Demo
Запишитесь на демо Demo Самый быстрый и простой способ познакомиться:
  • Выясним, какая аналитика требуется для вашего проекта в зависимости от предстоящих задач.
  • Подберем оптимальный вариант: начиная от сквозной аналитики на базе Яндекс Метрики или Google Analytics 4 до продвинутой маркетинговой аналитики с моделями атрибуции и когортами.
  • Поможем считать CPL, CAC, AOV, LTV, ROAS, ДРР и ROMI.
  • Расскажем, как оптимизировать рекламу на целевых пользователей, используя информацию о сделках.
  • Отправим доступы к демо-кабинету с примерами отчетов.

Модели атрибуции в Яндекс и Google: что это, зачем они нужны и какие виды существуют

Чтобы измерить эффективность продвижения ресурса, а также изучить источники трафика, применяют модели атрибуции. Этот термин используется при данных процессах всегда, даже если сам исследователь никогда не слышал о его существовании. Речь идёт о наборе правил, по которым происходит формирование статистики. Поэтому для качественной работы с аналитикой нужно разобраться, что такое модель атрибуции, для чего она нужна и какой бывает.

Модели атрибуции имеют разные виды и используются в Яндекс.Метрике, Google Аналитике и системах контекстной рекламы. Подробное изучение возможных моделей атрибуции позволит вывести анализ трафика на новый уровень. В данном материале рассмотрим основные виды атрибуции и поможем разобраться, как формировать отчёты с релевантной для бизнеса информацией.

Общие сведения об атрибуции

Модели атрибуции необходимы всем, кто хочет отслеживать эффективность своего сайта или мобильного приложения. Стандартный ресурс всегда имеет одновременно несколько источников трафика. Это могут быть переходы из поисковиков, клики по рекламе, прямые заходы и так далее. Атрибуция – это набор правил, в зависимости от которого происходит «присуждение» конверсий определенным источникам.

Под конверсией имеется в виду действие на сайте или в приложении, приносящее бизнесу пользу. Это может быть совершённая покупка, отправленная заявка, заполнение формы,звонок и так далее.

Каналы трафика – это те источники, которые побудили пользователя перейти на сайт. При помощи атрибуции алгоритм выбирает канал, ответственный за переход. Это необязательно последний посещенный сайт, перед визитом на ваш ресурс. Зачастую заслуга по привлечению пользователя принадлежит другим источникам. 

Например, посетитель мог увидеть вашу рекламу в соцсети. Потом бороздить просторы Сети. А после этого вспомнить о вас и снова перейти на сайт. При таком раскладе все лавры стоит отдать рекламе в соцсети.

У каждой системы существуют свои модели атрибуции. Google Analytics и Яндекс.Метрика позволяют задавать различные настройки. Каждая из систем имеет свои достоинства и особенности. О них мы и поговорим в сегодняшнем материале. Но сначала разберёмся в самом определении термина «Атрибуция» и в его применении.

Это поможет вам использовать атрибуцию для своих целей. Например, оценить результативность рекламных кампаний, а также качество трафика сайта.

Важно: модели атрибуции распределяют именно ценность конверсий, а не их количество. Поэтому нет смысла оценивать конверсии без ценности на разных моделях атрибуции. У конверсий ценность либо должна быть корректно задана на этапе настройки в Яндекс Метрике / Google Analytics 4, либо рассчитана и передана в кабинеты аналитики вместе с конверсией.

Например, для интернет-магазинов вместе с конверсией покупки передают сумму заказа. Компании с более сложным циклом сделки передают данные по конверсиям и их ценностям из CRM-системы вместе с суммой сделки.

{:en}Attribution models in Yandex and Google: what are they, why are they needed and what types exist{:}{:ru}Модели атрибуции в Яндекс и Google: что это, зачем они нужны и какие виды существуют{:}

Зачем нужна атрибуция

При отслеживании посещаемости ресурса важно учитывать разные источники трафика. Некоторые из них платные — напрямую или косвенно. Например, под платными источниками часто подразумевают клик по таргетированной или контекстной рекламе. 

