Attribution Modeling în Google Analytics

Google Analytics a continuat să îmbunătățească rapoartele privind analiza surselor de trafic. Dacă inițial tot creditul pentru conversie îl lua ultima sursă 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 cauză că se limitau la numărarea apariției unei surse de trafic până la conversie.

Un alt instrument GA, Attribution Modeling, merge mai departe și calculează aportul fiecărei surse de trafic la conversie. Astfel, dacă s-a efectuat o tranzacție de 250 lei, suma va fi împărțită între sursele de trafic prin care acel vizitator a ajuns pe site 30 de zile înainte de conversie (intervalul poate fi și el customizat pânp la 90 de zile).

modeling

Există mai multe modele disponibile de împărțire a veniturilor la surse de trafic. Utilizatorul poate alege din interfața GA între:

  1. Atribuirea întregii sume către sursa pe care s-a dat ultimul click, chiar dacă este trafic direct
  2. Atribuirea întregii sume către sursa pe care s-a dat primul click
  3. Liniar – pur și simplu împarte suma totală la fiecare sursă de trafic din intervalul de timp ales până la conversie
  4. În funcție de timp – cu cât clickul a fost mai apropiat de conversie, sursa lui de trafic va primi o valoare mai mare, considerându-se că a avut un aport pe măsură
  5. Un model customizabil. Aici posibilitățile sunt foarte multe. Dintr-o interfață asemănătoare 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 căutările ce conțin produse și mai mici pentru cele care conțin termeni de brand sau atribuirea proporțională în funcție de timpul petrecut în site sau numărul de pagini încărcate.

Se poate lucra în parale cu mai multe modele de atribuire a conversiilor pentru a observa punctele forte și punctele slabe ale fiecărei surse de trafic.

Attribution Modeling Tool este disponibil în Google Analytics Premium (adică varianta plătită). La sfârșitul lui 2012 au anunțat că va fi disponibil gradual și în conturile gratuite de GA, astfel că în perioada următoare ar trebui să îl vedem în toate conturile.

Multi-Channel Funnels si Attribution Modeling Tool sunt surse importante de date pe baza cărora se poate analiza și se pot obține insight-uri valoroase. Sunt acestea suficiente? Nu, și Google știe asta, motiv pentru care va continua să îmbunătățească. Urmează să împartă sursele de trafic pe modelul Paid – Owned – Earned, des folosit de către agențiile de media. Toate aceste rapoarte noi vor ajuta la crearea unui mix de media potrivit fiecărei afaceri, precum și la optimizarea fiecărei campanii.

Etichete: , , ,

Măsurarea rezultatelor campaniilor

Din campaniile de publicitate online poți trimite oamenii către ce pagină din site vrei și în funcție de accesările fiecărei pagini poți afla succesul campaniei/reclamei. Dar cele mai multe situații sunt mai complexe de atât. E foarte posibil ca în același timp să ruleze mai multe campanii, fiecare cu diferite reclame la aceleași produse. Sau să ai de măsurat și rezultatele din SEO și din PPC. Sau vizitele din documente ca .doc sau .pdf. Sau din email. Sau combinații ale celor dinainte 🙂

Etichetarea

Prin „tagging”, paginile de destinație sunt marcate diferit pentru fiecare sursă de trafic. Astfel, dacă din Google ne vin vizitatori organic dar și prin publicitate, vom marca diferit URL-urile la care trimite publicitatea pentru ca în Web Analytics să le vedem diferențiat. În funcție de acest marcaj, statisticile vor arăta vizitele în funcție de fiecare campanie, reclamă, sursă de trafic și alte variabile pe care ni le alegem.

Practic, această marcare sau etichetare se face punând la sfârșitul unui URL niște parametri suplimentari. Poate ați observat acele URL-uri lungi la care trimit reclamele. Taggingul ar trebui să înceapă cu unul dintre semnele ?, & sau #. Arată mai puțin estetic, dar ajută la măsurarea rezultatelor în funcție de fiecare sursă de trafic.

Când folosim

Ar trebui să folosim etichetarea ori de câte ori este posibil, adică în toate reclamele și link-urile pe care le postăm pe undeva (site-uri, documente, mail-uri etc.).

