Модели атрибуции

Доход по первому клику

Доход по первому клику - атрибуция, по которой считается, что целевое действие принесла платформа, где было первое касание, остальные каналы не учитываются. Пример: если пользователь сначала кликнул на рекламу в Google, потом на таргетированную рекламу в ВКонтакте, а затем через несколько дней вернулся на сайт по прямому заходу и совершил покупку, вся заслуга приписывается первому клику на рекламу в Google.

Применяйте эту модель, чтобы выявить каналы, с помощью которых клиенты узнают о вашей продукции.

Доход по последнему клику

Доход по последнему клику - модель атрибуции, по которой конверсия присваивается последнему источнику в цепочке касания с пользователем. Возьмем такой же пример, в данном случае вся заслуга приписывается прямому заходу. Применяйте эту модель, чтобы выявить каналы, откуда клиенты покупают.

Доход по последнему непрямому клику

Как и в предыдущей модели, самым ценным в плане конверсии считается завершающий канал в цепочке. Однако, если это был прямой переход, вес передается источнику, который находится в цепочке перед ним. Суть в том, чтобы отсеять потребителей, которые уже были знакомы с брендом и перешли на сайт по прямой ссылке. Метод актуален для: маркетологов, которым необходимо понять, как работает выбранный платный канал; бизнес-проектов, не стремящимся к узнаваемости бренда.

Линейный доход

Линейный доход – модель атрибуции, в которой ценность от конверсии делится равномерно между всеми звеньями в цепочке. Применять ее можно предприятиям с длинным циклом продаж и проектам, в которых важно постоянно быть на связи с клиентом независимо от этапа воронки.

PCC (Post Click Conversion)

PCC (Post Click Conversion) - модель, которая позволяет заложить разное количество времени на принятие решения пользователем в той или иной ситуации в зависимости от сферы бизнеса и продукта. Идеальна для компаний, которые продают дорогие продукты (автомобили, недвижимость, строительство).

PVC (Post View Conversion)

PVC (Post View Conversion) - модель атрибуции, при которой происходит статистики о последующих действиях пользователей, увидевших рекламу, даже в том случае, если они в итоге не кликнули по ней. Подходит компаниям, которые заботятся об имидже, и бизнес-процессам, требующим оптимизации.

С учетом давности взаимодействия

С учетом давности взаимодействия - модель, в которой используется экспоненциальный распад: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней). Эту модель рекомендуется использовать в краткосрочных кампаниях, чтобы присваивать больше ценности взаимодействиям в дни проведения рекламной акции. В этом случае взаимодействия, выполненные неделей раньше, будут оценены гораздо ниже, чем те, которые произошли незадолго до конверсии.

Линейный спад

Линейный спад - модель, в которой ценность конверсии в рамках цепочки возрастает к последнему визиту.

Формула расчета ценности каждого визита: (номер визита в цепочке с начала)/(сумма номеров визитов в цепочке) Пример: если пользователь совершил 4 визита, то сумма номеров визитов в цепочке будет равна – 1+2+3+4=10. Далее для каждого визита подсчитывается вес: для первого – 4/(1+2+3+4)=40%; для второго – 3/(1+2+3+4)=30% и так далее.

Линейный рост

Линейный рост - модель атрибуции, в которой с каждым новым звеном в цепочке ценность от конверсии возрастает. Первый источник трафика считается наименее ценным, а конечный важен больше всего. Это хороший вариант для ограниченных во времени бизнес-проектов, которым необходимо понять, насколько эффективны рекламные кампании.

Формула расчета ценности каждого визита: (номер визита в цепочке с начала)/(сумма номеров визитов в цепочке) Пример: если пользователь совершил 4 визита, то сумма номеров визитов в цепочке будет равна – 1+2+3+4=10. Далее для каждого визита подсчитывается вес: для первого – 1/(1+2+3+4)=10%; для второго – 1/(1+2+3+4)=20% и так далее.

Последний непрямой клик (с окном атрибуции)

Последний непрямой клик (с окном атрибуции) - это метод, который присваивает всю заслугу за конверсию последнему взаимодействию пользователя с каналом, который не был прямым, то есть не произошел из прямого захода на сайт, при этом учитывается определённый временной период, называемый окном атрибуции. Если окно атрибуции установлено на 30 дней, то только те взаимодействия, которые произошли в течение этого периода, будут учитываться. Например, если последний непрямой клик произошел за 31 день до конверсии, он не будет учтен, и вся заслуга может быть приписана другому непрямому клику, произошедшему позже, но в пределах окна атрибуции.

Равноценная

Равноценная - модель атрибуции, которая присваивает каждому источнику в цепочке взаимодействий одинаковый вес, отражая его вклад в конверсии, продажи и выручку. Она учитывает только уникальные визиты по каждому источнику, позволяя равномерно распределить заслугу за каждую сделку между всеми каналами, которые в ней участвовали. Данная модель особенно полезна, когда необходимо справедливо оценить все каналы, участвующие в пути пользователя к конверсии, независимо от их последовательности или относительной важности.

U-Shape

U-Shape - модель атрибуции, в которой ценность между источниками распределяется по такому принципу, чтобы большую долю веса получили первое и последнее звенья в цепочке: каналы, которые вовлекли пользователя в воронку и закрыли сделку. Данный метод отлично подойдёт компаниям, которые ставят на одну ступень потребность в привлечении новой аудитории и превращение уже привлеченных пользователей в клиентов.