Ruler 如何在 Google Analytics 中豐富您的歸因報告

使用 Ruler 的數據豐富您的 Google Analytics（分析）報告，並使用不同的歸因模型將收入歸因於您的流量來源。

谷歌分析是世界上最流行的網絡分析工具。

事實上，90% 的營銷人員表示 Google Analytics 是他們衡量網絡和營銷績效的首選工具。

谷歌分析的一個顯著特點是它的歸因建模和將不同的和多重的互動歸功於轉化的能力。

雖然 Google 的歸因數據為您提供了有關不同營銷來源如何影響您的流量和轉化的關鍵數據，但您可以通過集成 Ruler Analytics 獲得更多洞察力。

繼續閱讀以了解 Ruler 如何支持 Google Analytics、它包含哪些功能以及它如何讓您更準確地了解您的營銷投資回報率。

在本文中，我們將討論：

• 什麼是 Google Analytics（分析）中的歸因模型
• Google Analytics 中的默認歸因模型
• 在 Google Analytics 中設置和更改歸因模型
• 谷歌歸因建模的局限性
• Ruler 如何豐富您的 Google Analytics（分析）歸因報告
• 將 Google Analytics 與 Ruler 集成的好處

讓我們開始吧。

什麼是 Google Analytics（分析）中的歸因建模？

Google Analytics（分析）中的歸因建模可讓您更好地了解您的營銷績效。

相關：什麼是 Google 歸因以及如何開始

它是 Google Analytics 中的一組規則，通過概述導致點擊、轉化或銷售的特定接觸點起作用。

歸因建模使您可以全面了解您的營銷工作，並評估哪些關鍵字、廣告和著陸頁對特定目標的影響最大。

如果沒有歸因建模，就無法衡量營銷在點擊、轉化和銷售方面的有效性。

專家提示

您是營銷歸因新手還是希望增加現有知識？ 在我們易於遵循的指南中了解營銷歸因、模型的基礎知識，並了解哪些最適合您。

營銷歸因的完整指南

Google Analytics 中的默認歸因模型

營銷人員有許多歸因模型可供選擇。 然而，谷歌分析提供了七種已經內置在平台中的默認模型。

首次接觸歸因：所有功勞都歸因於客戶在轉化路徑中與之互動的第一個渠道或活動。

Last-touch attribution ：與首次點擊類似，最終接觸點獲得 100% 的功勞。

最終非直接點擊：與最終接觸歸因相同，只是忽略直接流量，並將 100% 的功勞分配給訪問者在進行轉化之前參與的最後一個渠道。

線性歸因：轉化的功勞在客戶旅程中平均分配。

時間衰減：每個接觸點都獲得信用。 但是，Analytics 更重視最接近轉化時間的交互。

基於位置的歸因： 40% 的功勞分配給第一次和最後一次點擊接觸點，其餘 20% 的功勞平均分配給其他交互。

最後一次 Google Ads 點擊：此模型優先考慮 Google Ads。 它將 100% 的功勞分配給轉化路徑中的最後一次 Google Ads 互動。

這些歸因模型中的每一個都會產生不同的發現並提供不同的結果。 您可以在我們的歸因建模指南中了解您需要了解的有關不同類型歸因模型以及使用它們的最佳時間的所有信息。

專家提示

谷歌分析還提供數據驅動的歸因。

與我們剛剛討論的基於規則的歸因模型不同，數據驅動的歸因使用機器學習技術為每個業務創建自定義模型。

它分析客戶行為，以識別轉換用戶與未轉換用戶之間的模式。

如果您想了解更多信息，我們有一份完整的數據驅動歸因指南。

營銷人員數據驅動歸因指南

在 Google Analytics（分析）中設置或更改您的歸因模型

讓我們看看在 GA4 和 Universal Analytics 中設置和更改歸因模型的不同方法。

在 GA4 中更改歸因模型

重要的提示

谷歌分析在 2021 年底宣布，它將放棄谷歌分析中的默認模型最終點擊歸因，轉而採用數據驅動模型。

在 Google Analytics 4 中更新您的歸因模型非常簡單，您只需按照以下步驟操作即可。

1. 點擊左下角的“管理員”。

2. 在屬性欄中進入“屬性設置”。 在這裡，您將看到可供選擇的所有不同歸因模型。

3. 在“報告歸因模型”下，從下拉列表中選擇您想要的選項。 默認情況下，Google Analytics 4 會推薦數據驅動的歸因模型。

4. 您還可以選擇調整回溯期。 一旦您對您的選擇感到滿意，請點擊“保存”。

如果設置正確，Google Analytics（分析）中所有使用事件和流量來源維度的報告中的轉化和收入指標的歸因應該會發生變化。

GA4 的偉大之處在於，您可以根據需要多次更改歸因模型，以找到最適合您的模型。

在 Universal Analytics 中更改歸因模型

與 GA4 不同，您無法更改 Universal Analytics 中的默認歸因模型。 但是，您可以使用模型比較工具使用替代歸因模型來比較您的數據。 要比較 Universal Analytics 中的歸因模型，請按以下步驟操作：

1. 在您的 Google Analytics（分析）帳戶中，導航至“轉化”>“多渠道路徑”>“模型比較工具”。 此報告可讓您比較歸因模型並評估您將功勞歸功於不同營銷渠道的方式。

2. 如果您是第一次使用此報告，您會看到下拉菜單被分配到“最後一次互動”。 您需要將其更改為“ Last Non-Direct Click ”。 這將反映您在 Google Analytics 的標準報告中看到的內容。

3. 現在，您可以選擇其他歸因模型來查看和比較您的轉化和收入數據。 如果您沒有收入數據，請不要緊張。 我們將很快向您展示如何將收入數據發送到您的 Google 報告中。 您還應該可以選擇創建自己的自定義歸因模型。 自定義歸因模型為您提供了更大的靈活性，並允許您指定給予第一個、最後一個和中間接觸點的功勞權重。