Parametrii adaugați ar trebui să ne ajute ulterior să identificăm cu ușurință sursa de trafic, campania, reclama și alte lucruri care ne-ar putea interesa (de ex. newsletter lunar, newsletter saptamanal, email personal etc.).

EXCEPȚIE: Nu folosi taggingul pentru SEO! Folosește-l pentru toate celelalte campanii, și lasă „curate” link-urile pentru SEO. În felul acesta vei avea date despre fiecare campanie, inclusiv cea de SEO, fără a risca să deranjezi motoarele de căutare cu URL-uri neprietenoase sau conținut duplicat virtual.

Măsurarea campaniilor cu Google Analytics

Google Analytics are 5 variabile definite pentru a te ajuta să faci un tagging cât mai corect și apoi să vezi în rapoartele sale cât mai clar rezultatele în funcție de fiecare dintre ele:

utm_source obligatoriu Folosit pentru a identifica sursa de trafic (ex: newsletter)
utm_medium obligatoriu Folosit pt a identifica mediul (ex. blog, PPC, download)
utm_term opțional Folosit în PPC pentru identificarea cuvintelor cheie
utm_content opțional Folosit pentru a identifica reclama, unde sunt mai multe
utm_campaign recomandat Folosit pentru identificarea campaniei

Exemplu: URL-ul acestui post este https://webanalyst.ro/2010/masurarea-rezultatelor-campaniilor. Totusi, cand o sa il anunt pe Twitter as vrea să fie clar traficul venit exact din acest link dat pe Twitter (inclusiv din clienți de Twitter sau alte preluări), așa că în loc să trimit URL-ul așa cum este el, voi trimite https://webanalyst.ro/2010/masurarea-rezultatelor-campaniilor/?utm_source=twitter&utm_medium=social&utm_campaign=masurare.campanii.

Google Analytics îmi va afișa traficul din acel link venit din mediul social (de la social media), din sursa twitter pe articolul masurare.campanii. Astfel, voi putea oricand să văd ce trafic mi-a venit în general din link-urile trimise de mine în social media într-o perioadă de timp, din fiecare din aceste site-uri și pe fiecare dintre articole. Toate astea utilizând doar 3 dintre cei 5 parametri puși la dispoziție de Google Analytics. Pentru campanii mai complexe putem să folosim și 4 sau 5 parametri.

Etichete: , ,

Segmentarea prin etichetare

Segmentarea este inima activităților de web analytics. Instrumentele de colectat date oferă mai multe modalități pentru realizarea segmentării, în funcție de scop.

Probabil că cel mai simplu sunt de folosit funcțiile numite chiar segmentare de către instrumente, însă de cele mai multe ori acestea se limitează la segmentat rapoarte, neacoperind decât superficial partea de analiză. Alte funcții care pot fi folosite pentru diverse segmentări sunt filtrele, sursele de trafic, customizările link-urilor și ale altor variabile etc.

etichete

O variantă mai peste mână decât cele amintite mai sus, dar de multe ori mai eficientă, este tagging-ul (etichetarea). Să ne imaginăm că vrem să comparăm câte pagini au văzut vizitatorii înregistrați cu câte au văzut ceilalți. Sau că vrem să vedem cât a durat până să treacă dintr-o tabără în cealaltă. În acest exemplu simplu, trebuie să segmentăm în două categorii vizitatorii. Vom face asta aplicându-le vizitatorilor din fiecare categorie câte o etichetă diferită, pentru ca apoi să avem statistici separate pentru cele două tipuri de utilizatori ai site-ului.

Datele rezultate sunt mult mai utile decât în cazul simplei filtrări a unui raport. Prin aceeași metodă putem segmenta vizitatorii site-ului în funcție de faza de cumpărare în care se află sau în funcție de scopul pentru care accesează site-ul.

Probabil cea mai mare limitare este că indiferent de instrumentul folosit, acest tip de segmentare se face înainte de colectarea datelor pentru analiză. De regulă, în Google Analytics se utilizează variabilele customizate (custom variables), iar în SiteCatalyst se fac prin Segment Definition Builder, dar acestea nu sunt singurele căi spre acest tip de segmentare.

 

Sursă foto: craftapalooza

Etichete: , , , , , , , ,