Не напрямую платным, но также имеющим бюджет каналом можно считать и переходы из поисковых систем. Ведь если SEO-специалист работает над продвижением ресурса в данной области, то вы ежемесячно оплачиваете его работу. Помимо этого, платными могут быть и внешние ссылки, которые вы закупаете в рамках SEO-продвижения. Органический трафик является бесплатным. Однако за SEO-оптимизацию надо платить, поэтому назвать этот канал полностью бесплатным нельзя.

Следовательно, у любого бизнеса возникает необходимость разобраться — какой источник платного трафика приводит к убыткам, а какой приносит прибыль. При расчёте эффективности стоит ориентироваться на конверсии и правильно интерпретировать данные из систем аналитики.

В процессе анализа могут возникнуть неоднозначные ситуации. Например, один канал оказывается не слишком полезным, поэтому его отключают. После чего снижается количество заказов и, соответственно, уменьшается прибыль компании. Как итог, сайт теряет ассоциированные конверсии. 

Ассоциированные конверсии иначе называются мультиканальными последовательностями. Это одно звено из целой цепочки действий, которая передает весь путь пользователя до конверсии. 

Вывод: отключать этот канал не стоило.

На разобранном примере мы видим, что для эффективной работы важно выяснить не только конечную точку отсчёта перед совершением конверсии. На посещение последней страницы может повлиять множество факторов и предшествующих действий посетителя. Перед этим человек может выполнить разные шаги, и только один из них приведёт к конверсии. 

Подробно о маркетинговых моделях атрибуции и ассоциированных конверсиях мы рассказываем в видео:

Модели атрибуции помогают выяснить, благодаря какому источнику трафика пользователь совершил покупку или заказал услугу. В каких случаях путь пользователя может быть непрозрачным?

Рассмотрим следующую ситуацию:

1. Потенциальный клиент увидел продукт на Яндекс.Маркете, прочитал его характеристики, а затем зашёл на сайт, чтобы ознакомиться с условиями покупки.

2. Через некоторое время он натолкнулся на ретаргетинговый пост, вспомнил о своём намерении и решил ещё раз зайти на сайт.

3. Увидел рейтинг лучших товаров и снова кликнул по ссылке.

4. Начал искать отзывы о конкретном продукте, в итоге открыл сайт, кликнув по поисковой рекламе.

5. Через поисковик решил найти товар, который запомнился, а затем зашёл на сайт. На всякий случай добавил ссылку в закладки. Потом открыл закладки, напрямую зашёл на сайт и купил товар.

Из примера мы видим, что пользователь совершил 6 разных действий. При этом была сделана только одна покупка.

Возникает логичный вопрос — всё-таки благодаря какому источнику трафика человек приобрёл товар? 

В данной ситуации также нужно понять, что оказалось эффективнее, на какой канал необходимо перераспределить бюджет. Это и помогает выяснить атрибуция. По её модели аналитическая система понимает, какой источник лучше работает. Впоследствии именно на эффективный канал можно будет выделить больше бюджета, оптимизировав таким образом расходы.

Результативность рекламных каналов можно фиксировать на различных платформах по своему усмотрению: CRM, система сквозной аналитики или даже таблица Excel. Модель атрибуции же поможет на начальном этапе анализа. То есть при попадании всех конверсий и визитов в системный анализ.

Виды моделей атрибуции

Чтобы понять, какую модель атрибуции лучше выбрать, рекомендуем изучить особенности всех. Системы аналитики и контекстной рекламы могут иметь различные модели атрибуции со своими тонкостями настройки. При этом их устройство везде практически одинаково.