Google Analytics（分析）中的歸因建模面臨哪些挑戰？

谷歌分析使營銷人員可以通過每個歸因模型的視角來查看他們的營銷工作，並為可能促成點擊或轉化的任何因素分配價值。 但是，它並不完美。

谷歌分析跟踪個人設備，而不是人

Google Analytics 只能為每台設備顯示一個用戶 ID。

Google Analytics（分析）用戶 ID 是一組分配給設備的字母數字字符，可讓您在多個會話過程中識別用戶。

相關：如何在 Google Analytics 中跟踪用戶

您可能會問，為什麼這是一個問題？

假設 Ella 在她的筆記本電腦上進行自然搜索並訪問了您的網站。

Ella 註冊您的時事通訊，瀏覽您的網站，與您的一些產品互動並離開。

幾天后，Ella 使用她的智能手機點擊了您的電子郵件通訊中的一個鏈接，並在您的網站上完成了購買。

Ella 使用兩種不同的設備來轉換為潛在客戶。

雖然我們知道這是同一客戶旅程的一部分，但 Google 會將其記錄為兩個人。

如果您銷售的是複雜的產品或服務，這可能會導致重大的金錢損失。

依靠來自單個設備的數據幾乎無法洞察什麼是有效的，什麼是無效的。

讓我們回到上面的例子。

在 Ella 的客戶旅程中，她最初使用自然搜索找到了您的網站。

然而，谷歌分析會忽略這種交互並將所有功勞分配給電子郵件。

根據 Google Analytics 中的數據，您可能決定將所有資金和資源投入到電子郵件營銷中，而忽略您的 SEO 工作。

但是，如果不是自然搜索，Ella 永遠不會成為潛在客戶。

谷歌無法跟踪多個利益相關者和漫長的旅程

如果您銷售高價值產品或提供 B2B 服務，則銷售過程中可能涉及多個利益相關者。

一旦訪問者轉變為潛在客戶並將談判交給業務中的另一個利益相關者，谷歌分析就完全失去了對轉換路徑的可見性。

最重要的是，B2B 客戶旅程通常可以在第一個接觸點之後持續數月。

事實上，我們發現 52% 的公司的銷售週期持續一到三個月，而 19% 的銷售週期超過四個月。

Google Analytics 提供的最長歸因窗口為 90 天。

基本上，如果您的平均銷售週期持續超過三個月，那麼您可能會丟失客戶旅程中的重要數據。

Google Analytics（分析）並非用於跟踪離線轉化

Google Analytics（分析）在跟踪您的數字活動結果方面發揮了奇效，但開箱即用，它並不能深入了解您的離線轉化和呼入電話。

相關：如何在 Google Analytics 中跟踪離線轉化

谷歌分析的最初目的是幫助用戶了解網絡和數字指標，而不是專注於傳統的營銷手段。

但是，儘管現代技術在發展，電話和線下互動仍然被認為是許多企業最有價值的潛在客戶類型。

事實上，50% 的營銷人員依靠電話來吸引高質量的潛在客戶。

