. Исходные маркетинговые данные включают канал, источник, кампанию, ключевое слово и/или целевую страницу.

5. Решение Ruler по атрибуции позволяет анализировать влияние на протяжении всего цикла продаж. Как только возможность закрыта для получения дохода, Ruler отправляет эту информацию обратно на свою панель управления. Данные о доходах связаны с вашими маркетинговыми точками взаимодействия, которые сыграли ключевую роль в пути конверсии.

Связанный: Как Ruler связывает доход с вашим маркетингом

6. Это не останавливается на достигнутом. Ruler передает эти данные о конверсиях и доходах в вашу аналитику Google и платные медиа-инструменты. Это позволяет переключаться между различными моделями атрибуции и точно отслеживать, какие маркетинговые каналы приносят наибольший доход.

Преимущества интеграции Ruler Analytics с Google Analytics

Интеграция Ruler и Google Analytics — чрезвычайно популярный выбор.

Наши пользователи извлекают выгоду из более надежных отчетов с несколькими касаниями, сопоставляя потенциальных клиентов и доходы с их наиболее прибыльными онлайн-источниками, используя различные модели атрибуции.

Используя инструмент сравнения в Google Analytics и данные о доходах от Ruler, вы можете увидеть, как данные, предлагаемые каждой моделью, влияют на ваше понимание эффективности вашего маркетинга.

Это не все.

Ruler интегрируется с вашей учетной записью Google Analytics, отправляя входящие звонки и доход на цель, которую вы создаете в GA.

Другими словами, вы можете использовать свой инструмент сравнения моделей и определить, какие маркетинговые каналы, объявления и ключевые слова наиболее эффективны для привлечения потенциальных клиентов и продаж в офлайн-мире.

Профессиональный совет

Следуйте инструкциям в этом руководстве и узнайте больше о том, как отправлять события дохода из Ruler. Или, в качестве альтернативы, закажите демо-версию Ruler и убедитесь в этом сами.

Готовы начать работу с Ruler Analytics?

Как только вы обогатите свои отчеты Google Analytics данными об атрибуции и доходах Ruler, вы сможете извлечь выгоду из лучшего понимания, чтобы повысить эффективность маркетинга и рентабельность инвестиций.

Хотите узнать больше о Ruler и о том, как он может помочь вашей Google Analytics? Читайте в нашем блоге о преимуществах интеграции Ruler с Google Analytics.

Или закажите демо-версию Ruler и поговорите с одним из наших специалистов по маркетинговой атрибуции.