Для наглядности будем применять к каждому из видов атрибуции один и тот же пример. В нём мы рассмотрим пользователя, который увидел таргетированную рекламу в Instagram. Зашёл на сайт и покинул его без покупок. Потом вбил в поисковик искомый товар и опять попал на тот же сайт, ничего не купив. Однако в третий раз, когда пользователь увидел на электронной почте письмо и перешёл по нему – он наконец совершил конверсию. Получаем следующую схему взаимодействия с ресурсом:

{:en}Attribution models in Yandex and Google: what are they, why are they needed and what types exist{:}{:ru}Модели атрибуции в Яндекс и Google: что это, зачем они нужны и какие виды существуют{:}

Мы получили три канала перехода:

  1. Таргетированная реклама в Instagram.
  2. Органическая выдача в Google.
  3. E-mail рассылка.

Далее расскажем о существующих моделях атрибуции и применим каждую из них к нашему примеру.

Атрибуция по первому клику

Конверсия происходит благодаря источнику, с которого начался путь пользователя к целевому действию. То есть в примере все лавры будут присуждены рекламе в Инстаграм.

Атрибуция по последнему клику

В данном случае наиболее ценным считается последний источник перед конверсией. Такая модель также может называться «Атрибуция по данности взаимодействия». Суть её такая же — в расчёт берется самый ближайший к конверсии источник. При такой модели побеждает рассылка по электронной почте. 

Линейная атрибуция 

Ценность конверсии поровну делится между источниками, то есть учитываются все действия. Например, если их было 3, тогда каждый из каналов принёс 0,33 конверсии.

Атрибуция по последнему непрямому клику

Именно этот вариант нередко устанавливается по умолчанию. Конверсия отдаётся последнему каналу. Если же это был прямой заход, то тогда предпоследнему. Под прямыми переходами понимается ввод адреса сайта в браузерную строку напрямую или при помощи «Закладок». Таких визитов в нашем примере не было вообще. Поэтому при использовании атрибуции по последнему непрямому клику, ценность конверсии была бы присуждена каналу e-mail рассылок. 

Атрибуция на основе накопленной информации

В данном варианте алгоритмы распределяют ценность конверсии по источникам трафика, учитывая данные предыдущих конверсий. А также ориентируясь на поведение посетителей на ресурсе. Это модель, при которой владелец аккаунта полностью передаёт бразды правления искусственному интеллекту. Что бы он выбрал в качестве источника конверсии в нашем примере? Остаётся только догадываться. 

Отдельно нужно учесть, что модели в Google и Яндекс имеют ряд отличий, о них мы и поговорим далее.

Модели атрибуции в Яндекс.Метрике

Модели атрибуции в Метрике имеют свои особенности. Например, есть вид атрибуции по первому переходу. В этом случае всё понятно – последующие действия и посещенные страницы относятся именно к первому источнику, благодаря которому посетитель оказался на сайте. В процессе анализа системой учитывается вся история посещений.

Это особенно важно, когда пользователь долго думает о том, стоит ли заказать услугу или изучает преимущества товара. Подобное часто бывает в случае с покупкой дорогих предметов. Человеку нужно больше времени для оценки и сравнения особенностей модели. Например, к сделкам долгого цикла можно отнести покупку транспорта или недвижимости. Перед оплатой пользователь может совершить десятки взаимодействий с сайтом.

В случае с первым переходом учитывается история за 180 дней. Источник может быть как значимым, так и незначимым. В первом случае подразумеваются прямые заходы, визиты с сохранённых страниц, внутренние переходы.

К значимым источникам Метрики относятся:

реклама;

● поисковая система;

● ссылки на других сайтах;

● рассылки через электронную почту;

● рекомендательные системы отзывов, форумы и так далее;

● мессенджеры.

Модель атрибуции «Первый переход» не во всех случаях оправдана. Нередко покупатель принимает решение купить товар вовсе не благодаря начальному источнику.

Ещё одна модель, которую стоит рассмотреть, – это атрибуция по последнему переходу. В данном случае в расчёт не берётся история визитов. Не имеет значения, откуда раньше переходил конкретный посетитель. Вариант часто применяется при теханализе юзабилити ресурса. То есть, только для того, чтобы посмотреть, сколько конверсий приносит рассматриваемая страница

Особый интерес представляет схожая, но усовершенствованная модель – по последнему значимому переходу. 

