{"id":893,"date":"2013-01-12T16:27:39","date_gmt":"2013-01-12T14:27:39","guid":{"rendered":"https:\/\/webanalyst.ro\/?p=893"},"modified":"2013-01-12T16:29:17","modified_gmt":"2013-01-12T14:29:17","slug":"attribution-modeling-in-google-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/2013\/attribution-modeling-in-google-analytics\/","title":{"rendered":"Attribution Modeling \u00een Google Analytics"},"content":{"rendered":"

Google Analytics a continuat s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103 rapoartele privind analiza surselor de trafic. Dac\u0103 ini\u021bial tot creditul pentru conversie \u00eel lua ultima surs\u0103 de trafic non direct, pe finalul lui 2011 au introdus multi-channel funnels<\/a>, rapoarte care prezentau vizitele anterioare conversiei. Nici acestea nu erau suficiente din cauz\u0103 c\u0103 se limitau la num\u0103rarea apari\u021biei unei surse de trafic p\u00e2n\u0103 la conversie.<\/p>\n

Un alt instrument GA, Attribution Modeling, merge mai departe \u0219i calculeaz\u0103 aportul fiec\u0103rei surse de trafic la conversie. Astfel, dac\u0103 s-a efectuat o tranzac\u021bie de 250 lei, suma va fi \u00eemp\u0103r\u021bit\u0103 \u00eentre sursele de trafic prin care acel vizitator a ajuns pe site 30 de zile \u00eenainte de conversie (intervalul poate fi \u0219i el customizat p\u00e2np la 90 de zile).<\/p>\n

\"modeling\"<\/p>\n

Exist\u0103 mai multe modele disponibile de \u00eemp\u0103r\u021bire a veniturilor la surse de trafic. Utilizatorul poate alege din interfa\u021ba GA \u00eentre:<\/p>\n

    \n
  1. Atribuirea \u00eentregii sume c\u0103tre sursa pe care s-a dat ultimul click, chiar dac\u0103 este trafic direct<\/li>\n
  2. Atribuirea \u00eentregii sume c\u0103tre sursa pe care s-a dat primul click<\/li>\n
  3. Liniar \u2013 pur \u0219i simplu \u00eemparte suma total\u0103 la fiecare surs\u0103 de trafic din intervalul de timp ales p\u00e2n\u0103 la conversie<\/li>\n
  4. \u00cen func\u021bie de timp \u2013 cu c\u00e2t clickul a fost mai apropiat de conversie, sursa lui de trafic va primi o valoare mai mare, consider\u00e2ndu-se c\u0103 a avut un aport pe m\u0103sur\u0103<\/li>\n
  5. Un model customizabil. Aici posibilit\u0103\u021bile sunt foarte multe. Dintr-o interfa\u021b\u0103 asem\u0103n\u0103toare cu cea de la Advanced Segments din GA, se poate alege modelul optim pentru fiecare afacere. Modelele pot fi complexe, precum atribuirea unei sume mai mari pentru c\u0103ut\u0103rile ce con\u021bin produse \u0219i mai mici pentru cele care con\u021bin termeni de brand sau atribuirea propor\u021bional\u0103 \u00een func\u021bie de timpul petrecut \u00een site sau num\u0103rul de pagini \u00eenc\u0103rcate.<\/li>\n<\/ol>\n

    Se poate lucra \u00een parale cu mai multe modele de atribuire a conversiilor pentru a observa punctele forte \u0219i punctele slabe ale fiec\u0103rei surse de trafic.<\/p>\n

    Attribution Modeling Tool<\/strong> este disponibil \u00een Google Analytics Premium (adic\u0103 varianta pl\u0103tit\u0103). La sf\u00e2r\u0219itul lui 2012 au anun\u021bat c\u0103 va fi disponibil gradual \u0219i \u00een conturile gratuite de GA, astfel c\u0103 \u00een perioada urm\u0103toare ar trebui s\u0103 \u00eel vedem \u00een toate conturile.<\/p>\n

    Multi-Channel Funnels si Attribution Modeling Tool sunt surse importante de date pe baza c\u0103rora se poate analiza \u0219i se pot ob\u021bine insight-uri valoroase. Sunt acestea suficiente? Nu, \u0219i Google \u0219tie asta, motiv pentru care va continua s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103. Urmeaz\u0103 s\u0103 \u00eempart\u0103 sursele de trafic pe modelul Paid \u2013 Owned \u2013 Earned<\/em>, des folosit de c\u0103tre agen\u021biile de media. Toate aceste rapoarte noi vor ajuta la crearea unui mix de media potrivit fiec\u0103rei afaceri, precum \u0219i la optimizarea fiec\u0103rei campanii.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Google Analytics a continuat s\u0103 \u00eembun\u0103t\u0103\u021beasc\u0103 rapoartele privind analiza surselor de trafic. Dac\u0103 ini\u021bial tot creditul pentru conversie \u00eel lua ultima surs\u0103 de trafic non direct, pe finalul lui 2011 au introdus multi-channel funnels, rapoarte care prezentau vizitele anterioare conversiei. Nici acestea nu erau suficiente din cauz\u0103 c\u0103 se limitau la num\u0103rarea apari\u021biei unei surse […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":894,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,4],"tags":[584,583,585,176],"class_list":["post-893","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-google-analytics","category-marketing-and-advertising","tag-atribuirea-conversilor","tag-attribution-modeling","tag-media-mix","tag-surse-trafic"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/893","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=893"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/893\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":897,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/893\/revisions\/897"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/894"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=893"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=893"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webanalyst.ro\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=893"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}