由於 Google Analytics（分析）中缺乏離線轉化數據和詳細的用戶旅程，B2B 營銷人員錯失了大量有關其轉化以及轉化來源的數據。

Ruler 如何豐富您的 Google Analytics（分析）歸因數據

Google Analytics 中的歸因建模本身並不能為您提供衡量和優化營銷工作所需的全貌。

幸運的是，Ruler 可以提供幫助。

Ruler 的營銷歸因解決方案可幫助營銷人員關閉銷售收入和營銷之間的循環。

讓我們來看看它是如何工作的。

1. Ruler 通過多個會話、流量來源和關鍵字跟踪網站的每個匿名訪問者。

2. 當訪客轉化為潛在客戶時，數據會通過表單填寫、電話或實時聊天來獲取。

3. Ruler 將用戶的轉化細節與他們的營銷接觸點相匹配。

4. 然後將營銷和轉化數據發送到您的 CRM。 營銷源數據包括渠道、來源、活動、關鍵字和/或登錄頁面。

5. Ruler 的歸因解決方案允許您分析整個銷售週期的影響。 一旦機會關閉為收入，Ruler 就會將此信息發送回其儀表板。 收入數據歸因於在轉化路徑中發揮關鍵作用的營銷接觸點。

相關： Ruler 如何將收入歸因於您的營銷

6. 它不止於此。 Ruler 將此轉換和收入數據傳遞給您的 Google 分析和付費媒體工具。 這使您可以在不同的歸因模型之間切換，並準確跟踪哪些營銷渠道帶來的收入最多。

將 Ruler Analytics 與 Google Analytics 集成的好處

Ruler 和 Google Analytics 的集成是一個非常受歡迎的選擇。

我們的用戶通過使用不同的歸因模型將潛在客戶和收入與其最有利可圖的在線資源相匹配，從而從更可靠的多點觸控報告中受益。

使用 Google Analytics 中的比較工具和 Ruler 的收入數據，您可以看到每個模型提供的數據如何影響您對營銷績效的理解。

那不是全部。

Ruler 通過向您在 GA 中創建的目標發送呼入電話和收入來與您的 Google Analytics（分析）帳戶集成。

換句話說，您可以使用您的模型比較工具並確定哪些營銷渠道、廣告和關鍵字最能成功地在線下產生潛在客戶和銷售。

專家提示

按照本指南中的說明，了解有關如何從 Ruler 發送收入事件的更多信息。 或者，或者，預訂一個 Ruler 的演示，並親自看看這個。

準備好開始使用 Ruler Analytics 了嗎？

一旦您使用 Ruler 的歸因和收入數據豐富了您的 Google Analytics（分析）報告，您就可以開始從更好的洞察力中受益，從而提高您的營銷效果和投資回報率。

想詳細了解 Ruler 以及它如何幫助您的 Google Analytics（分析）？ 閱讀我們的博客，了解將 Ruler 與 Google Analytics 集成的好處。

或者預訂 Ruler 的演示並與我們的一位營銷歸因專家交談。