Если последний визит был с незначимого по мнению системы источника, например, с сохранённой в закладках страницы, он не будет учитываться. Ценность присвоят последнему значимому каналу.

Модель по последнему значимому переходу даёт возможность учесть цели, которые способны потеряться в учете по последнему переходу. Человек мог зайти на сайт благодаря рекламе в Яндекс.Директе, начать рассматривать товар, но на час отойти от ноутбука. Когда посетитель возвращается,, его заход на сайт будет засчитан как новый визит. В итоге он купит товар, и нужно будет правильно определить, какой источник трафика привёл к конверсии. Модель по последнему значимому переходу даст возможность точно определить канал. В данном случае это будет Яндекс.Директ.

Также есть модель атрибуции «Последний переход из Яндекс.Директа». В данном случае из последних значимых источников в расчёт будет браться исключительно Директ. То есть, все посетители, которые хотя бы один раз совершили переход на сайт по объявлению в Директе, будут учтены. Именно этот переход окажется источником конверсии, при этом не важно, каким по счёту это был шаг. Главное, что человек переходил по рекламе в Директе, а спустя некоторое время совершил покупку.

Если же рассматриваемого шага не было, но выбрана данная атрибуция, тогда будет автоматически применяться модель атрибуции «Последний значимый переход».

Атрибуция в Яндекс.Директ: что выбрать

Директ лишен отдельных настроек атрибуции. Она имеет прямую связь с Метрикой. то есть, применяет атрибуцию именно из сформированных системой отчётов. Значит, в Директе будут отображены те же модели, которые описаны выше.

Есть 3 варианта применения моделей атрибуции в Яндекс.Директ.

1. В Яндекс.Метрике

Различные виды атрибуции можно менять на уровне Мастера отчётов так же, как при изменении настроек Метрики. Там можно выбрать интересующий вариант атрибуции. Например, счётчик целевых действий Яндекс.Директ, модель атрибуции по первому или последнему переходу и так далее.

2. В рекламных кампаниях с вариантом оплаты за каждую конверсию

Выбирать атрибуцию имеет смысл в кампаниях с оплатой за конверсии. Это окажет прямое влияние на то, какие конверсии будут браться во внимание и оплачиваться рекламодателем. Для старта подобной кампании понадобится подключить оплату за конверсии. Деньги будут списываться только за совершение целевого действия, например, только за покупки или за отправленные заявки.

При активации модели «Последний переход из Яндекс.Директа» придётся платить только за те конверсии, которые люди совершили, кликнув на объявление Директа. Будут учитываться даже те заходы, которые были совершены в следующие визиты. Рассматриваемая модель учитывает большое количество возможных целевых действий. Благодаря этому улучшается качество оптимизации. Минус в том, что в данной ситуации будут увеличены расходы на рекламную кампанию.

Целевые действия на сайте

Если же пользователь остановится на варианте атрибуции по «Первому переходу», оплата будет происходить исключительно за конверсии тех посетителей, которые изначально открыли сайт благодаря объявлению в Директе.

Можно также выбрать вариант модели по «Последнему переходу». Тогда будут приняты во внимание действия тех посетителей, у которых Директ оказался последним шагом на пути к конверсии. Именно там они и совершили целевое действие.

Другой вариант перехода оценивает только значимый клик. Речь идет о модели «По последнему значимому переходу». В этом случае будут оплачиваться конверсии, которые были выполнены после клика из Директа, но до следующего значимого.

3. В стратегиях рекламных кампаний

В данном случае Директ во время оптимизации станет учитывать те конверсии, которые возьмёт из Метрики. Но сначала понадобится указать интересующую модель при настройке стратегии. Чаще всего пользователи останавливаются на варианте «Последний переход из Директа». Этот вариант помогает учесть все целевые действия, к которым привело объявление в этой системе контекстной рекламы. Данная модель особенно рекомендована на первом этапе запуска рекламной стратегии, когда ещё мало статистики для анализа.

Модели атрибуции

Но какую модель атрибуции лучше выбрать в Директе? При выборе модели атрибуции Яндекс.Директ можно порекомендовать ориентироваться на личные потребности и учитывать особенности бизнеса. Тогда получится избежать ошибок и с максимальной пользой применять атрибуцию.

Модели атрибуции Google Analytics

Если не менять настройки, то в аналитике от компании Google по умолчанию будет активирована атрибуция «По последнему непрямому клику». 

Но модель атрибуции Гугл Аналитикс можно и создать самостоятельно, опираясь на одну из уже существующих формул.

Для удобства отслеживания можно сравнить между собой различные варианты атрибуции. Это делается в пункте «Обзор», в разделе «Исследования». Также можно использовать отдельный шаблон и отследить эффективность различных вариантов. 

Исследования
  • Рассмотрим основные модели атрибуции Google Analytics:Вариант «Последнее взаимодействие» означает, что ценность конверсии относится именно к последнему источнику трафика. Данная модель подходит тем организациям, чьи товары люди сразу покупают и не обдумывают долго своё решение. В этом случае пользователю достаточно лишь один раз зайти на сайт. Он не будет оставлять его в закладках, чтобы позже сравнить варианты и совершить покупку.
  • При модели «По последнему непрямому клику» не будут учитываться прямые посещения. То есть переходы из адресной строки или из браузерных закладок. Такая модель установлена по умолчанию в Google Analytics, но её можно всегда поменять. Удобна модель для тех случаев, когда нет потребности учитывать прямой трафик, который был раньше привлечён из разных источников. Данный вариант – это аналог «Последнего значимого перехода», который используется в Яндексе.
  • Существует также модель «По последнему клику в Google Рекламе». Это значит, что ценность будет отдаваться именно последнему клику по объявлению в Google Ads. Такой вариант подойдёт для тех случаев, когда есть желание внести изменения в рекламную стратегию и улучшить её. При этом анализе владелец аккаунта может опираться на то, какие именно объявления привлекли конверсии. Также станет учитываться цена клика. Эта модель является аналогом модели в Яндексе, где учитываются переходы из Директа.
  • В случае модели «Первое взаимодействие» ценность присваивается именно первой точке, которая привела к совершению действия. Её можно выбрать в тех случаях, если целью является привлечение внимания к сайту или бренду. Она — аналог «По первому переходу», применяемому в Яндексе.
  • С помощью модели «Линейная атрибуция» можно поделить ценность между всеми источниками трафика равномерно..
  • Можно также выбрать вариант «С учётом давности взаимодействий». В этом случае чем ближе по времени оказывается канал к выполнению целевого действия, тем большая ценность ему будет назначена.
  • Модели атрибуции Google Analytics также включают в себя значение «На основе позиции». В этой ситуации по 40% ценности присваивается последнему и первому каналу перехода. Те 20%, которые в итоге останутся, будут равномерно распределены между остальными источниками трафика.

Атрибуция в Google Рекламе

Google Ads по своим задачам похож на Яндекс.Директ. При этом система способна работать без подключения Google Analytics, так как оснащена собственными моделями атрибуции. Они тоже имеют некоторые особенности использования.

В Analytics конверсии могут распределяться между всеми каналами трафика. При этом в системе рекламы ситуация иная. Конверсии распределяются между объявлениями, группами, рекламными компаниями и ключевиками. Поэтому атрибуция Google Ads может применяться исключительно для этой системы. Больше ни для каких целей она не подходит.

Атрибуция используется для посетителей, которые несколько раз кликнули на объявление Google Ads и позже выполнили целевое действие. Конверсия в данном случае будет присвоена только одной рекламе. При желании можно выбрать иной вариант – распределить ценность конверсии равномерно между всеми объявлениями группы или целой кампании.

Чтобы ознакомиться с доступными моделями атрибуции в Google Ads, перейдите в раздел «Инструменты». Затем нажмите на пункт «Отслеживание» и выберите пункт «Атрибуция». 

Отслеживание конверсии

Модель для каждой конверсии настраивается отдельно. Это действие можно совершить в разделе «Конверсии». Для этого выберите вариант «Изменить настройки».

{:en}Attribution models in Yandex and Google: what are they, why are they needed and what types exist{:}{:ru}Модели атрибуции в Яндекс и Google: что это, зачем они нужны и какие виды существуют{:}

Модели атрибуции в Google Рекламе:

  • Линейная. Ценность будет распределена поровну между всеми рекламными взаимодействиями, которые в итоге привели к совершению целевого действия.
  • По последнему клику. Ценность назначается для того объявления и ключевика, на которое человек нажал в последнюю очередь.
  • По первому клику. Ценным считается именно то объявление, на которое изначально нажал пользователь. При этом оно должно соответствовать ключевому слову.
  • С учётом давности взаимодействий. Чем ближе к моменту покупки или заказа услуги произошёл клик по объявлению, тем выше окажется его ценность.
  • С привязкой к позиции. Последнее и первое взаимодействие, соответствующее ключевым словам, получает по 40% ценности конверсии. Те 20%, которые останутся, будут поровну распределены между оставшимися взаимодействиями.
  • На основе данных. В данном случае встроенный в систему Google алгоритм самостоятельно сможет распределить ценность. Он будет ориентироваться на накопленную статистику по конверсии. Чтобы можно было использовать эту модель, потребуется накопить необходимое количество сведений. То есть, этот вариант подойдёт исключительно для старых аккаунтов с большой активностью за предыдущий период. 

Любой из перечисленных вариантов можно использовать в Гугл Рекламе. При выборе необходимо ориентироваться на индивидуальные потребности каждого бизнеса.А при выборе автоматизированных систем атрибуции учитывайте, достаточно ли собранной информации для составления статистики. Возможно, на первых порах результативнее будет назначить алгоритм управления статистикой вручную. Итоговую модель можно выбрать по результатам тестирования нескольких вариантов. 

Где посмотреть и как настроить атрибуцию

Администратор каждого аккаунта аналитики может самостоятельно ознакомиться с показателями эффективности, оценить их и даже сменить модели атрибуции. Для каждой системы есть отдельная инструкция. 

Начнём с Яндекс.Метрики. Мы уже рассматривали ранее «Мастер отчётов» Яндекс.Директа, в котором можно увидеть эту информацию. Помимо этого есть и другие пути смены модели атрибуции.

Потребуется открыть интересующий и действующий счётчик. Там выберите подходящий отчёт. Например, это может быть: «Источники, сводка». Далее укажите интересующую модель, все доступные варианты будут предложены в списке. 

Последний значимый переход

В Google Ads есть не один способ применения атрибуции. Чтобы все они стали доступны, понадобится сначала подтянуть конверсии в свой аккаунт, используемый для рекламы.

Как это сделать:

1. Откройте раздел «Инструменты».

2. Перейдите в пункт «Конверсии».

Добавить действия конверсии

3. Кликните на кнопку «Добавить». Затем укажите, какой вариант необходимо использовать. Если ранее была настроена связка Аналитики и Google Рекламы, можно выбрать «Импорт». Это позволит импортировать конверсии из другой системы. Далее выберите вариант «Google Аналитика» и нажмите на кнопку «Продолжить». После этого можно выполнить импорт.

4. Теперь появится список целевых действий, в котором необходимо уточнить, какие конверсии из Google Ads вас интересуют.

Импорт данных

В дальнейшем можно будет менять атрибуцию, если предыдущий вариант перестал устраивать или есть цель протестировать новый формат.

Последний клик

Отдельно стоит разобраться, как посмотреть текущие настройки аккаунта. В системе Google Ads перейдите в раздел «Инструменты». Тут нас интересует вариант «Атрибуция». Именно в этом разделе можно посмотреть, какие сейчас показатели профиля, и поменять их.

Также можно сравнивать модели атрибуции. Чтобы это сделать, в этом же разделе необходимо перейти в последний пункт меню.

Атрибуция

Как выбрать модель атрибуции

Нельзя однозначно сказать, какая разновидность атрибуции достовернее и эффективнее. Многое зависит от конкретной ситуации, поэтому выбирать модель нужно для своего случая. Придётся учесть то, как долго посетители принимают решение купить товар или заказать услугу. Некоторую продукцию приобретают быстро. Есть и такие товары, которые покупают только спустя время, так как решение необходимо тщательно обдумать.

Следует учесть, какие показатели хочется оценить в процессе подведения итогов. Это могут быть источники трафика или то, как они влияют на выполнение целевого действия.

Если у вас уже накопилось достаточно данных по деталям покупок, можно делать выводы в пользу определённой модели атрибуции. Например, если большая часть клиентов оформляет заказ с первого раза, можно выбрать «Первый переход». Этот вариант подойдёт для товаров с небольшой ценоц. Такие продукты пользователи редко ищут месяцами, внимательно изучая отзывы.

А если товар дорогой, то стоит обратить внимание на все шаги клиента перед покупкой. 

 Чтобы определить, какие источники трафика стимулируют к покупке, стоит остановиться на варианте «Последний значимый переход». Таким образом можно выяснить, после каких действий человек решил купить товар или воспользоваться услугой. Этот же вариант подойдёт в ситуации, когда нужно отказаться от некоторых каналов.

Приведём в пример три различных типа атрибуции, которые можно использовать для трёх разных случаев:

  1. Кофейня в спальном районе города. Тут вкусный кофе и, попробовав однажды, клиенты всегда возвращаются. Поэтому нас интересуют источники для привлечения новых клиентов. Для такого анализа необходимо использовать модель «Первого клика». Ведь только благодаря этой атрибуции можно узнать, откуда вообще пришёл пользователь.
  2. Онлайн-магазин детских игрушек. Весьма конкурентная ниша, поэтому в анализе стоит ориентироваться на поиск канала, с которого пришёл клиент. Выбираем модель «Последний непрямой переход».
  3. Продажа садовых участков. Тут речь идёт о долгом принятии решения, перед покупкой пользователь может несколько раз посетить ресурс. Поэтому выбираем модель атрибуции «Линейная», ведь важен каждый из шагов на пути клиента.
{:en}Attribution models in Yandex and Google: what are they, why are they needed and what types exist{:}{:ru}Модели атрибуции в Яндекс и Google: что это, зачем они нужны и какие виды существуют{:}

Каждую ситуацию нужно рассматривать отдельно, чтобы понять, какая модель лучше подойдёт. Можно попробовать использовать разные типы атрибуции, чтобы потом остановиться на наиболее предпочтительной. Только включить интересующий вид атрибуции недостаточно. Нужно уметь правильно анализировать полученные данные, чтобы определить эффективность различных рекламных компаний. При верном подходе к делу получится точно оценить источники трафика и сделать акцент на тех, которые приносят больше прибыли. Также можно повысить эффективность рекламных компаний и увеличить доход, получаемый от них. А собрать всю вашу аналитику в одном месте и облегчить данную задачу поможет наш сервис сквозной аналитики. Высоких вам конверсий!

Частые вопросы

Какую модель лучше использовать?
На этот вопрос нельзя однозначно ответить. Если вас интересуют клиенты, которые пришли впервые и нужно выяснить канал, из которого они о вас узнали, стоит использовать модель «По первому клику». Если сделка долгосрочная и важна каждая ступень в клиентском пути, то значимость всех шагов нужно уравнять, используя линейную модель.
А можно ничего не менять в настройках и оставить их по умолчанию?
Конечно! Однако если вы хотите углубиться в изучение аналитики или изменить маркетинговую стратегию, стоит заняться данным этапом, ведь он может принести много новой, интересной информации и улучшить ваши конверсии.
Как собирать расширенную статистику без изучения атрибуции?
К сожалению, никак. Пользователь может совершить десятки действий перед совершением покупки. И только правильно подобранная модель атрибуции позволит определить то, которое привело к конверсии. Упростить задачу настроек поможет система сквозной аналитики. С её помощью вы обойдёте изучение всех нюансов аналитики и быстро подучите нужный результат. Однако мы всё равно рекомендуем ознакомиться с азами, чтобы иметь общее понимание работы системы.
Оцените статью:
Средняя оценка: 4.5 Количество оценок: 591
Запишитесь на демо Самый быстрый и простой способ познакомиться:
  • Выясним, какая аналитика требуется для вашего проекта в зависимости от предстоящих задач.
  • Подберем оптимальный вариант: начиная от сквозной аналитики на базе Яндекс Метрики или Google Analytics 4 до продвинутой маркетинговой аналитики с моделями атрибуции и когортами.
  • Поможем считать CPL, CAC, AOV, LTV, ROAS, ДРР и ROMI.
  • Расскажем, как оптимизировать рекламу на целевых пользователей, используя информацию о сделках.
  • Отправим доступы к демо-кабинету с примерами отчетов.

Кейсы

Познакомьтесь с историями успеха наших клиентов, которые уже используют решения ROMI center.
HoReCa case-1
Sushi Good Как увеличить выручку в 3 раза за счет внедрения сквозной аналитики

Продвижение в высококонкурентной тематике — это не только большие бюджеты на рекламу, но и необходимость принятия взвешенных решений для оперативной коррекции стратегии продвижения. Как Sushi Good увеличили доход за счет внедрения сквозной аналитики — читайте в кейсе.

Подробнее
Финансы case-2
Форс Сегментация лидов, их аналитика и оптимизация рекламы: 3 шага к экономии бюджета

Финансовая и кредитная тематика требует углубленной работы с сегментами целевой аудитории. Как нашему клиенту, кредитному брокеру из Санкт-Петербурга, удалось оптимизировать бюджет и правильно сегментировать целевых пользователей с помощью внедрения аналитики?

Подробнее
Маркетинг case-3
Convert Monster Экономия рекламного бюджета и времени на аналитике: кейс обучающего центра

Как быстро собирать отчеты об эффективности рекламы, фиксировать путь лидов по каждой из ступеней продаж с помощью коннекторов, а также экономить силы на сборе аналитики — рассказываем в кейсе.

Подробнее
Маркетинг case-1
КликКлик Экономия времени на аналитике рекламы клиентов: кейс интернет-агентства «КликКлик»

Сбор аналитики для интернет-агентства для множества клиентов — ежедневная задача менеджеров. Как с помощью коннекторов ROMI center клиент экономит время на рутинных задачах, и с легкостью масштабирует рекламные кампании заказчиков — читайте в кейсе.

Подробнее
Образование case-5
DIVA Отказ от подрядчиков и полная оцифровка трафика: итоги 9 месяцев работы с ROMI center

Когда над каждым каналом рекламы работает отдельный подрядчик, архи важно систематизировать все результаты продвижения в режиме единого окна: расходы на рекламу и доходы с нее. В кейсе рассказываем, как DIVA полностью систематизировали данные по трафику.

Подробнее
Продажи case
Rusbarrier Сквозная аналитика: как убрать нецелевые звонки и начать зарабатывать на 300% больше

Можно ли в условиях кризиса увеличить доход в узком сегменте? Да, принимая взвешенные маркетинговые решения и ориентируясь на точные цифры, а не на собственные догадки. В кейсе рассказываем историю клиента, который увеличил прибыль с рекламы на 300% пока его конкуренты закрывались один за одним.

Подробнее
Посмотреть все кейсы